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Detecaçao de desmatamento com imagens de satélite

Detecção de Desmatamento com Google Earth Engine e GDAL

Este repositório contém um tutorial passo a passo para trabalhar com imagens de satélite utilizando o Google Earth Engine e a biblioteca Geospatial Data Abstraction Library (GDAL). O tutorial abrange desde a introdução ao Google Earth Engine até a extração e processamento de dados geoespaciais, com foco na classificação de vegetação usando o Índice de Diferença Normalizada da Vegetação (NDVI).

Etapas do Tutorial

1. Introdução ao Google Earth Engine (Python API)
   • Visão geral do acesso a dados geoespaciais
   • Autenticação no Google Earth Engine
   • Exploração do Earth Engine Data Catalog
   • Acesso a imagens de satélite Landsat 8
   • Exibição de imagens em mapas interativos
2. Extrair imagens (GeoTiff) do Google Earth Engine
   • Definição de área de interesse usando GeoJSON
   • Filtragem e pré-processamento de imagens Landsat 8
   • Exibição de imagens processadas em mapas interativos
   • Exportação de imagens como GeoTiff para análises externas
3. Geospatial Data Abstraction Library (GDAL)
   • Exploração de bandas raster em imagens GeoTiff
   • Visualização das diferentes bandas do Landsat 8
   • Utilização da GDAL para extrair informações específicas de bandas
4. Índice de Diferença Normalizada da Vegetação (NDVI)
   • Explicação do NDVI e sua importância
   • Cálculo do NDVI a partir das bandas de uma imagem Landsat 8
   • Visualização do NDVI em uma área de interesse

Pré-requisitos

• Conhecimento básico em Python
• Conta no Google para autenticação no Google Earth Engine
• Ambiente com as bibliotecas necessárias ou utilize este projeto no Colab que fornece um ambiente pré preparado.

Como Reproduzir este Projeto

1. Clone este repositório para o seu ambiente local.
2. Siga as etapas do tutorial em ordem, utilizando os notebooks fornecidos.
3. Garanta que todas as bibliotecas necessárias estejam instaladas em seu ambiente.
4. Adapte o tutorial conforme necessário para atender aos requisitos específicos do seu projeto.

Fontes e Referências

• Google Earth Engine
• GDAL Documentation