JupyterGIS story maps in actionSince its initial announcement less than two years ago, JupyterGIS has been a growing effort to bring interactive geospatial workflows into the Jupyter ecosystem....
Super Micro Computer与Intel和Micron合作，在STAC-M3基准测试中创下多项世界纪录，专注于实时量化交易。Supermicro的服务器在多个基准测试中表现优异，速度提升36%，CPU使用量减少62%。
BASF数字农业公司利用AWS构建了基于STAC的地理空间数据平台，优化了卫星影像和无人机数据的管理与可视化。该平台实现了快速数据接入，处理能力提升一倍，成本降低50%，并通过STAC标准提高了数据可发现性和分析效率。
STAC GeoParquet是一种高效的分发大型STAC集合的方法，但要求集合中的项目相对均匀。
本文介绍了STAC生态系统的两个新发展：STAC和Geoparquet以及STAC和Kerchunk。STAC和Geoparquet是一种将STAC数据批量传输的标准方式，可以通过Parquet数据集导出STAC集合。STAC和Kerchunk是一种将非云优化数据格式放在云上的Python库和规范。
在行星计算机领域，他们正在努力将Sentinel-5P引入他们的STAC目录中。STAC项目需要一个几何属性，即描述资产足迹的GeoJSON对象。由于卫星的轨道和资产的空间大小，他们开始使用一些有趣的足迹。现在可以使用antimeridian在PyPI上生成更合理的足迹。他们使用Jupyter Widgets和ipyleaflet构建了一个STAC足迹浏览器，可以快速浏览Sentinel-5P项目并验证足迹是否合理。
我们正在努力将Sentinel-5P引入STAC目录中，使用复杂的逻辑生成良好的几何形状。为了快速检查足迹，我们构建了一个Jupyter工具。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
