Polar TEP

Polar TEP (Polar Thematic Exploitation Platform) ist eine Cloud-Arbeitsumgebung, die von Polar View für die Europäische Weltraumorganisation entwickelt wurde, um Erdbeobachtungsdaten der Polarregionen ohne Herunterladen großer Datensätze zuzugreifen und zu analysieren. Satelliten sind die einzige konsistente, ganzjährige Datenquelle über das abgelegene Arktis- und Antarktisgebiet, aber das wachsende Datenvolumen macht lokalen Download und Verarbeitung ineffizient.

Arbeitsbereiche verbinden sich mit jedem Datenrepository mit einer API oder standardisierten OGC-Endpunkten, einschließlich Sentinel-Daten über das Copernicus Data Space Ecosystem, RADARSAT Constellation Mission (RCM)-Daten über EODMS, Copernicus Marine Service Metocean-Daten und nationale Eiskarten. Je nach Konfiguration bieten sie Jupyter Notebooks in Python, QGIS, einen Conda-Store, Headless-Ausführung und Argo Workflows auf Kubernetes, eine MLflow-Maschinenlern-Umgebung mit GPU-Virtual Machines, S3-Speicher mit STAC-Katalogen und Informations-Dashboards. Nutzer können integrierte Prozessoren ausführen oder eigene in Docker-Containern bereitstellen und Code sowie Ergebnisse mit ihrem Team teilen.

Die Plattform ist Open Source und infrastrukturneutral. Das Geologische Survey von Dänemark und Grönland nutzt sie seit 2017 zur Verarbeitung von Sentinel-3-Eisschicht-Albedo in nahezu Echtzeit, was laut Polar View die Verarbeitungszeit um den Faktor zehn verkürzte; das Norwegische Geotechnische Institut setzte sie für eine Reanalyse des landfesten Meereises über Spitzbergen von 2016 bis 2026 ein (5,5 TB Ergebnisse); und 42 Teams der ESA Phi-Lab AutoICE Meereis-Herausforderung nutzten deren Maschinenlern-Ressourcen. Monatliche Pläne beginnen bei 500 EUR (Entwicklungsumgebungen ab 550 EUR), mit einer dreimonatigen kostenlosen Testphase der Jupyter-Umgebung, und ESA Network of Resources-Sponsoring ist für Forschung, Bildung und vorkommerzielle Nutzung verfügbar.