XXIV.B.212
Архитектурная модернизация региональной ГИС мониторинга сельскохозяйственных земель юга Дальнего Востока
Илларионова Л.В. (1), Степанов А.С. (2), Кайков Д.А. (3), Заварыкина Т.Д. (3), Елисеев В.А. (4)
(1) ВЦ ДВО РАН, Хабаровск, Хабаровский край, Россия, Россия
(2) Дальневосточный научно-исследовательский институт сельского хозяйства, Хабаровск, п.Восточный-1, Россия
(3) НИТУ МИСИС, Москва, РФ
(4) Национальный исследовательский университет, Высшая школа экономики, Москва, РФ
В работе представлены результаты модернизации региональной геоинформационной системы мониторинга сельскохозяйственных земель юга Дальнего Востока. Система предназначена для хранения, визуализации и анализа данных дистанционного зондирования Земли в задачах мониторинга сельскохозяйственных угодий и точного земледелия. Она включает базу временных рядов вегетационных индексов, рассчитанных по данным Sentinel-2, Landsat 8/9 и «Метеор-М», пространственные и атрибутивные данные о полях, а также веб-интерфейс для просмотра, редактирования и экспорта данных. Основной объём данных относится к Хабаровскому краю. Для сезона 2025 г. в базе представлены сведения о 6 106 полях. Площадь уникальных контуров полей за период наблюдений составляет 134,2 тыс. га. За 2021–2025 гг. сформировано 10,8 млн пиксельных временных рядов NDVI с пространственным разрешением 10–60 м. В систему также включены данные по Амурской области и Приморскому краю. Всего база содержит около 17 тыс. записей о полях по сезонам и 19,4 млн пиксельных временных рядов.
Увеличение объёма данных обусловило необходимость модернизации системы хранения. Организация данных в отдельных схемах PostgreSQL по годам была заменена декларативным секционированием таблиц по годам наблюдений. Данные отдельных сезонов физически размещаются в соответствующих секциях, а доступ к ним осуществляется через единую логическую таблицу. Это унифицировало выполнение запросов за весь период наблюдений и упростило добавление данных новых сезонов.
Модернизирован механизм визуализации границ полей. Ранее геометрические данные всех полей выбранного сезона передавались клиентскому приложению в формате WKB и обрабатывались браузером в полном объёме. Для сезона 2025 г. этот набор включает 6 106 полигонов, содержащих около 268 тыс. вершин. С увеличением числа объектов возрастали время построения картографического слоя и требования к ресурсам клиентского устройства. В модернизированной версии границы полей передаются в формате векторных тайлов MVT, формируемых и кэшируемых GeoServer. Геометрия объектов упрощается в зависимости от уровня масштаба, а клиентское приложение получает данные только для отображаемой области. Для одного вида карты загружается 21–33 тайла общим объёмом 0,4–0,9 МБ. Тайловое представление уменьшает объём данных, одновременно передаваемых и обрабатываемых клиентским приложением. Спутниковые изображения также предоставляются средствами GeoServer в тайловом виде. GeoServer поддерживает формирование MVT как эффективного бинарного формата векторных тайлов.
Обработка поступающих спутниковых данных организована асинхронно с использованием очереди задач Celery. После регистрации нового снимка автоматически запускается вычисление растрового слоя NDVI. Для контроля состояния серверных компонентов развёрнут стек Prometheus, Grafana и Loki, обеспечивающий сбор и визуализацию метрик, а также централизованное накопление журналов. Celery предоставляет механизмы контроля состояния задач и рабочих процессов; интеграция с Prometheus может выполняться посредством Flower.
Эксплуатация ГИС выявила потребность в средствах формирования аналитических представлений по запросам пользователей. Для решения этой задачи разрабатывается и тестируется программный агент на основе большой языковой модели. Предполагается, что агент будет принимать запросы на естественном языке и обращаться к базе данных посредством специализированных программных инструментов, работающих в режиме чтения. В настоящее время разрабатываются средства построения графиков временных рядов вегетационных индексов для полей, сельскохозяйственных культур и территорий, а также диаграмм распределения посевных площадей. Программный агент пока не включён в пользовательскую версию системы.
В качестве последующих направлений разработки рассматриваются взаимодействие программного агента с картографическим интерфейсом, включающее отображение полей, найденных по текстовому запросу, и передачу агенту объектов, выбранных пользователем; выявление полей с отклонением динамики NDVI от многолетнего типового профиля соответствующей сельскохозяйственной культуры; сопоставление сведений о заявленной культуре с временным профилем NDVI и результатами попиксельной классификации спутниковых данных; автоматизированное формирование сезонных отчётов по отдельным полям и сельскохозяйственным предприятиям. Необходимость разработки этих функций определяется неполнотой атрибутивных данных. Для сезона 2025 г. временные ряды NDVI сформированы для 93% полей Хабаровского края, тогда как сведения о выращиваемой культуре имеются для 39% полей. Анализ временных рядов и результатов классификации может применяться для восстановления отсутствующих атрибутов, проверки сведений о культурах и предварительного отбора полей для экспертной оценки.
Проведённая модернизация обеспечила единообразную организацию многолетних данных, тайловое предоставление пространственной информации, асинхронную обработку спутниковых снимков и мониторинг серверных компонентов. Разрабатываемый программный агент рассматривается как дополнительный интерфейс аналитического доступа к данным; оценка его применимости потребует тестирования на реальных пользовательских запросах и количественной верификации результатов.
Ключевые слова: Дистанционное зондирование Земли, геоинформационная система, мониторинг сельскохозяйственных земель, временные ряды NDVI, большие языковые модели
Литература:
- Федосеев, Д. В. Разработка информационной системы для хранения и обработки результатов мониторинга сельскохозяйственных угодий юга Дальнего Востока / Д. В. Федосеев, А. С. Степанов, Л. В. Илларионова [и др.] // Системы и средства информатики. – 2024. – Т. 34, № 1. – С. 44–56. – DOI 10.14357/08696527240104. – Текст : непосредственный.
- Илларионова, Л. В. Автоматизированная система мониторинга сельскохозяйственных земель юга Дальнего Востока / Л. В. Илларионова, А. С. Степанов, Д. А. Кайков, Т. Д. Заварыкина // Материалы 23-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, 10–14 ноября 2025 г. – Москва : ИКИ РАН, 2025. – С. 375. – DOI 10.21046/23DZZconf-2025a. – URL: http://conf.rse.geosmis.ru/files/books/2025/10826.htm (дата обращения: 03.10.2026). – Текст : электронный.
- Степанов, А. С. Аппроксимация временных рядов индексов вегетации (NDVI и EVI) для мониторинга сельхозкультур (посевов) Хабаровского края / А. С. Степанов, Е. А. Фомина, Л. В. Илларионова, К. Н. Дубровин, Д. В. Федосеев // Информатика и автоматизация. – 2023. – Т. 22, № 6. – С. 1473–1498. – DOI 10.15622/ia.22.6.8. – Текст : непосредственный.geoserver
- Multi-Sensor NDVI Time Series for Crop and Fallow Land Classification in Khabarovsk Krai, Russia / L. Illarionova, K. Dubrovin, E. Fomina [et al.] // Sensors. – 2025. – Vol. 25, no. 18. – Art. 5746. – DOI 10.3390/s25185746. – Текст : электронный.
- GeoServer. Vector Tiles : documentation. – URL: https://docs.geoserver.org/main/en/user/extensions/vectortiles/ (дата обращения: 03.10.2026). – Текст : электронный.
- ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models / S. Yao, J. Zhao, D. Yu [et al.] // The Eleventh International Conference on Learning Representations, ICLR 2023. – 2023. – URL: https://openreview.net/forum?id=WE_vluYUL-X (дата обращения: 03.10.2026). – Текст : электронный.
Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга