Status: 🚧 Versão Beta - Em desenvolvimento ativo
Dashboard interativo para análise de dados de autos de infração do Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (IBAMA), com recursos de Inteligência Artificial para consultas em linguagem natural.
Este aplicativo processa e analisa dados públicos de autos de infração do IBAMA, oferecendo uma interface moderna e intuitiva para exploração de dados ambientais brasileiros. Desenvolvido especificamente para jornalistas, pesquisadores, acadêmicos e cidadãos interessados em transparência ambiental.
- Democratizar o acesso aos dados ambientais brasileiros
- Facilitar análises jornalísticas de infrações ambientais
- Apoiar pesquisas acadêmicas com ferramentas modernas
- Promover transparência em fiscalizações ambientais
- Combinar análise tradicional com Inteligência Artificial
- Métricas em tempo real: Total de infrações, valores de multas, municípios afetados
- Visualizações geográficas: Mapas de calor das infrações por região
- Análises temporais: Filtros avançados por ano e mês
- Rankings especializados:
- Top 10 pessoas físicas infratoras (CPF mascarado)
- Top 10 empresas infratoras (CNPJ completo)
- Estados e municípios com mais infrações
- Distribuição por gravidade: Baixa, Média, e infrações sem avaliação
- Perguntas em linguagem natural: "Quais estados têm mais infrações de pesca?"
- Dois modelos disponíveis:
- 🦙 Llama 3.1 70B (Groq): Rápido, ideal para consultas simples
- 💎 Gemini 1.5 Pro (Google): Avançado, para análises complexas
- (aqui usamos versão menos atual por limitações econômicas, mas você pode alterar o modelo com sua API key)
- Análise inteligente: Combina dados locais com processamento de IA
- Transparência: Avisos claros sobre limitações da IA
- Modo Manual: Interface para consultas SQL diretas
- Modo IA: Geração automática de SQL a partir de linguagem natural
- Análise automática: Interpretação inteligente dos resultados
- Exemplos prontos: Consultas pré-definidas para início rápido
- Identificação de padrões: Empresas ou pessoas com histórico de infrações
- Análises regionais: Comparação entre estados e regiões
- Séries temporais: Evolução das infrações ao longo do tempo
- Cruzamento de dados: Correlação entre tipos de infração e localização
- Dados verificáveis: Todas as informações têm origem oficial (IBAMA)
- Visualizações prontas: Gráficos exportáveis para matérias
- Consultas específicas: Busca por casos particulares ou regiões
- Contexto histórico: Comparação com períodos anteriores
- "As 10 empresas que mais receberam multas ambientais em 2024"
- "Municípios amazônicos lideram ranking de infrações contra fauna"
- "Crescimento de 30% nas multas por biopirataria no último ano"
- "Perfil das infrações ambientais no seu estado"
- Análise quantitativa: Dados estruturados para estudos estatísticos
- Séries históricas: Dados desde 2024 para análises temporais
- Geolocalização: Coordenadas para estudos espaciais
- Categorização: Tipos de infração para estudos temáticos
- Direito Ambiental: Efetividade da fiscalização
- Geografia: Distribuição espacial de crimes ambientais
- Economia: Impacto econômico das multas ambientais
- Ciências Sociais: Perfil dos infratores ambientais
- Políticas Públicas: Avaliação de programas de fiscalização
- Fonte primária: Portal de Dados Abertos do IBAMA
- Atualização: Dados atualizados diariamente
- Qualidade: Validação automática e limpeza de dados
- Transparência: Código-fonte aberto para auditoria
- Alucinações: Modelos podem gerar informações incorretas
- Vieses: Podem refletir preconceitos dos dados de treinamento
- Contexto limitado: Não compreendem nuances políticas ou sociais
- Verificação obrigatória: SEMPRE confirme informações com fontes primárias
- Período: Dados disponíveis principalmente de 2024-2025
- Completude: Nem todas as infrações podem estar classificadas
- Processamento: Dados passam por limpeza automática que pode introduzir erros
- Interpretação: Correlação não implica causalidade
- CPF mascarado: Pessoas físicas têm dados protegidos (XXX..-XX)
- CNPJ completo: Empresas têm transparência total (dados públicos)
- Responsabilidade: Usuário responsável pelo uso ético das informações
- Streamlit: Framework web para aplicações de dados
- Plotly: Visualizações interativas
- Pandas: Manipulação e análise de dados
- Groq: API para Llama 3.1 70B (processamento rápido)
- Google Gemini: Modelo avançado para análises complexas
- OpenAI API: Interface compatível para LLMs
- NumPy: Computação numérica
- APScheduler: Agendamento de tarefas
- Requests: Download de dados
- Streamlit Community Cloud: Hospedagem gratuita
- GitHub: Controle de versão e CI/CD
- Python 3.8+: Linguagem base
- Acesse: ibamadashboard.streamlit.app
- Use os filtros na barra lateral para explorar os dados
- Navegue pelas 3 abas principais:
- 📊 Dashboard: Visualizações interativas
- 💬 Chatbot: Perguntas em linguagem natural
- 🔍 SQL: Consultas personalizadas
- Python 3.8 ou superior
- Git
- Chaves de API (opcional, para IA):
- Groq API Key (gratuita)
- Google AI API Key (gratuita)
# 1. Clone o repositório
git clone https://github.com/reichaves/ibama_dashboard.git
cd ibama_dashboard
# 2. Instale dependências
pip install -r requirements.txt
# 3. Configure variáveis de ambiente (opcional)
cp .env.example .env
# Edite .env com suas chaves de API
# 4. Execute o aplicativo
streamlit run app.py# Para funcionalidades de IA
GROQ_API_KEY=sua_chave_groq_aqui
GOOGLE_API_KEY=sua_chave_google_aqui
# Para banco de dados (se não configurado, usa dados locais)
SUPABASE_URL=sua_url_supabase
SUPABASE_KEY=sua_chave_supabase- Comece pelo Dashboard para ter visão geral
- Use o Chatbot para perguntas específicas: "Maiores infratores no Pará"
- Exporte visualizações clicando no ícone da câmera nos gráficos
- Sempre verifique dados importantes com fontes primárias
- Use o Explorador SQL para consultas complexas
- Aproveite os filtros avançados por período e região
- Documente suas consultas para reprodutibilidade
- Cite adequadamente a fonte dos dados (Portal IBAMA)
- Fork o repositório para customizações
- Consulte a documentação do código (comentários inline)
- Contribua com melhorias via Pull Requests
- Reporte bugs na seção Issues do GitHub
- Origem: Portal de Dados Abertos do IBAMA
- Formato: CSV compactado, atualizado periodicamente
- Licença: Dados públicos, domínio público brasileiro
- Período: Principalmente 2024-2025
- Granularidade: Por auto de infração individual
- Geolocalização: Coordenadas quando disponíveis
- Classificação: Tipo, gravidade, status da infração
- Limpeza automática: Remoção de duplicatas e dados inválidos
- Validação: Verificação de formatos (CPF/CNPJ, datas, valores)
- Enriquecimento: Adição de análises geográficas e temporais
- Reporte bugs ou problemas encontrados
- Sugira melhorias de funcionalidade
- Compartilhe casos de uso interessantes
- Fork o repositório
- Crie branch para sua feature:
git checkout -b feature/nova-funcionalidade - Commit suas mudanças:
git commit -m 'Adiciona nova funcionalidade' - Push para branch:
git push origin feature/nova-funcionalidade - Abra Pull Request explicando as mudanças
- Mantenha o código limpo e documentado
- Adicione testes quando possível
- Siga as convenções de estilo Python (PEP 8)
- Atualize documentação quando necessário
- ✅ Dashboard básico funcionando
- ✅ Chatbot com IA integrado
- ✅ Explorador SQL operacional
- ✅ Filtros avançados implementados
- Presunção de inocência: Multas não significam culpa confirmada
- Contexto necessário: Dados isolados podem ser enganosos
- Verificação: Sempre confirme informações importantes
- Privacidade: Respeite dados pessoais mascarados
- Código aberto: Algoritmos auditáveis publicamente
- Metodologia clara: Processamento de dados documentado
- Limitações explícitas: Avisos sobre restrições e vieses
- Nome: Reinaldo Chaves
- GitHub: @reichaves
- Projeto: github.com/reichaves/ibama_dashboard
- Issues: Use o GitHub Issues para bugs e sugestões
- Documentação: README e comentários no código
- Comunidade: Streamlit Community para dúvidas técnicas
Chaves, R. (2025). IBAMA Dashboard - Análise de Infrações Ambientais.
Disponível em: https://github.com/reichaves/ibama_dashboard
Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para detalhes completos.
🔍 Transparência: Todo o código é aberto e auditável. Contribuições e melhorias são bem-vindas da comunidade.
Última atualização: Julho 2025 | Versão: Beta 0.9