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This study explores the potential of Analysis Ready Data (ARD) products provided by the Brazil Data Cube (BDC) project to generate mosaics of vegetation indices, specifically the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI), for monitoring vegetation across Brazil. Using satellite imagery from CBERS-4/WFI, LANDSAT-8/OLI, and SENTINEL-2/MSI, this work demonstrates the application of automated algorithms developed in Python and R to retrieve, merge, and clip data by the area of interest. The produced datasets reveal spatial and temporal patterns of vegetation, supporting environmental monitoring efforts in Brazil.
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