Sentinel-Time-Viewer

Comparação temporal de imagens Sentinel-2 utilizando controle deslizante (swipe) e sobreposição vetorial via Google Earth Engine e geemap.

Visão Geral

Este notebook documenta e implementa uma interface interativa para visualização e comparação temporal de imagens de satélite Sentinel-2. O sistema é operado sobre a plataforma Google Earth Engine (GEE) e utiliza a biblioteca geemap em ambiente Google Colab. A aplicação viabiliza a comparação entre dois períodos anuais distintos por meio de um controle deslizante, garantindo a exibição contínua da delimitação vetorial da área de interesse em todas as camadas de visualização.

Funcionalidades

• Upload direto de delimitações espaciais (formato Shapefile compactado em .zip) para o ambiente Colab;
• Filtragem automatizada de coleções Sentinel-2 com limite de cobertura de nuvens inferior a 10%;
• Seleção e renderização de composições de imagens agregadas por ano;
• Controle deslizante (swipe) interativo para análise de variação temporal;
• Renderização persistente do contorno do polígono vetorial sobreposto às camadas raster.

Dados Utilizados

• Base de Dados: Sentinel-2 Surface Reflectance
• Coleção GEE: COPERNICUS/S2_SR
• Composição de Bandas: B4 (Red), B3 (Green), B2 (Blue)

Requisitos de Sistema

• Credenciais ativas e autenticadas no Google Earth Engine.
• Ambiente de execução Google Colab.
• Dependências da linguagem Python:
• earthengine-api
• geemap
• ipywidgets

Instruções de Uso

1. Acesse o script interativo hospedado no repositório e inicie a execução no Google Colab clicando aqui.
2. Realize o upload do arquivo vetorial delimitador (Shapefile em formato .zip).
3. Aguarde a centralização automática da visualização cartográfica na área de interesse e a inicialização da interface.
4. Defina os anos desejados nos menus correspondentes para o carregamento e renderização das respectivas coleções.
5. Utilize o controle deslizante para inspecionar a área, observando a variação da superfície sob o limite do polígono vetorial.

Desenvolvimentos Futuros

• Integração com bases de dados dos sensores Landsat (LC08, LC09);
• Implementação de rotinas para cálculo e renderização de índices espectrais (e.g., NDVI, NBR);
• Rotinas de exportação das composições visuais processadas;
• Refinamento do filtro temporal para permitir análises sazonais ou semestrais.

Demonstração

Autoria

Samuel da Costa dos Santos

Especialista em Geoprocessamento | Regularização Ambiental | GEE & Python