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): CANDEIAS, Ana Lúcia Bezerra
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
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da Geoinformacao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
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.
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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.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da GeoinformacaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCatografiaProcessos automatizadosPythonAbordagem prática da integração do Google earth engine e google colaboratory no processamento digital de imagensinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETEXTDISSERTAÇÃO Sabrina de Oliveira Gomes.pdf.txtDISSERTAÇÃO Sabrina de Oliveira Gomes.pdf.txtExtracted texttext/plain111286https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/59937/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Sabrina%20de%20Oliveira%20Gomes.pdf.txt761295e01bed6d5e0ed15e38c00a929dMD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Sabrina de Oliveira Gomes.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Sabrina de Oliveira Gomes.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1302https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/59937/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Sabrina%20de%20Oliveira%20Gomes.pdf.jpg0a3fc402d290942acb247c45d2949b87MD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Sabrina de Oliveira Gomes.pdfDISSERTAÇÃO Sabrina de Oliveira Gomes.pdfapplication/pdf5408039https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/59937/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Sabrina%20de%20Oliveira%20Gomes.pdf44c0183951aa61aab6cee919ebce66bcMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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