Stable isotopic landscape modeling has become a promising approach for answering research questions in multiple disciplines. However, its application has been hindered by the difficulty for individual researchers to collect, compile, and integrate environmental and isotopic data over large spatial and temporal scales and to develop and interpret geostatistical models. To address these challenges, we developed IsoMAP (http://isomap.org), a science gateway that enables researchers to access and integrate a number of disparate and diverse datasets, develop isoscape models over selected spatiotemporal domains using geostatistical algorithms, predict maps for the stable isotopic ratios, and associate a sample's isotope value with its most likely geographic origin. One main challenge in developing IsoMAP is to efficiently integrate large heterogeneous datasets into the modeling workflow to ensure real-time query response and timely data update. In this paper, we described how the geospatial data processing workflow was implemented in the initial version of gateway and how it has been improved by leveraging the built-in vector and raster data processing capabilities and the materialized view object of the PostgreSQL/PostGIS database. Our experience and lessons learned will be applicable to the development of other geospatial data workflows, a common task in the cyberinfrastructure of many science disciplines.

中文翻译：

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简化同位素景观建模的地理空间数据处理

稳定同位素景观建模已成为回答多学科研究问题的一种很有前途的方法。然而，由于个体研究人员难以收集、编译和整合大空间和时间尺度上的环境和同位素数据以及开发和解释地质统计模型，其应用受到了阻碍。为了应对这些挑战，我们开发了 IsoMAP (http://isomap.org)，这是一个科学网关，使研究人员能够访问和整合大量不同的数据集，使用地统计算法在选定的时空域上开发等景模型，预测地图稳定同位素比率，并将样品的同位素值与其最可能的地理来源相关联。开发 IsoMAP 的主要挑战之一是将大型异构数据集有效地集成到建模工作流中，以确保实时查询响应和及时数据更新。在本文中，我们描述了如何在网关的初始版本中实现地理空间数据处理工作流，以及如何利用内置的矢量和栅格数据处理功能以及 PostgreSQL/PostGIS 数据库的物化视图对象对其进行改进。我们的经验和教训将适用于其他地理空间数据工作流的开发，这是许多科学学科网络基础设施中的一项常见任务。我们描述了如何在网关的初始版本中实现地理空间数据处理工作流，以及如何利用内置的矢量和栅格数据处理功能以及 PostgreSQL/PostGIS 数据库的物化视图对象对其进行改进。我们的经验和教训将适用于其他地理空间数据工作流的开发，这是许多科学学科网络基础设施中的一项常见任务。我们描述了如何在网关的初始版本中实现地理空间数据处理工作流，以及如何利用内置的矢量和栅格数据处理功能以及 PostgreSQL/PostGIS 数据库的物化视图对象对其进行改进。我们的经验和教训将适用于其他地理空间数据工作流的开发，这是许多科学学科网络基础设施中的一项常见任务。