AI Earth App

一个基于 Streamlit 和 Leafmap 构建的交互式 COG (Cloud Optimized GeoTIFF) 地图查看器应用。支持在线加载、可视化和分析云优化的地理空间栅格数据。

✨ 功能特性

核心功能

• 🗺️ COG 数据加载: 支持通过 URL 加载云优化的 GeoTIFF 文件
• 📊 波段配置: 灵活配置多波段索引和波段计算表达式（如 NDVI、NDWI 等）
• 🎨 颜色映射: 内置 60+ 种颜色映射方案，支持自定义颜色映射
• 🔍 自动定位: 自动获取 COG 边界信息并定位地图视图
• 📏 数值范围调整: 可自定义数据值的重缩放范围
• 🎛️ 图层控制: 支持多图层叠加显示，可调整透明度
• 📍 边界框显示: 可选显示 COG 数据的边界框

技术特性

• ⚡ 高性能: 基于 Titiler 服务进行瓦片化渲染，支持大数据量
• 🌐 Web 标准: 使用 Web Mercator 投影，兼容标准地图服务
• 🖥️ 响应式界面: 宽屏布局，适配不同屏幕尺寸
• 🔄 实时更新: 修改配置后实时更新地图显示

🛠️ 技术栈

• Streamlit (>=1.28.0): Web 应用框架，提供交互式界面
• Leafmap (>=0.25.0): 地理空间可视化库，基于 Folium
• Folium (>=0.14.0): 交互式地图库
• Requests (>=2.31.0): HTTP 请求库，用于与 Titiler API 通信
• Titiler: 外部服务，用于 COG 数据的瓦片化处理

📋 系统要求

• Python >= 3.11
• 网络连接（用于访问 COG 数据和 Titiler 服务）

🚀 快速开始

方式一：使用 pip 安装

1. 克隆或下载项目

cd aiearthapp

2. 安装依赖

pip install -e .

或者直接安装依赖：

pip install streamlit leafmap folium requests

3. 运行应用

streamlit run main.py

应用将在浏览器中自动打开，默认地址为 http://localhost:8501

方式二：使用 Docker

1. 使用 Docker Compose（推荐）

docker-compose up -d

2. 或使用 Docker 命令

docker build -t aiearthapp .
docker run -p 8501:8501 aiearthapp

访问 http://localhost:8501 查看应用

📖 使用说明

基本操作流程

1. 输入 COG URL

   • 在侧边栏的"数据源"部分输入 COG 文件的 URL 地址
   • 支持 HTTP/HTTPS 协议的可访问 URL
   • 示例：http://minio.minio-dev:9000/staticfiles/s2_mosaic_cog.tif

2. 配置波段和表达式

   • 波段索引 (indexes): 指定要使用的波段，用逗号分隔（如：4,8）
   • 表达式 (expression): 输入波段计算表达式（如：(b2-b1)/(b2+b1) 表示 NDVI）
   • 表达式中的 b1, b2 等对应索引中的第 1、2 个波段

3. 调整数值范围

   • 设置 最小值 (rescale min) 和 最大值 (rescale max)
   • 用于将数据值映射到 0-255 范围进行显示

4. 选择颜色映射

   • 从下拉列表选择预设的颜色映射方案
   • 或勾选"使用自定义颜色映射"输入自定义方案名称

5. 调整显示设置

   • 调整图层透明度（0.0 - 1.0）
   • 设置图层名称（用于图层控制面板）

6. 获取 COG 信息

   • 点击"🔄 获取 COG 信息"按钮手动获取数据信息
   • 或勾选"自动定位到 COG 范围"实现自动获取和定位

常用表达式示例

• NDVI (归一化植被指数): (b2-b1)/(b2+b1)
• NDWI (归一化水体指数): (b1-b2)/(b1+b2)
• 简单比值: b2/b1
• 差值: b2-b1
• 多波段组合: (b1+b2+b3)/3 (平均值)

界面交互

• 地图操作:

  • 拖拽移动地图
  • 鼠标滚轮缩放
  • 使用图层控制面板切换底图和 COG 图层

• 侧边栏功能:

  • 展开/折叠各个配置区域
  • 查看 COG 详细信息（边界、尺寸、波段数等）
  • 查看使用说明

⚙️ 配置说明

COG URL 格式

COG URL 必须是可公开访问的 HTTP/HTTPS 地址，指向有效的 Cloud Optimized GeoTIFF 文件。

Titiler 服务

应用默认使用 https://titiler.dev.maimaiag.com 作为 Titiler 服务地址。如需修改，请编辑 main.py 中的相关 URL。

颜色映射选项

应用支持 Titiler 兼容的所有颜色映射方案，包括：

• 科学可视化：viridis, plasma, inferno, magma, cividis
• 光谱映射：spectral, rdylgn, rdylbu, turbo, jet
• 地形映射：terrain, gist_earth
• 以及其他 50+ 种方案

🐳 Docker 部署

使用 Docker Compose

项目包含 docker-compose.yml 文件，可直接使用：

# 启动服务
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止服务
docker-compose down

自定义配置

可以通过环境变量配置 Streamlit：

environment:
  - STREAMLIT_SERVER_PORT=8501
  - STREAMLIT_SERVER_ADDRESS=0.0.0.0

🔧 故障排查

常见问题

1. 无法获取 COG 信息

   • 检查 COG URL 是否正确且可访问
   • 确认网络连接正常
   • 检查 Titiler 服务是否可用

2. 地图不显示 COG 图层

   • 确认已获取 COG 边界信息
   • 检查波段索引和表达式是否正确
   • 查看浏览器控制台是否有错误信息

3. 颜色显示异常

   • 调整数值范围（rescale min/max）
   • 尝试不同的颜色映射方案
   • 检查表达式计算结果是否在合理范围内

4. Docker 容器无法启动

   • 检查端口 8501 是否被占用
   • 查看容器日志：docker-compose logs
   • 确认 Docker 和 Docker Compose 版本兼容

📝 开发说明

项目结构

aiearthapp/
├── main.py              # 主应用文件
├── pyproject.toml       # 项目配置和依赖
├── Dockerfile          # Docker 镜像构建文件
├── docker-compose.yml  # Docker Compose 配置
└── README.md           # 项目文档

依赖管理

项目使用 pyproject.toml 管理依赖，支持使用 uv 或 pip 安装。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

📧 联系方式

如有问题或建议，请通过 Issue 反馈。