GeoService Project

Описание

Проект представляет собой сервис для работы с геопространственными данными и анализа NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) на основе данных PostgreSQL и GeoJSON.

Установка

Установка Python и PostgreSQL:

1. Установите Python (рекомендуется Anaconda): Инструкция по установке Anaconda

2. Установите PostgreSQL:

   sudo apt -y install postgresql postgresql-contrib
   sudo apt update

Создание виртуального окружения и установка пакетов:

1. Создайте виртуальное окружение с Python 3.9:

   conda create --name <env> python=3.9
   conda activate <env>

2. Установите необходимые пакеты:

   conda install geopandas
   conda install aiohttp 
   conda install tqdm 
   conda install psycopg2
   pip install asyncio
   pip install argparse
   pip install joblib
   conda install matplotlib

Настройка базы данных:

1. Войдите в терминал PostgreSQL:

   sudo -i -u postgres
   psql
   
   

2. Создайте пользователя и базу данных:

   CREATE USER <name> WITH PASSWORD '<password>';
   ALTER USER <name> WITH SUPERUSER;
   CREATE DATABASE geoservice;
   CREATE TABLE geoservice.agrofieldndvi
   (
       "AgroFieldID" bigint NOT NULL,
       "Date" date,
       "NDVI" double precision,
       "NDVIMin" double precision,
       "NDVIMax" double precision
   );
   ALTER TABLE agrofieldndvi OWNER TO <name>;

Настройка конфигурации

В проекте присутствует файл конфигурации configuration.json, который необходимо настроить. Пример параметров:

Параметры конфигурации:

• train_geojson_file: Путь к GeoJSON файлу для обучения модели;
• classify_geojson_file: Путь к GeoJSON файлу для классификации данных;
• predicted_geojson_file: Путь для сохранения классифицированных данных;
• model: Путь к файлу модели классификатора;
• year: Год, для которого выполняется обработка данных;
• persecond: Количество запросов в секунду к прокси для получения рядов NDVI;
• database: Параметры подключения к базе данных PostgreSQL.

Примечания

При работе с базой данных в разных операционных системах запросы могут отличаться:

• Для Windows: INSERT INTO geoservice.agrofieldndvi ...
• Для Linux: INSERT INTO agrofieldndvi ...

Запуск

Перед запуском необходимо настроить файл конфигурации.

python crops_classifier.py --config .path/to/config --mode [train or predict] --cleaning [y or n]

• --config: путь к файлу конфигурации, по умолчанию - './configs/default.json'
• --mode: обучение или классификация
• --cleaning: очистка базы данных, по умолчанию - 'y' (для ускорения, если необходимо классифицировать одни и те же данные на разных моделях, рекомендуется не очищать БД)

Конфиг можно опционально не указывать, тогда применится конфиг по умолчанию. Также по умолчанию mode = train

Для запуска построения графика NDVI конкретного поля:

python creating_graphs.py --config .path/to/config --id 1234

• --config: путь к файлу конфигурации
• --id: идентификатор поля

Выходные данные

После обучения модель сохраняется, а также возвращается точность классификации. Результаты классификации записываются в новый GeoJSON файл с указанием названий культур для каждого поля.