app.py

import streamlit as st
import geopandas as gpd
import pandas as pd
import folium
from streamlit_folium import st_folium
import os

# --- 1. 페이지 설정 ---
st.set_page_config(page_title="불법 건축물 탐지 대시보드", page_icon="🛰️", layout="wide")

# --- 2. 데이터 로드 함수 ---
@st.cache_data
def load_data(file_path):
    if not os.path.exists(file_path):
        return None
    gdf = gpd.read_file(file_path)

    # 날짜/시간 타입 문자열 변환 (오류 방지)
    for col in gdf.columns:
        if pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(gdf[col]):
            gdf[col] = gdf[col].astype(str)

    return gdf

DATA_FILE = "final_analysis_complete.geojson"

st.title("🛰️ 위성 영상 기반 불법 증축 의심 건축물 탐지 시스템")
st.markdown("---")

with st.spinner("분석 데이터를 불러오는 중입니다..."):
    gdf = load_data(DATA_FILE)

if gdf is None:
    st.error(f"❌ 결과 파일('{DATA_FILE}')을 찾을 수 없습니다.")
    st.stop()

# [수정] ID 컬럼 자동 탐지
possible_ids = ['sf16_bldgi', 'sf16_bldgId', 'building_id']
ID_COL = next((col for col in possible_ids if col in gdf.columns), None)

if ID_COL is None:
    st.error(f"데이터에서 건물 ID 컬럼을 찾을 수 없습니다. (존재하는 컬럼: {list(gdf.columns)})")
    st.stop()

# 의심 건물 필터링
suspicious_gdf = gdf[gdf['status'] != '정상']
total_count = len(gdf)
suspicious_count = len(suspicious_gdf)
normal_count = total_count - suspicious_count
detection_rate = (suspicious_count / total_count * 100) if total_count > 0 else 0

# (1) 요약 지표
col1, col2, col3 = st.columns(3)
col1.metric("🏢 전체 분석 건물", f"{total_count:,} 동")
col2.metric("🟢 정상 건물", f"{normal_count:,} 동")
col3.metric("🚨 불법 증축 의심", f"{suspicious_count:,} 동", delta=f"감지율 {detection_rate:.2f}%", delta_color="inverse")

st.markdown("---")

# (2) 지도 시각화
st.subheader("🗺️ 탐지 결과 지도")
st.caption("※ 속도 최적화를 위해 '의심 건물'만 지도에 표시합니다.")

if len(suspicious_gdf) > 0:
    center_y = suspicious_gdf.geometry.centroid.y.mean()
    center_x = suspicious_gdf.geometry.centroid.x.mean()
else:
    center_y = gdf.geometry.centroid.y.mean()
    center_x = gdf.geometry.centroid.x.mean()

m = folium.Map(location=[center_y, center_x], zoom_start=15, tiles='cartodbpositron')

def style_function(feature):
    status = feature['properties'].get('status', 'Unknown')
    if '복합' in status: return {'fillColor': 'red', 'color': 'red', 'weight': 2, 'fillOpacity': 0.7}
    else: return {'fillColor': 'orange', 'color': 'orange', 'weight': 2, 'fillOpacity': 0.7}

# [ ★★★ 수정된 부분: 툴팁 컬럼명 변경 (diff_height -> diff_hgt) ★★★ ]
tooltip = folium.GeoJsonTooltip(
    fields=[ID_COL, 'status', 'diff_area', 'diff_hgt'],
    aliases=['ID:', '상태:', '면적 변화(㎡):', '높이 변화(m):'],
    localize=True, sticky=False
)

popup = folium.GeoJsonPopup(
    fields=[ID_COL, 'status', 'AI_area', 'AI_hgt'],
    aliases=['ID', '판정', 'AI 예측 면적(㎡)', 'AI 예측 높이(m)']
)

# 의심 건물만 지도에 추가
folium.GeoJson(
    suspicious_gdf,
    name="🚨 의심 건축물",
    style_function=style_function,
    tooltip=tooltip,
    popup=popup
).add_to(m)

st_folium(m, width='100%', height=700)

# (3) 상세 데이터 표
st.markdown("---")
st.subheader("📋 의심 건축물 상세 목록")

# [수정] 데이터프레임 표시 컬럼도 실제 컬럼명(diff_hgt)으로 변경
cols_to_display = [ID_COL, 'status', 'AI_area', 'diff_area', 'AI_hgt', 'diff_hgt']
# 만약 원본 데이터에 'hgt_maxcm'(허가 높이 cm)가 있다면 추가해서 보여줌
if 'hgt_maxcm' in suspicious_gdf.columns:
    suspicious_gdf['허가 높이(m)'] = suspicious_gdf['hgt_maxcm'].astype(float) / 100.0
    cols_to_display.insert(4, '허가 높이(m)')

display_df = suspicious_gdf[cols_to_display].copy()

# 컬럼명 한글화 (보기 좋게)
rename_dict = {
    ID_COL: '건물 ID', 'status': '판정 상태',
    'AI_area': 'AI 예측 면적(㎡)', 'diff_area': '면적 변화(㎡)',
    'AI_hgt': 'AI 예측 높이(m)', 'diff_hgt': '높이 변화(m)'
}
display_df = display_df.rename(columns=rename_dict)

# 정렬 및 표시
sort_col = '면적 변화(㎡)' if '면적 변화(㎡)' in display_df.columns else display_df.columns[1]
st.dataframe(
    display_df.sort_values(by=sort_col, ascending=False),
    use_container_width=True,
    hide_index=True
)