{"id":10893,"date":"2023-07-03T10:35:12","date_gmt":"2023-07-03T13:35:12","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=10893"},"modified":"2025-01-08T14:51:56","modified_gmt":"2025-01-08T17:51:56","slug":"google-earth-engine-como-bigquery-e-looker-podem-potencializar-analises-geoespaciais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/google-earth-engine-como-bigquery-e-looker-podem-potencializar-analises-geoespaciais\/","title":{"rendered":"Google Earth Engine: como BigQuery e Looker podem potencializar an\u00e1lises geoespaciais"},"content":{"rendered":"\r\n

O Google Earth Engine (GEE) <\/a>\u00e9 um servi\u00e7o que permite \u00e0s empresas analisar imagens de sat\u00e9lite de todo o planeta. S\u00e3o mais de +70 petabytes de dados de toda a superf\u00edcie terrestre que podem ser usados em an\u00e1lises espa\u00e7o-temporais, tanto a n\u00edvel regional como global. A boa not\u00edcia \u00e9 que essas an\u00e1lises podem ser potencializadas com outras ferramentas de an\u00e1lise de dados do Google Cloud, como BigQuery<\/a><\/strong> e Looker<\/strong>.

Quer saber como aprimorar ainda mais suas an\u00e1lises no GEE com apoio de outras ferramentas do Google Cloud? Confira a seguir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Leia mais: <\/strong>Conhe\u00e7a o Google Earth Engine (GEE): an\u00e1lise de dados geoespaciais em escala utilizando a nuvem do Google.<\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Google Earth Engine + BigQuery<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Apresentamos um m\u00e9todo para utilizar o GEE dentro do SQL do BigQuery<\/a>, permitindo que os desenvolvedores que usam SQL tenham acesso \u00e0 vasta gama de dados dispon\u00edveis no Earth Engine.
O Cloud Functions permite que os usu\u00e1rios SQL em sua organiza\u00e7\u00e3o fa\u00e7am uso das superpot\u00eancias de computa\u00e7\u00e3o e do cat\u00e1logo de dados do Google Earth Engine. Portanto, os programadores de SQL podem aproveitar uma enorme biblioteca de dados de observa\u00e7\u00e3o da Terra em suas an\u00e1lises!

Antes de tudo, \u00e9 importante configurar o contexto geoespacial para nosso caso de uso. O BigQuery \u00e9 excelente em realizar opera\u00e7\u00f5es em dados vetoriais. Dados vetoriais s\u00e3o como pontos, pol\u00edgonos e coisas que voc\u00ea pode colocar em uma tabela. Usamos a sintaxe PostGIS para que os usu\u00e1rios que j\u00e1 usaram SQL espacial se sintam em casa no BigQuery.

O BigQuery abrange mais de 175 conjuntos de dados p\u00fablicos dispon\u00edveis no Analytics Hub. Depois de fazer an\u00e1lises no BigQuery, os usu\u00e1rios podem usar ferramentas como GeoViz, Data Studio, Carto e Looker para visualizar esses insights.

O Earth Engine foi projetado para an\u00e1lise raster ou de imagens, especialmente imagens de sat\u00e9lite. \u00c9 muito usado para detectar mudan\u00e7as, mapear tend\u00eancias e quantificar diferen\u00e7as na superf\u00edcie da Terra. Tamb\u00e9m \u00e9 usado para extrair insights de imagens de sat\u00e9lite para fazer melhor uso da terra, com base em seus diversos conjuntos de dados geoespaciais e interface de programa\u00e7\u00e3o de aplicativos (API) f\u00e1cil de usar.

Ao usar o Google Earth Engine juntamente com o BigQuery, voc\u00ea pode expandir sua an\u00e1lise para incorporar conjuntos de dados vetoriais, combinar 70 petabytes de insights do GEE e mais de 175 conjuntos de dados do BigQuery.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Na pr\u00e1tica<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Vamos ao exemplo: criaremos uma Cloud Function que extrai dados de temperatura e vegeta\u00e7\u00e3o das imagens de sat\u00e9lite Landsat dentro do Cat\u00e1logo GEE e faremos as an\u00e1lises a partir do SQL no BigQuery. Embora este exemplo seja focado na agricultura, este m\u00e9todo pode ser aplicado em qualquer setor.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Uma an\u00e1lise de imagens comum utilizada em solu\u00e7\u00f5es agr\u00edcolas atualmente \u00e9 o c\u00e1lculo de \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o, sendo o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) um dos mais conhecidos. O NDVI \u00e9 um \u00edndice que expressa o estado da vegeta\u00e7\u00e3o e auxilia nos processos de monitoramento e manejo das culturas agr\u00edcolas. Os valores do NDVI variam de -1 a 1, sendo que os valores negativos indicam superf\u00edcies de \u00e1gua e nuvem e valores pr\u00f3ximos a 1 podem ser correlacionados com \u00e1reas de alta biomassa.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Suponha que um engenheiro agr\u00edcola precise analisar a sa\u00fade das planta\u00e7\u00f5es de todas as fazendas e talh\u00f5es que administra. Com o NDVI \u00e9 poss\u00edvel identificar, \u00e1reas em que a cultura agr\u00edcola n\u00e3o se desenvolveu quanto deveria ou que n\u00e3o foram plantadas, por exemplo. Imagine que o profissional tenha mapeado todos os talh\u00f5es e armazenado as coordenadas geogr\u00e1ficas em um banco de dados no BigQuery.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Agora, ele deseja calcular o NDVI de cada talh\u00e3o, juntamente com a temperatura m\u00e9dia para diferentes meses, para analisar toda a \u00e1rea e garantir que todas as medidas necess\u00e1rias sejam realizadas para garantir o m\u00e1ximo potencial produtivo. A quest\u00e3o \u00e9: como extra\u00edmos informa\u00e7\u00f5es de NDVI e temperatura para uma banco de dados no BigQuery utilizando apenas SQL?<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Simples: usando as imagens prontas do Landsat 8 da GEE, podemos calcular o NDVI para qualquer ponto do planeta. Da mesma forma, podemos usar o conjunto de dados ERA5 de clima mensal para superf\u00edcies terrestres globais, dispon\u00edvel publicamente, para calcular a temperatura m\u00e9dia de qualquer ponto. Para saber como configurar as an\u00e1lises, confira este blog post<\/a>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Google Earth Engine + Looker<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

As ferramentas do Google Cloud associadas ao GEE t\u00eam sido utilizadas por diversas iniciativas de sustentabilidade.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O MapBiomas, rede colaborativa que produz mapas anuais da cobertura e uso da terra, desmatamento, vegeta\u00e7\u00e3o secund\u00e1ria, cicatriz de queimada, superf\u00edcie da \u00e1gua, e minera\u00e7\u00e3o no Brasil, conta com o Google para conduzir an\u00e1lises de dados coletados desde 1985. Trata-se de um dos maiores casos de uso globais do Google Earth Engine. O MapBiomas tamb\u00e9m utiliza o Looker<\/a>, plataforma de business intelligence, an\u00e1lise incorporada e aplicativo de dados do Google Cloud, para capturar e analisar toda a informa\u00e7\u00e3o que os \u00f3rg\u00e3os federais e estaduais de meio ambiente geram relacionadas a desmatamento no pa\u00eds.

Essas tecnologias permitiram que o Map Biomas Alerta validasse e refinasse mais de 280 mil alertas de desmatamento, produzindo relat\u00f3rios para cada \u00e1rea desmatada com cruzamentos territoriais. Do total, cerca de 190 mil alertas s\u00e3o referentes ao bioma Amaz\u00f4nia, somando mais de 3 milh\u00f5es de hectares de desmatamento validados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Por meio do Mapa das Pistas, que utiliza o Earth Engine, a organiza\u00e7\u00e3o j\u00e1 identificou mais de 2,8 mil pistas de pouso apenas no estado do Amazonas, sendo 75 em terras Ianom\u00e2mis.<\/p>\r\n\r\n\r\n\n


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A Geoambiente<\/strong> \u00e9 Parceira Premier do Google Cloud<\/strong> e oferece ao mercado a solu\u00e7\u00e3o Google Cloud enquanto plataforma, al\u00e9m de servi\u00e7os desenvolvidos pelo nosso time de especialistas com base na tecnologia em nuvem.\n

\nAtendemos empresas que s\u00e3o refer\u00eancia de mercado (tanto setor privado quanto p\u00fablico). Sabemos como maximizar o poder da plataforma para atingir os objetivos do seu neg\u00f3cio. \n

\nPara saber mais informa\u00e7\u00f5es sobre como a Geoambiente pode ajudar sua empresa a come\u00e7ar a jornada na nuvem, entre em contato com os nossos especialistas de Google Cloud<\/strong>. \n<\/p>\n\n\n\n

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Fale com os nossos especialistas em Google Cloud<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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