Survol des applications récentes des ASP d'ING en géomatique

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VisionGEOMATIQUE2014

Que ce soit pour supporter l’industrie minière, de l’agriculture, ou de la construction, les systèmes d’ING étaient au travail lors des derniers mois. D’un océan à l’autre, les applications prometteuses de la technologie, prêtes pour une adoption imminente se multiplient. La présentation donne un aperçu des opérations récentes, montre les résultats atteints, et souligne les secteur ayant un bon potentiel d’adoption de la technologie à court terme.

Tecnología

Charles Vidal
Directeur, solutions
CONFIDENTIAL: THE CONTENTS OF THIS DOCUMENT REVEAL TRADE
SECRETS, INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS AND/OR SCIENTIFIC,
TECHNICAL, COMMERCIAL, FINANCIAL OR OTHER SIMILAR
INFORMATION BELONGING TO ING ROBOTIC AVIATION INC.

• ING is
• Founded in 2001
• 3,500+ Missions
• 35,000+ hours of flight
• 35 employees
• Offices across Canada
ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information
Corporate video short

ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information
High resolution mapping

Sherbrooke Flood April 2014
Mapped by Responder @ 5 cm/pixel Resolution
ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information
Mapping (2D- 3D)

11
Aerial Mapping (2D/3D)
ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

12
Aerial Mapping (2D/3D)
ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

3D mapping: Method 1
ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

3D mapping : Method 2
ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information
Let the robot do the work!

SERENITY
ENDURANCE: 10 h
Range: 100 km
Speed: 80 km/h
Payload: EO / IR
Long range, long endurance
ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

Practical remote sensing
ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

CONCLUSION
Robotic aviation will become an integral tool in the
future……. And the future is now
30

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Latest Innovations: Big-Data Analytics - Transforming Flight Operations Today's aircraft produce roughly 5 gigabytes of data a month. Tomorrow's aircraft will produce more than 30 terabytes of data, exceeding traditional computing capabilities. Big-data analytical methods, cloud-based data warehousing, and software solutions for fast response data mining turns multiple sources of aviation data into actionable information. Data mining real-time flight data improves flight operations by providing better fidelity data for flight tracking, performance, and operating conditions, such as weather. Better data improves operations planning to optimize block times, minimize fuel burn, manage flight distruptions, and provide improved estimated arrival times for ground services management. Accurate, integrated flight operations data in real-time to support day-of disruption management, reducing the number of flight cancellations, delays, diversions, and improving operation reliability.

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Quiconque a déjà essayé de créer de superbes cartes avec Mapserver et de multiples jeux de données tels que OpenStreetMap par exemple, sait à quel point la tâche peut être énorme. Scribe est une solution pour ce genre de besogne. Cette présentation sera une introduction à ce nouveau moyen pour créer, modifier dans le temps et gérer, vos projets cartographiques. Peu importe la quantité de données à gérer, le nombre de mapfiles ou la complexité de votre symbologie, Scribe vous aidera à être plus efficace en éliminant les tâches redondantes, diminuant la taille de vos mapfile, simplifier leur gestion et réduire le nombre d’erreurs de production! Après près de deux ans de développement et un autre Google Summer of Code, l’outil est plus que jamais une solution pertinente et prête à être exploré par la communauté.

ScribeUI: La productivité avec MapServer

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What got you hooked on geospatial? For me it was more than just maps – it was the ability to transform geographic data to see something new or shed light on some aspect of my environment. Whether you use GDAL, ArcGIS, GRASS or IDRISI, we have usually done this type of data transformation with a variety of desktop software tools. So why have these types of capabilities been relatively rare in web and mobile applications? Speed and scalability are two important factors. It has generally required too much time to calculate a viewshed, combine a stack of raster files into a weighted overlay, or generate slope and aspect from elevation data. Azavea has been working on this problem – fast, scalable geoprocessing – for several years. In 2012 we released a new open source project called GeoTrellis (http://geotrellis.io/), an open source framework for fast, distributed geoprocessing. GeoTrellis leverages the strong type system and functional programming style of the Scala language and the Spark and Akka frameworks. This talk will give an overview of GeoTrellis and how it can be integrated with web mapping tools to create online geoprocessing applications for stormwater modeling, education games, infrastructure prioritization, climate change, and transportation.

Fast, Distributed Geoprocessing with Scala, Spark and GeoTrellis

VisionGEOMATIQUE2014

Plusieurs API cartographiques sont disponibles pour les développeurs Android. Toutefois, dans le cadre de certains projets, il n’est pas toujours possible de les utiliser, et ce, pour différentes raisons (ex : type de licence, absence d’une fonctionnalité donnée, etc.). Il est heureusement possible de développer soi-même une application cartographique en ayant recours à OpenGL ES (Open Graphics Library for Embedded System), une API de rendu graphique 2D et 3D disponible sur Android. Cette présentation consiste en une introduction à OpenGL ES. Différents points seront abordés, tels que les scénarios d’utilisation, les concepts de base propres à OpenGL ES, les principales classes, etc. Des exemples avec des données géospatiales seront aussi présentés. Enfin, des références utiles seront fournies pour ceux et celles qui désirent débuter avec l’API OpenGL ES sur Android.

OpenGL ES pour le développement d’applications géospatiales sur Android

VisionGEOMATIQUE2014

Deux services de données géospatiales offerts par le Service météorologique Canada (Environnement Canada) seront présentés. Le Datamart du SMC permet de télécharger des données brutes produites par le Service météorologique du Canada (SMC) et rend possible la cueillette automatisée des produits et données météorologiques du SMC. Une grande diversité de données s’y retrouvent, tels les avertissements météo, les prévisions publiques en XML, les données brutes de prévision, les observations météorologiques et bien davantage. Le Datamart du SMC jouit d’une grande popularité avec plus de 12 millions d’accès quotidiennement. Les services web géospatiaux GeoMet permettent au public d’intégrer dans leurs outils SIG, cartes interactives ou appareil mobile, les données brutes de modèles de prévision numérique du temps et de la mosaïque nord-américaine des radars météo par le biais de deux standards de l’Open Geospatial Consortium : le WMS et le KML. Qu’il s’agisse par exemple de la pluie observée par les radar météo ou les prévisions de précipitation de neige ou une animation des prévisions de températures , les utilisations de ces données sont nombreuses et d’une grande valeur pour de nombreux décideurs.

Accès ouvert aux données météorologiques d’Environnement Canada

VisionGEOMATIQUE2014

Mass collaboration for points of interest A considerable amount of geodata is commodity. This is to say that it is not a source of competitive advantage if it does not differ from organization to organization. Collaboration based on a common pool of data makes sense. In order to enable collaboration, certain factors are quite important. These include licensing, governance, infrastructure, services, and architecture. This talk will present the LocationTech Data Commons, a new initiative focusing on collaboration for points of interest data.

LocationTech Data Commons

VisionGEOMATIQUE2014

Exploring for subsurface Mineral accumulations using Remote Sensing Imagery (RSI) interpretation had its beginning in detecting: Hydrocarbon seeps, Rock Alterations, Structural or Lineaments. Hydrocarbon seeps are direct indicators of subsurface Petroleum accumulations, Mineral Alteration studies indicate the source of hydrothermal alteration, structural and lineament analysis gives the potential for Mineral accumulation. RSI use is one of the key methods for understanding the surface and subsurface Mineralization: potential, genesis and quality without drilling. The detection process involves the integration of geospatial data from a variety of formats and a numerous sources. TDW FOSS Geo-stack presents a stackable package that allows for the: storage, visualization and analyses of geospatial data. This Free and Open Source Software (FOSS) solution integrates an extensible geospatial database, visualization tools, analysis, and metadata handling tools. TDW FOSS Geo-stack can be deployed from a 64 GB USB stick or within a Virtual Machine environment. Preliminary case studies involving the detection of Hydrocarbon Seeps, Mineral Alteration, Structures and Lineaments will be discussed using: SQLite/SpatiaLite, Quantum GIS, Optics, GeoNetwork.

TDW FOSS GEO-STACK FOR MINERAL EXPLORATION

VisionGEOMATIQUE2014

Spatial Data processing with Hadoop

VisionGEOMATIQUE2014

Solution Geoctopus : améliorations et défis

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G.O LOC est un projet géomatique développé à partir de logiciels libres par le MSP depuis 2008 et utilisé par une dizaine de partenaires. G.O. Loc consolide plusieurs centaines de couches d’information provenant de plus d’une soixantaine de ministères et organismes dans une seule architecture orientée service. Il propose, entre autres, un navigateur géographique, des services communs et standards, tel que le service de localisation et les services web de carte. Le projet IGO (Infrastructure géomatique ouverte) est une évolution du projet G.O. Loc du MSP avec l’objectif d’en faire un projet commun, modulaire, basé sur les logiciels libres et avec un modèle de gouvernance ouverte inter-organisationnel. À terme, le MSP devient un partenaire comme les autres à l’intérieur de ce projet de géomatique libre et ouvert au sein du gouvernement du Québec. La présentation traitera de l’expérience du projet IGO, son modèle de gouvernance et montrera comment le logiciel libre a pu faciliter la démarche et l’intégration d’IGO dans les solutions déjà en place chez les partenaires, qu’elles soient libres ou propriétaires.

Infrastructure de géomatique ouverte (IGO) : un modèle inspirant de développe...

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GeoMesa: Scalable Geospatial Analytics

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Le transport durable est une bonne idée, mais peut être difficile à appliquer dans la vie de tout les jours. Pour plusieurs cela implique de multiple modes de transport et la combinaison des horaires de différentes agences pour pouvoir calculer un trajet optimal. Nous avons relevé le défi et travaillé avec le CADUS et les acteurs de la région du Saguenay pour construire un portail qui présente les façons les plus simples et efficaces de se déplacer autant en milieu rural qu’en milieu urbain, que ce soit par bus, par vélo, par taxi partagé, même par covoiturage ou en combinant ces différents modes. Le système bâti sur pgRouting, PostGIS, Django et OpenLayers3 permet aux usagers d’enregistrer des offres ou de rechercher les meilleurs jumelages possibles, en comparant et combinant autant les bus municipaux que vos autres options de transports favoris. Montrajet.ca est une solution qui peut aider et inspirer les agences de transport et les planificateurs urbain à regrouper tous leurs systèmes de transport et leurs différentes organisations pour ainsi aider tout le monde à se déplacer de façon optimale.

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VisionGEOMATIQUE2014

Dans le but de répondre aux demandes facilement et rapidement, les analystes en transport de la Ville de Québec ont grand besoin d’un système supportant la mise en plan automatisée de la cartographie des carrefours et des données de comptages de véhicules associées. La nature multidimensionnelle des données de comptages dans le temps (+ de comptages par carrefour), dans l’espace (+ de carrefours par projet), par période horaire et par direction fait en sorte que les processus de mise en plan actuels sont laborieux et inefficaces. Le volume de données grandissant rendra le processus actuel sous-optimal lorsque les données de comptage par boucle de détection automatisées seront utilisées dans l’architecture globale du gestionnaire artériel. L’opportunité de développer de nouvelles pratiques innovantes, offrant aux analystes en transport un système intégré, performant et adapté à leur vision à long terme des systèmes de transports intelligents (STI), a été rendue possible par la mise en place d’une approche géodécisionnelle, à l’aide de la solution Map4Decision d’Intelli3, pour automatiser l’analyse des données de comptages de véhicules ainsi que la mise en plan des cartes de carrefours. Cette conférence présentera l’architecture et les composantes du système (banque graphique, magasin de données, entrepôt de données, solution logicielle) ainsi que les bénéfices attendus du projet.

Automatisation de la cartographie et de l'analyse des données de comptage de ...

VisionGEOMATIQUE2014

MACHINE LEARNING FOR SATELLITE-GUIDED WATER QUALITY MONITORING

VisionGEOMATIQUE2014

Les TIC s’imposent, actuellement, comme l’un des principaux vecteurs de changement économique et social. À travers le concept de « ville intelligente, » ils prennent une place de plus en plus importante dans le développement des communautés d’ici et d’ailleurs, le numérique apportant ressources afin de solutionner les défis auxquels font face les gestionnaires aujourd’hui. Les technologies géomatiques sont un élément clé pour la mise en œuvre de ces solutions, permettant de prendre des décisions plus informées reposant sur une meilleure connaissance du contexte spatial dans lequel elles doivent intervenir. Dans cette présentation, la directrice par intérim de l’Institut Technologies de l’information et Sociétés (ITIS), Sylvie Daniel, offrira quelques perspectives de définition d’une « ville intelligente » avant de mettre de l’avant les principaux vecteurs de mise en place de ces solutions du point de vue de la géomatique. Par la suite, elle dressera un tableau succinct des activités de recherche menées à l’Université Laval sur la question permettant d’illustrer les formes d’accompagnement que l’ITIS et ses chercheurs peuvent proposer aux municipalités dans leur démarche d’adoption des principes liés aux villes et communautés intelligentes.

Les contributions de la géomatique au développement de la ville intelligente

VisionGEOMATIQUE2014

Au cours de cette présentation vous découvrirez la suite SIGim, l’outil de gestion développé par Geomap GIS Amérique, à destination des MRC et municipalités. SIGim est une plateforme géomatique complète permettant une gestion des données géoréférencées de la digitalisation, à la diffusion à l’ensemble de l’organisation, au travers des dernières technologies Web ou mobile. Grâce à la dimension géomatique et à la pleine intégration des données de la Ville ou de la MRC, les utilisateurs peuvent visualiser ce qu’ils gèrent. Le conférencier présentera également comment la solution SIGim vous permet d’exploiter vos différentes sources de données et les passerelles possible avec les applications de gestion municipale les plus courantes.

SIGim la plateforme adaptée à la gestion municipale

VisionGEOMATIQUE2014

Plusieurs solutions existent déjà pour suivre en temps réel le parcours de la machinerie œuvrant au ramassage de la neige ainsi que pour évaluer l’avancement des opérations. Toutefois quand vient le temps d’optimiser la répartition du travail entre les équipes et les machines, d’analyser leur performance sur le terrain lors d’épisodes neigeux, en temps réel, à la fin de la saison hivernale voire sur plusieurs années, un système géodécisionnel facilite grandement la simulation de différents scénarios en amont et l’analyse des résultats en aval. L’objectif de ce projet est de produire facilement des rapports d’analyse portant sur plusieurs critères d’optimisation, comme le pourcentage du ramassage réalisé par type de machinerie, le rendement des équipes, la rapidité du ramassage par nuit d’opération, par épisode neigeux, par année, et ce, pour chaque type de ramassage (dans les camions, soufflage sur les terrains, dans les champs…). L’objectif ultime de cet outil consiste à réduire les coûts liés au déneigement en optimisant l’usage de chaque machinerie, de chaque équipe et en mettant en place de meilleures pratiques. Cette conférence présentera l’architecture et les composantes du système (base de données, processus d’extraction-transformation et chargement, solution logicielle), les bénéfices du projet ainsi que certains résultats obtenus.

Optimisation et analyse des parcours de déneigement à la Ville de Shawinigan

VisionGEOMATIQUE2014

Dans le but de mesurer l’impact des modifications aux zones de stationnement; l’arrondissement Plateau-Mont-Royal de la Ville de Montréal devait faire des relevés manuels des véhicules stationnés. Pour accélérer la cueillette de données, l’arrondissement s’est doté en 2012 d’un véhicule faisant la reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation et leur géolocalisation. Bien qu’accélérant la cueillette d‘information, le traitement de ces dernières restait long et fastidieux. De plus, le stockage des données ainsi que leur analyse historique étaient difficiles. Afin de traiter plus efficacement le flot de données géolocalisées ainsi généré, la Division des études techniques de l’arrondissement Plateau-Mont-Royal, en collaboration avec OODA Technologies, a créé l’application web AutoTri permettant de calculer et visualiser sur une carte le taux d’occupation des stationnements à partir des relevés automatisés. L’application est développée uniquement avec des logiciels et des données libres ou appartenant à la Ville de Montréal. AutoTri s’intègre parfaitement au contexte actuel de l’émergence de Montréal Ville Intelligente: elle améliore et facilite le travail des analystes, fait un meilleur usage des équipements disponibles et permet l’analyse et le stockage rapide des données disponibles.

AutoTri, une application automatisant l’analyse du stationnement de l’arrondi...

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This session illustrates how geospatial attributes of payments data can be used in applied geographical economics, both micro and macro. The micro-economic example involves positioning of railway stations in the « Property-Powered Rail Open Development Model. The macro-economic example involves re-purposing trade data on currency of settlement to create the « Earth Reserve Index », a weighting system to employ biophysical indicators such as infrared reflectivity, in price benchmarking.

Requirements for Geospatial Agent Simulation to Strengthen the 'Property-Powe...

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La plateforme d’intégration et de diffusion de données spatiales JMap a connu une évolution constante depuis sa première version en 2000. Utilisé par plus de 500 organisation dans le monde, JMap est maintenant disponible en version 6.0. Avec ses 4 interfaces (JMap Admin, JMap Pro, JMap Web et JMap Mobile) JMap 6 a offre une réponse de plus en plus adaptée à l’ensemble des besoins des utilisateurs. La conférence permettra de survoler JMap dans son ensemble et présentera spécifiquement les nouveautés de JMap 6.0 dont les nouvelles sources de données spatiales éditables (MySQL Spatial, ESRI ArcSDE, MS SQL Server, …), la connection aux serveurs Google Maps, Bing Maps and OpenStreetMap, la création de formulaires d’édition de données pour JMap Pro et JMap Mobile.

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Angeliki Cooney has spent over twenty years at the forefront of the life sciences industry, working out of Wynantskill, NY. She is highly regarded for her dedication to advancing the development and accessibility of innovative treatments for chronic diseases, rare disorders, and cancer. Her professional journey has centered on strategic consulting for biopharmaceutical companies, facilitating digital transformation, enhancing omnichannel engagement, and refining strategic commercial practices. Angeliki's innovative contributions include pioneering several software-as-a-service (SaaS) products for the life sciences sector, earning her three patents. As the Senior Vice President of Life Sciences at Avenga, Angeliki orchestrated the firm's strategic entry into the U.S. market. Avenga, a renowned digital engineering and consulting firm, partners with significant entities in the pharmaceutical and biotechnology fields. Her leadership was instrumental in expanding Avenga's client base and establishing its presence in the competitive U.S. market.

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Following the popularity of "Cloud Revolution: Exploring the New Wave of Serverless Spatial Data," we're thrilled to announce this much-anticipated encore webinar. In this sequel, we'll dive deeper into the Cloud-Native realm by uncovering practical applications and FME support for these new formats, including COGs, COPC, FlatGeoBuf, GeoParquet, STAC, and ZARR. Building on the foundation laid by industry leaders Michelle Roby of Radiant Earth and Chris Holmes of Planet in the first webinar, this second part offers an in-depth look at the real-world application and behind-the-scenes dynamics of these cutting-edge formats. We will spotlight specific use-cases and workflows, showcasing their efficiency and relevance in practical scenarios. Discover the vast possibilities each format holds, highlighted through detailed discussions and demonstrations. Our expert speakers will dissect the key aspects and provide critical takeaways for effective use, ensuring attendees leave with a thorough understanding of how to apply these formats in their own projects. Elevate your understanding of how FME supports these cutting-edge technologies, enhancing your ability to manage, share, and analyze spatial data. Whether you're building on knowledge from our initial session or are new to the serverless spatial data landscape, this webinar is your gateway to mastering cloud-native formats in your workflows.

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Dubai, often portrayed as a shimmering oasis in the desert, faces its own set of challenges, including the occasional threat of flooding. Despite its reputation for opulence and modernity, the emirate is not immune to the forces of nature. In recent years, Dubai has experienced sporadic but significant floods, testing the resilience of its infrastructure and communities. Among the critical lifelines in this bustling metropolis is the Dubai International Airport, a bustling hub that connects the city to the world. This article explores the intersection of Dubai flood events and the resilience demonstrated by the Dubai International Airport in the face of such challenges.

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Retrieval augmented generation (RAG) is the most popular style of large language model application to emerge from 2023. The most basic style of RAG works by vectorizing your data and injecting it into a vector database like Milvus for retrieval to augment the text output generated by an LLM. This is just the beginning. One of the ways that we can extend RAG, and extend AI, is through multilingual use cases. Typical RAG is done in English using embedding models that are trained in English. In this talk, we’ll explore how RAG could work in languages other than English. We’ll explore French, Chinese, and Polish.

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Rising Above_ Dubai Floods and the Fortitude of Dubai International Airport.pdf

Orbitshub

The microservices honeymoon is over. When starting a new project or revamping a legacy monolith, teams started looking for alternatives to microservices. The Modular Monolith, or 'Modulith', is an architecture that reaps the benefits of (vertical) functional decoupling without the high costs associated with separate deployments. This talk will delve into the advantages and challenges of this progressive architecture, beginning with exploring the concept of a 'module', its internal structure, public API, and inter-module communication patterns. Supported by spring-modulith, the talk provides practical guidance on addressing the main challenges of a Modultith Architecture: finding and guarding module boundaries, data decoupling, and integration module-testing. You should not miss this talk if you are a software architect or tech lead seeking practical, scalable solutions. About the author With two decades of experience, Victor is a Java Champion working as a trainer for top companies in Europe. Five thousands developers in 120 companies attended his workshops, so he gets to debate every week the challenges that various projects struggle with. In return, Victor summarizes key points from these workshops in conference talks and online meetups for the European Software Crafters, the world’s largest developer community around architecture, refactoring, and testing. Discover how Victor can help you on victorrentea.ro : company training catalog, consultancy and YouTube playlists.

Modular Monolith - a Practical Alternative to Microservices @ Devoxx UK 2024

Victor Rentea

💥 You’re lucky! We’ve found two different (lead) developers that are willing to share their valuable lessons learned about using UiPath Document Understanding! Based on recent implementations in appealing use cases at Partou and SPIE. Don’t expect fancy videos or slide decks, but real and practical experiences that will help you with your own implementations. 📕 Topics that will be addressed: • Training the ML-model by humans: do or don't? • Rule-based versus AI extractors • Tips for finding use cases • How to start 👨‍🏫👨‍💻 Speakers: o Dion Morskieft, RPA Product Owner @Partou o Jack Klein-Schiphorst, Automation Developer @Tacstone Technology

DEV meet-up UiPath Document Understanding May 7 2024 Amsterdam

UiPathCommunity

Vector Search -An Introduction in Oracle Database 23ai.pptx

Remote DBA Services

FWD Group - Insurer Innovation Award 2024

The Digital Insurer

"I see eyes in my soup": How Delivery Hero implemented the safety system for ...

Zilliz

Following the popularity of “Cloud Revolution: Exploring the New Wave of Serverless Spatial Data,” we’re thrilled to announce this much-anticipated encore webinar. In this sequel, we’ll dive deeper into the Cloud-Native realm by uncovering practical applications and FME support for these new formats, including COGs, COPC, FlatGeoBuf, GeoParquet, STAC, and ZARR. Building on the foundation laid by industry leaders Michelle Roby of Radiant Earth and Chris Holmes of Planet in the first webinar, this second part offers an in-depth look at the real-world application and behind-the-scenes dynamics of these cutting-edge formats. We will spotlight specific use-cases and workflows, showcasing their efficiency and relevance in practical scenarios. Discover the vast possibilities each format holds, highlighted through detailed discussions and demonstrations. Our expert speakers will dissect the key aspects and provide critical takeaways for effective use, ensuring attendees leave with a thorough understanding of how to apply these formats in their own projects. Elevate your understanding of how FME supports these cutting-edge technologies, enhancing your ability to manage, share, and analyze spatial data. Whether you’re building on knowledge from our initial session or are new to the serverless spatial data landscape, this webinar is your gateway to mastering cloud-native formats in your workflows.

Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME

Safe Software

In this keynote, Asanka Abeysinghe, CTO,WSO2 will explore the shift towards platformless technology ecosystems and their importance in driving digital adaptability and innovation. We will discuss strategies for leveraging decentralized architectures and integrating diverse technologies, with a focus on building resilient, flexible, and future-ready IT infrastructures. We will also highlight WSO2's roadmap, emphasizing our commitment to supporting this transformative journey with our evolving product suite.

Platformless Horizons for Digital Adaptability

WSO2

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1. Charles Vidal Directeur, solutions CONFIDENTIAL: THE CONTENTS OF THIS DOCUMENT REVEAL TRADE SECRETS, INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS AND/OR SCIENTIFIC, TECHNICAL, COMMERCIAL, FINANCIAL OR OTHER SIMILAR INFORMATION BELONGING TO ING ROBOTIC AVIATION INC.

2. • ING is • Founded in 2001 • 3,500+ Missions • 35,000+ hours of flight • 35 employees • Offices across Canada ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

4. ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

5. ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information Corporate video short

6. ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information High resolution mapping

7. Sherbrooke Flood April 2014 Mapped by Responder @ 5 cm/pixel Resolution ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

8. RESPONDER Flexible, Robust, Responsive

9. ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information Mapping (2D- 3D)

10. 11 Aerial Mapping (2D/3D) ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

11. 12 Aerial Mapping (2D/3D) ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

12. 3D mapping: Method 1 ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

13. 3D mapping : Method 2 ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information Let the robot do the work!

14.

15. Inspection – Flare stacks

16. Inspection

17. Inspection - Powerline

18. ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

19. ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

20. ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

21. Inspection – Thermography

22. Monitoring – Security

23. SERENITY ENDURANCE: 10 h Range: 100 km Speed: 80 km/h Payload: EO / IR Long range, long endurance ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

24. Practical remote sensing ING Robotic Aviation. Commercial-in-Confidence/Propriety Information

25. Monitoring

26. WHO DO WE WORK WITH?

27. HOW DO WE DO IT?

28. Student competition 1 - 3 Mai 2015

29. CONCLUSION Robotic aviation will become an integral tool in the future……. And the future is now 30

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