De la postarea trecută unde am arătat doar imagini True Color folosind date Sentinel-2 pentru vizualizarea unor orașe mari, am zis că ar fi interesant să extind aceste exemple astfel încăt să aruncăm o privire și asupra vegetației din jurul (dar și din interiorul) acestor orașe.

Putem folosi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) care este calculat astfel:
$$ NDVI = \frac{NIR - RED}{NIR + RED} $$

Singurele lucruri care se schimbă din exemplul anterior din perspectiva codului este că, în loc să selectăm benzile RGB din catalogul STAC folosind stackstac, vom selecta benzile NIR și RED. Acestea corespund benziilor B08 și B04 pentru Sentinel-2.

1

stack = stackstac.stack(items, epsg=32635, resolution=10, assets=["B08", "B04"], errors_as_nodata=Exception(".*"))

După ce decupăm cubul folosind arealul care ne interesează, putem separa cele două benzi folosind xarray.sel()

1

nir, red = aoi.sel(band="B08"), aoi.sel(band="B04")

După care, calculam NDVI:

1
2

ndvi = (nir - red) / (nir + red)
ndvi = ndvi.persist()

Cubul nostru ndvi ajunge să arate astfel:

Ca rezultat, folosind dask și geogif putem crea GIF-uri ce ne arată prezența vegetației de-a lungul anilor: