Introdução Brazil Data Cube

Brazil Data Cube (BDC) é um projeto que está sendo desenvolvido desde janeiro de 2019 pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), Brasil, com o objetivo de criar cubos de dados multidimensionais prontos para análise a partir de imagens de média resolução espacial de satélites de observação da Terra, para todo o território brasileiro e gerar informações de uso e cobertura do solo a partir desses cubos de dados usando aprendizado de máquina e análise de séries temporais de imagens de satélites. Conforme pode ser observado na Figura a seguir:

O Brazil Data Cube é um subprojeto do projeto Monitoramento Ambiental dos Biomas Brasileiros, atualmente financiado com recursos do Fundo Amazônia, por meio da colaboração financeira BNDES e FUNCATE nº 17.2.0536.1. Brazil Data Cube é o sucessor do projeto de pesquisa e-sensing financiado pela FAPESP (Fapesp 2014/08398-6).

Os códigos do projeto BDC estão disponíveis, como open source, no repositório oficial do projeto BDC no Github, e incluem os frameworks de acquisição e processamento de dados, geração de cubos de dados, modelo de banco de dados, página do portal, serviços como WTSS, entre outros, como pode ser visto na Figura abaixo:

Muitos desses repositórios são desenvolvidos em linguagem Python, uma das linguagens que será utilizada no decorrer deste módulo do minicurso.

O projeto BDC processa e disponibiliza imagens de diferentes sensores, fornecendo diversos produtos prontos para uso pelos usuários, os também chamado Analysys Ready Data (ARD), de modo que os cientistas possam focar-se em análises e não em processamentos. Os diversos produtos gerados pelo projeto podem ser vistos em https://brazil-data-cube.github.io/products.html. As imagens processadas pelo BDC são disponibilizadas gratuitamente no portal do projeto, o que é feito por meio do SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) que veremos neste minicurso.