🌱 AgroHelper - Plataforma Inteligente para Agricultura 🚜

O AgroHelper é um sistema web desenvolvido para auxiliar pequenos e médios agricultores na gestão de suas propriedades, fornecendo previsões climáticas, diagnóstico de pragas por IA, um chatbot agrícola e um marketplace para compra e venda de produtos agrícolas.

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📌 Tecnologias Utilizadas

🖥️ Back-end

• Java (Spring Boot)
• Spring Security + JWT (Autenticação)

🌍 Front-end

• HTML, CSS, JavaScript

📊 Banco de Dados

• PostgreSQL

🤖 Inteligência Artificial & Automação

• Python (Análise de Imagens e Previsões Climáticas)
• Chatbot para suporte agrícola

☁️ Infraestrutura & Hospedagem

• AWS ou Heroku

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🚀 Funcionalidades Principais

✅ Cadastro/Login de usuários (Agricultores, Técnicos, Compradores)
✅ Gestão de Propriedades Agrícolas (Registro de terrenos e culturas)
✅ Previsão Climática Inteligente
✅ Diagnóstico de Pragas via IA (Análise de imagens)
✅ Chatbot para suporte agrícola
✅ Marketplace para compra e venda de produtos agrícolas

• Filtros avançados por categoria e localização
• Cards de produtos com informações detalhadas
• Interface intuitiva e responsiva
• Sistema de avaliação de vendedores (em desenvolvimento)
  ✅ Relatórios de Produção e Custos
• Dados atualizados em tempo real
• Integração com APIs de previsão e análise
• Histórico de produtividade
• Alertas inteligentes baseados em IA
  ✅ Alertas Inteligentes (Notificações sobre clima e pragas)

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📂 Estrutura do Projeto

📌 Front-end (HTML, CSS e JavaScript)

agrohelper-frontend/
│── assets/          # Arquivos estáticos (imagens, ícones)
│── css/             # Estilos CSS
│   ├── style.css    # Estilo principal
│── js/              # Scripts JavaScript
│   ├── main.js      # Lógica principal da aplicação
│   ├── api.js       # Conexão com backend (fetch API)
│   ├── auth.js      # Controle de login e autenticação
│── pages/           # Páginas individuais
│   ├── index.html   # Página inicial
│   ├── login.html   # Tela de login
│   ├── dashboard.html  # Área do usuário
│   ├── marketplace.html # Tela de compra e venda
│   ├── clima.html   # Previsão do tempo
│   ├── pragas.html  # Diagnóstico de pragas
│── index.html       # Estrutura principal do site
│── README.md        # Documentação do frontend

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👨‍💻 Integrantes

🔹 Artur Rizzi Martinho
🔹 Erick Lima Hardeman
🔹 Gabriel Drumond Franklin de Miranda e Rezende
🔹 Samuel Penido

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🔍 Detalhes de Implementação Técnica

1️⃣ Previsão Climática Inteligente 🌦️

✅ Como Fazer de Forma Simples?

• Utilizar APIs de previsão do tempo que já fornecem dados meteorológicos detalhados.
• Podemos integrar modelos de aprendizado de máquina apenas se precisarmos de previsões personalizadas.

🔧 APIs Recomendadas:

• OpenWeatherMap API → Dados meteorológicos e previsões climáticas.
• Weatherstack API → Informações meteorológicas em tempo real.
• NOAA API (EUA) → Dados climáticos históricos e previsões.

🚀 Passos:

1. Criar uma conta em uma dessas APIs e obter a chave de acesso.
2. Fazer chamadas à API para obter previsão do tempo com base na localização da propriedade.
3. Exibir os dados na interface do usuário.

2️⃣ Diagnóstico de Pragas e Doenças via IA e Processamento de Imagens 🐛

✅ Como Fazer de Forma Simples?

• Utilizar um modelo pré-treinado de IA para identificar pragas em imagens.
• Podemos usar APIs de visão computacional que já fazem análise de imagens.

🔧 APIs Recomendadas:

• Google Cloud Vision API → Analisa imagens e pode ser treinada para detectar pragas.
• Microsoft Azure Custom Vision → Permite treinar um modelo específico para diagnóstico agrícola.
• Plant.id API → Especializada na identificação de doenças em plantas.

🚀 Passos:

1. Capturar imagens das folhas e enviar para a API.
2. A API retorna a identificação da praga e possíveis recomendações.
3. Exibir os resultados no app para o usuário.

3️⃣ Chatbot para Suporte Técnico 🤖

✅ Como Fazer de Forma Simples?

• Utilizar um chatbot pronto que pode ser treinado com perguntas e respostas específicas.
• Integrar um bot baseado em GPT-4 ou APIs de chatbots agrícolas.

🔧 APIs Recomendadas:

• OpenAI API (ChatGPT) → Podemos configurar um chatbot agrícola.
• Dialogflow (Google) → Plataforma para criar chatbots personalizados.
• Rasa (Open Source) → Para um chatbot offline e mais customizável.

🚀 Passos:

1. Criar um banco de dados com perguntas frequentes sobre agricultura.
2. Treinar um modelo de IA com esse banco de dados.
3. Conectar o chatbot à interface do usuário via API.

4️⃣ Análise Preditiva de Produtividade 🌾📊

✅ Como Fazer de Forma Simples?

• Utilizar APIs de análise de dados agrícolas para prever produtividade.
• Combinar dados climáticos, tipo de solo e histórico de produção.

🔧 APIs Recomendadas:

• Agro API (Agricultural Data) → Fornece dados sobre colheitas, produtividade e clima.
• NASA Earthdata API → Dados sobre condições do solo e mudanças climáticas.
• Google Earth Engine API → Para análises agrícolas avançadas.

🚀 Passos:

1. Coletar dados de clima, solo e produtividade passada via APIs.
2. Utilizar algoritmos simples de regressão (ou APIs de IA) para prever produtividade.
3. Exibir recomendações no painel do usuário.

⚡ Como Rodar o Projeto

1️⃣ Clone o repositório

git clone https://github.com/SamPenido/agrohelper.git
cd agrohelper