Este estudo apresenta uma análise introdutória sobre o processamento de imagens do satélite Sentinel-2 para a classificação de produtos de sensoriamento remoto, utilizando a linguagem de programação Python. Destinado especialmente a iniciantes na área, o trabalho traz desde a aquisição e o pré-processamento das imagens até a seleção da Região de Interesse (ROI) e a combinação de bandas espectrais para a extração de informações relevantes. Além disso, os dados são organizados em formato matricial, estruturados com base em pixels e divididos em conjuntos de treinamento e teste. Por fim, são exploradas técnicas de aprendizado de máquina para a classificação das imagens, demonstrando como esses métodos podem ser aplicados na interpretação de dados obtidos por sensores remotos.