Comment construire un visualiseur de prédiction des inondations en temps réel

Développer un visualiseur de prédiction des inondations de pointe qui combine des données en temps réel avec des cartes interactives pour aider les utilisateurs à comprendre et à se préparer aux éventuelles inondations. Cet outil puissant fournira des visualisations intuitives, des alertes personnalisables et des informations exploitables pour améliorer la résilience et la sécurité de la communauté.

Create your own plan

Learn2Vibe AI

Online

What do you want to build?

Résumé Simple

Un visualiseur de prédiction des inondations en temps réel qui donne aux utilisateurs le pouvoir d'anticiper et de répondre aux éventuels événements d'inondation grâce à des cartes interactives et à des informations axées sur les données.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

Créer une plateforme conviviale pour visualiser les prédictions d'inondations en temps réel
Fournir des informations précises et en temps opportun sur les risques d'inondation aux utilisateurs
Permettre des alertes et des notifications personnalisables pour les zones à risque
Améliorer la préparation et la réponse de la communauté aux événements d'inondation

Public cible :

Responsables de la gestion des urgences
Agences gouvernementales locales
Résidents des zones sujettes aux inondations
Compagnies d'assurance et évaluateurs de risques

Caractéristiques clés :

Interface de carte interactive avec des superpositions de prédiction des inondations en temps réel
Système d'alerte personnalisable pour les emplacements définis par l'utilisateur
Comparaison des données historiques sur les inondations et analyse des tendances
Intégration avec les prévisions météorologiques et les données de jauge des rivières
Application mobile conviviale pour un accès nomade
Tableau de bord d'administration pour la gestion des données et la surveillance du système

Exigences des utilisateurs :

Navigation intuitive et interaction avec la carte
Visualisation claire et codée par couleur des niveaux de risque d'inondation
Possibilité d'enregistrer des emplacements et de recevoir des alertes personnalisées
Accès aux ressources éducatives sur la préparation aux inondations
Conception réactive pour une utilisation transparente sur tous les appareils

Flux Utilisateur

Inscription et intégration d'un nouvel utilisateur :
- L'utilisateur télécharge l'application ou visite le site web
- Il crée un compte avec un e-mail/mot de passe ou une connexion sociale
- Il complète un bref tutoriel d'intégration
- Il configure les préférences d'emplacement et les paramètres d'alerte initiaux
Vérification des prédictions d'inondation :
- L'utilisateur se connecte à la plateforme
- Il visualise la carte interactive avec les prédictions d'inondation actuelles
- Il fait un zoom/panoramique sur la zone d'intérêt
- Il active/désactive différentes couches de données (par exemple, précipitations, niveaux de rivière)
- Il visualise les prédictions détaillées pour des emplacements spécifiques
Gestion des alertes et des notifications :
- L'utilisateur accède aux paramètres d'alerte
- Il ajoute ou supprime des emplacements à surveiller
- Il définit les niveaux de seuil pour différents types d'alerte
- Il choisit les méthodes de notification préférées (par exemple, push, e-mail, SMS)
- Il teste le système de notification

Spécifications Techniques

Frontend :

React pour l'application web
React Native pour l'application mobile
Mapbox GL JS pour les cartes interactives
D3.js pour la visualisation des données
Redux pour la gestion de l'état

Backend :

Node.js avec Express.js
PostgreSQL avec l'extension PostGIS pour les données géospatiales
Redis pour la mise en cache et les mises à jour en temps réel
Docker pour la conteneurisation

API et services :

API météo (par exemple, OpenWeatherMap) pour les données de prévisions
API USGS Water Data pour les informations sur les jauges des rivières
API Mapbox pour les cartes de base et le géocodage

Apprentissage automatique :

Python avec scikit-learn pour la modélisation prédictive
TensorFlow pour les algorithmes de prédiction des inondations avancés

DevOps :

GitLab CI/CD pour l'intégration et le déploiement continus
AWS pour l'hébergement et les services cloud

Points de Terminaison API

POST /api/auth/register
POST /api/auth/login
GET /api/flood-predictions
GET /api/flood-predictions/{location}
POST /api/alerts
GET /api/alerts
PUT /api/alerts/{id}
DELETE /api/alerts/{id}
GET /api/historical-data/{location}
GET /api/weather-forecast/{location}

Schéma de Base de Données

Utilisateurs :

id (PK)
email
password_hash
name
created_at
updated_at

Emplacements :

id (PK)
user_id (FK)
name
latitude
longitude
created_at
updated_at

Alertes :

id (PK)
user_id (FK)
location_id (FK)
type
threshold
created_at
updated_at

Prédictions des inondations :

id (PK)
location_id (FK)
prediction_time
flood_level
confidence
created_at

Structure de Fichiers

/
├── client/
│   ├── src/
│   │   ├── components/
│   │   ├── pages/
│   │   ├── utils/
│   │   ├── styles/
│   │   └── App.js
│   ├── public/
│   └── package.json
├── server/
│   ├── src/
│   │   ├── controllers/
│   │   ├── models/
│   │   ├── routes/
│   │   ├── services/
│   │   └── app.js
│   ├── tests/
│   └── package.json
├── ml/
│   ├── models/
│   ├── data/
│   └── train.py
├── docker-compose.yml
└── README.md

Plan de Mise en Œuvre

Initialisation du projet (1 semaine)
- Initialiser le dépôt et la structure du projet
- Configurer les environnements de développement
- Configurer la pipeline CI/CD
Développement back-end (3 semaines)
- Mettre en œuvre l'authentification et l'autorisation des utilisateurs
- Développer les points de terminaison d'API de base
- Configurer la base de données et l'ORM
- Intégrer les API externes (météo, données sur les rivières)
Développement front-end (4 semaines)
- Créer des composants d'interface utilisateur réactifs
- Mettre en œuvre les fonctionnalités de carte interactive
- Développer les fonctionnalités de visualisation des données
- Construire les interfaces de paramètres utilisateur et de gestion des alertes
Intégration de l'apprentissage automatique (2 semaines)
- Développer et former les modèles de prédiction des inondations
- Créer une API pour les prédictions des modèles
- Intégrer les prédictions ML avec les services back-end
Développement de l'application mobile (3 semaines)
- Porter les fonctionnalités de l'application web vers React Native
- Mettre en œuvre les fonctionnalités spécifiques au mobile (par exemple, notifications push)
- Optimiser les performances pour les appareils mobiles
Tests et assurance qualité (2 semaines)
- Effectuer des tests unitaires et d'intégration
- Réaliser des tests d'acceptation utilisateur
- Corriger les bugs et optimiser les performances
Déploiement et lancement (1 semaine)
- Configurer l'environnement de production
- Déployer l'application sur les services cloud
- Effectuer les vérifications finales et la surveillance
Support et itération post-lancement (en continu)
- Surveiller les performances du système et les commentaires des utilisateurs
- Mettre en œuvre des améliorations de fonctionnalités et des corrections de bugs
- Mettre continuellement à jour les modèles de prédiction des inondations

Stratégie de Déploiement

Utiliser AWS comme principal fournisseur de cloud
Déployer les services back-end à l'aide d'AWS Elastic Beanstalk
Stocker les données dans Amazon RDS pour PostgreSQL avec PostGIS
Utiliser Amazon ElastiCache pour la mise en cache Redis
Déployer le front-end sur Amazon S3 avec CloudFront pour le CDN
Mettre en œuvre AWS Lambda pour le traitement sans serveur des mises à jour des prédictions d'inondation
Utiliser Amazon SES pour les notifications par e-mail
Configurer Amazon CloudWatch pour la surveillance et les alertes
Mettre en œuvre le déploiement bleu-vert pour des mises à jour sans temps d'arrêt
Utiliser AWS WAF pour une sécurité supplémentaire et la protection contre les attaques DDoS

Justification de la Conception

La pile technologique choisie (React, Node.js, PostgreSQL) offre une base robuste et évolutive pour construire un visualiseur de prédiction des inondations en temps réel. React propose une architecture basée sur des composants pour créer une interface utilisateur interactive et réactive, tandis que Node.js permet de gérer efficacement les flux de données en temps réel. PostgreSQL avec l'extension PostGIS est idéal pour la gestion des données géospatiales nécessaires aux prédictions d'inondation.

L'utilisation de Mapbox GL JS et D3.js permet de créer des visualisations sophistiquées et interactives capables de gérer en douceur de grands ensembles de données. L'application mobile construite avec React Native assure une expérience utilisateur cohérente sur les différentes plateformes tout en maximisant la réutilisation du code.

Le plan de mise en œuvre donne la priorité au développement des fonctionnalités de base avant de passer aux fonctionnalités avancées et à la création de l'application mobile. Cette approche permet des tests et des itérations précoces sur les composants les plus critiques. La stratégie de déploiement tire parti des services AWS pour garantir l'évolutivité, la fiabilité et la facilité de gestion d'une application gourmande en données comme un visualiseur de prédiction des inondations.