Biblioteca Python para realizar a busca e processamento de imagens dos satélites CBERS-04A e AMAZONIA-1
Project description
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.
Busque imagens com poucas linhas de código
from cbers4asat import Cbers4aAPI
from datetime import date
# Inicializando a biblioteca
api = Cbers4aAPI('email@mail.com')
# 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
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) 2023 Gabriel Russo
Copyright (c) 2020 Sandro Klippel
O uso é fornecido sob a Licença do MIT. Veja em LICENSE para mais detalhes.
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
Built Distribution
File details
Details for the file cbers4asat-0.7.3.tar.gz
.
File metadata
- Download URL: cbers4asat-0.7.3.tar.gz
- Upload date:
- Size: 5.7 MB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/5.0.0 CPython/3.9.18
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 39051d8d152da3ccb840d695e3974e35d5db14becc51a80dda18a0c25ab0b944 |
|
MD5 | 46be2d9e3856d1c4630e6a4d57e925eb |
|
BLAKE2b-256 | 574a2013bc9f5d6ec34e3cb3b9c823d31b784119e54e62060f780534cc9d8e92 |
File details
Details for the file cbers4asat-0.7.3-py3-none-any.whl
.
File metadata
- Download URL: cbers4asat-0.7.3-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 15.9 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/5.0.0 CPython/3.9.18
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 69d0dbeb03f00dd7b148f8d2a11cb258b828410c8912d9581c0bda869f48ac73 |
|
MD5 | 2eec48a195965400692be2a6cdde9fad |
|
BLAKE2b-256 | cbfc7bb059c3432a736f4eb6ddce805b84f82c46001a2301f0703f223e40c3bb |