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🌍 Libya Floods 2023 Split Map

📊 Sobre o Projecto

Este projeto visa a visualização interativa das inundações ocorridas na Líbia em 2023, utilizando mapas divididos para comparar diferentes camadas de dados geoespaciais, como imagens de satélite antes e depois do evento, áreas afectadas, e infraestrutura crítica. O objectivo principal é oferecer uma ferramenta de fácil uso para análise geográfica e conscientização sobre o impacto das inundações.

🎯 Objectivos

  • Visualizar dados espaciais das inundações na Líbia.
  • Comparar dados pré e pós-desastre utilizando um mapa dividido.
  • Oferecer insights interativos para pesquisadores, ONGs e formuladores de políticas públicas.

🛠️ Ferramentas Utilizadas

  • Streamlit: Interface interativa e acessível para visualização web.
  • Leafmap: Visualização espacial poderosa com suporte a mapas interativos.
  • Python: Linguagem base para manipulação de dados e visualizações.

🗺️ Funcionalidades do Aplicativo

🔍 Mapa Dividido (Split Map)

  • Comparação lado a lado de imagens de satélite antes e depois das inundações.

🌍 Análises Geoespaciais

  • Identificação de áreas mais afetadas.

📈 Insights e Visualizações

  • Resumo dos impactos em infraestrutura e áreas urbanas.

💻 Como Rodar o Projeto

✅ Requisitos

  • Python 3+
  • Navegador web actualizado

🛠️ Instalação

  1. Clone este repositório:

    git clone https://github.com/fernandogomesfg/libya-floods-2023-split-map.git  
cd libya-floods-2023-split-map

  2. Crie um ambiente virtual:

    python -m venv venv  
source venv/bin/activate  # macOS/Linux  
venv\Scripts\activate     # Windows

  3. Instale as dependências:

    pip install -r requirements.txt

  4. Inicie a aplicação Streamlit:

    streamlit run app/main.py

  5. Acesse no navegador:

    http://localhost:8501

🎨 Demonstração

Mapa Dividido (Split Map)

Nota: O mapa interativo permite alternar camadas e ajustar o zoom para análise detalhada.

💡 Entrega de Valor

🎯 Benefícios do Projecto

  • Tomada de Decisão Informada: Ferramenta útil para organizações de ajuda humanitária e gestores públicos.
  • Análise Comparativa: Permite identificar padrões de danos e priorizar intervenções.
  • Simplicidade de Uso: Interface acessível para usuários com diferentes níveis de expertise.

🌍 Aplicabilidade

  • Agências Governamentais: Planejamento urbano e mitigação de riscos futuros.
  • Organizações Humanitárias: Coordenação de esforços de ajuda.
  • Pesquisadores: Estudos sobre mudanças climáticas e desastres naturais.

📜 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT.

👨‍💻 Autor

Desenvolvido por Fernando Gomes.

🔗 Links Relevantes