В рамках управления территориальным развитием активно применяются методы обработки данных ДЗЗ для решения практических задач, таких как оценка природно-ресурсного потенциала, проведение архитектурных и проектных работ и т.д. Прежде чем приступить к решению задачи по обработке данных ДЗЗ исследователю необходимо выполнить три шага: выбрать метод, произвести его настройку и подготовить исходные данные. Исследователю-предметнику, как правило, сложно определиться с выбором подходящего метода и методики, так как для достижения наилучших результатов необходимо учесть особенности исходных данных, такие как: тип сенсора; разрешение снимка; сезон и время съемки; особенности исследуемой территории и другие. Поэтому в докладе предлагается технология интеграции методов обработки данных ДЗЗ на базе геопортала, которая позволит исследователям предметной области выбрать и применить наиболее подходящий метод для решения поставленной задачи. На текущий момент реализован прототип, который содержит методы обработки и подготовки данных ДЗЗ. Приведем некоторые методы подготовки: создание shape файлов из табличных данных; растеризация shape файлов; обучения нейронной сети и метода опорных векторов. Обработка включает инструменты для: вычисления NDVI, Elevation, Slope, Aspect; проведения сегментации методом CNN, SVM; получения DEM и снимков Landsat 7-8 на заданную территорию; поиска объектов по запросу на языке SOQL; растровой алгебры и т.д. Эти и другие методы реализованы в виде сервисов по стандарту WPS от OGC. Это дает ряд преимуществ, например, доступность с любых устройств, поддерживающих работу браузера, отсутствие необходимости производить установку и настройку программного обеспечения, включение новых методов и т.д. Геопортал осуществляет сбор, хранение и обмен данными пользователей. Это дает возможность объединить усилия при формировании обучающей выборки для методов классификации с учителем и создавать классификаторы, ориентированные на определенные территории. В рамках геопортала предлагаются рабочие апробированные методики. Предполагается, что с помощью данной технологии удастся упростить применение современных методов обработки данных ДЗЗ, объединить усилия различных исследователей в подготовке данных, в частности формировании обучающих выборок; тестированию методов; получить набор методик обработки данных ДЗЗ.