Skip to content

DOULOOP/TAMIS-V2

BranchesTags

Repository files navigation

Demo Linki: (https://tamis.douloop.com)
API Server: (https://tamis-v2.onrender.com/api/)

📋 İçindekiler

1. Proje Özeti 🚀

TAMİS (Tehlike Alanı Müdahale İzleme Sistemi), afet anlarında hızlı, güvenilir ve sürdürülebilir karar desteği sağlamak amacıyla geliştirilen web tabanlı bir kriz yönetim platformudur. Sistem; deprem, sel, yangın ve diğer afetlerde yıkım yoğunluğu, yol durumu, nüfus dağılımı, güvenli alan kapasitesi ve kaynak yönetimini entegre ederek gerçek zamanlı olarak analiz eder. Yapay zekâ destekli görüntü işleme, resmi kurum API'leri ile veri entegrasyonu ve AAIA modem tabanlı offline iletişim desteği sayesinde hem kriz merkezlerine hem de saha ekiplerine kesintisiz ve doğru bilgi akışı sağlar.

2. Çözüm Ürettiği Sorun / İhtiyaç ❗

Afet sonrası mevcut sistemlerde gözlenen en kritik sorunlar şunlardır:

  • Farklı veri kaynaklarının dağınık olması ve ortak bir platformda birleşmemesi.
  • Yolların ve güvenli alanların anlık durumlarının izlenememesi.
  • İnternet ve enerji kesintilerinde saha--merkez iletişiminin kopması.
  • Yanlış veya gecikmeli kararlar nedeniyle kaynakların verimsiz kullanılması.

TAMİS, bu sorunlara çözüm olarak; çok katmanlı verilerin (uydu, İHA, AFAD, belediye, meteoroloji, saha bildirimi) tek sistemde birleşmesini, offline senaryolarda dahi iletişimin sürdürülmesini ve akıllı algoritmalarla en hızlı ve güvenli müdahalenin yapılmasını mümkün kılar.

3. Yerlilik ve Özgünlük Tarafı 🇹🇷

TAMİS, Türkiye'nin afet yönetimi ihtiyaçlarına özel geliştirilmiş, yerli ve özgün bir sistemdir.

  • AAIA modem entegrasyonu sayesinde, saha ekipleri internet bağlantısına ihtiyaç duymadan ve düşük enerji tüketimiyle veri alışverişi yapabilir.
  • Yapay zekâ tabanlı görüntü işleme ile bina hasarı, yol engelleri ve kalabalık analizi otomatik yapılır.
  • Dijital şehir ikizi + MAKS + ATLAS entegrasyonu ile bina bazında nüfus yoğunluğu ve hasar durumu eşleştirilir.
  • Multi-afet uyumluluğu sayesinde deprem, sel, yangın, heyelan gibi farklı senaryolara modüler çözümler sunar.
    Bu özellikler sayesinde TAMİS, hem milli hem de sürdürülebilir bir afet yönetim ekosistemi sunar.

4. Yöntem ve Hedef Kitle 🎯

Yöntem:

1. Veri Toplama: Uydu, İHA/drone görüntüleri, AAIA modem verileri, resmi kurum API'leri, saha bildirimleri. 2. Veri İşleme: CNN ( Convolutional Neural Network) tabanlı yapay zekâ ile hasar analizi, yol deformasyon tespiti, nüfus yoğunluğu hesaplama. 3. Entegrasyon: PostgreSQL + PostGIS üzerinde mekânsal veri tabanı ile tüm verilerin birleştirilmesi. 4. Analiz ve Karar Destek: Optimizasyon algoritmaları ile kaynak tahsisi, rota hesaplama, güvenli alan yönlendirmesi. 5. Görselleştirme ve Dağıtım: Web tabanlı kriz merkezi paneli ve mobil uygulamalar üzerinden çok katmanlı harita gösterimi; offline senaryoda AAIA modem ağı üzerinden JSON veri paylaşımı.

Hedef Kitle:

  • AFAD ve İçişleri Bakanlığı birimleri,
  • Valilikler, belediyeler ve kriz yönetim merkezleri,
  • Arama--kurtarma ekipleri, sağlık ekipleri ve lojistik birimler,
  • Uzun vadede vatandaş uygulamaları ve sigorta sektörüne entegrasyon.

5. Yenilik ve Ticarileşme Potansiyeli 💡

Yenilik:

  • Offline yerel saha iletişimi (AAIA modem entegrasyonu).
  • Yapay zekâ tabanlı otomatik hasar ve yol analizi.
  • Çok katmanlı (nüfus, yol, güvenli alan, kaynak) entegrasyonun tek platformda sunulması.
  • Dinamik rota hesaplama ve alternatif güzergâh önerileri.
  • Kullanıcı dostu, harita tabanlı ve gerçek zamanlı dashboard.

Ticarileşme Potansiyeli:

  • Türkiye'de afet riski yüksek tüm şehirlerde kullanılabilir, kamu kurumlarına lisanslanabilir.
  • Belediyeler, AFAD ve valilikler için entegre çözümler sunarak ulusal ölçekte yaygınlaşabilir.
  • Afet yönetimi alanında uluslararası pazarlara açılabilecek rekabetçi bir ürün olma potansiyeline sahiptir.
  • Sigorta, şehir planlama ve afet risk haritalaması sektörleri için genişletilebilir modüller eklenerek sürdürülebilir gelir modeli oluşturulabilir.

6. SWOT Analizi 📊

Strengths (Güçlü Yönler) 💪 Weaknesses (Zayıf Yönler) ⚠️
Yerli ve özgün çözüm İlk yatırım maliyetleri yüksek
AAIA modem entegrasyonu Eğitim ve adaptasyon süreci uzun
Yapay zekâ tabanlı analiz Offline kapasite sınırlı olabilir
Opportunities (Fırsatlar) 🌍 Threats (Tehditler) 🔥
Türkiye’de yüksek afet riski Yeni rakip çözümler
Kamu kurumlarıyla entegrasyon Doğal afetlerin öngörülemezliği
Uluslararası pazara açılma Öngörülemeyen yıkımlar

🚀 Hızlı Başlangıç Seçenekleri

Tercih ettiğiniz kurulum yöntemini seçin:

🐳 Docker Kurulumu

Ön Gereksinimler

Hızlı Kurulum

  1. Depoyu klonlayın:

    git clone <repository-url>
cd TAMIS-V2

  2. Uygulamayı başlatın:

    # Üretim modu
docker-compose up --build

# Veya geliştirme modu (hot reloading ile)
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up --build

  3. Servislere erişin:

Docker Servisleri

Kurulum üç konteynerli servisi içerir:

🌐 Next.js Web Uygulaması (tamis-web)

  • Port: 3000
  • Framework: React 19 ile Next.js 15
  • Paket Yöneticisi: Bun
  • Özellikler: Kimlik Doğrulama, Kontrol Paneli, Etkileşimli Haritalar
  • Veritabanı: Prisma ORM ile PostgreSQL

🐍 Python API Sunucusu (tamis-api)

  • Port: 8000
  • Framework: Python 3.11 ile FastAPI
  • Özellikler:
    • Uydu görüntüsü analizi
    • Makine öğrenmesi hasar değerlendirmesi
    • Jeouzamsal veri işleme (GDAL, GeoPandas)
    • Gerçek zamanlı analiz kuyruk sistemi

🗄️ PostgreSQL Veritabanı (postgres)

  • Port: 5432
  • Veritabanı: tamis
  • Otomatik migrasyon: Prisma şema güncellemelerini yönetir

Docker Komutları

# Temel işlemler
docker-compose up -d              # Arka planda başlat
docker-compose down               # Tüm servisleri durdur
docker-compose logs -f            # Logları görüntüle
docker-compose ps                 # Servis durumunu kontrol et

# Geliştirme
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up --build

# Veritabanı işlemleri
docker-compose exec tamis-web bunx prisma migrate deploy
docker-compose exec tamis-web bunx prisma db seed
docker-compose exec postgres psql -U tamis_user -d tamis

# Temiz sıfırlama
docker-compose down -v            # Volume'ları kaldır
docker-compose up --build --force-recreate

Ortam Yapılandırması

tamis/ dizininde bir .env dosyası oluşturun:

# Veritabanı
DATABASE_URL="postgresql://tamis_user:tamis_password@postgres:5432/tamis"

# Kimlik Doğrulama
NEXTAUTH_URL="http://localhost:3000"
NEXTAUTH_SECRET="your-super-secret-key-here"
JWT_SECRET="tamis-super-secret-jwt-key-2025-change-in-production"

# API Yapılandırması
NEXT_PUBLIC_API_SERVER_URL="http://localhost:8000/api"

# Geliştirme
NODE_ENV="development"

⚙️ Manuel Kurulum

Ön Gereksinimler

Sistem Gereksinimleri

  • Node.js 18+ (veya Bun - önerilir)
  • Python 3.11+
  • PostgreSQL 15+
  • Git

Jeouzamsal Bağımlılıklar (Python API için)

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install gdal-bin libgdal-dev libproj-dev libgeos-dev libspatialindex-dev

# macOS (Homebrew ile)
brew install gdal proj geos spatialindex

# Windows
# OSGeo4W kurun veya conda-forge kullanın
conda install -c conda-forge gdal geopandas

Frontend Kurulumu (Next.js)

  1. Frontend dizinine gidin:

    cd tamis

  2. Bağımlılıkları kurun:

    # Bun kullanarak (önerilir)
bun install

# Veya npm kullanarak
npm install

  3. Ortam değişkenlerini ayarlayın:

    cp .env.example .env
# .env dosyasını veritabanı URL'si ve diğer ayarlarla düzenleyin

  4. Veritabanını kurun:

    # Prisma client oluştur
bunx prisma generate

# Migrasyonları çalıştır
bunx prisma migrate deploy

# Veritabanını seed et (opsiyonel)
bunx prisma db seed

  5. Geliştirme sunucusunu başlatın:

    # Geliştirme modu
bun dev

# Veya üretim build'i
bun build
bun start

Backend Kurulumu (Python API)

  1. API dizinine gidin:

    cd tamis-api

  2. Sanal ortam oluşturun:

    python -m venv venv

# Etkinleştirin
# Windows'ta:
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux'ta:
source venv/bin/activate

  3. Python bağımlılıklarını kurun:

    pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

  4. API sunucusunu başlatın:

    python api_server.py

# Veya uvicorn'u doğrudan kullanarak
uvicorn api_server:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

Veritabanı Kurulumu (PostgreSQL)

  1. PostgreSQL kurun:

    # Ubuntu/Debian
sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib

# macOS
brew install postgresql

# Windows: postgresql.org'dan indirin

  2. Veritabanı ve kullanıcı oluşturun:

    -- PostgreSQL'e bağlanın
sudo -u postgres psql

-- Veritabanı ve kullanıcı oluşturun
CREATE DATABASE tamis;
CREATE USER tamis_user WITH PASSWORD 'tamis_password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE tamis TO tamis_user;
\q

  3. Ortam değişkenlerinizi güncelleyin:

    DATABASE_URL="postgresql://tamis_user:tamis_password@localhost:5432/tamis"

Geliştirme İş Akışı

  1. PostgreSQL'i başlatın (servis olarak çalışmıyorsa)
  2. Python API'yi başlatın: 
    cd tamis-api
python api_server.py
  3. Next.js uygulamasını başlatın (başka bir terminalde): 
    cd tamis
bun dev

🏗️ Proje Yapısı

TAMIS-V2/
├── tamis/                          # Next.js Frontend
│   ├── src/
│   │   ├── app/                    # App Router sayfaları
│   │   │   ├── dashboard/          # Kontrol paneli sayfaları
│   │   │   └── api/                # API rotaları
│   │   ├── components/             # React bileşenleri
│   │   │   ├── auth/               # Kimlik doğrulama bileşenleri
│   │   │   └── map/                # Harita bileşenleri
│   │   └── server/                 # Sunucu yardımcıları
│   ├── prisma/                     # Veritabanı şeması ve migrasyonları
│   ├── public/                     # Statik varlıklar
│   ├── Dockerfile                  # Docker yapılandırması
│   └── package.json               # Bağımlılıklar
│
├── tamis-api/                      # Python API Backend
│   ├── analyzers/                  # Analiz modülleri
│   │   ├── analyzer_manager.py     # Ana analiz orkestratörü
│   │   ├── disaster_labeling.py    # ML hasar değerlendirmesi
│   │   └── visualize_hatay_data.py # Veri görselleştirmesi
│   ├── output/                     # Oluşturulan analiz çıktıları
│   ├── static/                     # API için statik dosyalar
│   ├── api_server.py              # FastAPI ana sunucusu
│   ├── requirements.txt           # Python bağımlılıkları
│   └── Dockerfile                 # Docker yapılandırması
│
├── docker-compose.yml             # Üretim Docker kurulumu
├── docker-compose.dev.yml         # Geliştirme Docker kurulumu
└── README.md                      # Bu dosya

🛠️ Teknoloji Sürümleri

Frontend (Next.js)

  • Next.js: 15.2.3
  • React: 19.0.0
  • React DOM: 19.0.0
  • Node.js: 20.14.10
  • TypeScript: 5.8.2
  • Bun: 1.0 (Paket yöneticisi)
  • Prisma Client: 6.5.0
  • Tailwind CSS: 4.0.15
  • ESLint: 9.23.0
  • Prettier: 3.5.3
  • NextAuth.js: 4.24.11
  • OpenLayers: 10.6.1
  • Zod: 3.24.2

Backend (Python API)

  • Python: 3.11
  • FastAPI: 0.104.0+
  • Uvicorn: 0.24.0+
  • Pydantic: 2.0.0+

Veri İşleme ve Analiz Kütüphaneleri

  • GeoPandas: 0.12.0+
  • Rasterio: 1.3.0+
  • NumPy: 1.21.0+
  • Pandas: 1.3.0+
  • OpenCV: 4.6.0+
  • Scikit-learn: 1.1.0+
  • Scikit-image: 0.19.0+
  • Matplotlib: 3.5.0+
  • Pillow: 8.3.0+
  • Folium: 0.14.0+
  • Contextily: 1.3.0+

Veritabanı ve Altyapı

  • PostgreSQL: 15 (Alpine)
  • Prisma ORM: 6.5.0
  • PostGIS: Jeouzamsal veri desteği için

Geliştirme Araçları

  • Docker: Konteynerleştirme
  • Docker Compose: Çoklu servis orkestrasyonu
  • TypeScript ESLint: 8.27.0
  • Prettier Plugin TailwindCSS: 0.6.11
  • TSX: 4.20.5

🔧 Yapılandırma

Ortam Değişkenleri

Next.js Uygulaması (tamis/.env)

# Veritabanı bağlantısı
DATABASE_URL="postgresql://tamis_user:tamis_password@localhost:5432/tamis"

# Kimlik Doğrulama
NEXTAUTH_URL="http://localhost:3000"
NEXTAUTH_SECRET="your-super-secret-key"
JWT_SECRET="your-jwt-secret"

# API Yapılandırması
NEXT_PUBLIC_API_SERVER_URL="http://localhost:8000/api"

# Geliştirme ayarları
NODE_ENV="development"
SKIP_ENV_VALIDATION="false"

Python API (Ortam)

Python API ortam değişkenlerini kullanır veya FastAPI ayarları aracılığıyla yapılandırılabilir. Ana yapılandırmalar:

  • Host/Port: Varsayılan 0.0.0.0:8000
  • Veri Dizini: 1c__Hatay_Enkaz_Bina_Etiketleme/ (uydu görüntüleri için)
  • Çıktı Dizini: output/ (oluşturulan analiz için)

📊 Temel Özellikler

Frontend Özellikleri

  • 🔐 Kimlik Doğrulama Sistemi: Kullanıcı kaydı ve girişi
  • 📊 Kontrol Paneli: Gerçek zamanlı izleme ve analitik
  • 🗺️ Etkileşimli Haritalar:
    • Hasar değerlendirme görselleştirmesi
    • Saha birimleri takibi
    • Güvenli alan haritalandırması
    • Rota optimizasyonu
  • 📈 Analiz Araçları:
    • Yardım rotası planlama
    • İletişim ağı analizi
    • Nüfus yoğunluğu haritalandırması
    • Uydu görüntüsü karşılaştırması

Backend Özellikleri

  • 🛰️ Uydu Görüntüsü Analizi: Deprem öncesi/sonrası karşılaştırması
  • 🤖 AI Hasar Değerlendirmesi: Makine öğrenmesi tabanlı hasar sınıflandırması
  • 🗺️ Jeouzamsal İşleme: GDAL destekli coğrafi veri analizi
  • 📊 İstatistiksel Raporlama: Kapsamlı hasar istatistikleri
  • 🔄 Gerçek Zamanlı İşleme: Kuyruk tabanlı analiz sistemi
  • 📡 RESTful API: Tam OpenAPI/Swagger dokümantasyonu

📚 API Dokümantasyonu

API sunucusu çalıştığında şunlara erişebilirsiniz:

Ana Endpoint'ler

  • GET /api/health - Sistem durum kontrolü
  • POST /api/analysis/run - Hasar analizini başlat
  • GET /api/analysis/status - Analiz ilerlemesini kontrol et
  • GET /api/results/damage-report - Hasar değerlendirme sonuçlarını al
  • GET /api/results/field-analysis - Alan seviyesi analizi al

About

Demo: https://tamis.douloop.com; API Server: https://tamis-v2.onrender.com/docs

tamis.douloop.com

Resources

Readme
Activity
Custom properties

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Contributors 2

  •  
  •  

Languages