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Imagem de capa do readme: Dia da Amazônia.

Análise de Setembro: Dia da Amazônia


Participantes:
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Por que um dia em homenagem à Amazônia? 🌳🐦

O Dia da Amazônia, celebrado no dia 5 de setembro, nos lembra da importância de uma das maiores florestas tropicais do mundo e de seu papel fundamental no equilíbrio ecológico do planeta. Em homenagem a essa data, o FEA.dev preparou uma análise detalhada sobre a Amazônia, utilizando dados geográficos e ambientais.

A Amazônia, além de abrigar uma biodiversidade incomparável, é um dos principais reguladores climáticos da Terra, sendo essencial na produção de oxigênio e na absorção de CO₂. O FEA.dev decidiu investigar como as atividades humanas têm impactado a região e como as mudanças climáticas e políticas afetam a preservação dessa rica biodiversidade.

Overview 🌳🧐

Com o objetivo de compreender melhor o impacto ambiental e explorar as dinâmicas da floresta, o FEA.dev realizou uma série de análises que envolvem os seguintes temas:

  1. Análise do desmatamento da Amazônia Legal de 2000 a 2024;
  2. Investigação das queimadas entre 2000 e 2024;
  3. Avaliação dos impactos do avanço da fronteira agrícola, da mineração e da urbanização;
  4. Estudo da biodiversidade e como ela tem sido afetada por diferentes fatores ambientais.

Os dados utilizados para essas análises foram retirados do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) e do Projeto PRODES, além de bases do World Wildlife Fund (WWF).

Instalação 👨‍💻👩‍💻

As seguintes dependências foram utilizadas para manipulação e visualização dos dados:

Manipulação de dados:

  • pandas para manipulação e análise de dados;
  • geopandas para trabalhar com dados geoespaciais.

Visualização de dados:

  • matplotlib para gerar gráficos estáticos;
  • plotly.express para visualizações interativas e animações.

Caso alguma dessas dependências esteja faltando em sua máquina, você pode instalá-la utilizando o comando pip, como mostrado abaixo:

pip install pandas geopandas matplotlib plotly

Resultados 💛🖤

Confira os resultados das análises nos arquivos Jupyter Notebook (.ipynb) disponíveis neste repositório e na publicação feita no Instagram do FEA.dev!

Créditos

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