Treinamento da Plataforma Brazil Data Cube para a equipe do BiomasBR

Na semana de 17 a 21 de junho de 2024, a equipe do projeto Brazil Data Cube (BDC) ministrou um curso para os profissionais, incluindo intérpretes, auditores e desenvolvedores, do Programa de Monitoramento dos Biomas Brasileiros por Satélite (BiomasBR) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Este curso aconteceu no Laboratório LabGeo da Divisão de Observação da Terra e Geoinformática (DIOTG) e teve como objetivo apresentar os produtos de dados e as ferramentas de processamento e análise da Plataforma Brazil Data Cube. A carga horária do curso foi de 20 horas, com a participação de 46 pessoas.

O curso teve aulas teóricas e atividades práticas utilizando os cubos de dados de imagens e as ferramentas desenvolvidas no projeto BDC, como os serviços web STAC, WTSS e WLTS para descoberta e acesso aos cubos de dados e para extração de séries temporais de imagens e de trajetórias de uso e cobertura da terra. Para a parte prática do curso, esses serviços foram explorados utilizando seus clientes nas linguagens Python e R. O portal web BDC Explorer e a ferramenta TerraCollect também foram abordados no curso.

Os participantes fizeram toda a parte prática do curso no ambiente BDC-Lab (Brazil Data Cube Geospatial Data Science Lab). BDC-Lab é um ambiente de ciência de dados com uma interface gráfica que possibilita o desenvolvimento de códigos em R e Python para acessar e processar grandes volumes de imagens de sensoriamento remoto modeladas como cubos de dados multidimensionais, utilizando serviços web e pacotes de análise de dados com técnicas de inteligência artificial.  Essa plataforma já está operacional, rodando na COIDS (Coordenação de Infraestrutura de Dados e Supercomputação), e sendo utilizada por servidores e bolsistas do INPE bem como por parceiros de outras instituições públicas como EMBRAPA e IBGE. 

Nesse curso, também foram abordadas metodologias recentes que utilizam técnicas de inteligência artificial, aprendizado de máquina e análise de séries temporais de imagens para classificação de uso e cobertura da terra. A parte prática foi feita em Python e em R utilizando o pacote SITS (Satellite Image Time Series R Package).

O conteúdo está disponível em: https://brazil-data-cube.github.io/treinamento-2024.html.