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

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gabriel-russo/cbers4asat

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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.


Latest Version Latest Version Latest Version Latest Version Code style: black Hatch project GitHub Workflow Status GitHub Workflow Status GitHub Workflow Status Documentation Status

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.