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Eduardo Lacerda (@sacridini)

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Awesome-Geospatial

Long list of geospatial tools and resources

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Google Earth Engine Toolbox - Library to write small EE apps or big/complex apps with a lot less code.

OpenNeuralNetwork

C++ implementation of a Artificial Neural Network

QuickIndex

Python library to create multispectral indices such as NDVI, SAVI, MSAVI, TVI, GEMI etc.

Artigo-JGEOTEC-2020

Artigo para a V Jornada de Geotecnologias do Rio de Janeiro (JGEOTEC) - 2020

Awesome-Geospatial-Installer

Linux (Ubuntu) shell script installer of geospatial libs

EarthEngineTools

Google Earth Engine Tools and Random Scripts

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Script do trabalho Algoritmos para Composição de Séries Temporais Landsat para Detecção de Mudanças em Coberturas Agrícolas

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Google Earth Engine Tutorial

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Moving Window Algorithm

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Classificação do uso e cobertura da cidade de NIterói utilizando o algoritmo de classificação Random Forest em imagens Sentinel 2

Proj-Mestrado-Geografia

Meu projeto de Mestrado realizado no Departamento de Geografia da Universidade Federal do Rio de Janeiro.

eGIS

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Land Use Land Cover Classification using Machine Learning Methods - Summer School ITT Koln

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Big Earth Observation Data(BEOD) Random Tools

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Curso: R para Sensoriamento Remoto (JGEOTEC 2022)

curso_earth_engine_vjgeotec2020

Material do curso "Classificação de uso e cobertura da terra utilizando algoritmo Random Forest na plataforma Google Earth Engine"

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Random PureBasic code for image processing

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Regenera-Indicadores

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Max NDVI creation

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Curriculum Vitae em LaTeX

ChangeInRio

Evolução da cobertura urbana da cidade do Rio de Janeiro de 1985 até 2015

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CLI reclassify implementation using GDAL C++ API

curso_quarentena_uff

master_index_cpp

RGBTrees

my_operating_system

Developing of an operating system from scratch

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Artigo: Detecção de Áreas de Florestas Invariantes em Séries Temporais Utilizando Ranfom Forest

GdalNDVI

A simple NDVI processing using C++ and the GDAL library

estudos_perl

Repositórios de scripts em Perl 6 (estudos sobre a linguagem)

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estudos_julia

Repo para estudos utilizando a linguagem Julia

Pantanal-EE

Estudos sobre o Pantanal utilizando o Google Earth Engine

GuanabaraS2

Mapa de Uso e Cobertura da cidade do Rio de Janeiro, Baía de Guanabara e Niterói utilizando imagens Sentinel 2 e classificados na plataforma Google Earth Engine.

ui_gee_ltr_mata_atlantica

Script to create the GEE UI to show the results of the long term (1985 - 2018) analysis of the Atlantic Forest (my PhD thesis)