Este código implementa uma aplicação interativa usando Python e Streamlit para modelar a malha de transporte aéreo entre aeroportos dos Estados Unidos. A aplicação permite visualizar a rede de conexões entre os aeroportos com base em dados geográficos reais, além de calcular a rota mais curta entre dois pontos e estimar o tempo de voo do aeroporto de origem até o aeroporto de destindo.
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Calcular Rota Mais Curta:
Utiliza o algoritmo de menor caminho para encontrar a rota mais eficiente entre aeroportos. -
Visualização de Rotas Aéreas:
Mapa interativo que destaca a rota calculada em verde e mostra todas as conexões disponíveis em azul. -
Cálculos Baseados em Geodésia:
Distâncias entre aeroportos são calculadas utilizando a fórmula de Haversine, considerando a curvatura da Terra. -
Informações Detalhadas:
- Distância total da rota (em km).
- Tempo estimado de voo (em horas) com base em uma velocidade média de 850 km/h.
- Python: Linguagem principal do projeto.
- Streamlit: Framework para criar a interface interativa.
- Matplotlib: Geração de gráficos e visualizações.
- NetworkX: Modelagem e manipulação de grafos.
- Pillow: Manipulação de imagens.
- Geodésia (Haversine): Cálculo de distâncias baseadas em coordenadas.
| Código | Cidade | Coordenadas (Lat, Lon) |
|---|---|---|
| SEA | Seattle | (47.4502, -122.3088) |
| SFO | San Francisco | (37.6213, -122.3790) |
| LAS | Las Vegas | (36.0840, -115.1537) |
| DEN | Denver | (39.8561, -104.6737) |
| JFK | Nova York | (40.6413, -73.7781) |
| MCO | Orlando | (28.4312, -81.3081) |
| ORD | Chicago | (41.9742, -87.9073) |
- Mapa com Conexões:
- Nós (aeroportos): Representados por círculos vermelhos.
- Arestas (rotas): Linhas azuis para conexões gerais e verdes para a rota mais curta.
- Educação: Excelente exemplo para demonstrar a aplicação de grafos em problemas reais.
- Interatividade: Interface moderna e fácil de usar para simulações.
🚀 Experimente usar diferentes aeroportos para explorar rotas otimizadas!