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12/12/2023

2023, ano de recordes para o pantanal, infelizmente...
Alguns dos dados levantados pelo Programa Queimadas do .oficial
Vem novidade por aí!
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11/12/2023

2023, ano de recordes para o pantanal, infelizmente...
Alguns dos dados levantados pelo Programa Queimadas do .oficial.
Vem novidade por aí!
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01/12/2022

Criação de aplicativo web via .io - Currículo digital.
Compartilho um dos usos práticos do framework Streamlit, criação de currículo digital em Python.

Acesso via link: https://alanseleuterio-curriculo-alan-portifolio-ww9zg6.streamlit.app/

Repositório Github: https://github.com/alanseleuterio/curriculo-alan

Estarei evoluir este currículo para portfólio, de maneira a disponibilizar todas as etapas via LinkedIn, Instagram e Github.
Nos próximos dias estarei atualizando o REDME do repositório github, pontuando as etapas de elaboração.

Algumas das bases utilizadas para consulta:
https://github.com/mehulgupta2016154/portfolio_builder/tree/main
https://github.com/Sven-Bo/digital-resume-template-streamlit

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(EN)
Creating a web application via Streamlit - Digital Resume.
I share one of the practical uses of the Streamlit framework, creating a digital curriculum in Python.

Access link: https://alanseleuterio-curriculo-alan-portifolio-ww9zg6.streamlit.app/
Github repository: https://github.com/alanseleuterio/curriculo-alan

The idea is to evolve this curriculum into a portfolio, in order to make all stages available via LinkedIn, Instagram and Github.
In the next few days I'll be updating the REDME from the git repository, scoring the elaboration steps.

Some of the bases used for consultation:
https://github.com/mehulgupta2016154/portfolio_builder/tree/main
https://github.com/Sven-Bo/digital-resume-template-streamlit

08/08/2022

🌲🌲 Identificação de florestas de eucalipto utilizando imagens Landsat 8 (Teste de conceito) 🌲🌲

Com o intuito de testar meios de facilitar o processo de segregação de florestas de eucalipto e florestas nativas, realizei alguns te**es via clusters, kernels, índice NDVI e demais etapas de segregação dentro do GEE.

Compartilho resultados e especificações básicas dos te**es:

• Região de avaliação: Água Clara, Brasilândia e Três Lagoas - MS;
• Área total de teste: 133.500 ha;
• Área identificada como eucalipto: 20.490 ha (15,35 %);
• Imagem: Landsat 8 / Bandas: B5, B4, B3, B2 / Agosto de 2021;
• Tempo de execução do código: 45 segundos.

Apesar de preliminar, os resultados visuais apresentaram bons resultados.
Ainda é necessário maiores validações técnicas.

Obs.: Cabe observar que trata-se apenas de te**es práticos com sobreposição de metodologias de segmentação, não substituindo e/ou invalidando demais processos.

Gostou do conteúdo? Quer saber um pouco mais sobre?
Manda uma mensagem para conversarmos sobre!

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🌲🌲 Identification of eucalyptus forests using Landsat 8 images (Concept Test) 🌲🌲

In order to test ways to facilitate the segregation process of eucalyptus forests and native forests, I performed some tests using clusters, kernels, NDVI index and other segregation steps within the GEE.

I share test results and basic specifications:

• Assessment region: Água Clara, Brasilândia and Três Lagoas - MS;
• Total test area: 133,500 ha;
• Area identified as eucalyptus: 20,490 ha (15.35%);
• Image: Landsat 8 / Bands: B5, B4, B3, B2 / August 2021;
• Code ex*****on time: 45 seconds.

Despite being preliminary, the visual results showed good results.

Further technical validations are still needed.

Note: It should be noted that these are just practical tests with overlapping segmentation methodologies, not replacing and/or invalidating other processes.

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15/02/2022

O novo Satélite Landsat 9 já possui imagens disponíveis no Google Earth Engine (GEE)!

O satélite foi lançado no dia 27 de setembro de 2021, com a missão de ampliar os recursos de seus antecessor, disponibilizando mais imagens com melhorias na capitação.

A missão Landsat é uma parceria entre a NASA e o USGS e representa a missão de imageamento da terra mais bem sucedida, com quase 50 anos de imagens que possibilitaram inumeros avanços na compreenção do nosso planeta.

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The new Landsat 9 Satellite already has images available on Google Earth Engine (GEE)!

The satellite was launched on September 27, 2021, with the mission of expanding the capabilities of its predecessors, providing more images with improvements in capitation.

The Landsat mission is a partnership between NASA and the USGS and represents the most successful Earth-imaging mission, with nearly 50 years of images that have enabled countless advances in the understanding of our planet.

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10/02/2022

🌐 Detalhamento de código python (GEE + QGIS)

- Imagens Sentinel-2

Como prometido (com alguns meses de atraso 😅), detalhamento do código utilizado no post anterior!
com ele é possível visualizar imagens do satélite Sentinel-2 com a possibilidade de mudança de composição de bandas e intervalo amostral!

Gostou do conteúdo? quer saber um pouco mais sobre essa funcionalidade?
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🌐 Python code Detailing (GEE + QGIS)

- Sentinel-2 Images

As promised (with a few months delay 😅) detailing the code used in the previous post! with it's possible to visualize images from the Sentinel-2 satellite with the possibility of changing the composition of bands and sampling interval!

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30/11/2021

Você sabia que é possível utilizar as coleções de imagens disponíveis no Google Earth Engine (GEE) direto no QGIS?
E o melhor, totalmente em nuvem, sem baixar uma única imagem.
Tal funcionalidade é possível por meio do Plugin Google Earth Engine, utilizando do terminal python do QGIS para acessar a biblioteca do GEE.
Neste post ilustro alguns códigos em python dos seguintes satélites:

• Aqua (Modis)
• Landsat 5
• Landsat 8
• Sentinel 2
• Planet

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Did you know that it is possible to use the image collections available in Google Earth Engine (GEE) directly in QGIS?
And the best part, completely in the cloud, without downloading a single image.
This functionality is possible through the Google Earth Engine Plugin, using the QGIS python terminal to access the GEE library.
In this post I illustrate some codes in python for the following satellites:

• Aqua (Modis)
• Landsat 5
• Landsat 8
• Sentinel 2
• Planet

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29/08/2021

🔥 Avaliação da potencialidade de imagens MODIS no GEE para monitoramento de cicatrizes de incêndio 🔥

No mês de agosto deste ano o estado de São Paulo vem sofrendo com constantes perdas de áreas para o fogo. De acordo com o monitoramento realizado constantemente pelo INPE, os meses de julho, agosto e setembro apresentam maior quantitativo de focos de incêndio desde os anos de 1998.

Neste post foram utilizadas imagens MODIS para realização de levantamentos de cicatrizes de fogo no mês de agosto de 2021, como o objetivo de avaliar a potencialidade de imagens de média resolução em monitoramentos no estado de São Paulo. Para isso, foram utilizadas coleções de imagens disponíveis na plataforma do Google Earth Engine via linguagem de programação Javascript.

Layout de figuras elaborado no QGIS 3.16.

⚠️ Estarei elaborando diversos te**es de diferentes sistemas sensores em monitoramentos ambientais ⚠️

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Gostou do Google Earth Engine aplicado na identificação de focos de incêndio?
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17/08/2021

Você conhece o Google Earth Engine?

A plataforma online da Google dispõe de diversas coleções de imagens em nuvem, dispondo de cenas dos satélite mais conhecidos no cenário ambiental, como:

- Sentinel
- Landsat
- Modis
Dentre outros.

Para manuseio e elaboração de projetos no site, o Code Editor do Google Earth Engine permite a utilização da linguagem de programação Javascript para acessar seu banco de imagens, abrindo assim diversas possibilidades de avaliação sem a necessidade de download de coleções de imagens.

No exemplo apresentado, podemos ver cálculos de NDVI e NDWI, além de classificações de imagens elaboradas em código, já ajustados para as áreas de interesse. Além disso, no poste de ilustração da capacidade da plataforma utilizei de meu Trabalho de Conclusão de Curso (TCC).

Quando elaborei meu TCC realizei todos os processos da forma tradicional no software QGIS. Na época, levei pouco menos de um mês para finalizar os processos de geoprocessamento. Aqui no Google earth Engine, levei uma tarde!

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Já conhecia o Google Earth Engine? Quer mais conteúdo relacionado?
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07/06/2021

O que você mais tem dúvida na hora de fazer um mapa?
O foco de um mapa é apresentar elementos espacializados de forma direta e clara, foque nesses pontos:

- Objetivo do mapa;

- Clareza da representação cartográfica;

- Escolha da palheta de cores correspondente ao tipo de informação representada;

No mapa apresentado abaixo, temos uma figura de localização do município de Rochedo, um dos municípios limítrofes da capital Sul mato grossense, Campo Grande.

⚠️ATENÇÃO⚠️
Em caso de figuras ou cartas temáticas que apresentem levantamentos elaborados pelo autor, as especificações de período, método e fonte devem ser apresentadas com maior detalhamento
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