O projeto Brazil Data Cube propõe o uso de cubos de dados obtidos a partir de sensores embarcados nos satélites Aqua, Terra, Landsat 8, Sentinel-2 e CBERS 4 para melhorar significativamente a extração de informação sobre as dinâmicas de uso da terra no Brasil, usando métodos de inteligência artificial, aprendizado de máquina e análise de séries temporais.

Por meio das informações extraídas dos cubos de dados de imagens dos satélites Landsat-8 e Sentinel-2, coleções LC8_30_16D_STK-1 e S2-SEN2COR_10_16D_STK-1, respectivamente, foram geradas classificações de uso e cobertura da terra para três biomas brasileiros: Amazônia, Cerrado e Pantanal (Figura 1). As classificações usam principalmente dois pacotes do R (Ihaka & Gentleman, 1996): o sits (v0.12.0) (Simões et al., 2021a), para fazer as classificações, e o rstac (Simões et al., 2021a), para fazer intercâmbio de dados pela Internet.

As amostras usadas no treinamento dos modelos de classificação foram coletadas de diferentes formas: (1) in situ, ou seja, coleta feita no campo; (2) através de interpretação visual de imagens de sensoriamento remoto, feia por especialistas do projeto BDC ou por parceiros; e (3) coleta baseado na concordância entre mapas de base feitos por terceiros.