🌱 AgroScan

Sistema interativo de análise agrícola com Streamlit, focado em leitura visual de imagens, análise por grids, apoio climático, indicadores do IBGE e geração de relatórios em PDF.

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✨ Visão geral

O AgroScan foi projetado para apoiar análises rápidas de terreno e imagens agrícolas, oferecendo uma experiência visual moderna e prática para demonstrações, monitoramento e tomada de decisão.

Com ele, é possível:

• fazer upload de imagens ou captura para análise;
• executar análise por grids na área observada;
• visualizar riscos localizados e prioridades;
• cruzar informações com clima e contexto territorial;
• consultar dados oficiais do IBGE;
• gerar relatórios em PDF;
• usar o app em modo claro/escuro com interface interativa.

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🚀 Funcionalidades principais

• 🖼️ Análise por imagem com visualização do terreno
• 🧩 Mapeamento por grids para leitura setorizada
• 🚨 Alertas visuais por prioridade
• 🌦️ Apoio com clima/previsão do tempo
• 🛰️ Localização visual de áreas de risco
• 🌎 Integração com IBGE
  • município oficial
  • código do município
  • extensão territorial
  • densidade populacional
• 📄 Exportação de relatório em PDF
• 🌗 Dark/Light mode
• 📱 UX adaptada para mobile/tablet
• 👋 Tour guiado na primeira abertura

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🛠️ Tecnologias utilizadas

• Python 3.10+
• Streamlit
• OpenCV
• NumPy
• Pandas
• Requests
• Anthropic
• ReportLab

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📂 Estrutura do projeto

AgroScan/
├── AgroScan.py
├── requirements.txt
├── README.md
└── data/
    └── images/

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📦 Instalação

1) Clone o repositório

git clone <URL_DO_SEU_REPOSITORIO>
cd AgroScan

2) Crie e ative um ambiente virtual

Windows (PowerShell)

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

Linux / macOS

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3) Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

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▶️ Como executar

streamlit run AgroScan.py

Se preferir, também funciona com:

python -m streamlit run AgroScan.py

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🧪 Como usar

1. Abra o app no navegador.
2. Escolha a propriedade ativa ou use análise avulsa, se disponível.
3. Envie uma imagem do terreno/cultivo.
4. Inicie a análise por grids.
5. Explore os riscos, indicadores, clima e recomendações.
6. Gere o PDF ao final, se desejar.

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📄 Geração de PDF

Para exportar relatórios, o projeto usa reportlab.

Se ocorrer erro relacionado a PDF, confira se a dependência foi instalada corretamente:

pip install reportlab

Ou reinstale tudo:

pip install -r requirements.txt

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⚠️ Observações

• A precisão da análise depende da qualidade da imagem enviada.
• Algumas funcionalidades dependem de conexão com internet para consultar clima e serviços oficiais.
• Para análises geográficas realmente precisas no campo, o ideal é trabalhar com imagens georreferenciadas.

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👨‍💻 Autor

Projeto desenvolvido por Keslley Reis / AgroScan.

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📜 Licença

• MIT
• Apache-2.0
• Proprietária