<div dir="ltr"><div style="font-family:Helvetica;font-size:14px"><span style="font-size:12px">ESIP Community Participants suggest you consider submitting an abstract to the following AGU Fall Meeting sessions. To avoid an overload of individual messages to the ESIP-All Mailing List, here is a summary of recommended sessions that have been shared recently:</span></div><ul style=""><li><a href="https://agu.confex.com/agu/fm20/prelim.cgi/Session/103318">IN028 - Linking knowledge in the Earth and Space Sciences</a>: Pioneers of a new paradigm: The challenges confronting the Earth and Space Sciences (ESS) are increasingly complex, avoiding categorization or solution within neatly defined disciplinary boxes. Transdisciplinary, or antidisciplinary, approaches are required to address threats in ESS like climate change and space weather.  However, existing approaches to integrating data and knowledge remain crippling to progress and collaboration. Thus, now is the critical time to bring together the antidisciplinary communities to create a new paradigm of knowledge integration. We welcome contributions that illustrate better structuring knowledge across projects. We will feature pioneering progress on three broad topics: 1) the use of data science as a common language between disciplines, allowing methodology transfer to change how we work; 2) cutting-edge approaches to knowledge management through knowledge graphs/networks; and 3) pioneering advances in project integration. This session will emerge the success stories and best practices for antidisciplinary projects across ESS, ushering in a new paradigm of linked knowledge.</li><li style="font-family:Helvetica;font-size:14px;text-align:left"><strong style="font-size:12px"><a href="https://agu.confex.com/agu/fm20/prelim.cgi/Session/104084" target="_blank" style="color:rgb(109,198,221);font-weight:normal">IN031 - Near Real-Time/Low Latency Data for Earth Science and Space Weather Applications</a></strong><span style="font-size:12px">: Near real time/low latency data and new big data techniques applied to satellite, airborne, marine (including uninhabited aerial/marine systems-UxS), and surface sensors are transforming existing end-user applications and spawning new ones. These applications demonstrate the utility of timely data and advanced analyses in diverse Earth and space science disciplines including weather prediction, flood and river forecasting, earthquake hazards and tsunami forecasting, volcanic eruptions, natural and human-caused hazards, public health, agriculture, marine, early warning, and space weather applications. In addition to traditional and emerging computer analyses, the use of apps for smartphones and tablets presents an opportunity to improve and expand the timely usage of data products and services. This session seeks contributions that demonstrate the benefit of near real time/low latency scientific or social media data, discuss innovative real time analysis approaches including machine learning and big data strategies, decrease data delivery latency, or identify gaps in current capabilities.</span></li><li style="font-family:Helvetica;font-size:14px;text-align:left"><a href="https://agu.confex.com/agu/fm20/prelim.cgi/Session/105626">IN037 - Scalable Cloud Optimized Spatiotemporal Data Platform (SDP) for Data Driven Analytics</a>: Geospatial data has been effectively used to plan, assess, and predict the effects of extreme events. The diversity and complexity of geospatial data pose challenges in how it is stored, accessed, managed, shared, visualized, and fused for answering many analytical questions. Spatiotemporal Data Platforms (SDP) for Earth and Space Sciences are built on frameworks that enable efficient access, usage, and analysis of temporal sequences of spatial data generated by satellite, airborne and ground-based observations, and models. Such frameworks allow us to interoperate within systems of systems, scale using cloud computing or high-end computing, and accelerate analyses that are reusable and collaboration agnostic.SDPs also support efficient data-driven approaches such as Artificial Intelligence to extract valuable information out of large volumes of data. This session explores the critical components of SDPs including spatiotemporal data ingest, archive, storage, computing (including machine/deep learning), visualization, distribution, modeling, analysis ready data and GIS.</li><li style="font-family:Helvetica;font-size:14px;text-align:left"><a href="https://agu.confex.com/agu/fm20/prelim.cgi/Session/103648" style="font-size:12px">IN038 - Shelter in Place: Mapping Population and Infrastructure in a Vulnerable World</a><span style="font-size:12px">: Understanding where people are located, at home or work or elsewhere—and the characteristics of the buildings and structures they shelter in and the critical systems they depend on—has never been more essential. New sources of data on economic and social activity, communications, population movement, health, and resource use, coupled with traditional sources of socioeconomic and infrastructure data, are being harnessed to improve near real-time mapping and monitoring of human behavior and vulnerability vital to disaster response, public health planning, climate risk assessment, and other applications. This session will highlight recent use of geospatial data on population, infrastructure, and environment in the COVID-19 response and recovery efforts, and in other major application areas, with a particular focus on overlapping or interlinked hazards and on ways in which scientific data can be utilized more effectively in decision making.</span><br></li><li style="font-family:Helvetica;font-size:14px;text-align:left"><strong><a href="https://agu.confex.com/agu/fm20/prelim.cgi/Session/103091" target="_blank" style="color:rgb(109,198,221);font-weight:normal"><span style="font-size:12px">IN039 - Solving Training Data Bottleneck for Artificial Intelligence/Machine Learning in Earth Science</span></a></strong><span style="font-size:12px">: While there are successful applications of Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML) in Earth Science, the wider adoption of AI/ML has been limited. The challenge is no longer the lack of algorithms, tools, or computing resources, but rather the dearth of training data. Access to training data for supervised learning is required to attract AI/ML practitioners to tackle Earth Science problems. Creating labeled data at sufficient scales to support AI/ML algorithms is still a bottleneck and new strategies to increase training data size and diversity need to be explored. This session seeks submissions from AI/ML practitioners and data curators using different approaches or existing products to create new datasets. This session will enable the practitioners to share successful approaches to scale the process of generating labeled datasets. We also seek submissions focusing on best practices for labeling and structuring data including catalog and standardization to benchmark and share training data.</span></li><li style="font-family:Helvetica;text-align:left"><a href="https://agu.confex.com/agu/fm20/prelim.cgi/Session/103814" style="">SY014 - Earth Intel: Open-Source Data Analytics and Tools to Address Eco-Security Challenges</a>: Environmental change and variability are increasingly recognized as key drivers of threats to human security at local, national, regional, and global scales. Interdisciplinary data and analytic tools and methods are critical for strengthening the ability of society to improve understanding of past trends and interactions, monitor current conditions and key drivers, anticipate or predict future conditions or extremes, and assess policy options. Widespread access to these data and tools through open source approaches helps to accelerate innovation, increase the reproducibility of and trust in outputs, and facilitate engagement by all stakeholders. We welcome papers on approaches to improving the interoperability of existing tools and data to better support eco-security studies, case studies of the application of data and tools to specific eco-security problems, analyses of stakeholder needs for improved data and tools, and examples of academic, government, private sector, and civil society collaboration on eco-security analysis and decision making.<br></li><li style="font-family:Helvetica;font-size:14px;text-align:left"><a href="https://agu.confex.com/agu/fm20/prelim.cgi/Session/104330">SY021 - Interactive Data Visualizations to Empower Scientific Projects: Improving Communication from Initial Research Development to Decision Support</a>: <span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small">The need for scientific data visualization became apparent during the COVID-19 pandemic, with various visualizations popping up on a regular basis. These tools were created to fill a need by the general public and decision-makers to understand, communicate, and inform on the concerns surrounding the spread of the disease. Interactive data visualizations and related algorithms can help distinguish hidden patterns, reduce complexity, or raise new insights on complex scientific issues.  During a project, these tools can improve collaborations within and among groups, advance communication, and provide support for decision-making. Sharing related experiences can benefit many scientific groups in applying these emerging technologies. From this session, we hope to learn from the success stories and increase application in more scientific projects. We welcome submissions from all disciplines that show their use of these tools and how it has benefited them, especially in interdisciplinary projects with a broad range of stakeholders.</span></li></ul></div>