Como aceder ao Google Earth Engine em Python?

 

O Google Earth Engine (GEE) é uma plataforma à escala planetária de dados e de análises das ciências da Terra. Esta combina um catálogo impressionante de imagens de satélite e conjuntos de dados geoespaciais em que cientistas, investigadores e criadores podem detectar alterações, mapear tendências, e quantificar diferenças na superfície da Terra. O Earth Engine está disponível para uso comercial ou uso livre para fins académicos e de investigação.

Como aceder aos recursos do GEE?

O as bases de dados do GEE podem ser utilizados através do Code Editor (link), em Java Script, em que as rotinas estão publicadas em Open-source nas páginas de cada fonte de dados, ou através de pacotes Python.

O pacote Python que considero mais fácil de utilizar é o GeeMap, que tem um suporte muito bom, feito pelo Professor Qiusheng Wu, Professor Assistente no Departamento de Geografia da Universidade do Tennessee, Knoxville.

O geemap destina-se a estudantes e investigadores, que utilizam o ecossistema Python para explorar o GEE. Pertende também fazer a transição do GEE JavaScript API para Python API, Tendo um módulo de conversão automática de JavaScript para Python, incluído no pacote geemap reduz significativamente o tempo necessário para converter os scripts existentes para os Jupyter notebooks.

É possivel aprender e acompanhar a evolução do pacote geemap nos tutoriais em vídeo (link) ou na documentação completa dos módulos e métodos (link). Existem também duas publicações científicas sobre este recurso:

• Wu, Q., (2020). geemap: A Python package for interactive mapping with Google Earth Engine. The Journal of Open Source Software, 5(51), 2305. https://doi.org/10.21105/joss.02305
• Wu, Q., Lane, C. R., Li, X., Zhao, K., Zhou, Y., Clinton, N., DeVries, B., Golden, H. E., & Lang, M. W. (2019). Integrating LiDAR data and multi-temporal aerial imagery to map wetland inundation dynamics using Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, 228, 1-13. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.04.015 (pdf | source code)

Como instalar?

Para utilizar o geemap, é necessário fazer o registo na plataforma do GEE, realizando uma aplicação para conta autorizada a utilizar este recurso, a autorização demora poucos minutos a ser concedida (regra geral).

Para utilizadores mais experientes do ecossistema Python, existe a possibilidade de instalação através do PyPI, executando o comando seguinte no terminal:

            📓 pip install geemap

A minha sugestão para quem não tem experiência é recorrer à instalação da  Miniconda (link) e seguir a instalação através do terminal gerado. Uma vez no terminal Miniconda, começa-se por criar uma conda Python environment para instalar o geemap:

            📓 conda create -n gee python=3.9

            📓 conda activate gee

            📓 conda install geopandas

            📓 conda install mamba -c conda-forge

            📓 mamba install geemap localtileserver -c conda-forge

! Importante: para criar um ambiente conda Python, a instalação deve ser feita na raiz de utilizador do disco, e o utilizador não pode ter espaços nem caracteres especiais como como simbolos, pontuação ou acentos. Para problemas na instalação do ambiente podem contactar-me via LinkedIN (link).

Para atualizar o geemap para a versão mais recente, em ambiente conda:

            📓 conda update -c conda-forge geemap

Iniciar o Jupyter Notebook

Para activar o Jupyter Notebook, basta inicias o terminal da Miniconda e activar o gee environment:

            📓 conda activate gee

O comando mudará o ambiente Python de (base) para (gee). Para iniciar o Jupyter Notebook num servidor local (localhost:8888/), é necessário escrever o seguinte comando:

            📓 jupyter notebook

Se for a primeira vez que utiliza o Jupyter notebook, deve criar uma pasta nova com o nome do projecto que estão a desenvolver, em New > Folder.

Quando a pasta for criada, para mudar nome (Untitled Folder) deve selecionar a pasta e clicar em Rename.

Dentro da pasta criada, para utilizar as rotinas Python, deve criar um novo Notebook Python 3 (ipykernel), onde pode desenvolver o código que mostraremos em publicações futuras.

Aprender mais sobre geemap...

Aprender mais sobre geemap é fácil seguindo o canal de Youtube do Professor Qiusheng Wu (link) que apresenta vários tutoriais e novidades dos vários pacotes que desenvolve para o GEE, principalmente focado nos Estados Unidos da América.

Aqui no Mértola Open-source GIS, vamos basear-nos nos seus tutoriais para criar mapas, timelines e recursos interativos para o concelho de Mértola!