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Introdução ao Google Earth Engine

Escrito por Erick Faria · 7 min. >
Introdução ao Google Earth Engine

O Google Earth Engine é uma plataforma de computação em nuvem que oferece acesso a uma enorme quantidade de dados geoespaciais, incluindo imagens de satélite, mapas e outras fontes de dados. Com o objetivo de fornecer informações úteis, o Google Earth Engine oferece ferramentas de processamento e análise avançadas para realizar análises de mudanças no uso do solo, monitoramento de desmatamento, previsão de safra, modelagem de mudanças climáticas e muito mais. O objetivo principal do Google Earth Engine é permitir que usuários, incluindo pesquisadores, cientistas, organizações governamentais e não governamentais, usem seus recursos para entender melhor o mundo ao nosso redor. A plataforma é gratuita para fins não comerciais e pode ser acessada em qualquer lugar do mundo.

O que é o Google Earth Engine?

O Google Earth Engine é uma plataforma de computação em nuvem que tem como objetivo fornecer acesso a grandes conjuntos de dados geoespaciais, bem como ferramentas avançadas de análise e processamento para extrair informações úteis desses dados.

Essa plataforma foi lançada pelo Google em 2010 e rapidamente se tornou uma ferramenta valiosa para cientistas, pesquisadores e outros usuários interessados em explorar e analisar dados geoespaciais. O Google Earth Engine oferece uma ampla variedade de dados de satélite, mapas e outras fontes de dados para que os usuários possam analisar as mudanças no planeta ao longo do tempo.

Com o Google Earth Engine, é possível realizar análises avançadas, como detecção de mudanças no uso do solo, monitoramento de desmatamento, previsão de safra, modelagem de mudanças climáticas e muito mais. Isso permite que pesquisadores e cientistas analisem e entendam melhor o mundo ao nosso redor e possam trabalhar na resolução de problemas críticos, como o aquecimento global, desmatamento e outros problemas ambientais.

A plataforma do Google Earth Engine é construída em cima do Google Cloud Platform, que permite que os usuários acessem e processem grandes conjuntos de dados geoespaciais de forma rápida e eficiente. Ele usa a tecnologia de computação em nuvem para reduzir os custos e aumentar a eficiência na realização de análises complexas. Além disso, o Google Earth Engine oferece uma interface de programação de aplicativos (API) que permite que os usuários personalizem e automatizem suas análises.

O Google Earth Engine é usado por uma ampla variedade de organizações, incluindo governos, instituições acadêmicas, organizações não governamentais, empresas e outras entidades interessadas em analisar dados geoespaciais. A plataforma é gratuita para fins não comerciais, e há um grande número de tutoriais e recursos disponíveis para ajudar os usuários a começarem a usar o Google Earth Engine.

O Google Earth Engine é gratuito?

O Google Earth Engine é gratuito para uso não comercial. Os usuários podem acessar e analisar grandes conjuntos de dados geoespaciais, incluindo imagens de satélite, mapas e outras fontes de dados, bem como utilizar as ferramentas avançadas de processamento e análise disponíveis na plataforma, sem nenhum custo. No entanto, existem algumas limitações quanto ao uso comercial dos dados e ferramentas disponíveis no Google Earth Engine. Por isso, é recomendável ler atentamente os termos e condições de uso antes de começar a usar a plataforma para fins comerciais.

É preciso saber programação no Google Earth Engine?

Embora não seja necessário ser um programador experiente para usar o Google Earth Engine, ter conhecimentos básicos de programação pode ser muito útil para aproveitar ao máximo a plataforma.

A plataforma do Google Earth Engine usa uma linguagem de programação baseada em JavaScript chamada de “Earth Engine JavaScript API”. Para realizar análises avançadas, como detecção de mudanças no uso do solo, monitoramento de desmatamento, previsão de safra e modelagem de mudanças climáticas, é necessário ter algum conhecimento em programação. No entanto, a plataforma fornece muitos recursos e exemplos de código para ajudar os usuários a começar.

Para aqueles que não possuem experiência em programação, o Google Earth Engine também fornece uma interface gráfica do usuário (GUI) que permite aos usuários executar algumas análises básicas usando apenas o mouse e o teclado.

Quais as linguagens de programação o Google Earth engine aceita?

O Google Earth Engine utiliza uma linguagem de programação baseada em JavaScript chamada “Earth Engine JavaScript API”, que é a principal linguagem utilizada na plataforma.

No entanto, o Earth Engine também suporta outras linguagens de programação, incluindo Python e R. O Earth Engine Python API permite que os usuários escrevam scripts em Python para acessar e analisar dados do Google Earth Engine, enquanto o Earth Engine R API permite que os usuários usem a linguagem de programação R para acessar e analisar dados geoespaciais.

Essas APIs são especialmente úteis para aqueles que estão mais familiarizados com essas linguagens de programação e desejam incorporar o Google Earth Engine em seus fluxos de trabalho existentes. Além disso, o Google Earth Engine também suporta outras linguagens de programação, incluindo Java, C ++ e Go, por meio de bibliotecas específicas e personalizadas.

Onde o Google Earth Engine é utilizado?

O Google Earth Engine é utilizado em diversas áreas, incluindo monitoramento ambiental, previsão de desastres naturais, agricultura de precisão, gestão de recursos naturais, entre outras.

Na área de monitoramento ambiental, o Google Earth Engine é usado para monitorar o desmatamento, a cobertura vegetal, a qualidade do ar e da água, o aquecimento global, as mudanças climáticas e outras questões ambientais. Ele permite que os usuários visualizem e analisem dados de satélite em escala global, regional ou local, para detectar mudanças e identificar tendências ao longo do tempo.

Na área de previsão de desastres naturais, o Google Earth Engine é usado para monitorar e prever eventos como furacões, incêndios florestais, inundações e terremotos. Os dados de satélite podem ser usados para criar mapas de risco e identificar áreas vulneráveis, permitindo que as autoridades tomem medidas preventivas e realizem evacuações em tempo hábil.

Na agricultura de precisão, o Google Earth Engine é usado para monitorar safras, identificar áreas com necessidades de irrigação e monitorar a saúde das plantas. Isso permite que os agricultores otimizem o uso da terra e aumentem a produtividade.

Na gestão de recursos naturais, o Google Earth Engine é usado para monitorar a mudança do uso da terra, identificar áreas protegidas e gerenciar a pesca e a caça. Isso ajuda a proteger a biodiversidade e a manter um equilíbrio saudável entre as atividades humanas e o meio ambiente.

Vale a pena aprender o Google Earth Engine?

Aprender o Google Earth Engine pode ser muito valioso para aqueles que trabalham ou desejam trabalhar nas áreas de geociências, sensoriamento remoto, análise de dados espaciais, monitoramento ambiental, agricultura de precisão, gestão de recursos naturais, entre outras áreas relacionadas.

O Google Earth Engine oferece uma vasta gama de ferramentas avançadas de processamento e análise de dados espaciais, permitindo que os usuários trabalhem com grandes volumes de dados de satélite e outras fontes de dados geoespaciais em escala global, regional e local. Isso pode ajudar a entender melhor nosso planeta e a tomar decisões mais informadas e conscientes em relação a questões ambientais, sociais e econômicas.

Além disso, o conhecimento em Google Earth Engine pode ser uma habilidade valiosa no mercado de trabalho, especialmente em setores que dependem de análise de dados geoespaciais, como empresas de tecnologia, empresas de agricultura, consultorias ambientais, organizações governamentais, entre outros.

Aprender o Google Earth Engine pode exigir um certo tempo e dedicação, especialmente para aqueles que não têm experiência em programação ou em análise de dados geoespaciais. No entanto, a plataforma fornece muitos recursos e exemplos de código para ajudar os usuários a começar. Portanto, se você tem interesse em trabalhar com dados geoespaciais e análise de dados, aprender o Google Earth Engine pode ser uma ótima opção.

Exemplo de utilização do Google Earth Engine em Python

Neste exemplo, autenticamos e inicializamos a API do Earth Engine e definimos a região de interesse (ROI) como um polígono que abrange uma parte do Acre. Em seguida, carregamos uma coleção de imagens Landsat 8 para o ano de 2019, filtrando-as por data e localização.

import ee

# Autenticando e inicializando a API do Earth Engine
ee.Authenticate()
ee.Initialize()

# Define a região de interesse
roi = ee.Geometry.Polygon(
  [[[-74.43783526850181, -7.727223306324983],
    [-74.43783526850181, 12.112975542082133],
    [-32.41818820400181, 12.112975542082133],
    [-32.41818820400181, -7.727223306324983]]], None, False)

# Carrega uma coleção de imagens Landsat 8
collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') \
  .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') \
  .filterBounds(roi)

# Define a função para calcular o NDVI
def addNDVI(image):
  ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI')
  return image.addBands(ndvi)

# Mapeia a função sobre a coleção de imagens
ndviCollection = collection.map(addNDVI)

# Seleciona a imagem com a menor cobertura de nuvens
image = ee.Image(ndviCollection.sort('CLOUD_COVER').first())

# Define a paleta de cores para o NDVI
ndviPalette = ['red', 'yellow', 'green']

# Adiciona a imagem do NDVI ao mapa
from IPython.display import Image
Image(url=image.select('NDVI').getThumbUrl({'min': -1, 'max': 1, 'palette': ndviPalette}))

Definimos uma função para calcular o NDVI a partir das bandas 5 (infravermelho próximo) e 4 (vermelho) da imagem, e mapeamos essa função sobre a coleção de imagens para criar uma nova coleção com as bandas do NDVI adicionadas.

Selecionamos a imagem com a menor cobertura de nuvens da coleção usando o método sort() e first(), e definimos uma paleta de cores para o NDVI. Finalmente, exibimos a imagem do NDVI no Jupyter Notebook usando o método getThumbUrl() e a biblioteca IPython.display.

Output do código acima utilizando o Google Earth Engine
Exemplo de Utilização do Google Earth Engine

Em seguida, definimos uma região de interesse (ROI) como um retângulo delimitado por coordenadas geográficas de longitude e latitude. Finalmente, utilizamos o método getThumbUrl() para criar uma URL que representa a imagem selecionada e a ROI definida, com ajuste de brilho e contraste.

Com este exemplo simples, podemos criar visualizações de imagens de satélite e trabalhar com dados geoespaciais em Python utilizando a plataforma do Google Earth Engine.

NDVI utilizando o Google Earth Engine
NDVI utilizando o Google Earth Engine

Onde aprender mais sobre Google Earth Engine?

Se você está interessado em aprender mais sobre o Google Earth Engine, o Balaio Científico é o lugar ideal para isso! Aqui, você encontrará conteúdos exclusivos e completos sobre essa plataforma, desde os conceitos básicos até aplicações avançadas em diversas áreas da ciência.

O Balaio Científico é um espaço dedicado a divulgar e compartilhar conhecimento científico de forma acessível e didática. Nossos autores são profissionais experientes e qualificados em suas áreas de atuação, e estão sempre atualizados com as mais recentes tendências e tecnologias.

Ao explorar o nosso acervo, você encontrará artigos, tutoriais e exemplos práticos que ajudarão você a compreender como o Google Earth Engine funciona e como utilizá-lo para resolver problemas do mundo real. Você aprenderá a manipular dados espaciais, a criar mapas interativos e a realizar análises complexas de forma eficiente e escalável.

Além disso, aqui no Balaio Científico você pode interagir com outros membros da comunidade científica e trocar conhecimentos e experiências. Então, se você quer aprender mais sobre o Google Earth Engine e se tornar um especialista em análise de dados espaciais, não há lugar melhor que o Balaio Científico.

Escrito por Erick Faria
Erick é um jovem entusiasta da tecnologia, com uma paixão pela escrita e pela partilha de conhecimento. Ele cresceu fascinado pela forma como a tecnologia pode mudar o mundo e dedicou sua vida a aprender tudo o que pode sobre esse assunto. Profile