Slide 1

Produção, visualização e análise de grandes volumes de imagens de sensoriamento remoto modeladas como cubos de dados multidimensionais para todo o território brasileiro.

Slide 1

O Data Cube Explorer é um portal web para visualização de cubos de dados, coleções de imagens e classificações.

previous arrow
next arrow

STAC – SpatioTemporal Asset Catalog


As coleções de imagens e as coleções de cubos de dados produzidas no projeto Brazil Data Cube (BDC) podem ser descobertas e acessadas através de uma API padronizada conhecida como SpatioTemporal Asset Catalog (STAC).

O SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) é uma especificação criada a partir da colaboração de diversas organizações que querem melhorar a busca interoperável por imagens de satélite.

A Figura 1 contém os conceitos mais importantes por trás do modelo STAC: Catalog, Collection, Item and Asset.

stac

API STAC

A API STAC é a versão dinâmica de um STAC. Ela retorna objetos STAC Catalog, Collection, Item, ItemCollection por meio de diversos endpoints.

A descrição dos conceitos abaixo é adaptada da Especificação do STAC:

Catalog:

fornece uma estrutura para linkar vários STAC Items juntos ou até mesmo para outros STAC Catalogs ou Collections.

Collection:

é uma especialização de Catalog que permite informação adicional sobre uma coleção de dados espaço-temporais.

Asset:

um spatiotemporal asset é qualquer arquivo que representa informação da Terra, capturado em um espaço e tempo.

Item:

um STAC Item é uma unidade atômica de metadados no STAC, fornecendo links para os assets (incluindo thumbnails) que eles representam. É um recurso GeoJSON com campos adicionais como tempo, links para entidades relacionadas e principalmente para os assets. De acordo com a especificação, é uma unidade atômica que descreve o dado a ser descoberto em um STAC Catalog ou Collection.

URL STAC Brazil Data Cube

https://data.inpe.br/bdc/stac/v1/

Clientes

As facilidades fornecidas pelo serviço STAC podem ser utilizadas em qualquer linguagem de programação que suporte a comunicação em rede através de requisições HTTP. Isto faz com que todas as linguagens modernas possam ser utilizadas para acessar as operações do serviço.

Além da especificação e da implementação do serviço de referência do STAC, o BDC também disponibiliza cliente na linguagem de programação R. O serviço também pode ser acessado utilizando a biblioteca cliente oficial em Python pystac-client.

PySTAC-Client – Cliente Python: https://pystac-client.readthedocs.io/en/latest/

Zaglia, M.; Vinhas, L.; Queiroz, G. R.; Simões, R. Catalogação de Metadados do Cubo de Dados do Brasil com o SpatioTemporal Asset Catalog. In: Proceedings XX GEOINFO, November 11-13, 2019, São José dos Campos, SP, Brazil. p 280-285.

Documentação anterior: https://brazil-data-cube.github.io/applications/stac.html

Brazil Data Cube - 2019 - 2024