Queimadas no Pantanal - uma análise exploratória dos últimos 10 anos
Work

Queimadas no Pantanal - uma análise exploratória dos últimos 10 anos

Ciência de Dados
Análise Exploratória
Experimentos

Queimadas no Pantanal - uma análise exploratória da última década

Imagem de capa de um incêndio no Pantanal.

Acesso o repositório no GitHub

Este repositório tem como objetivo armazenar e organizar os códigos utilizados para a geração dos relatórios, visualizações e proveniências utilizados no artigo Queimadas no Pantanal: uma análise exploratória dos últimos 10 anos produzido na disciplina de Fundamentos de Ciência de Dados do PPGI-UFRJ. O artigo pode ser acessado aqui e o arquivo da apresentação aqui.

DOI

Estrutura do repositório

O repositório está organizado da seguinte forma:

  • Artigo_Queimadas_Pantanal.pdf: arquivo do artigo produzido na disciplina de Fundamentos de Ciência de Dados do PPGI-UFRJ.
  • apresentação.pdf: arquivo da apresentação produzida na disciplina de Fundamentos de Ciência de Dados do PPGI-UFRJ.
  • Data_Lasa_12_21: contém os dados utilizados para a análise.
  • Data_Results: contém os dados gerados a partir da análise. Foram gerados 3 arquivos:
    • queimadas_pantanal_2012_2021_csv.zip: arquivo zip contendo os dados em formato csv.
    • queimadas_pantanal_2012_2021_geojson.zip: arquivo zip contendo os dados em formato geojson.
  • imgs: contém as imagens utilizadas no README.md.
  • Data_RPPN: contém os dados utilizados de geometria das RRPN do Sesc para a análise.
  • Model_Result: contém o modelo preditivo gerado.
  • Dashboard.py: contém os códigos utilizados para a geração do dashboard dinâmico.
  • exploratory_data_analysis.ipynb: contém os códigos utilizados para a análise exploratória dos dados de queimadas do LASA no Pantanal.
  • LICENSE: contém a licença do repositório.
  • README.md: contém a descrição do repositório.
  • requirements.txt: contém as dependências utilizadas no projeto exportadas para arquivo txt.
  • environment.yml: contém as dependências utilizadas no projeto exportadas para arquivo yml.
  • prov_generator.ipynb: contém o script utilizado para a geração das proveniências dos dados.

Ambientes de desenvolvimento

Anaconda

Para executar os códigos do projeto, é necessário instalar as dependências contidas no arquivo requirements.txt ou environment.yml. Foi utilizado o Anaconda para a criação do ambiente de desenvolvimento do projeto. Para instalar as dependências, basta executar o seguinte comando no terminal:

conda env create -f environment.yml

Docker

É possível também utilizar oo arquivo Dockerfile para a criação de um container com as dependências necessárias para a execução do projeto. Para isso, basta executar o seguinte comando no terminal:

docker build -t queimadas_pantanal .

Após a criação do container, basta executar o seguinte comando para executar o container:

docker run -it -p 8888:8888 queimadas_pantanal

Após a execução do comando, será exibido um link no terminal. Basta copiar o link e colar no navegador para acessar o Jupyter Notebook.

Execução

Para executar os códigos do projeto , utilize um Jupyter notebook ou o Google Colab.

Docker

Para executar os códigos do projeto utilizando o Docker, basta executar o seguinte comando no terminal:

docker run -it -p 8888:8888 queimadas_pantanal

Jupyter notebook:

jupyter notebook

Google Colab:

Para executar os códigos no google colab, basta clicar no botão abaixo: Open In Colab

Dashboard dinâmico

Para executar o dashboard, basta executar o arquivo dynamic-dashboard.py no terminal:

streamlit Dashboard.py

É necessário exportar o arquivo queimadas_pantanal_2012_2021_geojson.zip para o diretório Data_Results para que o dashboard funcione corretamente.