Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: GOMES, Sabrina de Oliveira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da Geoinformacao
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Catografia
Processos automatizados
Python
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/59937
Resumo: A aplicação de técnicas de sensoriamento remoto é amplamente utilizada em diversos campos de estudo, como a cartografia, devido à riqueza de informações disponíveis nos dados coletados. A obtenção dessas informações é diretamente influenciada pelas abordagens e metodologias empregadas no processamento dos dados adquiridos. Atualmente, os sensores fornecem um volume significativo de dados que podem ser aplicados em uma variedade de contextos de pesquisa e aplicações. O presente trabalho visa desenvolver procedimentos automatizados para simplificar o processamento de imagens capturadas por sensores remotos, com foco nos dados provenientes do satélite Landsat-8. Para isso, foram criadas rotinas computacionais em linguagem Python, utilizando as plataformas do Google Earth Engine e Google Colaboratory. Essas rotinas abrangem a aplicação de índices, Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI), Índice de Água de Diferença Normalizada (NDWI), Índice de área construídas por diferença normalizada (NDBI). O processo consiste em várias etapas, iniciando pela delimitação da área de interesse, seguida pela preparação das imagens, como aplicação de máscaras para remover elementos indesejados como nuvens. Por fim, os processamentos serão convertidos em formato tabular, permitindo que sejam feitas análises estatísticas, gráficas e a representação cartográfica dos resultados. O desenvolvimento e aplicação dessas rotinas poderá colaborar para futuros trabalhos que desejem aprimorar esse tipo de rotina.
id UFPE_ded1fe7948999854b633583adf8a0804
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/59937
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str
spelling Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagensCatografiaProcessos automatizadosPythonA aplicação de técnicas de sensoriamento remoto é amplamente utilizada em diversos campos de estudo, como a cartografia, devido à riqueza de informações disponíveis nos dados coletados. A obtenção dessas informações é diretamente influenciada pelas abordagens e metodologias empregadas no processamento dos dados adquiridos. Atualmente, os sensores fornecem um volume significativo de dados que podem ser aplicados em uma variedade de contextos de pesquisa e aplicações. O presente trabalho visa desenvolver procedimentos automatizados para simplificar o processamento de imagens capturadas por sensores remotos, com foco nos dados provenientes do satélite Landsat-8. Para isso, foram criadas rotinas computacionais em linguagem Python, utilizando as plataformas do Google Earth Engine e Google Colaboratory. Essas rotinas abrangem a aplicação de índices, Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI), Índice de Água de Diferença Normalizada (NDWI), Índice de área construídas por diferença normalizada (NDBI). O processo consiste em várias etapas, iniciando pela delimitação da área de interesse, seguida pela preparação das imagens, como aplicação de máscaras para remover elementos indesejados como nuvens. Por fim, os processamentos serão convertidos em formato tabular, permitindo que sejam feitas análises estatísticas, gráficas e a representação cartográfica dos resultados. O desenvolvimento e aplicação dessas rotinas poderá colaborar para futuros trabalhos que desejem aprimorar esse tipo de rotina.The application of remote sensing techniques is widely used in various fields of study, such as cartography, due to the wealth of information available in the collected data. Obtaining this information is directly influenced by the approaches and methodologies used in processing the acquired data. Currently, sensors provide a significant volume of data that can be applied in a variety of research contexts and applications. The present work aims to develop automated procedures to simplify the processing of images captured by remote sensors, focusing on data from the Landsat-8 satellite. For this, computational routines were created in Python language, using the Google Earth Engine and Google Colaboratory platforms. These routines cover the application of indices, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Normalized Difference Built Area Index (NDBI). The process consists of several steps, starting with delimiting the area of interest, followed by preparing the images, such as applying masks to remove unwanted elements such as clouds. Finally, the processes will be converted into tabular format, allowing statistical and graphic analyzes and cartographic representation of the results to be carried out. The development and application of these routines could contribute to future work that seeks to improve this type of routine.Universidade Federal de PernambucoUFPEBrasilPrograma de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da GeoinformacaoCANDEIAS, Ana Lúcia Bezerrahttp://lattes.cnpq.br/6830160065910067http://lattes.cnpq.br/4950530398212920GOMES, Sabrina de Oliveira2025-01-22T14:16:41Z2025-01-22T14:16:41Z2024-03-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfGOMES, Sabrina de Oliveira. Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/59937porAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2025-01-23T06:00:43Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/59937Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212025-01-23T06:00:43Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.none.fl_str_mv Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens
title Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens
spellingShingle Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens
GOMES, Sabrina de Oliveira
Catografia
Processos automatizados
Python
title_short Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens
title_full Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens
title_fullStr Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens
title_full_unstemmed Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens
title_sort Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens
author GOMES, Sabrina de Oliveira
author_facet GOMES, Sabrina de Oliveira
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv CANDEIAS, Ana Lúcia Bezerra
http://lattes.cnpq.br/6830160065910067
http://lattes.cnpq.br/4950530398212920
dc.contributor.author.fl_str_mv GOMES, Sabrina de Oliveira
dc.subject.por.fl_str_mv Catografia
Processos automatizados
Python
topic Catografia
Processos automatizados
Python
description A aplicação de técnicas de sensoriamento remoto é amplamente utilizada em diversos campos de estudo, como a cartografia, devido à riqueza de informações disponíveis nos dados coletados. A obtenção dessas informações é diretamente influenciada pelas abordagens e metodologias empregadas no processamento dos dados adquiridos. Atualmente, os sensores fornecem um volume significativo de dados que podem ser aplicados em uma variedade de contextos de pesquisa e aplicações. O presente trabalho visa desenvolver procedimentos automatizados para simplificar o processamento de imagens capturadas por sensores remotos, com foco nos dados provenientes do satélite Landsat-8. Para isso, foram criadas rotinas computacionais em linguagem Python, utilizando as plataformas do Google Earth Engine e Google Colaboratory. Essas rotinas abrangem a aplicação de índices, Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI), Índice de Água de Diferença Normalizada (NDWI), Índice de área construídas por diferença normalizada (NDBI). O processo consiste em várias etapas, iniciando pela delimitação da área de interesse, seguida pela preparação das imagens, como aplicação de máscaras para remover elementos indesejados como nuvens. Por fim, os processamentos serão convertidos em formato tabular, permitindo que sejam feitas análises estatísticas, gráficas e a representação cartográfica dos resultados. O desenvolvimento e aplicação dessas rotinas poderá colaborar para futuros trabalhos que desejem aprimorar esse tipo de rotina.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-03-04
2025-01-22T14:16:41Z
2025-01-22T14:16:41Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv GOMES, Sabrina de Oliveira. Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024.
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/59937
identifier_str_mv GOMES, Sabrina de Oliveira. Abordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagens. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024.
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/59937
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da Geoinformacao
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da Geoinformacao
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1856041854529699840

Registros relacionados