app.py

# app.py - Hafif Jeo-Referanslama Demo
import gradio as gr
import requests
from PIL import Image
import json
import tempfile
import folium
import os

class LightweightGeoDemo:
    def __init__(self):
        self.dataset_info = {
            'name': 'allenai/s2-naip',
            'description': 'Sentinel-2 ve NAIP görüntü çiftleri'
        }
    
    def predict_coordinates(self, image):
        """Basit koordinat tahmini (demo amaçlı)"""
        try:
            # Demo için rastgele koordinatlar
            import random
            lat = random.uniform(36.0, 42.0)  # Türkiye enlemleri
            lon = random.uniform(26.0, 45.0)  # Türkiye boylamları
            
            # Görüntü boyutuna göre basit güven skoru
            if hasattr(image, 'size'):
                confidence = min(0.8, image.size[0] / 1000 * 0.1)
            else:
                confidence = 0.5
            
            result = {
                'latitude': round(lat, 4),
                'longitude': round(lon, 4),
                'confidence': round(confidence, 2),
                'location': 'Türkiye',
                'method': 'Demo Tahmini'
            }
            
            return result
            
        except Exception as e:
            return {'error': str(e)}
    
    def create_simple_map(self, lat, lon):
        """Basit harita oluştur"""
        try:
            # Folium haritası
            m = folium.Map(location=[lat, lon], zoom_start=10)
            
            # Marker ekle
            folium.Marker(
                [lat, lon],
                popup=f'Tahmin: {lat}, {lon}',
                tooltip='Tahmin Edilen Konum'
            ).add_to(m)
            
            # Geçici dosyaya kaydet
            with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.html', delete=False) as tmp:
                m.save(tmp.name)
                return tmp.name
        except Exception as e:
            return None

def create_demo_interface():
    demo = LightweightGeoDemo()
    
    with gr.Blocks(title="🌍 Jeo-Referanslama Demo", theme=gr.themes.Soft()) as interface:
        gr.Markdown("""
        # 🌍 Jeo-Referanslama Demo
        **Hafif AI destekli koordinat tahmini sistemi**
        
        Bu demo, S2-NAIP dataseti için geliştirilmiş jeo-referanslama sisteminin basit bir versiyonudur.
        """)
        
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                image_input = gr.Image(
                    type="filepath",
                    label="Uydu Görüntüsü Yükle",
                    height=300
                )
                predict_btn = gr.Button("📍 Koordinatları Tahmin Et", variant="primary")
            
            with gr.Column():
                output_json = gr.JSON(label="Tahmin Sonuçları")
                output_map = gr.HTML(label="Harita Görünümü")
        
        # Örnek görüntüler
        gr.Markdown("### 📸 Örnek Görüntüler")
        with gr.Row():
            gr.Examples(
                examples=[
                    ["https://raw.githubusercontent.com/usc-isi-i2/datasets/master/s2-NAIP/sample_images/sentinel_sample1.jpg"],
                    ["https://raw.githubusercontent.com/usc-isi-i2/datasets/master/s2-NAIP/sample_images/naip_sample1.jpg"]
                ],
                inputs=image_input,
                label="Örnek Görüntüler"
            )
        
        # Dataset bilgisi
        with gr.Accordion("ℹ️ Dataset Bilgisi", open=False):
            gr.Markdown(f"""
            **Kullanılan Dataset:** {demo.dataset_info['name']}
            
            **Açıklama:** {demo.dataset_info['description']}
            
            **Özellikler:**
            - Sentinel-2 (10m çözünürlük) görüntüleri
            - NAIP (1m çözünürlük) görüntüleri  
            - Koordinat metadata'sı
            - ABD genelinde çeşitli lokasyonlar
            
            **Not:** Bu demo basit tahminler yapar. Tam model eğitimi gereklidir.
            """)
        
        # Tahmin butonu işlevi
        def process_prediction(image):
            result = demo.predict_coordinates(image)
            if 'error' not in result:
                map_path = demo.create_simple_map(result['latitude'], result['longitude'])
                if map_path:
                    with open(map_path, 'r') as f:
                        map_html = f.read()
                    os.unlink(map_path)  # Temizlik
                    return result, map_html
            return result, "<p>Harita oluşturulamadı</p>"
        
        predict_btn.click(
            fn=process_prediction,
            inputs=image_input,
            outputs=[output_json, output_map]
        )
    
    return interface

if __name__ == "__main__":
    demo = create_demo_interface()
    demo.launch(
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        share=False
    )