Wir wählen das Gebiet
Wir definieren das Gebiet, den Zeitraum und die Frage: Vegetation, Wasser, Gelände oder städtischer Kontext.
Inteligență geospațială Implementare specializată
FlowMind organisiert Karten, öffentliche Quellen und Copernicus-Produkte in einem Analysebereich. Wir gehen von einem Hintergrundbild zu Ebenen mit Quelle, Datum, Sensor und Interpretationsgrenzen über.
FlowMind
Wir definieren das Gebiet, den Zeitraum und die Frage: Vegetation, Wasser, Gelände oder städtischer Kontext.
Wir verwenden optische, Radar-, thermische und atmosphärische Produkte, die zur Frage passen.
Wir zeigen die Schichten auf der Karte an und bewahren den für eine informierte Entscheidung nötigen Kontext.
Sentinel-2 und Indizes wie NDVI und NDWI zur Erkundung von Veränderungen.
Sentinel-1 ergänzt die optischen Informationen, auch wenn eine Wolkendecke vorhanden ist.
Thermische Daten von Sentinel-3 und atmosphärische Daten von Sentinel-5P, in den für diese Produkte spezifischen Auflösungen.
Die Daten sind kein fortlaufender Videostream. Die Interpretation hängt von Auflösung, Jahreszeit, Wolken und dem Zeitpunkt der Beobachtung ab. InSAR-Analysen von Verschiebungen erfordern einen separaten, in Entwicklung befindlichen Flow.
FlowMind im Detail
FlowMind ist eine Aggregationsschicht für ein Gebiet: Sie sammelt in einer einzigen operativen Karte alles, was sich aus öffentlichen Quellen über eine Stadt lesen lässt — Copernicus-Satellitenbilder, OpenStreetMap-Geometrie, öffentliche Verkehrskameras, Ereignisse, Wetter — und zeigt neben jeder Schicht, woher sie stammt und wann sie zuletzt gelesen wurde.
Die Regel, auf der es aufgebaut ist, heißt im Code ZERO FALSE DATA: Wenn eine Quelle nicht antwortet, schreibt die Plattform OFFLINE und den Grund, und füllt die Lücke nicht mit einem plausiblen Wert. Es gibt einen automatischen Wächter, `noFakeLive`, der sich weigert, eine Schicht ohne den Nachweis eines erfolgreichen Lesens als LIVE zu markieren. Bei der heutigen Überprüfung meldet er null Verstöße.
Wir haben keine Satelliten. Wir arbeiten über das Copernicus Data Space Ecosystem, mit OAuth2-client_credentials-Anmeldedaten auf identity.dataspace.copernicus.eu, und fordern verarbeitete Produkte über die API von Sentinel Hub an. Was das praktisch bedeutet: Auflösung, Wiederholfrequenz und Wolken sind Eigenschaften der Mission, nicht von uns, und sie sind im Text sichtbar.
Sentinel-2 MSI mit 10 m in drei Varianten (True Color aus B04/B03/B02, NDVI aus B08/B04, NDWI aus B03/B08), Sentinel-1 C-SAR VV/VH-Verhältnis mit 10 m, Sentinel-3 SLSTR thermisches Band S8 bei ~1 km und Sentinel-5P TROPOMI NO₂ bei ~3,5 × 5,5 km. Die bei Sentinel Hub angeforderten Collections sind `sentinel-2-l2a`, `sentinel-1-grd`, `sentinel-3-slstr` und `sentinel-5p-l2`.
Die Sentinel-2-Anfragen filtern Szenen mit über 40% Wolkenbedeckung, und im evalscript werden die durch das SCL-Band als Wolke, Wolkenschatten, Cirrus oder Schnee markierten Pixel (Klassen 3, 8, 9, 10, 11) transparent zurückgegeben. Ein leerer Pixel bedeutet „wir haben hier nichts beobachtet“, nicht „hier ist nichts“.
Sentinel-1 dringt durch Wolken und arbeitet nachts, mit 10 m und einer Wiederholrate von etwa 6–12 Tagen. Es ist Screening aus einer einzelnen Szene, keine Interferometrie: das VV/VH-Verhältnis zeigt Unterschiede in Oberfläche und Feuchtigkeit, keine millimetergenauen Verschiebungen.
538 kartierte Punkte der Straßeninfrastruktur aus OpenStreetMap (245 Ampeln, 174 Fußgängerampeln, 61 Radargeräte, 58 Kameras) und ein Prober, der tatsächlich jeden Kamerastream testet und den Grund schreibt, wenn einer ausfällt.
Die 3D-Karte legt das staatliche Orthofoto von geodata.gov.md (WMS, Agentur für Geodäsie, Kartografie und Kataster) über ein Geländemodell aus den terrarium AWS Open Data-Kacheln, gerendert mit MapLibre GL. Keine API-Schlüssel, keine Anzeigekosten.
Die Flugbahnen der Satelliten werden aus CelesTrak-TLE-Elementen mit `satellite.js` im Prozess fortgeschrieben, wobei das Alter der Orbitdaten als fresh / stale / expired markiert ist. Es ist eine Himmelskarte, kein Bildprodukt.
Daten und Funktionsweise
Von der Erkundung zur Implementierung
Was ist das Gebiet, was will das Team verfolgen (Vegetation, Wasser, Boden, Luft, Infrastruktur) und auf welcher Ebene wird die Entscheidung getroffen. Die für einen Landkreis passende Auflösung beschreibt kein Grundstück.
Wir prüfen, welche Kameras, Geoportale, Verkehrsströme und öffentlichen Register es tatsächlich gibt und antworten. Jede Quelle kommt mit ihrer Lizenz, Zuordnung und ihrem Status in die Plattform; die, die nicht antworten, bleiben als OFFLINE mit dem Grund sichtbar, sie verschwinden nicht aus der Liste.
Es wird ein OAuth2-Client im Sentinel Hub Dashboard von CDSE erstellt, und `CDSE_CLIENT_ID`, `CDSE_CLIENT_SECRET` und `CDSE_INSTANCE_ID` werden in die Anwendungsumgebung gesetzt. Das Kontingent von 30.000 PU/Monat bleibt beim Kunden, was bedeutet, dass er es sieht und kontrolliert.
Die Installation erfolgt auf einem Server des Kunden (Next.js unter systemd, nginx davor). Die Abnahmeprüfung ist `/api/worldview/source-health`: Wenn `noFakeLive` irgendeinen Verstoß meldet, ist die Installation nicht fertig.
Die aktuelle Referenzinstallation läuft über HTTP ohne TLS und ohne Leseberechtigungs-Authentifizierung. Für einen öffentlich exponierten Deploy sind TLS und Authentifizierung separate Arbeiten, ausdrücklich geplant — sie werden nicht als enthalten vorausgesetzt.
Sentinel-1, Sentinel-2, Sentinel-3 und Sentinel-5P, über das Copernicus Data Space Ecosystem. Im Code heißen die Kollektionen exakt `sentinel-1-grd`, `sentinel-2-l2a`, `sentinel-3-slstr` und `sentinel-5p-l2`. Wir haben keine eigenen Satelliten und kaufen keine kommerziellen Bilder mit hoher Auflösung — wenn Sie 30 cm brauchen, ist das ein anderes Gespräch und ein anderer Anbieter.
Nein, und niemand kann Ihnen das mit Sentinel geben. Sentinel-2 überfliegt denselben Ort etwa alle 5 Tage, Sentinel-1 alle 6–12 Tage, und das Produkt braucht Verarbeitungszeit. Deshalb ist das Standardfenster der Ebenen die letzten 7 Tage, bis gestern abgeschlossen. Sie erhalten die beste im gewünschten Intervall verfügbare Szene, mit ihrem deklarierten Datum.
Die Optik geht verloren. Wir filtern Szenen mit über 40% Wolken und maskieren die Pixel, die das SCL-Band als Wolke, Schatten, Cirrus oder Schnee markiert — sie erscheinen transparent, nicht erfunden. Wenn die Optik nicht kann, bleibt Sentinel-1: Das Radar dringt durch Wolken und arbeitet nachts, mit dem Preis, dass seine Auswertung anders ist — es sieht Rauigkeit und Feuchtigkeit, nicht Farbe.
Nein. Dafür braucht es InSAR: Szenenpaare, präzise Orbits, DEM und Phasendeutigkeit. Im Code ist dieses Produkt mit dem Status `requires_pair_processing` aufgeführt — also als nicht implementiert deklariert, nicht versteckt. Was wir stattdessen machen: Screening. Es gibt ein Triage-Modul für Erdrutsche, das sich selbst als `flowmind-landslide-screening-v0` bezeichnet, heuristisch, mit dem Hinweis in der API-Antwort, dass es sich nicht um eine bestätigte Erkennung handelt.
Wenige, und es ist besser, wenn Sie das von uns hören. Eine eigene OSINT-Analyse aus Juli 2026 ergab eine Obergrenze von etwa 34 öffentlichen Live-Verkehrskameras im ganzen Land — 12 ANDSA plus 22 an der Grenze. Bei der heutigen Prüfung antworteten von 116 sondierten Streams 13, alles erneuerte JPEG-Bilder, null Video-Streams. Der Rest ist mit folgenden Gründen als nicht verfügbar ausgewiesen: abgelaufenes Abonnement, rotierter Token, verschwundener Ordner, nicht erreichbarer Port. Wenn Ihnen jemand 150 Kameras in Moldau verspricht, lassen Sie sich die Liste zeigen.
Nein, und in der aktuellen Form kann es das auch nicht. Die 245 Ampeln sind in den Daten als Punkte aus OpenStreetMap abgebildet — die Plattform zeigt sie auf der Karte, steuert sie aber nicht. Eine aktive Steuerung würde die Integration mit den physischen Controllern und Sicherheitsverantwortung erfordern, was ein separates Projekt mit anderen Partnern ist.
Nein. Es gibt kein trainiertes Modell im Repository und auch keinen Aufruf von Machine-Learning-Code durch die Anwendung; die Verzeichnisse `ml/gnn` und `ml/forecasting` sind leer. Die RL- und GNN-Architektur in ARCHITECTURE.md ist das Ziel und wird in genau dieser Datei auch so markiert.
Das Standardkonto von Copernicus umfasst 30.000 Verarbeitungseinheiten und 30.000 Anfragen pro Monat, kostenlos. Jede angeforderte Tile verbraucht davon etwas. Die Plattform senkt den Verbrauch durch Cache (30 Minuten im Speicher, 24 Stunden in der Antwort) und durch Begrenzungen bei Größe und Intervall der Anfrage, hat aber keinen Quotenzähler — wenn die Installation viel öffentlichen Traffic hat, sind Zählung und ein kostenpflichtiger Plan Dinge, die vorher zu entscheiden sind, nicht danach.
Beispiel zur Veranschaulichung
Ein Nutzungsszenario, ohne Kundendaten oder zugeordnete kommerzielle Ergebnisse.
Eine Gemeinde erhält eine Meldung, dass in einem schwer zugänglichen Gebiet Wald abgeholzt wurde, und möchte wissen, ob sich der Einsatz eines Teams lohnt.
Gefordert wird die Sentinel-2-NDVI-Schicht für das Gebietsgitter, für ein Zeitfenster vor der Meldung und ein aktuelles — jeweils maximal 31 Tage, mit einem 40-%-Bewölkungsfilter. Pixel, die durch die SCL-Band als Wolke oder Schatten markiert sind, bleiben transparent. Wenn beide Zeitfenster bewölkt sind, wird auf Sentinel-1 VV/VH umgeschaltet, das durch Wolken hindurchgeht. Die Überlagerung mit der OSM-Geometrie zeigt, ob das Gebiet mit dem niedrigen Wert tatsächlich Wald ist und auf welcher Parzelle es liegt.
Ein datiertes Bildpaar mit 10 m, mit der Kontur des Gebiets, in dem der Vegetationsindex zwischen den beiden Zeitfenstern gesunken ist, und mit der ungefähren Fläche dieses Gebiets. Ein Pixel von 10 m bedeutet, dass ein Einschnitt von unter etwa 0,1 ha nicht von Rauschen zu unterscheiden ist — sichtbar ist eine Parzelle, nicht ein Baum.
Ce este necesar:Un cont Copernicus Data Space cu client OAuth2 (gratuit) și o fereastră de timp în care există măcar o scenă cu nori sub prag. Rezultatul e un motiv de verificare în teren, nu o constatare legală.
Möglichkeiten der Zusammenarbeit
Analyse von Satellitenbildern und -indikatoren für Planung, Umwelt oder Landwirtschaft, mit Angabe von Auflösung, Datum und Grenzen jeder Quelle.
Wir definieren einen Pilot rund um einen realen Prozess: Nutzer, Daten, Integrationen, Kosten und Abnahmekriterien. Die Erweiterung erfolgt nach der Bewertung des Ergebnisses.
Wir legen die Anforderungen an Zugänglichkeit, Hosting, Datenschutz und Interoperabilität fest. Jede Verbindung mit AGE- oder STISC-Diensten erfordert die Validierung der Berechtigung, des Zugriffs und der Genehmigungen.
Dies sind Anpassungsszenarien, keine Aussagen über bestehende Verträge oder Partnerschaften. Die vorgeschlagenen Funktionen werden im Arbeitsbereich des Projekts bestätigt.
Discută un pilotSehen Sie, wie wir Copernicus-Beobachtungen nutzen und wie wir die Umlaufbahnen der Satelliten erkunden.
Cronberry bringt autorisierte Quellen, Gespräche und Beziehungen in einem Raum für Forschung und Koordination zusammen.
Dezvoltare & demonstrațiiWir entwickeln 3D-Darstellungen der Stadt, die Relief, Karten und Daten über den gebauten Raum kombinieren.
Prototip & cercetaresesizari.md organisiert Meldungen zum öffentlichen Raum: Ort, Kategorie, Beschreibung und relevante Materialien.
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