Integration of Google Earth Engine and Google Colaboratory applied to digital processing of remote sensing images

Abstract

A aplicação de técnicas de sensoriamento remoto desfruta de uma variedade de campos de estudo graças à ampla gama de informações que podem ser extraídas dos dados coletados. A obtenção dessas informações é diretamente influenciada pelas abordagens e metodologias utilizadas no processamento dos dados adquiridos. Atualmente, os sensores fornecem um volume substancial de dados, que podem ser utilizados em vários contextos de pesquisa e aplicações práticas. Portanto, o presente trabalho é motivado pela oportunidade de desenvolver procedimentos automatizados que simplifiquem o processamento de imagens capturadas por sensores remotos, com aplicação em dados do satélite Landsat-8. Para isso, foram desenvolvidas rotinas computacionais em linguagem Python, utilizando as plataformas Google Earth Engine e Google Colaboratory. Essas rotinas abrangem a aplicação do Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Normalized Difference Built Area Index (NDBI). O processo engloba uma sequência de etapas, que se inicia com a delimitação da área de interesse, seguida da preparação das imagens, incluindo a aplicação de máscaras para remoção de elementos indesejados, como nuvens. E, por fim, a conversão das informações imageadas em formatos tabulares, com análises estatísticas, gráficas e representação cartográfica dos resultados complementando a análise. Em resumo, este trabalho visa otimizar a análise de imagens de sensoriamento remoto, tornando a etapa de processamento mais eficiente e auxiliando na interpretação de dados espaciais.