docs(earthdaily) : add earthdaily simulated dataset example

examples/earthdaily_simulated_dataset.py

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+"""
+EarthDaily Simulated Dataset
+=================================================================
+
+Following a pivot field"""
+
+##############################################################################
+# Import librairies
+# -------------------------------------------
+
+import earthdaily
+import datetime
+from dask.diagnostics import ProgressBar
+from matplotlib import pyplot as plt
+
+ProgressBar().register()  # to have chunks progress bar
+
+
+##############################################################################
+# Loading pivot
+# -------------------------------------------
+
+pivot = earthdaily.datasets.load_pivot_corumba()
+
+##############################################################################
+# Auth to earthdatastore
+# -------------------------------------------
+
+eds = earthdaily.earthdatastore.Auth()
+
+##############################################################################
+# Define timerange
+# -------------------------------------------
+
+delta_days = 10
+datetime_list = ["2018-10-01", "2019-04-15"]
+
+##############################################################################
+# Request items for vnir dataset
+# -------------------------------------------
+
+items = eds.search(
+    "earthdaily-simulated-cloudless-l2a-cog-edagro",
+    intersects=pivot,
+    datetime=datetime_list,
+    query={"instruments": {"contains": "vnir"}},
+    prefer_alternate="download",
+)[::delta_days]  # an keep on item every n delta_days
+
+
+##############################################################################
+# Generate datacube for RGB and NIR
+# -------------------------------------------
+
+datacube = earthdaily.earthdatastore.datacube(
+    items, intersects=pivot, assets=["blue", "green", "red", "nir"]
+).load()
+
+##############################################################################
+# Plot RGB image time series
+# -------------------------------------------
+
+datacube[["red", "green", "blue"]].to_array(dim="band").plot.imshow(
+    col="time", col_wrap=4, vmax=0.2
+)
+
+##############################################################################
+# Plot mean RGB time series
+# -------------------------------------------
+
+datacube[["blue", "green", "red", "nir"]].groupby("time").mean(...).to_array(
+    dim="band"
+).plot(col="band")
+
+##############################################################################
+# Plot NDVI evolution
+# -------------------------------------------
+
+datacube["ndvi"] = (datacube["nir"] - datacube["red"]) / (
+    datacube["nir"] + datacube["red"]
+)
+
+fig, ax = plt.subplots()
+mean_ndvi = datacube[["ndvi"]].groupby("time").mean(...).to_array(dim="band")
+std_ndvi = datacube[["ndvi"]].groupby("time").std(...).to_array(dim="band")
+ax.fill_between(
+    mean_ndvi.time,
+    (mean_ndvi.values + std_ndvi.values)[0, ...],
+    (mean_ndvi.values - std_ndvi.values)[0, ...],
+    alpha=0.3,
+    color="C1",
+)
+mean_ndvi.plot(ax=ax, c="C1")
+plt.grid(alpha=0.4)
+plt.title("NDVI evolution every 10 days")