Spectral

O objetivo desse projeto é construir uma ferramenta em Python para computação de índices espectrais a partir de imagens de sensoriamento remoto.

Requisitos

R1: Esta ferramenta deverá possibilitar ao usuário informar o tipo de índice a ser computado e o nome dos arquivos (GeoTIFF) contendo as imagens com as bandas espectrais necessárias à criação do índice.

R2: Fornecer ao usuário informações dos métodos suportados pela ferramenta, incluindo a listagem completa dos índices disponíveis e informações detalhadas sobre um índice em particular.

Nota

Considere fornecer ao usuário informações como:

  • área de aplicação (vegetação, queimadas, água, áreas urbanas);

  • fórmula;

  • referência bibliográfica;

  • bandas espectrais para sensores bem conhecidos (como OLI/Landsat-8, MSI/Sentinel-2 e WFI/CBERS4).

R3: Integração com a biblioteca NumPy, permitindo tanto a computação de índices a partir de matrizes bidimensionais com valores das bandas espectrais necessárias, quanto matrizes representando séries temporais.

Nota

Considere utilizar o serviço de séries temporais do projeto Brazil Data Cube, o WTSS, para testar a computação dos índices espectrais para uma série temporal dada uma localização no espaço geográfico.

R4: Visualização dos índices espectrais a partir de configurações de paletas de cores adequadas a cada índice.

R5: Integração com o ambiente Jupyter, permitindo apresentar informações sobre os índices na forma de tabelas e elementos gráficos apropriados.

R6: Desenvolva esta ferramenta na forma de um pacote Python chamado spectral.

R7: Forneça uma interface de linha de comando para as funcionalidades deste pacote.

R8: Considere criar um ou mais Notebooks que ajudem a apresentar as funcionalidades desse pacote, mostrando os índices disponíveis, equações e sensores para os quais esses índices podem ser calculados.

Dados

Utilize imagens CEBERS4, Sentinel-2 e Landsat-8 disponíveis no portal do projeto Brazil Data Cube.

Exemplos de funcionamento em linha de comando

Exemplo 1: Para a criação do NDVI o usuário poderá utilizar um comando de linha como:

spectral --index ndvi --red red.tif --nir nir.tif --output ndvi.tif --verbose

Exemplo 2: Fornecer uma opção de consulta dos índices suportados pela ferramenta. Por exemplo:

spectral --supported-indices

Saída:

Canopy Chlorophyll Content Index
Crop water stress index
EVI
NDVI
...

Referências

O Capítulo 11 do livro de Jensen [42] fornece os fundamentos sobre os índices de vegetação e apresenta uma seleção de índices. Lozano et al. (2007) [52] e Capolupo et al. (2020) [8], também possuem uma ampla listagem de índices espectrais. Existe um banco de dados disponível na Web, chamado Index DataBase, que contém uma extensa lista de índices e os respectivos sensores, bem como um repositório de scripts para visualização de dados com bases nesses índices a partir de imagens Sentinel-2.

Considerações Finais

1. Os produtos de código desenvolvidos deverão ser licenciados de acordo com os modelos de software livre MIT, e disponibilizados em um ou mais repositórios na organização prog-geoespacial.

2. Os pacotes deverão conter documentação de uso.

3. Utilize o template de pacotes Python do Brazil Data Cube.

4. Os produtos de dados de exemplo deverão ser disponibilizados de acordo com o modelo Creative Commons.

5. Produzir um relatório no formato do evento GEOINFO.