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.

Propunem să prezentăm capabilitățiile catalogului de date creat recent în cadrul departamentului de Informatică al Universității de Vest din Timișoara. Catalogul expune date Sentinel-2 (în prezent) folosind cataloage STAC

Stocăm date Sentinel-2 la nivelul de procesare L1C din 2017 până în prezent. Date care, acoperă întreaga suprafață a României. În cadrul acestui articol, vom ilustra folosirea bibliotecii stackstac pentru transformarea colecției STAC într-un dataframe xarray care va fi procesat folosind dask pentru generarea unor GIF-uri ce arată starea unor orașe din România de alungul aniilor. Lucrarea prezentata aici se bazeaza pe un exemplu stackstac