Aquisição e organização de dados geoespaciais para uso no projeto AQUA-BNDES: registro de metadados e atributos.
Aquisição e organização de dados geoespaciais para uso no projeto AQUA-BNDES: registro de metadados e atributos.
Autoria: RODRIGUES, F. C.; PEREIRA, S. E. M.; MANZATTO, C. V.; ARAUJO, L. S. de
Resumo: Resumo: Este trabalho tem por objetivo analisar metadados geoespaciais de dados geoepaciais coletados em ambiente web. Além disso, busca descrever seus atributos, exclusivamente, a partir do site de origem do dado. O contexto deste trabalho foi a sistematização de uma base de dados geoespaciais como suporte à criação de uma rede de pesquisa e monitoramento da aquicultura brasileira. Esta rede, visa fortalecer a indústria e promover o desenvolvimento sustentável (econômico e ambiental) desse setor. Assim, foi compilada uma lista com 15 metadados, com base no Perfil de Metadados Geoespaciais Brasileiro (Perfil MGB) e na Norma Brasileira de Referências (NBR 6023). Como resultado, foram analisados 38 dados de 4 instituições. Dos quais, identificou-se a lista inteira de metadados em 68% dos dados, todos os atributos foram identificados em 60% dos dados e foi possível preencher completamente tanto a lista de metadados quanto a de atributos em 47% dos dados. ? Abstract: This work aims to analyze geospatial metadata collected through a web environment. Moreover, the possibility of describing its attributes, only from the web site in which it was collected. Its context is a systematization of a geospatial database to offer support to the creation of an Aquaculture Research and Monitoring Net. Which aims to strengthen the Industry and promote its sustainable development (economical and environmental). Thus, a list with 15 metadata was compiled based on the Brazilian Metadata Standard (Perfil MGB) and the Brazilian Reference Standard (NBR 6023). As a result, 38 data from 4 institutions were analyzed. From which, we were able to identify the whole metadata list in 68% of the data. We could describe all of the attributes in 60% of the data. Finally we could identify the whole metadata list and describe all of the attributes in 47% of the data.
Ano de publicação: 2019
Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings
Unidade: Embrapa Meio Ambiente
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