Iniciação ao ZARR / Getting Started with ZARR

Formadora/ Trainer: Beatriz Peres
Instituição/ Institution: Development Seed / Université de Bretagne Sud (UBS)
Posição/ Position: CDE Master Student

Sobre a formação/ About the training: 

O Zarr é um formato “cloud-native” para o armazenamento de matrizes multidimensionais. Foi desenvolvido especificamente para funcionar com armazenamento na nuvem e sistemas de computação de larga escala, podendo ser visto como uma alternativa moderna a formatos mais antigos, como o HDF5 ou o NetCDF. A ESA está atualmente a trabalhar para disponibilizar dados de todas as missões Sentinel no formato Zarr. Trata-se de uma mudança de paradigma fundamental e que irá alterar a forma como os utilizadores acedem e processam os dados Sentinel no futuro.

Através de um caso de estudo prático sobre a cartografia de inundações em Valência, vamos dar-lhe a conhecer o formato Zarr, demonstrando como aceder e processar os dados e como aplicá-lo noutros cenários de utilização.

Zarr is a cloud-native protocol for storing multi-dimensional arrays. It is specifically designed to work well with cloud storage and larger-scale computing systems and can be seen as a cloud-native alternative to older formats like HDF5 or NetCDF. ESA is currently working to provide data from all Sentinel missions in Zarr format. This is a major paradigm shift that will change how people access and process Sentinel data in the future.
Through a practical case study of Flood Mapping in Valencia, we will introduce you to the Zarr format, show you how to access and process it and how to apply it in other useful user cases.

Horário/ Schedule: 14:00 – 15:30
Número de participantes/ Number of participants: 5 – 30
Software e equipamentos necessários para a formação/ Software and equipment required for training: Computador / Laptop.
Conhecimentos prévios necessários/ Prior knowledge required: Aptidões básicas em python e conhecimentos sobre Observação da Terra. / Basic skills in python and Earth Observation knowledge.
Público-alvo/ Target Audience: Geral, com interesse em Observação da Terra. / General, with an interest in Earth Observation.

Visualising and analysing EO data using Sentinel Hub APIs in Copernicus Data Space Ecosystem

(Sessão conduzida em inglês/ Lectured in English)
Formação dividida em duas partes: iniciantes e nível avançado. Training divided into two parts: beginners and advanced levels.

Formador/ Trainer: William Ray
Instituição/ Institution: Sinergise Solutions GmbH
Posição/ Position: Remote Sensing Engineer

Sobre a formação/ About the training: 

O Copernicus Data Space Ecosystem (CDSE) é o centro de dados oficial e a plataforma de processamento na nuvem para os dados Sentinel. O CDSE integra a disponibilidade imediata de dados com APIs (Application Programming Interfaces), capacidade gratuita de máquinas virtuais (dentro de uma quota definida) e uma base de código aberta.
O JupyterLab do CDSE liga estes três elementos, oferecendo um espaço aberto para aprender, experimentar e escalar o processamento de dados Sentinel. As APIs do Sentinel Hub permitem cálculos raster avançados e até a integração raster-vetor para gerar estatísticas zonais — tudo isto dentro do próprio pedido à API, executado do lado do servidor. Por este motivo, o CDSE facilita significativamente a introdução e a aprendizagem da programação aplicada à análise de dados de Observação da Terra. Esta formação mostrará como aceder, analisar, visualizar e descarregar imagens de satélite no JupyterLab do CDSE, utilizando a família de APIs do Sentinel Hub.
Começaremos com uma introdução adequada a quem está a dar os primeiros passos na programação. Iremos explorar as APIs de Catálogo (Catalog), Processamento (Process) e Estatística (Statistical), e aprenderemos a criar processamentos ponta-a-ponta (end-to-end) escaláveis em casos práticos. Na segunda parte, passaremos por exemplos mais avançados que demonstram como utilizar as APIs em conjunto para potenciar as suas aplicações. Os exemplos utilizados focar-se-ão em aplicações terrestres e marinhas relevantes para o contexto português.
Utilizaremos ‘notebooks’ de tutoriais abertos que demonstram como realizar análises de séries temporais e calcular estatísticas de longo prazo sem necessidade de descarregar uma única imagem de satélite.
Após o curso, os participantes serão capazes de criar os seus próprios fluxos de análise de dados (data analysis pipelines), tirando partido do vasto repositório de algoritmos abertos disponíveis e da capacidade do CDSE.

Copernicus Data Space Ecosystem (CDSE) is the official data hub and cloud processing platform for Sentinel Data. CDSE integrates instant data availability with API-s (Application Programming Interfaces), free virtual machine capacity (within a quota) and an open codebase.
The CDSE Jupyter lab connects all three of these, providing an open space to learn, experiment and upscale Sentinel data processing. The Sentinel Hub API-s enable advanced raster calculations and even raster-vector integration to generate zonal statistics, all within the API request, running on the server side. Therefore, CDSE makes it significantly easier to get started and learn coding Earth Observation data analysis. This training will show how to access, analyze, visualize and download satellite imagery in the CDSE Jupyter Lab using the Sentinel Hub API family.
We will start with an introduction suitable for newcomers to coding. We will explore the Catalog, Process and Statistical API-s, and learn how to create scalable end-to-end processing on practical use cases. In the second half, we will run through some more advanced examples demonstrating how you can use the APIs in conjunction with one another to power your applications. The examples used will focus on land and marine applications relevant to the Portuguese context.
We will use openly available tutorial notebooks that demonstrate how you can perform time series analysis and calculate long-term statistics without downloading a single satellite image.
After the course, participants will be able to create their own data analysis pipelines, making use of the vast repository of open algorithms available and the capacity of CDSE.

Horário/ Schedule: Beginners: 14:30 – 15:00; Advanced: 15:30 – 17:30
Número de participantes/ Number of participants: 10 – 30
Software e equipamentos necessários para a formação/ Software and equipment required for training: Computador portátil/ Laptop.
Conhecimentos prévios necessários/ Prior knowledge required: Conhecimentos básicos de Python e das suas bibliotecas de ciência de dados. / Basic/Intermediate knowledge of Python and its data science libraries.

Dynamic visual storytelling

(Sessão conduzida em inglês/ Lectured in English)

Formadora/ Trainer: Kateryna Konieva
Posição/ Position: GIS Software Engineer

Sobre a formação/ About the training:

Os especialistas em dados geográficos e os consumidores encontram, frequentemente, uma falha de comunicação entre a informação disponibilizada e a forma como esta é interpretada. Embora os conjuntos de dados sejam habitualmente entregues num formato normalizado — com metadados, legendas e simbologia amplamente aceites —, a sua apresentação neutra pode dificultar a transmissão de uma mensagem ou narrativa clara. Se, por um lado, um único conjunto de dados pode ser uma fonte rica de informação, por outro, são, muitas vezes, necessários múltiplos produtos visuais derivados para comunicar uma história abrangente.
Este workshop irá explorar vários tipos de dados geográficos e técnicas eficazes para a sua representação visual. O foco incidirá na construção de narrativas visuais (storylines) coerentes que sustentem a mensagem pretendida, evitando a sobrecarga cognitiva da audiência. Os tópicos incluirão visualização 2D e 3D, representações estáticas e dinâmicas, filtragem de dados e animação.
O workshop utilizará JavaScript com a biblioteca Cesium, bem como um servidor Pygeoapi para a disponibilização dos dados.

Geographic data specialists and end-users often face a communication gap between the information provided and the way it is interpreted. Although datasets are typically delivered in a standardized format—with metadata, legends, and widely accepted symbology—their neutral presentation can make it challenging to convey a clear message or narrative. While one dataset can provide a rich source of information, multiple derivative visual products are often required to communicate a comprehensive story.
This workshop will explore various types of geographic data and effective techniques for their visual representation. We will focus on constructing coherent visual storylines that support the intended message while avoiding cognitive overload for the audience. Topics will include 2D and 3D visualization, static and dynamic representations, data filtering, and animation.
The workshop will use JavaScript with the Cesium library, as well as a Pygeoapi server for data delivery.

Horário/ Schedule: 14:00 – 15:30
Número de participantes/ number of participants: 5 – 15
Software e equipamentos necessários para a formação/ Software and equipment required for training: IDE da sua preferência/ IDE of choice.
Conhecimentos prévios necessários/ Prior knowledge required: N/A.

Atlantic SENSE: Live Demo of a Geospatial Tool for Climate Resilience and Environmental Monitoring Demonstration

Formador/ Trainer: Caio Fonteles
Institution: CoLab +ATLANTIC
Position: Data Science and Development Lead

Sobre a formação/ About the training:
Numa altura de abundância de dados ambientais e climáticos — provenientes de satélites, sensores in-situ e dispositivos pessoais —, transformar informação científica em conhecimento prático para a sociedade continua a ser um desafio. Apesar dos avanços significativos no mapeamento e previsão de riscos, a tradução de dados complexos para formatos relevantes para o utilizador é difícil, o que cria um desfasamento entre o conhecimento climático e a tomada de decisão.
Este desfasamento é particularmente crítico nas regiões costeiras, onde a maioria da população mundial enfrenta uma exposição cumulativa à subida do nível do mar, ondas de calor, cheias e secas. O Atlantic SENSE aborda este desafio integrando técnicas de ponta em aquisição de dados, aprendizagem automática (machine learning) e previsão meteoceanográfica. A plataforma oferece um ambiente interativo onde os utilizadores podem visualizar, simular e avaliar riscos climáticos e ambientais em áreas costeiras e urbanas. Através de painéis de controlo intuitivos, o Atlantic SENSE disponibiliza produtos geoespaciais de valor acrescentado que apoiam decisões fundamentadas na ciência.
Propomos uma demonstração de software ao vivo, apresentando as funcionalidades do Atlantic SENSE como uma ferramenta dinâmica para utilizadores não especializados obterem análises geoespaciais. Os participantes poderão experienciar os módulos principais da plataforma — mapeamento dinâmico de risco, indicadores climáticos e simulação interativa de cenários — e explorar como estes podem apoiar o planeamento da adaptação e a comunicação. A sessão incluirá uma visita guiada, consultas em tempo real e a recolha de feedback dos utilizadores para aperfeiçoar as próximas versões.

In an era of abundant environmental and climate data — from satellites, in-situ sensors, and personal devices — transforming scientific information into actionable insights for society remains a challenge. Despite significant advances in hazard mapping and prediction, translating complex data into user-relevant formats is often difficult, leading to a gap between climate knowledge and decision-making. This gap is particularly critical in coastal regions, where most of the world’s population faces cumulative exposure to sea level rise, heatwaves, floods, and droughts. Atlantic SENSE addresses this challenge by integrating cutting-edge data acquisition, machine learning, and metocean prediction techniques. It provides an interactive environment where users can visualise, simulate, and assess climate and environmental risks in coastal and urban areas. Through intuitive dashboards, Atlantic SENSE delivers added-value geospatial products that support science-informed decisions. We propose a live software demonstration showcasing Atlantic SENSE’s functionalities as a living tool for non-expert users to derive geospatial insights. Participants will experience the platform’s core modules — dynamic risk mapping, climate indicators, and interactive scenario simulation — and explore how these can support adaptation planning and communication. The session will include a guided walkthrough, live queries, and user feedback collection to refine upcoming releases.

Horário/ Schedule: 14:00 – 15:30
Número de participantes/ Number of participants: 10 – 30
Software e equipamentos necessários para a formação/ Software and equipment required for training: Computador/ Laptop.
Conhecimentos prévios necessários/ Prior knowledge required: N/A.

TIR capacity: an overview of innovative instruments from development to applications

(Sessão conduzida em inglês/ Lectured in English)

Formador/ Trainer: Miguel Goncalves
Instituição/ Institution: Super Sharp Space Systems
Posição/ Position: Chief Operations Officer

Sobre a formação/ About the training: 

As imagens de infravermelhos, do NIR ao LWIR, estão a afirmar-se como um domínio valioso no setor NewSpace. Enquanto o NIR e o SWIR utilizam sensores óticos, o MWIR e o LWIR (Infravermelho Térmico, TIR) requerem tecnologias diferentes. Uma vez que os comprimentos de onda do TIR são cerca de 20 vezes superiores aos do espetro ótico, as leis da difração exigem aberturas muito maiores para obter uma resolução semelhante, o que aumenta o tamanho e o custo dos satélites. Como resultado, as missões TIR têm oferecido tradicionalmente uma resolução grosseira.
A SuperSharp, agora parte do grupo Satlantis, está a desenvolver cargas úteis (payloads) LWIR de muito alta resolução (<3 m). O seu telescópio desdobrável de referência, o HIBISCUS, possui um espelho primário segmentado, nanoposicionadores, metrologia interna e um plano focal de mapeamento contínuo (strip-mapping), permitindo uma melhoria de 10 vezes no GSD (Ground Sample Distance) dentro do mesmo volume de lançamento. Um modelo de voo será lançado no primeiro trimestre de 2027.
O SPIRIT (6 m de GSD, +30 km de largura de faixa/swath) utiliza três espelhos asféricos e um mosaico de quatro sensores para uma cobertura de campo amplo sem lacunas, permitindo que uma constelação de 12 satélites varra o planeta em cerca de 2 dias. O CASPER (15 m de GSD) é uma versão compacta para CubeSats e plataformas multi-sensor.

As aplicações incluem:

– Sustentabilidade: deteção de perdas de calor em edifícios, ilhas de calor urbano e apoio à descarbonização.
– Agricultura: otimização da irrigação, deteção de stress hídrico, pragas e propriedades do solo para maximizar o rendimento e o ROI.
– Segurança: deteção dia/noite de atividade, veículos, infraestruturas e assinaturas de gases de escape, mesmo através de fumo ou camuflagem.
– Conhecimento do Domínio Espacial (SDA): monitorização de assinaturas térmicas de satélites e objetos em movimento rápido.

Infrared imagery, from NIR to LWIR, is emerging as a valuable NewSpace domain. While NIR and SWIR use optical sensors, MWIR and LWIR (Thermal Infrared, TIR) require different technology. Because TIR wavelengths are ~20x larger than optical, diffraction laws demand much larger apertures for similar resolution, increasing satellite size and cost. As a result, TIR missions have traditionally offered coarse resolution.
SuperSharp, now part of the Satlantis group, is developing very high-resolution (<3m) LWIR payloads. Its flagship HIBISCUS unfolding telescope features a segmented primary mirror, nano-positioners, internal metrology and strip-mapping focal plane, enabling a 10x GSD improvement within the same launch volume. A flight model will launch in Q1 2027.
SPIRIT (6m GSD, +30km swath) uses three aspheric mirrors and a mosaic of four sensors for gapless wide-field coverage, enabling a 12-satellite constellation to scan the planet in ~2 days. CASPER (15m GSD) is a compact version for CubeSats and multi-sensor platforms.
Applications include: Sustainability (detecting building heat losses, urban heat islands, supporting decarbonization); Agriculture (optimising irrigation, detecting stress, pests and soil properties to maximise yield and ROI); Security (day/night detection of activity, vehicles, infrastructure and exhaust signatures, even through smoke or camouflage); and Space Domain Awareness (monitoring satellite thermal signatures and fast-moving objects).

Horário/ Schedule: 14:00 – 15:30
Número de participantes/ Number of participants: 1 – 20
Software e equipamentos necessários para a formação/ Software and equipment required for training: N/A
Público-alvo/ Target audience: Defesa, a Sustentabilidade, as Instituições Governamentais, Fornecedores de Plataformas, Fornecedores de Dados e Agências Espaciais. / Defence, Sustainability, Governmental Institutions, Platform Providers, Data Providers, Space Agencies.

Publish Interoperable Data with OGC API

(Sessão conduzida em inglês/ Lectured in English)

Formadora/ Trainer: Joana Simões
Instituição/ Institution: Open Geospatial Data
Posição/ Position: Developer Relations

Sobre a formação/ About the training:
As APIs da OGC foram concebidas para facilitar a disponibilização e utilização de dados geoespaciais na Web por qualquer pessoa, permitindo a sua integração com qualquer outro tipo de informação. Estas normas baseiam-se no legado das normas de serviços Web da OGC (WMS, WFS, WCS, WPS, etc.), mas definem APIs centradas em recursos que tiram partido das práticas modernas de desenvolvimento Web. Este workshop guiará os participantes pelo contexto e princípios das APIs da OGC, focando-se depois em APIs específicas para demonstrar como estas podem ser utilizadas para publicar e consumir diferentes tipos de dados geoespaciais (ex.: raster, vetor, metadados).

OGC APIs are designed to make it easy for ANYONE to provide and use geospatial data on the web, and to integrate this data with ANY other type of information. These Standards build upon the legacy of the OGC Web Service Standards (WMS, WFS, WCS, WPS, etc.),but define resource-centric APIs that take advantage of modern web development practices. This workshop will walk participants through the context and principles of OGC API and then zoom in into specific APIs, to show how they can be used to publish and consume different types of geospatial data (e.g.: raster, vector, metadata).

Schedule/ Horário: 15:30 – 17:30
Número de participantes: 5 – 30
Software e equipamentos necessários para a formação/ Software and equipment required for training: Computador/ Laptop.
Conhecimentos prévios necessários/ Prior knowledge required: Recomenda-se conhecimento básico de serviços web e normas OGC / Basic knowledge of web services and OGC standards is advisable, but not essential.
Público-alvo/ Target Audience: Pessoas interessadas em publicar ou aceder a dados geoespaciais de forma interoperável/ People interested in publishing/accessing geospatial data in an interoperable manner.

Redução do Efeito Ilha de Calor Urbano através de soluções baseadas na natureza

(Sessão conduzida em português/ Lectured in Portuguese)

Formadoras/ Trainers:  Ana Isabel Rola; Estefânia Pires
Instituição/ Institutions: CITEUC
Posição/ Position: Investigadoras

Sobre a formação/ About the training:

As ondas de calor têm-se tornado mais frequentes e intensas nas últimas décadas, muito por conta das alterações climáticas globais. Por isso, é fundamental mitigar os seus impactes na sociedade, em particular o efeito de ilha de calor urbano (ICU). Este pode ser reduzido com Soluções baseadas na Natureza (SbN), como o melhoramento das infraestruturas urbanas, o aumento das áreas verdes e a criação de espaços de sombra. ​Para identificar as zonas urbanas com maior risco e prioridade de intervenção, iremos combinar dados geoespaciais do Sentinel-2 e do Sentinel-3, obtidos no Copernicus Data Space Ecosystem. Utilizaremos o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (IVDN), o Índice de Humidade e o Radiómetro de Temperatura da Superfície do Mar e da Terra, usando o Google Earth e o Google Maps como ferramentas de mapeamento.
​Através de processos de participação ativa, cocriação e verificação, os participantes vão analisar e propor SbN para um contexto urbano real. O objetivo desta sessão de treino é capacitar os participantes para que tomem decisões mais informadas e eficazes na redução do efeito de ilha de calor e dos impactes das ondas de calor.

Heatwaves have become more frequent and intense in recent decades, largely due to global climate change. It is therefore essential to mitigate their impact on society, particularly the Urban Heat Island (UHI) effect. This can be reduced through Nature-based Solutions (NbS), such as improving urban infrastructure, increasing green areas, and creating shaded spaces. To identify urban zones with the highest risk and intervention priority, we will combine geospatial data from Sentinel-2 and Sentinel-3, obtained via the Copernicus Data Space Ecosystem. We will use the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI), the Moisture Index, and the Sea and Land Surface Temperature Radiometer (SLSTR), using Google Earth and Google Maps as mapping tools.
Through active participation, co-creation, and verification processes, participants will analyse and propose NbS for a real-world urban context. The goal of this training session is to empower participants to make more informed and effective decisions in reducing the heat island effect and the impacts of heatwaves.

Duração/ Duration: 15:30-17:30
Número de participantes/ Number of participants: 10 – 20
Software e equipamentos necessários para a formação/ Software and equipment required for training: Computador/ Laptops.
Conhecimentos prévios necessários/ Prior knowledge required: N/A

Oportunidades com organizações multilaterais: OT para o Desenvolvimento
Opportunities with Multilateral Organizations: EO for Development

(Sessão conduzida em Português/ Lectured in Portuguese)

Formadora/ Trainer: Inês Jácome
Instituição/ Institution: AICEP
Position: Multilaterais | Multilaterals; Grupo de Trabalho das Multilaterais (AICEP e GPEARI); One-Stop-Shop Global Gateway (AICEP e Camões)

Sobre a formação/ About the training:

Este workshop oferece aos participantes a oportunidade de:
Aprofundar/Conhecer as oportunidades de negócio e de financiamento geradas por organizações internacionais multilaterais (União Europeia, Nações Unidas, Bancos de Desenvolvimento e Big Science)
Esclarecer como aceder e abordar essas oportunidades
Identificar potenciais áreas de interesse para expansão a nível internacional, nomeadamente em países em desenvolvimento

São diversas as iniciativas e programas das multilaterais que promovem e valorizam a utilização de dados de satélite de Observação da Terra.
Por exemplo, para a promoção de desenvolvimento, os dados de satélite têm hoje aplicações que vão desde a prevenção e mitigação dos efeitos das alterações climáticas e desastres naturais até à gestão e manutenção de recursos (hídricos, marinhos, florestais, agrícolas, energia e transportes, etc), passando pelo próprio planeamento, projeção, e construção de infraestruturas.

This workshop offers participants the opportunity to:
Gain insight into business and funding opportunities generated by multilateral international organisations (European Union, United Nations, Development Banks, and Big Science).
Clarify how to access and approach these opportunities.
Identify potential areas of interest for international expansion, particularly in developing countries.
There are several initiatives and programmes by multilateral organisations that promote and leverage the use of Earth Observation satellite data.
For instance, in the context of development promotion, satellite data applications currently range from the prevention and mitigation of climate change effects and natural disasters to the management and maintenance of resources (water, marine, forestry, agriculture, energy, and transport, etc.), as well as infrastructure planning, design, and construction.

Horário/ Schedule: 15:30 – 17:30
Número de participantes/ Number of participants:  10 – 30
Software e equipamentos necessários para a formação/ Software and equipment required for training: Computador/ Laptop.
Público-alvo/ Target Audience: Dirige-se a empresas e entidades de toda cadeia de valor da Observação da Terra. / Destined to companies and entities across the entire Earth Observation value chain.

Programa Nacional de Colaboração Copernicus (Parte 1): Sessão de Interação com utilizadores CAMS em Portugal

(Sessão conduzida em português / Lectured in Portuguese)

Formadora/ Trainer: Rita Cunha
Instituição/ Institution: CoLAB +ATLANTIC
Posição/ Position: Remote Sensing Data Analyst

Sobre a formação/ About the training:
Na sequência da consulta inicial a utilizadores do CAMS NCP Portugal (6 de fevereiro de 2025, Universidade de Évora), este workshop visa oferecer uma introdução prática e acessível aos dados e ferramentas do Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS), adaptada a utilizadores com experiência prévia limitada.
O workshop combinará uma breve sessão introdutória com uma mini-formação prática (hands-on), incluindo uma demonstração simples em Jupyter Notebook para o descarregamento e visualização de dados de qualidade do ar do CAMS. Seguir-se-á um exercício prático em grupo, utilizando observações nacionais de qualidade do ar validadas da rede QUALAR (APA), comparando-as com os resultados da CAMS Toolbox.
Os participantes trabalharão em pequenos grupos sobre casos de estudo selecionados, explorando semelhanças, diferenças e limitações entre dados modelados e observados. A sessão terminará com uma discussão estruturada sobre a usabilidade dos produtos CAMS, incertezas e a sua potencial integração com conjuntos de dados nacionais para apoiar a análise ambiental e a tomada de decisão em Portugal.
O workshop foi desenhado para promover a interação, a partilha de conhecimento e a interpretação crítica dos produtos CAMS, garantindo baixas barreiras técnicas e requisitos computacionais mínimos.

Following the initial user consultation of CAMS NCP Portugal (6 February 2025, University of Évora), this workshop aims to provide a practical and accessible introduction to Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) data and tools, tailored to users with limited prior experience.
The workshop will combine a short introductory session with a hands-on mini-training, including a simple Jupyter Notebook demonstration for downloading and visualising CAMS air quality data. This will be followed by a group-based practical exercise using validated national air quality observations from the QUALAR network (APA), compared with outputs from the CAMS Toolbox.
Participants will work in small groups on selected case studies, exploring similarities, differences and limitations between modelled and observed data. The session will conclude with a structured discussion on the usability of CAMS products, uncertainties, and their potential integration with national datasets to support environmental analysis and decision-making in Portugal.
The workshop is designed to promote interaction, knowledge exchange and critical interpretation of CAMS products, while ensuring low technical barriers and minimal computational requirements.

Horário/ Schedule: 14:00 – 16:00
Número de participantes/ number of participants: 10 – 20
Software e equipamentos necessários para a formação/ Software and equipment required for training: Computador; Python (notebooks Jupyter) e QGIS instalados. / Computers with internet access; Python (Jupyter Notebooks) and QGIS installed.
Público-alvo/ Target audience: Academia, administração pública e profissionais das áreas da qualidade do ar, saúde e ambiente. / Academia, public administration and professionals in air quality, health/environment.

Programa Nacional de Colaboração Copernicus (Parte 2): Utilização dos produtos C3S do Copernicus

(Sessão conduzida em português / Lectured in Portuguese)

Formadores/ Trainers: Rita Durão e Carlos Pereira
Instituição/ Institution: IPMA
Posição/ Position: Senior Researcher
Contents: 

Espera-se que os participantes aprendam a visualizar, descarregar e manipular dados do Copernicus C3S utilizando linguagens de programação, como Python, e a trabalhar com plataformas concebidas para interagir facilmente com estes dados, tais como o portal agrocilmático ou a plataforma DataClima. Estas plataformas foram desenvolvidas para fornecer uma gama de parâmetros meteorológicos e climáticos, bem como indicadores adaptados aos requisitos específicos de diferentes setores económicos, garantindo a usabilidade e o alinhamento com as necessidades dos utilizadores finais.

Os participantes irão:
1. Conhecer as funcionalidades e explorar a estrutura e o conteúdo das plataformas agroclimática e DataClima.
2. Aprender formas simples de descarregar e trabalhar com conjuntos de dados substancialmente pesados da base de dados C3S (Climate Data Store), utilizando a linguagem Python (requer a instalação do ANACONDA Spyder antes da sessão de formação).
3. Reforçar a sua capacidade técnica através da utilização de ferramentas de código aberto (open-source).
4. Contribuir para uma base de dados nacional de requisitos de utilizadores (URDB) continuamente atualizada e para casos de estudo em Portugal.

Estão previstas sessões de discussão e feedback destinadas a consolidar conhecimentos, avaliar os resultados da formação e garantir que o C3S NCP Portugal permaneça orientado para o utilizador e recetivo às necessidades nacionais. O feedback será utilizado para aperfeiçoar futuras formações e abordagens aos utilizadores.

It is expected the participants to learn how to visualize, download and handle with Copernicus C3S data using programming language, such as Python, and how to work with platforms created to interact easily with this data, such as the agroclimatic portal or the DataClima platform. These platforms were developed to provide a range of meteorological and climatic parameters, as well as indicators tailored to the specific requirements of different economic sectors ensuring usability and alignment with the needs of end users.
The participants will:

1. Learn about the functionalities and explore the structure and content of the agroclimatic and DataClima platforms.
2. Learn easy ways to download and work with substantially heavy datasets from C3S database (Climate Data Store), using Python language (ANACONDA Spyder installation required before the training session).
3. Strengthen their technical capacity using open-source tools.
4. Contribute to a continuously updated national user requirements database (URDB) and use cases in Portugal.
Discussion and feedback sessions aimed at consolidating knowledge, evaluating the training outcomes, and ensuring that C3S NCP Portugal remains user-driven and responsive to national needs, are planned. Feedback will be used to refine future trainings and user approaches.

Horário/ Schedule: 16:00 – 17:30
Número de participantes/ Number of participants: 10 – 20
Software e equipamentos necessários para a formação/ Software and equipment required for training: Computador; Python (notebooks Jupyter) e QGIS instalados. / Computers with internet access; Python (Jupyter Notebooks) and QGIS installed.
Público-alvo/ Target audience: Academia, administração pública e profissionais das áreas da qualidade do ar, saúde e ambiente. / Academia, public administration and professionals in air quality, health/environment.