Архивы: Все новости

В рамках участия руководитель направления разработки и развития «ИнноГеоТех» Алексей Миролюбов рассказал об основных этапах разработки платформы по работе с геоданными Geohub, об используемых технологиях, а также поделился дальнейшими планами по развитию платформы.

В ходе доклада участники онлайн-конференции Мапакон — специалисты геотехнологий, картографы и другие представители ГИС-сообщества ознакомились с текущим функционалом Geohub и узнали о возможностях работы с картографическим материалом.

«ИнноГеоТех» принял участие в XI Федеральном форуме «Smart City & Region» в сессии «Решения «умного» и безопасного города для государства и бизнеса», которое состоялось 26 марта в Москве.

Среди спикеров сессии — представители департаментов по развитию городской среды регионального и федерального уровня, руководители подразделений и бизнес, которые поделились опытом внедрения цифровых технологий в разных субъектах РФ.

Доклад ИнноГеоТеха представил Ян Истомин, руководитель городских проектов в компании, в котором детально раскрыл тему внедрения цифровых двойников:

— рассказал о роли геоданных и этапах разработки цифровых двойников;

— отметил ряд цифровых инструментов, которые помогают не только создавать точные модели городов, но и поддерживать актуальность систем городской инфраструктуры;

— обменялся опытом реализации федеральных проектов цифровых двойников.

Резидент ОЭЗ Иннополис, компания «ИнноГеоТех» представила собственную платформу для управления и анализа геоданных  — Geohub.

Платформа была создана для работы с геоданными в рамках проектной деятельности в различных отраслях — в сельском, лесном и городском хозяйстве. С помощью платформы были реализованы федеральные и региональные ГИС-проекты, сейчас, после завершения пилотного этапа, Geohub доступен для всех пользователей.

Базовый функционал платформы Geohub поможет пользователям в несколько шагов создать свои собственные ГИС-проекты и работать над созданием и изменением карт в интуитивно-понятном интерфейсе платформы самостоятельно или совместно с командой.

В основе Geohub — картографический веб-обозреватель с широким инструментарием по анализу и редактированию геоданных:

— все данные, инструменты, карта — в одном окне;

— возможность работы с геоданными как в 2D, так и в 3D режиме;

— импорт файлов в популярных форматах, создание слоя с «0» в системе, добавление пространственных данных по стандартным протоколам OGC;

— настройка данных — от атрибутивных значений слоя до геометрии объектов;

— экспорт данных в популярных форматах, в т.ч. текстовых;

 — множество инструментов для оптимизации работы, включая

пространственный поиск, закладки, переход по координатам и многое другое.

«За время работы над масштабными федеральными и региональными проектами по цифровизации геоданных мы накопили необходимый опыт, чтобы разработать платформу, которая поможет пользователям упростить работу с картографическим материалом.  Основная цель создания такой веб-ГИС — ускорить работу над проектами и облегчить рутинные процессы картографов, сотрудников ведомственных организаций и других пользователей. Сейчас платформа доступна для всех желающих», — отметил Алексей Миролюбов, руководитель направления разработки и развития продуктов в «ИнноГеоТех».

Пилотный запуск и апробация платформы осуществлялся на проектах компании «ИнноГеоТех» с государственными и корпоративными заказчиками, один из которых министерство лесного хозяйства Республики Татарстан.

«Платформа уже используется сотрудниками Министерства в деятельности, связанной с работой с геоданными о лесном фонде. Так, на базе Geohub были выполнены проекты по созданию уникальной цифровой базы данных о Землях лесного фонда  Республики Татарстан и мониторингу лесного фонда в части детектирования лесоизменений», — сообщил первый заместитель министра лесного хозяйства Республики Татарстан Зарипов Ильгизар Наилевич.

Эксперимент был запущен во 2 квартале 2023 года, с началом пожароопасного сезона, совместно с компанией из Иннополиса — «ИнноГеоТех».

Алгоритм оценивает риск возникновения лесных пожаров по 16 факторам. Сопоставляются данные космических снимков, а также климатических условий, температуры, близости к населенным пунктам, состава почвы и геологических особенностей территории.

Вместе с действующими факторами проводится анализ «истории возгораний», включающий данные о пожарах на данной территории за последние 10 лет. 

Системный анализ геоданных позволяет учесть как текущие условия, так и опыт прошлых возгораний для более надежной оценки возникновения пожара.

При таком объеме данных для надзорных органов формируется достоверный прогноз вероятности возникновения пожара,на основе аналитики можно сформировать меры контроля лесничеств.

Анализ вероятности возникновения пожаров можно запустить как для отдельного участка леса, так и территории целого региона. 

За 6 месяцев эксперимента в подсистеме РГИС «Умный лес» были собраны геоданные о 12 млн га лесного фонда Пермского края. На основе данных формировался прогноз вероятности возникновения пожаров на последующие 7 дней.

Экспериментальный нейромодуль протестировали также и для одного из самых пожароопасных месяцев в регионе — августа.

С помощью нейронных сетей был составлен прогноз вероятности возникновения пожаров в недельном интервале. 

Так, на начало августа сформировался прогноз с высокой долей пожароопасных участков: 

— 10,8 млн га лесов, находящиеся в зоне высокого риска возникновения пожара;

— 0,2 млн га — с повышенной степенью вероятности пожара;

— 0,2 млн га — со средней. 

В конце августа с использованием ИИ-модуля спрогнозированы новые данные о пожароопасной обстановке — доля участков с высоким риском возникновения пожаров сократилась на 3,2 млн га:

— 7,6 млн га лесов, находящиеся в зоне высокого риска возникновения пожара;

— 1,4 млн га — с повышенной степенью вероятности пожара; 

— 1,2  млн га — со средней.

По словам министра информационного развития и связи Пермского края Петра Шиловских, искусственный интеллект может прогнозировать лесные возгорания и развитие действующего пожара на определенный период времени при конкретных условиях погоды, исходя их архивных сведений и космических снимков.

«В ближайший год будем дорабатывать систему до конечного продукта. У проекта большие перспективы, так как природные пожары – ежегодная острая проблема не только нашего региона. Поэтому нам необходимо выявлять районы и условия, при которых возникает большая вероятность пожаров», – отметил министр.

Главный инженер компании «ИнноГеоТех» Валерий Авраменко поделился результатами внедрения ИИ-технологии, с помощью которой проводится мониторинг вероятности пожаров в Пермском крае:

«В рамках партнерства с Министерством информационного  развития и связи Пермского края мы запустили экспериментальный модуль с Искусственным интеллектом, который проводит пространственный анализ вероятности пожаров в регионе.

В результате анализа формируются карты потенциальной пожароопасности лесов региона, основанные на данных из подсистемы РГИС «Умный лес». На  картографическим материале, можно визуально оценить участки, подверженные повышенному риску возгорания в ближайшие 7 дней.

Такой ИИ-модуль с визуализацией прогноза поможет действовать на опережение — не бороться со следствием, а снижать уровень риска возникновения пожаров, отслеживая самые пожароопасные участки лесничеств.»

Церемония награждения состоялась 6 декабря в Москве, на которой команду ИГТ представила руководитель проектного офиса Валерия Тихонова.

Премия ежегодно присуждается проектам и организациям, чьи разработки вносят значительный вклад в развитие отраслей экономики и значимые достижения в технологическое развитие страны.

Нейросетевой сервис для анализа  пространственных данных был отмечен специальной номинацией «Архитектура неба» за развитие отрасли БАС и лесного хозяйства. 

Технологию уже внедрили на территории лесного фонда Татарстана: ИИ-сервис анализирует 5 классов лесоизменений — вырубки, погибшие и поврежденные насаждения, гари, ветровалы и карьеры.

За период внедрения и действия мониторинга Минлесхоз получил подтвержденные данные о 7 976 лесоизменениях, среди которых 7 170 вырубок, 352 погибших и повреждённых насаждения, 56 гарей, 392 ветровала и 5 карьеров.

В рамках встречи подводились итоги внедрения цифровых технологий и решений в сфере экологии и лесного хозяйства региона за 2022 год.

Результатами внедрения геоинформационных решений в лесной фонд поделилась руководитель проектов ИнноГеоТех, Раушания Хуснутдинова, представив проекты компании ИнноГеоТех по созданию цифровой базы данных о землях лесного фонда Республики Татарстан и ежегодного космомониторинга лесоизменений.

Делегация во главе с вице-премьером отметила устойчиво-положительную динамику развития лесного хозяйства, в частности, сокращение вырубок на 30%, которые отслеживаются с помощью нейронных сетей компании ИнноГеоТех.

«Готовы заверить, что все задачи, поставленные Президентом РФ в рамках нацпроектов и госпрограмм, будут реализованы», — добавил Раис Татарстана Рустем Минниханов.

С технологиями компании ИнноГеоТех во время визита на форум ознакомился министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максут Игоревич Шадаев.

Руководитель направления маркетинга и развития компании ИнноГеоТех, Кирилл Измайлов, поделился перспективами внедрения отраслевых решений в экономику страны: «Мы реализовали ряд проектов, благодаря которым выработали технологии и компетенции в области работы с нейронными сетями для того, чтобы сегодня уметь находить разные классы сельскохозяйственных угодий — от залесенных и заброшенных участков полей до типов и видов культур»

В ходе беседы удалось также раскрыть технологические возможности проектов компании ИнноГеоТех в смежных отраслях — экологии, лесном хозяйстве, городской среде.

С 2017 года компания ИнноГеоТех использует современные сквозные технологии для работы с геоданными, а также занимается практическим применением результатов данной работы.

Один из самых масштабных и сложных с точки зрения разработки проектов компании — геоинформационный модуль агропромышленного сектора Республики Татарстан, созданный для нужд регионального Минсельхоза.  Как следует из названия, модуль отвечает за работу с геоданными в растениеводстве — это миллионы гектар пашни, десятки тысяч полей, почти тысяча сельхозтоваропроизводителей (от небольших КФХ до крупнейших агрохолдингов) и огромный массив геоданных. По этой причине ключевой запрос цифровой трансформации отраслевого решения подобного характера — переход от ручной работы с данными о полях к автоматизированному, а также внедрение единого окна для работы с этими данными для целого ряда сотрудников — от линейного персонала до руководителя.

Начало проекта и ключевая бизнес-идея

К старту проекта команда ИнноГеоТеха уже накопила комплексную экспертизу в оцифровке и векторизации больших геопространственных данных и применении технологий ML для работы с ними. Мы разрабатывали цифровые двойники городов, проводили мониторинг земель лесного и сельского хозяйства, объектов землепользования.

Далее, опираясь на потребности конечных пользователей системы и собственные компетенции, был сформирован бэклог из 3 ключевых проблем, решение которых потребуется в рамках ГИС-модуля. 

• Паспортизация всех полей региона, то есть сбор и обработка непосредственно от сельхозтоваропроизводителей (СХТП) следующих данных: контур поля, произрастающая культура, севооборот и пр.

• Визуализация полученных данных в режиме одного окна для оперативного доступа к информации сотрудников республиканского Минсельхоза и смежных ведомств. 

• Верификация (проверка) данных о полях с применением технологий Искусственного интеллекта (машинного зрения) для анализа космоснимков и определения факта распашки.

Продуктовый подход к решению

Команда проекта сразу поняла, что предстоит реализовать ГИС-модуль такой конфигурации, который ещё не внедрялся ни в одном регионе РФ. Необходимо было не просто создать инструмент для сбора данных о полях региона, но и разработать целый ряд фичей для упрощения и ускорения данной работы, совместного доступа для командной работы и генерации автоматических отчётов по различным пользовательским запросам. 

В разработке данного проекта пригодился опыт команды в создании собственной web-gis «GeoHub». Компетенции в реализации мощной геоинформационной web-gis платформы помогли сформировать не менее функциональную отраслевую региональную систему.

Параллельно с этим команда разработки создавала более 40 утилит и инструментов для автоматизированной работы с импортом и экспортом геоинформационных данных, автоматическими топологическими проверками, интеграцией с множеством информационных систем и модулей, формированием комплекта онлайн-отчетов и реализацией ролевой модели.

Комментарий руководителя проектов ИнноГеоТеха Алексея Миролюбова: «На мой взгляд, подобные решения и системы должны быть в каждом регионе и в каждой отрасли. Тот объем накопленных неоцифрованных данных и та колоссальная работа, которая привязана к этим материалам должны быть переведены «в цифру» как можно раньше и как можно качественнее, доступнее.Цифровизация — неотъемлемая часть современного мира, и те шаги, что сейчас предпринимаются — это даже не новшество и перспектива, а необходимость и главное условие нормальной работы в различных отраслях современного государства. Чем раньше бизнес и государство осознают преимущества данного подхода (который должен быть продуктовым и капитальным, поддерживаться и модернизироваться на протяжении нескольких лет, а не быстрым и проектным, “сделали и отдали”) и выделят средства на такое развитие, тем быстрее получат фидбэк, в том числе в виде финансов и экономии ресурсов.»

Паспортизация

Первоочередной задачей, решаемой в рамках гис-модуля, является паспортизация полей, то есть сбор и хранение данных о полях региона непосредственно от сельхозтоваропроизводителей (СХТП) в одной системе. Пользовательский интерфейс был продуман так, чтобы у каждого фермера был свой личный кабинет, онлайн версия его полей с реальными размерами, видом выращиваемых культур и другими данными. Все эти изменения  аграрии вносят самостоятельно.

Для дальнейшей работы требовалось автоматизировать сбор данной информации, в том случае, когда у СХТП уже есть слой с полями в векторном формате — geojson, shp и пр. Если для небольших КФХ вручную отрисовать свои поля не составляет большого труда, то для крупных агропредприятий и холдингов с тысячами полей внесение информации при помощи ручной отрисовки геометрии было весьма трудозатратно. 

Система также содержит данные разных периодов: при последующем внесении информации не придется с нуля отрисовывать поля — достаточно продублировать прошлый сезон на новый, внеся необходимые изменения, например, по севообороту. На текущий момент в модуле Земельный паспорт зарегистрирована информация о почти 3 млн га земли от более чем 900 сельхозпредприятий Татарстана. В цифровом виде хранится около 92% всех сельхозугодий региона.

Искусственный интеллект для верификации данных

Важной задачей также стало внедрение специализированных нейронных сетей для верификации данных паспортизации, полученных от СХТП. Анализируя спутниковые снимки среднего пространственного разрешения, алгоритмы нейронных сетей обучились распознавать факт распашки полей, находить залесенные участки, проводить пространственный анализ на предмет выявления незарегистрированных участков. Полученная информация используется сотрудниками Минсельхоза региона в оперативной деятельности и распределении субсидий СХТП. За последний год хайп вокруг ИИ сильно вырос — но мы в этой сфере не новички, команда на протяжении последних 5-ти лет занимается разработкой и улучшением моделей для сегментирования, классификации, детекции объектов землепользования в различных регионах страны (сельское и лесное хозяйство, недропользование, урбанистика). Модели нейронных сетей мы пишем сами, а не используем готовые решения коллег по цеху. Тем не менее, мы используем проверенные временем архитектуры ИИ, например, Unet и DeepLab.  Результаты нейронных сетей решают большое количество актуальных задач, связанных с актуализацией, накоплением данных, а главное быстрее, чем руками картографов.

Результат и масштабирование

ГИС-модуль был апробирован в 2022 году и уже находится в полноценной эксплуатации органами государственной власти Республики Татарстан. По нашей оценке,  проект аналогичного масштаба может существенно повлиять на цифровую трансформацию сельскохозяйственной отрасли регионов РФ в контексте  работы с данными. Поэтому мы видим, что в дальнейшем проекты такого уровня возможно успешно реализовать в других регионах, отраслях и сферах, а также запускать новые продуктовые ГИС-решения уже для других отраслей, оптимизируя систему, добавляя новые интеграции, сервисы и функционал.

Справка: ИнноГеоТех создаёт интеллектуальные геоинформационные решения для государственных и корпоративных заказчиков.

Компания основана в 2017 году Университетом Иннополис совместно с АО «РВК» для реализации проекта «Цифровая модель Республики Татарстан» (ЦМРТ) в рамках выполнения дорожной карты НТИ «Аэронет».

Основные направления деятельности — проектные решения в области мониторинга земель сельскохозяйственного назначения, мониторинга лесного фонда и объектов недвижимости, создания цифровых моделей территорий и оцифровки различных геопространственных материалов. 

Компания «ИнноГеоТех» (г. Иннополис) по заказу Министерства лесного хозяйства Республики Татарстан успешно завершила проект создания цифровой базы данных (БД) о землях лесного фонда региона. Проект реализовывался на протяжении всего 2022 года. Начиная с февраля 2023 года система находится в полноценной эксплуатации. Татарстан стал первым регионом РФ, в котором создана настолько подробная цифровая карта лесных ресурсов.

Цель внедрения цифровой БД заключается в создании цифровой базы данных и единой цифровой карты, содержащей информацию о землях лесного фонда. Также в рамках проекта решается проблема, связанная с приведением сведений несоответствия данных государственного лесного реестра (ГЛР) и Единого государственного реестра недвижимости (ЕГРН) в части пересечения земель различных категорий.

В рамках проекта специалистами из Иннополиса была создана база данных в 732 слоя, включающая границы лесничеств и участковых лесничеств, квартальную лесоустроительную сеть, лесотаксационные выделы, границы арендных участков. Также в цифровой БД отмечены границы участков, исключенных из земель лесного фонда либо не подлежащих исключению из ГЛР. Проект создания цифровой базы данных также включал работы по приведению повыдельной сети 31 лесничества к границам лесничеств, утвержденных приказом Рослесхоза, где по итогу было скорректировано более 1,5 млн. поворотных точек. На основе приведенной повыдельной сети созданы цифровые границы защитных лесов и особо защитных участков лесов.

Далее утвержденные Рослесхозом границы лесничеств соотносились с данными ЕГРН, что позволило найти несоответствия данных ГЛР и ЕГРН. Кроме того, произведен анализ реестра пересечений лесных участков с землями других категорий, где каждый лесной участок получает статус в зависимости от фактической ситуации. Всего в рамках проекта было установлено более 90 тысяч пересечений с землями сельскохозяйственного назначения, населенных пунктов и другими категориями земель. В данный момент сформированные карты-схемы на каждое пересечение используются в практической деятельности сотрудников Минлесхоза РТ. 

Благодаря такому цифровому инструменту, как созданная БД, в будущем сотрудники Минлесхоза смогут разрешать спорные моменты, связанные с принадлежностью земель к определённой категории.

Для работы с цифровой БД министерству была предоставлена геоинформационная платформа, разработанная компанией “ИнноГеоТех” совместно с Университетом Иннополис. Картографический обозреватель позволяет оператору просматривать и уточнять положение тех или иных границ. В первом квартале 2023 года специалисты из Иннополиса провели обучение для сотрудников Минлесхоза РТ по работе с платформой, а также оказывают консультационные услуги в рамках гарантийных обязательств. 

Цифровая база данных также является инструментом регулирования лесопользования региона. Для этого выполнены работы по сканированию более 7 тысяч картографических материалов, благодаря чему был создан цифровой слой арендных участков – это участки лесного фонда, которые переданы в срочное или бессрочное, а также безвозмездное пользование арендаторам.

В настоящий момент разработчики проекта готовы к масштабированию полученного опыта оцифровки данных о лесном фонде для решения актуальных задач лесной отрасли. Также сейчас компания “ИнноГеоТех” проводит сходные по характеру работу, связанные с оцифровкой и векторизацией исторических данных, в отраслях сельского и городского хозяйства. 

Справка: ИнноГеоТех создаёт интеллектуальные геоинформационные решения для государственных и корпоративных заказчиков.

Компания основана в 2017 году Университетом Иннополис совместно с АО «РВК» для реализации проекта «Цифровая модель Республики Татарстан» (ЦМРТ) в рамках выполнения дорожной карты НТИ «Аэронет».

Основные направления деятельности — проектные решения в области инвентаризации земель сельскохозяйственного назначения, мониторинга лесного фонда и объектов недвижимости, создания цифровых моделей территорий и оцифровки геопространственных материалов. 

Сотрудники компании «ИнноГеоТех» продолжают выступать на отраслевых мероприятиях, посвящённых развитию ГИС-отрасли и цифровой трансформации различных отраслей экономики страны. 

Так, 15 февраля руководитель сельскохозяйственных проектов компании Татьяна Решетникова выступила на круглом столе Комитета Совета Федерации по экономической политике на тему “Совершенствование законодательного регулирования в целях создания условий для привлечения частных инвестиций”. Доклад был посвящён проблемам использования данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), препятствующим привлечению инвестиций в отрасль. Выступление состоялось в формате ВКС.

Также 16 февраля руководитель проектного офиса компании Валерия Тихонова рассказала о развитии технологий машинного обучения в отрасли сельского хозяйства на ежегодной выставке-форуме «Агротехнологии — 2023» в Перми. Доклад был посвящён созданию и обучению нейронных сетей для поиска заброшенной пашни, распознавания типов, видов культур, а также факта обработки пашни. Помимо этого, слушатели были ознакомлены с результатами применения разработок компании в 2022 году в различных проектах, в том числе в рамках сотрудничества с Министерством лесного хозяйства РФ.