splaz 0.1.2

API para facilitar o acesso a dados LiDAR do GeoSampa

SpLaz (Vagas Verdes)

A SpLaz é uma biblioteca Python de alto nível projetada para automatizar a obtenção de dados LiDAR (nuvens de pontos) da cidade de São Paulo via portal GeoSampa. Ela resolve complexidades de geocodificação, conversão de sistemas de coordenadas (SIRGAS 2000 / UTM 23S) e instabilidades de download de servidores legados.

Este projeto é a base técnica do projeto Vagas Verdes, focado em identificar áreas potenciais para arborização urbana utilizando sensoriamento remoto.

🚀 Funcionalidades

• Geocodificação por Endereço: Identifica automaticamente qual quadrante LiDAR baixar a partir de um endereço textual (ex: "Rua Quatá, 300").

• Busca por Bairro: Lista e baixa todos os quadrantes que compõem um bairro específico.

• Tratamento de Dados Espaciais: Download e extração automática da grade de articulação (Shapefile) da prefeitura.

• Resiliência de Rede: Sistema de correção de encoding (ISO-8859-1) e verificação de integridade de arquivos ZIP.

• Gestão de Cache: Armazenamento inteligente na pasta local .geosp_laz_api para evitar downloads repetitivos e poupar banda.

📦 Instalação

O próximo passo do projeto será a publicação no PyPI. Atualmente, a biblioteca pode ser instalada diretamente via pip a partir do diretório raiz:

Bash

Instalação via pip

pip install splaz

🛠 Exemplos de Uso

1. Configuração Inicial

from splaz import GeospLidarClient, GeospGeocoder

client = SpLaz()
geo = SpLazGeo(client=client)

2. Download por Código do Quadrante

Ideal quando você já possui o mapeamento da grade de 2020:

quadrante = client.download_quadrante("3316-153")
quadrante.save("data/raw/laz")

3. Download por Endereço (Geocodificação)

A forma mais intuitiva de acessar os dados para um local específico:

endereco = "Avenida Santo Amaro, 1826"
codigo = geo.get_quadrant_by_address(endereco)
print(f"Quadrante identificado: {codigo}")
client.download_quadrante(codigo).save("data/raw/laz")

4. Download por Coordenadas (Lat/Lon)

Para integração com GPS ou outros sistemas de mapeamento:

lat, lon = -23.598, -46.676
codigo = geo.get_quadrant_by_coords(lat, lon)
client.download_quadrante(codigo).save("data/raw/laz")

5. Processamento por Bairro

Obtenha todos os quadrantes que interceptam a área de um bairro:

bairro = "Itaim Bibi"
codigos = geo.get_quadrants_by_neighborhood(bairro)

for cod in codigos:
    client.download_quadrante(cod).save(f"data/raw/laz/{bairro}")

6. Manipulando a Classe LidarQuadrante

A classe abstrai a complexidade dos binários baixados:

quadrante = client.download_quadrante("3316-153")

# Atributos úteis
print(quadrante.codigo)             # "3316-153"
print(quadrante.esta_carregado)     # True
print(len(quadrante.conteudo_binario)) # Tamanho em bytes do arquivo .laz

# Salva o arquivo final no disco
quadrante.save(dest_path="output/lidar")

📂 Estrutura do Projeto

src/splaz/
├── entities.py    # Representação de objetos LiDAR
├── downloader.py  # Lógica de comunicação com GeoSampa
├── geocoder.py    # Cálculos espaciais e geolocalização
└── constants.py   # EPSG, URLs e parâmetros de API

🧪 Testes Automatizados

A biblioteca possui uma suíte de testes robusta (Unitários, Integração e E2E) que valida desde a lógica de coordenadas até o download real. Para rodar:

pytest

📄 Licença

Distribuído sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

🎓 Contexto Acadêmico

Este projeto foi desenvolvido como parte de um projeto de Iniciação Científica no Insper.

Autor: João Braga

Perfil: Aluno do 7° semestre de Engenharia da Computação.

Objetivo: Apoiar a análise de dados geoespaciais para o projeto ambiental "Vagas Verdes".