Quickstart

El pipeline completo en una llamada

process_all encadena las diez etapas, de imágenes crudas a cubo super-resuelto, y deja cada paso en su propia subcarpeta numerada para que puedas auditar el resultado intermedio.

import ee
import satcube

ee.Authenticate()
ee.Initialize(project="ee-your-project")

# Un parche chico corre rapido de inicio a fin.
meta = satcube.metadata(
    lon=-77.06165, lat=-9.53704,
    width=256, height=256,
    start="2018-01-01", end="2019-12-31",
    max_cloud=30,
).select_bands("B1", "B2", "B3", "B4", "B5", "B6", "B7", "B8", "B8A", "B9", "B10", "B11", "B12")

crudo = meta.download(output_dir="produccion/raw")

final = crudo.process_all(
    output_dir="produccion",
    min_clear_pct=70,        # calidad minima tras enmascarar nubes
    max_remaining_gaps=1.0,  # huecos maximos tras gap-filling
    device="cuda",           # "cpu" si no tienes GPU
    sr_variant="SEN2SRLite",
)
print(f"{len(final)} composites mensuales super-resueltos a 2.5 m")

El resultado final queda en produccion/08_superresolved.

Animación del cubo

from pathlib import Path
import numpy as np, rasterio as rio
from PIL import Image, ImageDraw
import imageio.v2 as imageio
from IPython.display import Image as IPImage

def rgb(path, size=512):
    with rio.open(path) as src:
        b = (4, 3, 2) if src.count >= 13 else (3, 2, 1)
        d = src.read(b).astype("float32") / 10000.0
    im = Image.fromarray((np.clip(d.transpose(1, 2, 0) * 3.0, 0, 1) * 255).astype("uint8")).resize((size, size))
    ImageDraw.Draw(im).text((12, 10), path.stem, fill=(255, 255, 0))
    return np.array(im)

frames = [rgb(p) for p in sorted(Path("produccion/08_superresolved").glob("*.tif"))]
imageio.mimsave("cubo.gif", frames, duration=0.8, loop=0)
IPImage("cubo.gif")

Siguiente paso

Para entender qué hace cada etapa por dentro, revisa la guía del Pipeline.