extended STAC documentation with examples

docs/related/collgs/sentinel.md

@@ -125,8 +125,7 @@ Pro stažení pouze části (např. manifestu) je vhodné stáhnout pouze daný
 ## STAC katalog metadat
 
 Pro získání metadat produktů ve formátu STAC je k dispozici katalog na adrese [https://stac.cesnet.cz](https://stac.cesnet.cz).
-
-[//]: # (todo - refaktorovat část o STACu z Landsatu, udělat separátní sekci o STACu)
+Dokumentaci katalogu naleznete v sekci [STAC](./stac.md).
 
 ## Podpora specifických aplikací
 

docs/related/collgs/stac.md

@@ -62,4 +62,98 @@ stránku výsledků tohoto vyhledávání.
 ## Prohlížeč
 Rovněž je k dispozici prohlížeč produktů v grafickém rozhraní: [https://stac.cesnet.cz/browser/](https://stac.cesnet.cz/browser/).
 ![stac_browser.png](stac_browser.png)
-I zde jsou data rozřazena do kolekcí a je možné sáhnout jednotlivé assety.
+I zde jsou data rozřazena do kolekcí a je možné stáhnout jednotlivé assety.
+
+## PySTAC a další knihovny Pythonu pro práci s geoprostorovými daty
+Python poskytuje knihovnu [PySTAC](https://pystac.readthedocs.io/en/stable/), která umožňuje práci se STAC katalogem.
+Při jejím použití je nutné použít API adresu [https://stac.vm.cesnet.cz/](https://stac.vm.cesnet.cz/).
+
+```python
+from pystac_client import Client
+api_url = "https://stac.vm.cesnet.cz/"
+client = Client.open(api_url)
+```
+
+Příklad práce s kolekcí
+```python
+collections = client.get_collections()
+s1_collection = client.get_collection("sentinel-1-grd")
+print(s1_collection.description)
+```
+
+Knihovna [Leafmap](https://leafmap.org/) slouží v prostředí Jupyter notebooků pro geoprostorovou analýzu
+a umožňuje získání souřadnic, které dále využijeme po práci s knihovnou PySTAC. Pokud již známe souřadnice,
+využijeme filtr `intersects` (protínání bodu), nebo `bbox` (ohraničená oblast). Následující příklady jsou
+inspirovány [existujícím návodem v angličtině](https://carpentries-incubator.github.io/geospatial-python/instructor/05-access-data.html#search-a-stac-catalog).
+
+```python
+from shapely.geometry import Point
+point = Point(16.6068, 49.1951)  # souřadnice Brna
+search = client.search(
+    collections=[s1_collection],
+    intersects=point,
+    max_items=10,  # omezení na počet výsledků
+    method="GET"  # výchozí metoda vyžaduje autentizaci, je nutné explicitně specifikovat GET
+)
+print(search.matched())
+```
+
+Výsledek zobrazí, kolik itemů odpovídá zadání - příslušnost ke kolekci sentinel-1-grd a protínání Brna.
+
+```python
+for item in (search.item_collection()):
+    print(item.properties)
+```
+
+Výsledek vyhledávání můžeme dále iterovat a zjistit podrobnosti o každém z 10 vrácených itemů. Výsledná
+metadata mají podobný formát:
+
+```json
+{
+    "productIdentifier": "dhr1006adbc3-5f9d-4273-8d00-1bdf8b435603",
+    "datetime": "2024-05-26T16:43:30.929639Z",
+    "start_datetime": "2024-05-26T16:43:18.430587Z",
+    "end_datetime": "2024-05-26T16:43:43.428690Z",
+    "sar:frequency_band": "C",
+    "sar:center_frequency": 5.405,
+    "sar:observation_direction": "right",
+    "sar:instrument_mode": "IW",
+    "sar:polarizations": [
+        "VV",
+        "VH"
+    ],
+    "sar:product_type": "GRD",
+    "proj:bbox": [
+        14.998892,
+        47.573769,
+        18.942654,
+        49.47876
+    ],
+    "platform": "sentinel-1a",
+    "s1:product_identifier": "S1A_IW_GRDH_1SDV_20240526T164318_20240526T164343_054045_069226_1020",
+    ...
+}
+```
+
+Pro přístup k odkazům ke stažení konkrétních snímků musíme přistoupit k assetům, které můžeme vylistovat.
+```python
+assets = items[0].assets
+print(assets.keys())
+```
+
+V nich pak můžeme vybírat odkazy na např. náhledový obrázek, který získáme z daného linku:
+```python
+import requests
+from matplotlib import pyplot as plt
+from PIL import Image
+import io
+
+thumbnail = assets["thumbnail"].href
+img_data = requests.get(thumbnail).content
+
+plt.figure(figsize=(10, 10))
+plt.imshow(Image.open(io.BytesIO(img_data)))
+plt.show()
+```
+
+![stac_thumbnail.png](stac_thumbnail.png)