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Parte 1 — Sensoriamento Remoto com Google Earth Engine (16h)

Identificação

Parte 1 de 2
Carga horária 16 horas (8 aulas de 2h)
Pré-requisitos Nenhum; uma conta Google e um navegador atualizado
Ferramenta Google Earth Engine — Code Editor (API JavaScript)

Objetivos de aprendizagem

Ao final desta parte, o estudante deverá ser capaz de:

  1. Explicar o que caracteriza um dado geográfico e os problemas envolvidos em representar a Terra num plano (geoide, elipsoide, datum, projeções, SRC e códigos EPSG).
  2. Descrever os princípios físicos do sensoriamento remoto — interação da energia com os alvos, reflectância, assinatura espectral — e as resoluções espacial, espectral, radiométrica e temporal de um sensor.
  3. Diferenciar as visões de objetos e de campos e suas representações vetorial e matricial, relacionando-as aos tipos ee.Geometry, ee.Feature, ee.FeatureCollection, ee.Image e ee.ImageCollection.
  4. Escrever scripts no Code Editor seguindo a estrutura entrada → processamento → saída, distinguindo objetos do cliente e do servidor e aplicando o padrão filter–map–reduce.
  5. Selecionar e visualizar dados vetoriais e matriciais com filtros espaciais, temporais, por atributo e por metadados, ajustando parâmetros de visualização e composições coloridas.
  6. Processar dados vetoriais (buffer, intersecção, união, diferença, centroides, amostras) e matriciais (operações locais, focais, zonais e globais; índices espectrais; séries temporais).

Cronograma

Aula CH Conteúdo Capítulo
1 2h Geoinformação; forma da Terra, datum, projeções, SRC e EPSG; sistemas de informação geográfica Geoinformação e Cartografia
2 2h Sensoriamento remoto: definições, histórico, energia e alvos, assinatura espectral e resoluções Fundamentos de Sensoriamento Remoto
3 2h Acesso ao GEE, o Code Editor e JavaScript essencial (variáveis, dicionários, funções, cliente × servidor, filter–map–reduce) Conhecendo o Google Earth Engine
4 2h Objetos e campos; geometrias, feições e coleções; imagens e coleções de imagens Tipos de Dados Geográficos
5 2h Acesso, envio (assets), visualização e seleção de dados vetoriais Seleção e Visualização — Vetores
6 2h Visualização (min/máx, paletas, composições coloridas) e seleção de imagens Seleção e Visualização — Imagens
7 2h Processamento vetorial: buffer, sobreposição, centroides e amostragem Processamento de Dados Vetoriais
8 2h Álgebra de mapas, NDVI/NDWI, fator de escala, séries temporais; apresentação dos projetos Processamento de Dados Matriciais

Metodologia

Aulas expositivas dialogadas curtas, seguidas de prática imediata no Code Editor. Cada conceito teórico (por exemplo, resolução espacial ou operação focal) é acompanhado de um script que o torna visível no mapa. Como o processamento ocorre na nuvem, as aulas podem ser realizadas em qualquer laboratório de informática com acesso à internet. Recomenda-se que o estudante mantenha um repositório pessoal com um script para cada exemplo do livro.

Avaliação

  • Atividades práticas (40%) — ao longo das aulas 4 a 7, incluindo a atividade de seleção e visualização e os exercícios do Capítulo 9.
  • Projeto de análise (60%) — aula 8: cada estudante (ou dupla) escolhe uma área de estudo e produz, no GEE, uma análise que combine seleção, processamento vetorial e processamento matricial (ver proposta de projeto).

Pesos sugeridos

Os pesos acima são uma sugestão e podem ser ajustados a cada oferta da disciplina.

Bibliografia da parte

  • GORELICK, N. et al. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 2017.
  • CÂMARA, G.; DAVIS, C.; MONTEIRO, A. M. V. Introdução à Ciência da Geoinformação — capítulos 1 a 3.
  • JENSEN, J. R. Sensoriamento remoto do ambiente — capítulos 1 e 2.
  • LONGLEY, P. A. et al. Sistemas e ciência da informação geográfica — capítulos 1 a 3.
  • CARDILLE, J. A. et al. (Eds.). Cloud-Based Remote Sensing with Google Earth Engine — Parte F1 (leitura complementar).