Геопросторовий інтелект Спеціалізоване впровадження

Дані про місце, побачені разом.

FlowMind організовує мапи, публічні джерела та продукти Copernicus в одному просторі для аналізу. Ми переходимо від фону до шарів із джерелом, датою, сенсором і межами інтерпретації.

Discută o demonstrație Як це працює Переглянути приклад

Cum funcționează FlowMind

FlowMind

Від інформації до виконаної роботи.

Обираємо зону

Визначаємо територію, період і питання: рослинність, вода, ґрунт або міський контекст.

Обробляємо дані

Ми використовуємо оптичні, радарні, теплові та атмосферні продукти, що відповідають запиту.

Порівнюємо й інтерпретуємо

Ми відображаємо шари на мапі й зберігаємо контекст, потрібний для поінформованого рішення.

Де стає корисним.

Рослинність і вода

Sentinel-2 та індекси, такі як NDVI і NDWI, для дослідження змін.

Радарні спостереження

Sentinel-1 доповнює оптичну інформацію, зокрема коли є хмарність.

Регіональний контекст

Теплові дані Sentinel-3 та атмосферні дані Sentinel-5P, у характерних для цих продуктів роздільних здатностях.

Дані не є безперервним відеопотоком. Інтерпретація залежить від роздільної здатності, сезону, хмар і моменту спостереження. InSAR-аналізи зміщення потребують окремого потоку, який перебуває в розробці.

FlowMind детально

Що ви можете робити з цим проєктом.

FlowMind — це шар агрегації для території: він збирає в одній операційній мапі все, що можна прочитати про місто з публічних джерел — супутникові знімки Copernicus, геометрію OpenStreetMap, публічні дорожні камери, інциденти, погоду — і показує поруч із кожним шаром, звідки він і коли його востаннє було прочитано.

Правило, на якому він побудований, називається в коді ZERO FALSE DATA: коли джерело не відповідає, платформа пише OFFLINE і причину, а не заповнює прогалину правдоподібним значенням. Є автоматичний охоронець, `noFakeLive`, який відмовляється позначати LIVE шар без доказу успішного читання. Під час сьогоднішньої перевірки він повідомляє про нуль порушень.

Ми не маємо супутників. Ми працюємо через Copernicus Data Space Ecosystem, з OAuth2 client_credentials-обліковими даними на identity.dataspace.copernicus.eu, і запитуємо оброблені продукти через API Sentinel Hub. Що це означає на практиці: роздільна здатність, частота повторного огляду та хмари належать місії, а не нам, і це видно в тексті.

Шість шарів Copernicus, кожен зі своїм сенсором

Sentinel-2 MSI на 10 м у трьох варіантах (true color з B04/B03/B02, NDVI з B08/B04, NDWI з B03/B08), Sentinel-1 C-SAR відношення VV/VH на 10 м, Sentinel-3 SLSTR тепловий канал S8 приблизно на ~1 км і Sentinel-5P TROPOMI NO₂ приблизно на ~3,5 × 5,5 km. Колекції, запитані в Sentinel Hub, — `sentinel-2-l2a`, `sentinel-1-grd`, `sentinel-3-slstr` і `sentinel-5p-l2`.

Маска хмар, а не видалення хмар

Запити Sentinel-2 відфільтровують сцени з понад 40% хмарного покриву, а в evalscript пікселі, позначені смугою SCL як хмара, тінь хмари, cirrus або сніг (класи 3, 8, 9, 10, 11), повертаються прозорими. Порожній піксель означає «тут не спостерігали», а не «тут нічого немає».

Радар, коли оптика не може

Sentinel-1 проходить крізь хмари й працює вночі, з роздільною здатністю 10 м, із повторним відвідуванням приблизно 6–12 днів. Це скринінг однієї сцени, не інтерферометрія: співвідношення VV/VH показує відмінності поверхні та вологості, а не міліметрові зміщення.

Інвентар інфраструктури та зондування камер

538 точок дорожньої інфраструктури, нанесених з OpenStreetMap (245 світлофорів, 174 пішохідні світлофори, 61 радар, 58 камер), і проер, який фактично тестує кожен потік камери та записує причину, коли один із них падає.

3D-сцена без платних ключів

3D-карта накладає урядову ортофотокарту з geodata.gov.md (WMS, Агентство геодезії, картографії та кадастру) на модель рельєфу з плит terrarium AWS Open Data, візуалізовану з MapLibre GL. Нуль API-ключів, нуль витрат на відображення.

Орбітальні позиції, обчислені локально

Траєкторії супутників поширюються з TLE-елементів CelesTrak за допомогою `satellite.js` у процесі, з віком орбітальних даних, позначеним як fresh / stale / expired. Це карта неба, а не продукт зображення.

Дані та робота

Що входить у систему. Що потрібно перевірити.

Що ми вимагаємо від постачальника і що робимо ми: Від Copernicus ми вимагаємо вже оброблений растр для зони та інтервалу: ми надсилаємо evalscript на `https://sh.dataspace.copernicus.eu/api/v1/process` і отримуємо зображення. Індекси NDVI, NDWI та співвідношення VV/VH обчислюються в цьому evalscript, на сервері постачальника. Локально лишаються: кеш, охоронці валідації, інвентар джерел і інтерпретація.
Реальна квота обробки: Стандартний акаунт Copernicus Data Space має 30.000 одиниць обробки та 30.000 запитів на місяць. У застосунку немає лічильника цієї квоти — це найважливіше обмеження, яке треба знати перед установкою з великим трафіком. Натомість є: кеш tile на 30 хвилин із 200 записами, `Cache-Control` на 24 години у відповіді та власний лімітатор 1.200 запитів/хвилину на tile, 120/хвилину на JSON API та 30/хвилину на записи.
Обмеження, які ми накладаємо на запити: Запит tile приймає від 64 до 2048 px на сторону, рамку максимум 5° по кожній осі та інтервал не більше 31 дня; понад 15 секунд запит до Copernicus відкидається. Типове вікно шарів — останні 7 днів, що завершилися вчора — не поточний день, бо продукти не готові миттєво.
Повторне відвідування та що воно означає: Реєстр продуктів у коді декларує: Sentinel-2 ~5 днів на сузір’я (корисний продукт приблизно кожні 2 дні, коли є сцена без хмар), Sentinel-1 ~6–12 днів, Sentinel-3 термічний щоденний до багатоденного, Sentinel-5P NO₂ щоденний. Хмарна зима може лишити тижні без придатної оптичної сцени; там вступає радар.
Що не є супутниковим продуктом: Фон карти є лише візуальною орієнтацією, а відстеження орбіт — не продукт образу: обидва це прямо позначено як `basemapIsSatelliteProduct: false` і `orbitTrackingIsMapProduct: false` у відповіді API продуктів.
Persistență: Операційні дані (інциденти, звіти, статус камер) зберігаються у JSON-файлах на диску, а не в базі даних. Це свідомий вибір для поточного масштабу, із щоденним резервним копіюванням через cron; для клієнта з вимогами до ретенції це змінюється перед встановленням.

Від дослідження до впровадження

Як ми готуємо проєкт із FlowMind.

1. Визначаємо запитання та зону

Яка територія, що команда хоче відстежувати (рослинність, вода, ґрунт, повітря, інфраструктура) і на якому масштабі ухвалюється рішення. Роздільна здатність, придатна для району, не описує ділянку.

2. Інвентаризуємо реальні джерела місця

Перевіряємо, які камери, геопортали, транспортні потоки та публічні реєстри реально існують і відповідають. Кожне джерело входить у платформу з ліцензією, атрибуцією та своїм станом; ті, що не відповідають, залишаються видимими як OFFLINE з причиною, а не зникають зі списку.

3. Підключаємо Copernicus на обліковий запис клієнта

Створюється OAuth2-клієнт у Sentinel Hub Dashboard з CDSE, а `CDSE_CLIENT_ID`, `CDSE_CLIENT_SECRET` і `CDSE_INSTANCE_ID` додаються в середовище застосунку. Квота 30.000 PU/місяць залишається клієнту, тобто він її бачить і контролює.

4. Встановлюємо і перевіряємо з увімкненими guardians

Встановлення виконується на сервері клієнта (Next.js через systemd, nginx попереду). Перевірка приймання — `/api/worldview/source-health`: якщо `noFakeLive` повідомляє про будь-яке порушення, встановлення не завершено.

5. Що потрібно закрити перед публічним доступом

Поточне еталонне встановлення працює на HTTP без TLS і без читального автентифікування. Для публічно доступного deploy TLS і автентифікація є окремими роботами, запланованими явно — не слід вважати, що вони включені.

Питання, які варто уточнити.

Які саме супутники ви використовуєте?

Sentinel-1, Sentinel-2, Sentinel-3 і Sentinel-5P, через Copernicus Data Space Ecosystem. У коді колекції називаються точно `sentinel-1-grd`, `sentinel-2-l2a`, `sentinel-3-slstr` і `sentinel-5p-l2`. У нас немає власних супутників і ми не купуємо комерційні зображення високої роздільної здатності — якщо вам потрібні 30 см, це вже інша розмова й інший постачальник.

Чи отримую я live-зображення із супутника?

Ні, і ніхто не може дати вам це з Sentinel. Sentinel-2 проходить над тим самим місцем приблизно кожні 5 днів, Sentinel-1 — кожні 6–12 днів, а продукт потребує часу на обробку. Тому стандартне вікно шарів — останні 7 днів, завершені вчора. Ви отримуєте найкращу доступну сцену в запитаний інтервал, із заявленою датою.

Що відбувається, коли хмарно?

Оптика втрачається. Ми фільтруємо сцени з понад 40% хмар і маскуємо пікселі, які смуга SCL позначає як хмару, тінь, cirrus або сніг — вони виглядають прозорими, не вигаданими. Коли оптика не може, залишається Sentinel-1: радар проходить крізь хмари і працює вночі, ціною того, що його читання інше — він бачить шорсткість і вологість, а не колір.

Ви вимірюєте зміщення схилів або будівель?

Ні. Це вимагає InSAR: пари сцен, точні орбіти, DEM і розв’язання неоднозначності фази. У коді цей продукт вказаний зі статусом `requires_pair_processing` — тобто заявлений як неімплементований, а не прихований. Що ми робимо натомість: screening. Є модуль тріажу для зсувів, який сам подається як `flowmind-landslide-screening-v0`, евристичний, із попередженням, написаним у відповіді API, що це не підтверджене виявлення.

Скільки дорожніх камер ви можете привести до Молдови?

Мало, і краще почути це від нас. Власне OSINT-опитування з липня 2026 року знайшло верхню межу приблизно 34 публічних live-дорожніх камер у всій країні — 12 ANDSA плюс 22 на кордоні. На перевірці сьогодні з 116 опитаних потоків відповідали 13, усі — JPEG-зображення, що оновлюються, нуль відеопотоків. Решта заявлені з причиною: термін підписки сплив, token змінено, папка зникла, порт недоступний. Якщо хтось обіцяє вам 150 камер у Молдові, попросіть у нього список.

Керуєте світлофорами?

Ні, і в поточній формі не може. 245 світлофорів нанесені як точки в даних, з OpenStreetMap — платформа бачить їх на мапі, але не керує ними. Активне керування означало б інтеграцію з фізичними контролерами та відповідальність за безпеку, а це окремий проєкт, з іншими партнерами.

Чи є моделі машинного навчання в продакшені?

Ні. Немає жодної навченої моделі в репозиторії і жоден код машинного навчання не викликається застосунком; каталоги `ml/gnn` і `ml/forecasting` порожні. Архітектура з RL і GNN з ARCHITECTURE.md — це ціль, позначена саме так у цьому ж файлі.

Скільки мені коштує супутниковий трафік?

Стандартний обліковий запис Copernicus містить 30.000 одиниць обробки та 30.000 запитів на місяць, безкоштовно. Кожна запитана tile споживає їх. Платформа зменшує споживання через cache (30 хвилин у пам’яті, 24 години у відповіді) і через обмеження на розмір та інтервал запиту, але не має лічильника кво́ти — якщо інсталяція має великий публічний трафік, облік і платний план — це речі, які треба вирішити заздалегідь, а не після.

Ілюстративний приклад

Перевірка підозри на вирубку на 40 гектарах

Сценарій використання, без даних клієнта чи приписаних комерційних результатів.

Початкова ситуація

Сільська рада отримує звернення, що в лісу в важкодоступній зоні вирубали дерева, і хоче знати, чи варто виїздити команді.

Як працює

Запитується шар Sentinel-2 NDVI по рамці зони, для вікна до звернення і одного недавнього — максимум 31 день кожне, з фільтром 40% хмар. Пікселі, позначені смугою SCL як хмара або тінь, залишаються прозорими. Якщо обидва вікна хмарні, перемикається на Sentinel-1 VV/VH, який проходить крізь хмари. Перекриття з геометрією OSM показує, чи зона з низьким значенням справді є лісом і на яку ділянку вона падає.

Rezultatul

Пара датованих зображень, у 10 м, з контуром зони, де індекс рослинності знизився між двома вікнами, і з приблизною площею цієї зони. Піксель 10 м означає, що вирубка менш ніж приблизно 0,1 га не відрізняється від шуму — видно ділянку, а не дерево.

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.

Можливості співпраці

FlowMind, у контексті вашої організації.

Спостереження за територією

Аналіз зображень і супутникових індикаторів для планування, довкілля або сільського господарства, із зазначенням роздільної здатності, дати та меж кожного джерела.

Приватні компанії

Ми визначаємо пілот навколо реального процесу: користувачі, дані, інтеграції, витрати та критерії приймання. Розширення відбувається після оцінки результату.

Державні установи та компанії

Визначаємо вимоги до доступності, хостингу, захисту даних та інтероперабельності. Будь-яке з’єднання з послугами AGE або STISC потребує валідації придатності, доступу та схвалень.

Це сценарії адаптації, а не заяви про наявні контракти чи партнерства. Запропоновані функції підтверджуються в межах робочої сфери проєкту.

Обговорити пілот

Ми дивимося й далі за межі карти.

Дивіться, як ми використовуємо спостереження Copernicus і як досліджуємо орбіти супутників.

Explorează datele și cosmosul

Частина екосистеми.

Інформація і координація

Cronberry

Cronberry зводить разом авторизовані джерела, розмови і зв'язки в одному просторі для дослідження та координації.

Розробка та демонстрації

Orașe și modele 3D

Relieva

Ми розробляємо 3D-відображення міста, що поєднують рельєф, карти та дані про забудований простір.

Prototip & cercetare

Громадянська платформа

sesizari.md

sesizari.md упорядковує звернення про публічний простір: місце, категорія, опис і дотичні матеріали.

Публічна платформа

Що вам хотілося б налагодити?

Розкажіть про свій процес. Разом визначимо, що варто збудувати, що можна підключити і як перевіримо результат.

Поговорімо