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📚 Biblioteca Python para realizar a busca e processamento de imagens dos satélites CBERS-04A e AMAZONIA-1 🛰️

cbers4asat

Descrição

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.

Também disponível uma Interface de Linha de Comando (CLI) do cbers4asat para Windows e Linux. Clique aqui e saiba mais.

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Read this README in english (old version of docs) 🇺🇸

Busque imagens com poucas linhas de código

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.dgi.inpe.br/documentacao/grades
produtos = api.query(location=path_row,
                     initial_date=date(2021, 6, 1),
                     end_date=date(2021, 7, 1),
                     cloud=100,
                     limit=10,
                     collections=['AMAZONIA1_WFI_L2_DN', 'CBERS4A_WPM_L4_DN'])

# Exibindo os resultados
print(produtos)

Utilize a caixa de ferramenta para os trabalhos mais comuns

# Para ver todas as ferramentas disponíveis, verifique a documentação
from cbers4asat.tools import rgbn_composite
import rasterio as rio
from rasterio.plot import show

# 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.read(), transform=raster.transform)

Download da biblioteca com pip

pip install cbers4asat

Instalação com a caixa de ferramentas

pip install "cbers4asat[tools]"

Documentação

Você pode ler a documentação da biblioteca no link abaixo

https://cbers4asat.readthedocs.io/

TCC

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

Contribuição

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

Progresso do projeto

Você pode acompanhar todo o progresso do desenvolvimento no painel de projetos

Licença

Copyright (c) 2024 Gabriel Russo

Copyright (c) 2020 Sandro Klippel

O uso é fornecido sob a Licença do MIT. Veja em LICENSE para mais detalhes.

cbers4asat's Issues

Otimizar algoritmo de pansharpening

O algoritmo de pansharpening está consumindo uma quantidade de memória RAM excessiva ao abrir os datasets com o método read().

Opções:

• Utilizar leitura de datasets em "janelas" utilizando rasterio.windows
• Fazer a migração do rasterio para rioxarray. Dessa forma, podemos utilizar os chunks do rioxarray para resolver o problema.

Adicionar opção de busca de imagens utilizando uma geometria

Adicionar ao método query a opção de busca de imagens a partir de uma geometria.

Host www2.dgi.inpe.br indisponivel

Estou recebendo esta mensagem quando tento baixar uma imagem usando a biblioteca.
ConnectionError: HTTPConnectionPool(host='www2.dgi.inpe.br', port=80): Max retries exceeded with url: /inpe-stac/search (Caused by NewConnectionError(': Failed to establish a new connection: [Errno -2] Name or service not known'))

Revisar e mover documentação para o readthedocs

• Revisar o texto da documentação
• Separar por tópicos
• Mover para read the docs utilizando o MkDocs

Tratar indisponibilidade de grades de satélites

Quando alguma das URLs de grades está indisponível (ex.: erro http 404) nenhum erro é retornado.

    grids = {
        "cbers4a": {
            "mux": "http://www.dgi.inpe.br/documentacao/arquivos/grid_cbers4a_mux.zip",
            "wfi": "http://www.dgi.inpe.br/documentacao/arquivos/grid_cbers4a_wfi.zip",
        },
        "amazonia1": {
            "wfi": "http://www.dgi.inpe.br/documentacao/arquivos/grid_amazonia1_wfi_sa.zip"
        },
    }

Escrever documentação de contribuição (CONTRIBUTING.md)

Documentar convenções para padronizar o projeto.

Nota:

Como este projeto é inspirado na biblioteca sentinelsat, o mais recomendado é: Fazer uma interpretação das convenções descritas no manual de contribuição e criar um documento com base nas práticas que mais se encaixam neste projeto.

CONTRIBUTING do sentinelsat

Criar métodos para consultar informações dos produtos

• Método para verificar se o produto está disponível na base de dados: is_online(id)
• Método para baixar apenas as thumbnails dos produtos: download_thumbnail(products)
• Método para retornar o tamanho em gigas de cada produto encontrado na query: get_products_size(products)
• Método para verificar a integridade (checksum) dos produtos baixados: check_files(path, products)

Criar algoritmos de processamento digital de imagens

Esse módulo desse ser implementado separadamente do arquivo cbers4asat.py e ser encapsulado em um módulo chamado tools.

Esses algoritmos serão oferecidos como opcionais ao usuário.

Alguns algoritmos a serem implementados:

• Pansharp (Banda 0)
• Stack de bandas (Bandas 1, 2, 3, 4)
• Clip de raster

Criar um Command-line Interface do cbers4asat

Objetivo:

• Criar uma aplicação de linha de comando para a biblioteca utilizando qualquer biblioteca de criação de CLI

Funcionalidades a serem implementadas

• Buscar imagens de uma coleção de imagens STAC
• Salvar footprint das cenas encontradas no formato GeoJSON
• Baixar cenas encontradas
• Buscar por ID da cena

Documentação da versão 0.7

• Atualizar documentação do método query_by_id

Adaptação a nova estrutura do catálogo de Imagens [Pós evento hacking]

Após o retorno do catálogo de imagens do INPE, foi atualizado para a última versão estável: 0.9.

Ela trás diversas mudanças na estrutura de pesquisa e url, fora que os links para a API foram trocados.

Até o momento foi encontrado o link base: http://www.dgi.inpe.br/lgi-stac

Esse link base da acesso ao catálogo de imagens STAC do dgi-inpe.

Provavelmente, o link (http://www.dgi.inpe.br/stac-compose/stac/search/) que está sendo usado para consulta no catálogo Web é um proxy reverso.

Dessa forma, a biblioteca está sendo atualizada e adaptada para essas mudanças, essa issue irá cuidar apenas

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Um link de exemplo para a nova API STAC:

http://www.dgi.inpe.br/lgi-stac/collections/CBERS4A_WPM_L4_DN/items/CBERS4A_WPM22611620230728

Desenvolver Testes Unitários

Desenvolver testes unitários para os métodos disponíveis (10/02/23)

• query
• query_by_id
• download
• to_geodataframe