Tutorials for cross-datacube analysis: Google Earth Engine (GEE), Open Data Cube (ODC), and Rasdaman.
跨數據立方分析教學：涵蓋 Google Earth Engine（Google 代管之雲端資料立方）、 Open Data Cube（自建之開源索引式資料立方）與 Rasdaman（自建之開源陣列資料庫立方）， 呈現雲端與自建等代表性架構之使用方式。
同一夜間燈光範例，提供兩種介面之教學：
| Tutorial | 介面 | 開啟 | 說明 |
|---|---|---|---|
| VIIRS Night Lights (Python) | Colab notebook |  |
Python API，適合與資料處理流程整合。需具備已啟用 Earth Engine API 之 Google Cloud 專案。 |
| VIIRS Night Lights (JavaScript) | GEE Code Editor | GEE/code-editor-tutorial/ |
GEE 原生網頁介面，無須安裝環境，適合快速試驗。 |
依使用者角色，提供兩種教學：
| Tutorial | 對象 | 開啟 | 說明 |
|---|---|---|---|
| Sentinel-2 Land-Cover Load Demo (notebook) | 資料科學家／學研團隊 | |
以 Python API 完整操作資料立方：查詢產品、dc.load() 載入、跨年度統計與視覺化。兩種執行方式：Colab（零安裝，Setup 區段自動建置環境，約 3–5 分鐘）或本地 Docker（見下方部署）。 |
| Land-Cover Web Map (前端介面) | 一般使用者 | 部署後開啟 http://localhost:8000 |
無須撰寫程式：於互動地圖切換年度、勾選地覆類別、檢視面積統計；圖層由 ODC 索引即時渲染。 |
ODC/odc_local_demo/ 以 Docker Compose 一鍵啟動三個服務：
postgres：常駐之 ODC 索引資料庫；odc：資料匯入工具與 JupyterLab 分析環境（供學研團隊執行上述 notebook）；frontend：FastAPI + Leaflet 網頁地圖（供一般使用者操作）。
前端介面即建構於此部署之上；學研團隊亦可以同一套部署自建正式分析環境。
操作說明見 ODC/odc_local_demo/README.md。
以 rootless Podman 部署之自建陣列資料庫（array DBMS）資料立方，透過 Petascope 對外提供 OGC 標準服務（WCS / WCPS / WMS）。相較於 ODC 之索引式資料立方，Rasdaman 以陣列資料庫為核心，適合需原生 OGC 服務與伺服端陣列運算之場景。
| 內容 | 開啟 | 說明 |
|---|---|---|
| 部署標準作業流程 (SOP) | Rasdaman/ |
容器化建置、資料匯入（wcst_import）、驗證與備份之逐步流程 |
| WCS/WCPS 互動 notebook | Rasdaman/notebooks/ |
列出 coverage、WCPS 聚合、2D 影像化與 3D 時間序列切片 |