GeoMorphosis

Uydu goruntusu ile yapay zeka destekli cevresel monitoring ve erken uyari platformu.

Proje Hakkinda

GeoMorphosis, kullaniciin harita uzerinden sectigi bolgelerde yangin, kirlilik, agaclarin azalmasi ve cevresel degisimleri yapay zeka ile analiz eden, otomatik bildirimler gonderen ve PDF rapor ureten bir web platformudur.

Mimari

GeoMorphosis/
├── frontend/      # Next.js + TailwindCSS + Leaflet
├── ai-engine/     # Python FastAPI + YOLOv8 + Rasterio (Vezne)
├── worker/        # Node.js kuyruk tuketicisi (Mutfak)
└── data/          # SQLite veritabani ve uydu goruntusu onbellegi

Analiz akisi

Tarayici                Frontend (Next.js)      AI Engine (FastAPI)     Worker (Node)
   |                          |                        |                      |
   |-- bolge ciz + baslat --> |                        |                      |
   |                          |-- POST /api/analyze -->|                      |
   |                          |                        |-- Redis taskQueue -->|
   |<---- task_id ------------|<---- task_id ----------|                      |
   |                          |                        |                      |
   |                          |                        |<-- POST /internal/analyze
   |                          |                        |    (uydu indir + YOLO + NDVI)
   |                          |                        |--- sonuc ----------->|
   |                          |                        |    Redis: completed  |
   |-- 3sn'de bir polling --> |-- GET /api/status/id ->|                      |
   |<---- analiz sonucu ------|                        |                      |

Model worker'in cagirdigi /internal/analyze icinde calisir. Worker kendisi analiz yapmaz; kuyrugu tuketir, AI Engine'i cagirir, sonucu Redis'e yazar ve erken uyari e-postasini gonderir.

Gereksinimler

• Node.js >= 18
• Python >= 3.11
• Docker >= 24.0 (opsiyonel)

Hizli Baslangic

1. Frontend (Next.js)

cd frontend
npm install
npm run dev

Uygulama http://localhost:3000 adresinde calisir.

2. AI Engine (Python FastAPI)

cd ai-engine
python -m venv venv
source venv/Scripts/activate        # Windows
# source venv/bin/activate   # Linux/Mac
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --port 8000

API http://localhost:8000 adresinde calisir.

3. Worker (Node.js)

Worker, Redis kuyrugunu dinler ve AI Engine'i cagirir; ikisi de ayakta olmali.

cd worker
npm install
REDIS_HOST=localhost AI_ENGINE_URL=http://localhost:8000 npm start

Geliştirme ortamında çalıştırmak

Geliştirme ortamında hızlıca çalıştırmak ve değişiklikler yapmak için:

Hızlı başlatma (venv/node_modülleri zaten kuruluysa)

.\dev-start.ps1 veya .\dev-start.sh

İndirirek başlatma (venv oluşturur, python ve node bağımlılıkları kurar)

.\dev-start.ps1 -Install veya .\dev-start.sh -Install

Docker ile Calistirma

Tum zinciri (frontend + ai-engine + worker + redis) birlikte ayaga kaldirmanin en kolay yolu:

# Ornek env dosyasini kopyala
cp .env.example .env

# .env dosyasini duzenle (API anahtarlari)

# Tum servisleri baslat
docker-compose up --build

Veritabani kurulumu (ilk calistirmada sart)

Bildirim kanallari (e-posta ve Telegram abonelikleri) notification_channels tablosunda tutulur. Bu tablo Prisma migration'i ile geliyor ve otomatik uygulanmiyor; uygulanmazsa bildirimler sessizce basarisiz olur, arayuzde hicbir hata gorunmez.

docker compose exec web-client npx prisma migrate deploy

P3005: The database schema is not empty hatasi alirsaniz sebebi su: ai-engine kendi tablolarini (regions_analysis, periodic_subscriptions) ham SQL ile olusturuyor, dolayisiyla veritabani bos degil ama Prisma'nin migration gecmisi yok. Mevcut migration'lari uygulanmis olarak isaretleyin:

docker compose exec web-client npx prisma migrate resolve --applied 20260822171849_notification_channels

Sema degistiginde uretilmis Prisma istemcisi de yenilenmeli. node_modules anonim volume'da donduğu icin restart yetmez:

docker compose exec web-client npx prisma generate && docker compose restart web-client

Test etme

ai-engine (Python)

cd ai-engine && python -m pytest -q tests/

worker (Node)

cd worker && npm install && node --test

frontend

cd frontend && npm run test

npm Komutlari (Frontend)

Komut	Aciklama
npm install	Bagimliliklari yukler
npm run dev	Gelistirme sunucusu baslatir
npm run build	Uretim derlemesi yapar
npm start	Uretim sunucusu baslatir
npm run lint	Kod denetimi yapar

Ortam Degiskenleri

Iki adet ornek dosya var:

• Kok dizindeki .env.example -> docker-compose tarafindan okunur
• frontend/.env.example -> Next.js tarafindan okunur

Ikisini de .env olarak kopyalayin ve doldurun.

Degisken	Aciklama
COPERNICUS_CLIENT_ID	Copernicus API kimligi
COPERNICUS_CLIENT_SECRET	Copernicus API sifresi
NASA_FIRMS_API_KEY	NASA FIRMS API anahtari
SMTP_USER	E-posta gonderici adresi
SMTP_PASS	E-posta uygulama sifresi
ALERT_EMAIL_TO	Erken uyari e-postasinin alicisi (bos ise SMTP_USER)
TELEGRAM_BOT_TOKEN	Telegram bot anahtari
TELEGRAM_CHAT_ID	Varsayilan Telegram alicisi
MODEL_PATH	YOLO agirlik dosyasi yolu (bos ise otomatik aranir)
YOLO_CONF_THRESHOLD	Nesne tespiti guven esigi (varsayilan 0.25)
REDIS_HOST / REDIS_PORT	Kuyruk sunucusu (docker disinda localhost)
AI_ENGINE_URL	Worker'in cagiracagi AI Engine adresi
ANALYSIS_TIMEOUT_MS	Uydu indirme + YOLO ust siniri (varsayilan 180000)
GEOMORPHOSIS_DATA_DIR	AI Engine veritabani/onbellek klasoru (docker disinda paylasim icin)

Model agirligi

MODEL_PATH bos birakilirsa su sira ile aranir:

1. ai-engine/models/fire_yolov8_v2.pt
2. ai-engine/models/fire_yolov8.pt
3. ai-engine/yolov8n.pt

Hicbiri bulunamazsa sistem cokmez; nesne tespiti atlanir, risk degerleri yalnizca NDVI degisimine dayanir ve sonuc model_loaded: false ile isaretlenir. Agirlik dosyalari .gitignore'da oldugu icin repo ile birlikte gelmez.

API Endpoints

AI Engine (http://localhost:8000)

Method	Endpoint	Aciklama
POST	/api/analyze	Analizi kuyruga alir, task_id doner
GET	/api/status/{task_id}	Gorev durumunu doner (pending/processing/completed/failed)
POST	/internal/analyze	Modeli senkron calistirir (worker kullanir, disariya acilmaz)
GET	/satellite/latest	Bolgenin en guncel uydu goruntusunu doner

Frontend (http://localhost:3000)

Method	Endpoint	Aciklama
POST	/api/analyze	Analizi baslatir (AI Engine'e vekalet eder)
GET	/api/analyze?task_id=	Analiz durumunu sorgular
POST	/api/subscribe	Bildirim aboneligi olusturur
POST	/api/notify	Telegram bildirimi gonderir
POST	/api/notify/email	E-posta bildirimi gonderir

Analiz sonucu sozlesmesi

completed durumundaki result alani hem frontend'in dogrudan okudugu duz alanlari hem detayli blogu icerir:

{
  "status": "Analiz tamamlandı",
  "timestamp": "2026-08-08T12:00:00Z",
  "region_name": "36.8530, 28.2715",
  "ndvi_score": 0.61,
  "fire_risk": "orta",          // yok | dusuk | orta | yuksek
  "pollution_level": "dusuk",
  "demo_mode": false,
  "model_loaded": true,
  "region_id": 12,
  "ai_results": {
    "yolo_detections": [{ "class": "fire", "confidence": 0.82, "bbox": [] }],
    "environmental_metrics": { "ndvi_t1_mean": 0.0, "ndvi_t2_mean": 0.0, "ndvi_change": 0.0 },
    "change_detection": { "deforestation": {}, "lake_shrinkage": {} }
  },
  "downloaded": []
}

Teknolojiler

• Frontend: Next.js 14, React 18, TailwindCSS 3, Leaflet, Bootstrap 5
• AI Engine: Python, FastAPI, YOLOv8, OpenCV, Rasterio
• Worker: Node.js, node-cron, Nodemailer
• Veritabani: SQLite
• Container: Docker, Docker Compose

Lisans

MIT