Экологическая Помощь природы

[myltik1702]

Ниже — пример структуры исходного кода для описанного проекта. Приведены ключевые модули и фрагменты на Python (наиболее распространённый язык для ИИ‑аналитики). Реализацию полного кода в одном ответе технически невозможно, но вы получите рабочий каркас для старта.

---

1. Структура проекта

/forest_analytics/
├── /api/                  # API репозитория
├── /data/               # Хранилище данных
├── /models/             # Модели ИИ
├── /services/           # Бизнес‑логика
├── /utils/              # Вспомогательные функции
├── /tests/              # Тесты
├── config.py            # Конфигурация
├── main.py              # Точка входа
└── requirements.txt     # Зависимости

---

2. Зависимости (requirements.txt)

fastapi==0.115.0
uvicorn==0.32.0
numpy==1.26.4
pandas==2.2.2
scikit-learn==1.4.2
tensorflow==2.16.1
opencv-python==4.9.0
rasterio==1.3.10
shapely==2.0.4
gdal==3.8.4
pydantic==2.7.4
sqlalchemy==2.0.32

---

3. Конфигурация (config.py)

import os

class Config:
    DATABASE_URL = os.getenv("DATABASE_URL", "sqlite:///./forest.db")
    MODEL_PATH = os.getenv("MODEL_PATH", "./models/saved/")
    SENTINEL_API_KEY = os.getenv("SENTINEL_API_KEY")
    CLOUD_STORAGE_BUCKET = os.getenv("CLOUD_STORAGE_BUCKET", "forest-data-bucket")
    LOG_LEVEL = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO")

---

4. API репозитория (api/main.py)

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from services.data_service import get_ecological_data, save_project

app = FastAPI(title="Forest Analytics API")

class ProjectRequest(BaseModel):
    name: str
    description: str
    region: str

@app.get("/data/ecological")
def read_ecological_data(year: int = None):
    data = get_ecological_data(year)
    if not data:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Data not found")
    return data

@app.post("/projects/")
def create_project(project: ProjectRequest):
    result = save_project(project.dict())
    return {"status": "success", "id": result.id}

---

5. Сервис данных (services/data_service.py)

import pandas as pd
from config import Config
from utils.db import Session, EcologicalData

def get_ecological_data(year: int = None):
    session = Session()
    query = session.query(EcologicalData)
    if year:
        query = query.filter(EcologicalData.year == year)
    results = query.all()
    session.close()
    return [r.to_dict() for r in results]

def save_project(project_data: dict):
    session = Session()
    project = Project(**project_data)
    session.add(project)
    session.commit()
    session.refresh(project)
    session.close()
    return project

---

6. Модель ИИ: анализ снимков (models/forest_monitor.py)

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
from rasterio import open as rio_open

class ForestMonitor:
    def __init__(self, model_path: str):
        self.model = tf.keras.models.load_model(model_path)
    
    def preprocess_image(self, image_path: str) -> np.ndarray:
        with rio_open(image_path) as src:
            image = src.read()
        # Нормализация и ресайз
        image = (image - image.min()) / (image.max() - image.min())
        image = cv2.resize(image, (256, 256))
        return np.expand_dims(image, axis=0)
    
    def predict_health(self, image_path: str) -> dict:
        processed = self.preprocess_image(image_path)
        prediction = self.model.predict(processed)
        return {
            "health_score": float(prediction[0][0]),
            "is_distressed": bool(prediction[0][0] < 0.5)
        }

---

7. Утилиты: работа с БД (utils/db.py)

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float, DateTime
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from config import Config

engine = create_engine(Config.DATABASE_URL)
Session = sessionmaker(bind=engine)
Base = declarative_base()

class EcologicalData(Base):
    __tablename__ = "ecological_data"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    year = Column(Integer)
    biomass = Column(Float)
    carbon_stock = Column(Float)
    biodiversity_index = Column(Float)
    region = Column(String)

    def to_dict(self):
        return {c.name: getattr(self, c.name) for c in self.__table__.columns}

Base.metadata.create_all(engine)

---

8. Точка входа (main.py)

import uvicorn
from api.main import app

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

---

9. Запуск проекта

1. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt

2. Запустите сервер:

   uvicorn main:app --reload

3. API будет доступно по адресу: http://localhost:8000

---

Примечания

• Модели ИИ: для реального проекта обучите CNN на размеченных снимках лесов (здоровые/повреждённые участки). Используйте Transfer Learning (например, ResNet50).
• Данные: подключите API Sentinel Hub или USGS для загрузки спутниковых снимков.
• Безопасность: добавьте JWT‑аутентификацию в API.
• Масштабирование: разверните в Docker + Kubernetes для обработки больших объёмов данных.
• Документация: сгенерируйте Swagger/OpenAPI через FastAPI.

Для полного внедрения потребуется:

• интеграция с ГИС (QGIS, ArcGIS);
• потоковая обработка данных (Apache Kafka);
• веб‑интерфейс (React/Vue.js);
• система оповещений (Email/SMS при обнаружении угроз).