import streamlit as st
import geemap.foliumap as geemap
import ee
import time
import os

service_account = 'tesina@ee-tesinahumedal.iam.gserviceaccount.com'

try:
    earthengine_token = os.environ.get("EARTHENGINE_TOKEN")
    print(f"🌎 EARTHENGINE_TOKEN encontrado: {earthengine_token is not None}")

    if earthengine_token:
        print("🔐 Generando credenciales...")
        credentials = ee.ServiceAccountCredentials(service_account, key_data=earthengine_token) 
            
        print("🚀 Inicializando Earth Engine...")
        ee.Initialize(credentials)
            
        print("✅ Earth Engine initialized successfully using environment variable.")
    else:
        raise ValueError("🌪️ EARTHENGINE_TOKEN environment variable not set")

except Exception as e:
    print(f"❌ An error occurred during Earth Engine initialization: {e}")
    print("🛑 Please ensure the EARTHENGINE_TOKEN environment variable is correctly set.")


st.set_page_config(layout="wide")

st.title("🔥 Modelos de detección de focos ígneos")

# Selección de modelos (cuando tengas las predicciones)
modelos_disponibles = ["Modelo A ", "Modelo B "]
modelo1 = st.selectbox("Seleccionar primer modelo", modelos_disponibles, index=0)
modelo2 = st.selectbox("Seleccionar segundo modelo", modelos_disponibles, index=1)

# Espacio para seleccionar fecha o rango de tiempo
fecha = st.date_input("Seleccionar fecha", value=None)

with st.spinner("Plantando un nuevo modelo... 🌱"):
    time.sleep(2)
st.success("¡Modelo listo para comparar! 🌿")

# Mapa de comparación lado a lado
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
    st.subheader(f"Predicción - {modelo1}")
    Map1 = geemap.Map(center=[-32.0, -60.0], zoom=6)
    # Acá cargarías la capa de predicción del modelo1
    Map1.add_basemap('SATELLITE')
    Map1.to_streamlit(height=400)

with col2:
    st.subheader(f"Predicción - {modelo2}")
    Map2 = geemap.Map(center=[-32.0, -60.0], zoom=6)
    # Acá cargarías la capa de predicción del modelo2
    Map2.add_basemap('SATELLITE')
    Map2.to_streamlit(height=400)

# Métricas de ejemplo
st.markdown("### 📊 Comparación de métricas")
metricas = {
    "Precisión": [0.85, 0.78],
    "Recall": [0.90, 0.72],
    "F1 Score": [0.87, 0.75],
}
st.dataframe(metricas)

# Pie de página
st.markdown("---")
st.markdown("🌍 Datos de Earth Engine | App en Streamlit | © Alonso L. Cabana A.")