Biblioteca Python para realizar a busca e processamento de imagens dos satélites CBERS-04A e AMAZONIA-1.
A biblioteca cbers4asat surgiu da necessidade de automatizar a busca e manipulação de imagens do satélite
sino-brasileiro CBERS-04A utilizando linguagens de programação. Posteriormente foi incluido a automação do satélite AMAZONIA-1.
O design do projeto foi inspirado no sentinelsat, onde é possível de forma intuitiva realizar diversas ações, como:
- Pesquisar por imagens.
- Baixar as imagens pesquisadas.
- Processar as imagens baixadas.
Veja todos os exemplos de uso na documentação.
"Python library to search and process images from the CBERS-04A and AMAZONIA-1 satellites, which provide remote sensing data for the observation and monitoring of deforestation, particularly in the Amazon region, and diversified agriculture throughout the national territory, with a high repetition rate, in order to act in synergy with existing environmental programmes."
Text about cbers4asat from Open Sustainable Technology Repository.
pip install cbers4asat
Instalação com a caixa de ferramentas
pip install "cbers4asat[tools]"
from cbers4asat import Cbers4aAPI
from datetime import date
# Inicializando a biblioteca
api = Cbers4aAPI('[email protected]')
# Área de interesse. Pode ser: bouding box, path row ou polygon.
path_row = (229, 124)
# Buscando metadados. Este exemplo utiliza o path row (órbita/ponto).
# Consulte a órbita/ponto: http://www.obt.inpe.br/OBT/assuntos/catalogo-cbers-amz-1
produtos = api.query(location=path_row,
initial_date=date(2021, 6, 1),
end_date=date(2021, 7, 1),
cloud=100,
limit=10,
collections=['CBERS4A_WPM_L4_DN'])
# Exibindo os resultados
print(produtos)Biblioteca com tipagem, documentações e classes de apoio para uma melhor experiência de desenvolvimento.
from cbers4asat import Collections as coll
# Para ver todas as ferramentas disponíveis, verifique a documentação
from cbers4asat.tools import rgbn_composite
from rasterio.plot import show
import rasterio as rio
# Criando a composição cor verdadeira
rgbn_composite(red='./CBERS4A_WPM22812420210704/CBERS_4A_WPM_20210704_228_124_L4_BAND3.tif',
green='./CBERS4A_WPM22812420210704/CBERS_4A_WPM_20210704_228_124_L4_BAND2.tif',
blue='./CBERS4A_WPM22812420210704/CBERS_4A_WPM_20210704_228_124_L4_BAND1.tif',
nir='./CBERS4A_WPM22812420210704/CBERS_4A_WPM_20210704_228_124_L4_BAND4.tif',
filename='CBERS4A_WPM22812420210704_TRUE_COLOR.tif',
outdir='./STACK')
# Plotando a imagem
raster = rio.open("./STACK/CBERS4A_WPM22812420210704_TRUE_COLOR.tif")
show(raster)Você pode ler a documentação da biblioteca no link abaixo
Esse projeto foi meu objeto de estudo do Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) no curso de Bacharelado em Ciência da Computação, você pode visualizar o PDF neste Link:
Repositório Institucional da Universidade Federal de Rondônia
Convido qualquer pessoa a participar contribuindo com código, relatando bugs, escrevendo documentação, criando tutoriais e discutindo o futuro deste projeto.
Para mais informações de como contribuir ao projeto, leia ao manual de contribuição
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