O uso do sensoriamento remoto tem diversas aplicações na agricultura, como por exemplo, mapeamento de áreas plantadas e detecção de estresses da planta, sendo estas, duas importantes variáveis utilizadas em modelos de predição de safra. Nos últimos anos, a popularização do uso de softwares e processamento de dados, aliado aos avanços tecnológicos computacionais, nos tem permitindo análises temporais utilizando um grande volume de dados. Frente a isso, novas tecnologias de processamento de imagens em “nuvens” têm facilitado a manipulação e o processamento destes dados. O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma rotina computacional, utilizando a plataforma Google Earth Engine, com intuito de obter a série temporal dos valores do índice de vegetação NDVI (Normalize Difference Vegetation Index) a partir de dados de refletância da superfície das imagens provenientes do satélite Landsat-8. O exemplo da aplicação aqui apresentada é uma área de cafezal retirada em 2017. Os resultados deste exemplo mostraram uma queda dos valores de NDVI na mesma data de retirada do cafezal, podendo este ser utilizado com um indicador de reforma da área ou substituição do cafezal por outra lavoura.