Instalação do SNAP + Anaconda + Sen2Cor para Correção Atmosférica e Classificação de Imagens Sentinel-2

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Longa e valiosa videoaula que traz os passos para instalação das ferramentas SNAP, Anaconda 2 e Sen2Cor no Windows 10 64 Bits. Essas ferramentas devem ser aplicadas no processo de Correção Atmosférica de imagens Sentinel-2. Basicamente, você vai realizar uma transformação de Reflectância no Topo da Atmosfera (TOA) para Reflectância na Base da Atmosfera (BOA). Em inglês, esses termos correspondem respectivamente a Top Of Atmosphere Reflectance e Bottom Of Atmosphere Reflectance.

Informações sobre o satélite Sentinel-2

A Agência Espacial Européia ou ESA (European Space Agency) é responsável pelo desenvolvimento e manutenção do aplicativo SNAP que utiliza o processador Sen2Cor para transformação de imagens Sentinel-2 do produto Level-1C para Level-2A. Para obter maiores informações sobre o sensor e seus níveis de processamento, consulte este documento.

Instalação dos Módulos no Windows 10

Este longo vídeo traz instruções detalhadas sobre o processo de instalação das ferramentas que realizam a Correção Atmosférica. Basicamente, você tem três opções:

  • Instalação e execução do SNAP e todos os módulos através de uma máquina virtual;
  • Instalação e execução do SNAP em computadores sem aplicações que utilizam Python;
  • Particionamento do HD e instalação de um segundo sistema operacional ao lado do Windows 10.

Já foi comprovado que a linguagem Python das aplicações sugeridas pode entrar em conflito com o Python instalado por outras aplicações, portanto, é recomendável o isolamento do SNAP e seus componentes dentro de um dos três cenários acima. Se você não tem experiência com processos de formatação e instalação de sistemas operacionais, consulte um profissional especializado.

Resultados do Processo

Na videoaula, conseguimos executar com êxito a ferramenta Sen2Cor e aplicar a Correção Atmosférica nas imagens Sentinel-2. A área de estudo envolve uma espacialidade que tem como ponto central o município de Palmital-SP. No primeiro teste, nosso objetivo principal foi obter uma classificação automática para o produto com resolução espacial de 20 metros e  destacar a cobertura do solo para o município. A imagem abaixo traz uma captura da tela com o resultado do processo.

Sentinel2_imagem_classificada600x420

Informações

  • Sistema Operacional Windows 10 Pro 64 bits
  • Hardware: Desktop com Processador Core i7 8 GB RAM
  • Ambiente VirtualBox
  • Autor: Jorge Santos – jorgepsantos@outlook.com
  • Processamento Digital – http://www.processamentodigital.com.br
  • Produzido pela Hex Tecnologias Geoespaciais – http://www.hexgis.com/

Tutorial em Vídeo no Youtube

Link para assistir o vídeo no Youtube: https://youtu.be/fyQGPc9cNVw


Download da videoaula em AVI Alta Qualidade

http://www.mediafire.com/file/es8f1g3ha9e53nf/instalacao_do_aplicativo_sen2cor_no_windows10_64bits.avi


Dados utilizados


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Dúvidas e sugestões podem ser enviadas para o e-mail contato@processamentodigital.com.br

5 Comentários

    • Agradeço seu comentário, Glauber. Também penso que vale a pena explorar a linha de comando para execução do Sen2Cor. Afinal, a interface gráfica pode apresentar muitos problemas. Forte abraço!

  1. Consegui executar os procedimentos de correção atmosférica via Sen2Cor em estação com ArcGIS, QGIS, ENVI, Global Maper… Todos funcionando perfeitamente! Mas ainda assim, bela explicação.

  2. Boa noite, este tutorial de instalação também serve para Windows 7 64 bits ?? Porém uso QGis 32 bits.
    Esse processo de Correção Atmosférica é necessário para realizar o NDVI e outros índices de vegetação ?
    Grato.

    • Olá, Adalton.
      É recomendável que o sistema operacional seja igual ao SIG.
      Sobre a Correção atmosférica: Há uma infinidades de artigos científicos que recomendam a etapa de correção atmosférica (sendo um pensamento majoritário entre os pesquisadores), há também artigos científicos que apontam que não é necessário realizar a correção (mas é minoria). Diante disse, aconselho fazer a correção atmosférica.

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