Геоинформационные сервисы *

Регулярно возникает ситуация, когда необходимо найти местоположение достоверного и актуального адреса или группы адресов, чтобы использовать их в GIS‑процессах. Такие адреса можно получить только из ГАР/ФИАС, но там только текстовые записи, при этом полный адрес разнесен в разные XML‑таблицы. Пространственное положение можно определить в НСПД, но часть данных при наличии пространственного объекта может иметь неактуальный, неполный текст адреса, или вообще не иметь его. Эти две сущности имеют общую связку — кадастровый номер.

Но основная сложность заключается в том, ГАР это не готовая таблица с адресной строкой, а историзированный реестр, разбитый на набор связанных сущностей и XML‑таблиц, где разные типы объектов их параметры, типы иерархии хранятся отдельно, и при этом еще нужно учитывать актуальность самой записи, ее активность, текущую иерархию и связанные параметры. Иначе можно собрать последнюю версию записи, но которая уже не действующая, или собрать адрес по устаревшей иерархии.

Современные интерактивные веб‑карты — это больше, чем привычные бумажные географические атласы. Это инструменты, позволяющие выявлять тенденции, закономерности и взаимосвязи в геоданных в реальном времени, наслаивая друг на друга различные метрики. Такой подход превращает картографию из статичного справочника в динамическую среду для визуального анализа больших данных.

В транспортной отрасли различные устройства передают информацию не только о своём местоположении, но и другие важные для организаций метрики. Телематические датчики, бортовые контроллеры и мобильные терминалы ежесекундно генерируют поток данных о расходе топлива, окружающей температуре, загрузке магистралей и пунктуальности городского транспорта. Наложение этой многомерной телеметрии на географическую карту позволяет диспетчерам и аналитикам видеть, где находятся объекты, когда они прибывают в пункт назначения и сколько ресурсов тратят на маршруте. В результате карта превращается в «командный пункт» для отслеживания показателей эффективности.

В Инновационном центре «Безопасный транспорт» при ЦОДД интерактивную отчётность и дашборды создают в BI‑системе «Visiology». Платформа позволяет кастомизировать визуализацию, собирая из различных виджетов полноценные отчёты.

Но как из сырых данных создать комплексные интерактивные карты, пригодные для оперативной аналитики? Какие инструменты позволяют вывести многомерную геопространственную информацию на дашборд в браузере пользователя — в реальном времени, без долгой загрузки и потери производительности? В этой статье мы разберём, какие JavaScript‑библиотеки и подходы лежат в основе современных картографических визуализаций, и покажем на примере наших дашбордов, как превратить телеметрию транспорта в наглядные и полезные отчёты.

Не далее как вчера Дональд Трамп в своём блоге на платформе Truth Social опубликовал очередную неоднозначную вещь: знакомый профиль с копной на голове заменил собой границы суверенного государства Иран на фрагменте политической карты мира.

Подрисовывать что-либо в учебнике, на стене или на карте — довольно заразительное занятие, знакомое многим ещё с детства. Раз перед таким соблазном не может устоять президент большой страны, сложно удержаться и мне.

Какое бы выбрать место на карте, чтобы переиначить его на другой лад? Не «от балды», но на основе реальных данных. Решено: ткну пальцем в случайную точку и проведу с ней творческий (data-driven) экспромт. По чистому совпадению, палец попал в Соединённые Штаты Америки. Говоря словами главного литературного персонажа Ильфа и Петрова: давайте и мы увековечимся?

Я попросил редактор карт mapus.ai представить то, какими была бы территория США, если бы в своё время она превратилась в государства, определённые по языковому принципу. Чтобы результат не воспринимался, как нейро-бред — я провёл разбор действий, выполненных LLM для решения задачи.

Получилось довольно интересное и познавательное путешествие в историю.

Дети порой попадают в плохие ситуации, и не всегда есть возможность позвонить родителю. Мы, команда Мой МТС, придумали решение — бесплатный виджет для детских смартфонов, который устанавливается на главный экран через приложение «Мой МТС». Ребенок может в любой момент отправить сигнал бедствия. Одно нажатие на SOS-кнопку — и родитель получает уведомление, что что-то произошло, и точную геолокацию ребенка.

Расскажем, что за это за виджет и как мы его разрабатывали.

 До реализации этого пилота нам пришлось основательно погрузиться в тему клещей, эпидемиологической обстановки в нужном регионе и современных средств защиты. Звучит как начало триллера, но эта история с хорошим финалом.

Меня зовут Оксана Эйнеш, я руководитель направления «Высокоточное позиционирование в МТС». В этот раз мы с командой решили поделиться кейсом, который реализовали для одного крупного лесхоз-предприятия: как технологии высокоточного позиционирования помогают считать каждый гектар, контролировать вырубку и не спорить о границах землеотводов.

Состояние российского рынка дистанционного зондирования Земли на август 2026 года

Российский рынок дистанционного зондирования Земли переживает довольно заметный переходный период. Еще несколько лет назад ДЗЗ в России в основном ассоциировалось с государственными космическими аппаратами, а коммерческий рынок данных оставался относительно небольшим. Сейчас ситуация меняется: появляются частные операторы спутников, собственные группировки, наземные станции, платформы доступа к данным и сервисы автоматической аналитики.

Одновременно государство начинает выступать не только владельцем космической инфраструктуры, но и крупным заказчиком данных у различных поставщиков. По оценке руководства Роскосмоса, потенциал российского рынка данных ДЗЗ после запуска новой модели закупок может вырасти более чем в шесть раз — до 31 млрд рублей. При этом уже в 2026 году Роскосмос сообщил о заключении контрактов на предоставление данных ДЗЗ примерно на 5 млрд рублей для федеральных и других государственных органов.

Именно поэтому 2026 год можно считать одним из переломных для российского рынка ДЗЗ.

Свой пост я написал после участия в соревнованиях gralhix 004, организованных Софией Сантос | Gralhix.

Задача

Это фотография островного курорта.

Вопросы:

а) Как называется курорт?

б) Каковы координаты острова?

в) В какую сторону света была направлена камера, когда делали снимок?

На мой взгляд, решение этой задачи при помощи Google Объектива будет потраченной впустую возможности развлечься, поэтому я захотел решить её при помощи математики и программирования.

Фото островного курорта. Ни EXIF, ни GPS, ни модели камеры – ничего. Нужно назвать курорт, координаты и сторону света, куда смотрела камера. Пытаться ответить на эти вопросы через google lens – значит упустить возможность повеселиться. Поэтому я взялся за задачу с помощью математики и программирования.

После статьи о Яндекс.Навигаторе, я решила посмотреть на их конкурентов.

Первый кандидат в России, конечно же, 2gis!

И сразу плохая новость: если вы искали навигатор, который будет просто показывать маршрут - то это не 2gis - у него рекламы гораздо больше, чем у Яндекса. Но, у него есть свои интересные фишечки, которые заслуживают внимания!

Привет! Меня зовут Маша, я Senior Product Manager и разбираю только те продукты, над которыми сама хотела бы поработать, так как ими пользуюсь, люблю и вижу, где есть потенциал роста. Мне драйвово искать для них решения, которые выводят продукт на новый уровень не только по деньгам, но и по UX и любви пользователей. Мои другие разборы: Яндекс.Музыка: как нарисовать красивые метрики, испортив продукт и ВкусВилл: UX, который покоряет, и ложка дёгтя в офлайне. 

Привет!

С недавних пор я занимаюсь разработкой онлайн-редактора карт mapus.ai и делаю это с большим интересом. Цель: дать возможность любому желающему создавать интерактивные географические карты за минуты, имея одну лишь идею или задачу, сформулированную текстом. Знаний и установки специализированных приложений не требуется, приносить «материал с собой» не обязательно.

Цель этой публикации — показать одну из возможностей продукта. Назовём это навыком Шерлока Холмса: визуализация статистических исследований для поиска закономерностей, подтверждения или опровержения гипотез.

Статья посвящена базовым принципам работы тайловых веб‑карт. В ней рассматривается, как карта мира разбивается на небольшие изображения — тайлы, как устроен их URL и что означают параметры zoom, x и y.

На простых примерах разбирается связь между географическими координатами и положением тайла в общей сетке. Пошагово выводятся формулы преобразования долготы в координату X и широты в координату Y с учётом проекции Web Mercator.

В заключительной части показано, как с помощью дробной части полученных координат определить точное положение точки внутри тайла и отобразить её поверх изображения.

Вчера получила пуш от Я.Навигатора о “новой” фиче “по шагам”. 

Привет! Меня зовут Маша, я Senior Product Manager и я разбираю только те продукты, которыми сама пользуюсь, люблю и вижу, где есть потенциал роста. Мне драйвово искать для них решения, которые выводят продукт на новый уровень не только по деньгам, но и по UX и любви пользователей 🥰

В этой статье разбираю, почему маркетинговый push не поможет проникновению и retention, пока ломается сценарий.

Как научить модель понимать пространство по одному уличному снимку и переводить перспективу в измеримые величины?

В статье исследуем этот вопрос на примере ширины тротуаров: восстанавливаем глубину сцены, строим 3D‑представление поверхности и проверяем, насколько точно машинное обучение может описать привычную городскую среду.

Привет, Хабр! Я Павел Молчанов, Data Engineer из группы обработки гео- и медиаданных Big Data компании МТС Web Services. Наш продукт «ГеоЭффект» занимается расчетами различных геостатистик на основе телеком-данных (например, по туризму).

У нас есть ежедневно обновляемая инфраструктурной командой витрина-источник с событиями (точками нахождения абонентов) на основе мобильной сети по всем регионам присутствия МТС. За сутки на каждого абонента приходится в среднем порядка 200 геособытий, общий объем данных в витрине — около 11 млрд записей в сутки. Однако в витрине-источнике не было привязки геособытий к административно-территориальной информации «Регион РФ / район», что критически важно нам как продуктовой команде, решающей бизнес-кейсы в интересах заказчиков. 

Отсюда и появилась задача — дообогатить витрину дополнительными атрибутами на основе координат геособытий. Так что в этом материале по мотивам доклада для Highload++ поделюсь, как мы это сделали, а еще ускорили джойн датафреймов с геоданными.

Пара слов по технологическому стеку: сейчас мы активно проводим подготовительные работы по переходу на Data LakeHouse, но пока что основная рабочая лошадка — Spark на старом добром Hadoop-кластере с HDFS и Hive Metastore. Так что повествование будет идти в контексте технологий Spark on YARN + Sedona + HDFS + Hive.

Мне нужна была рекомендация хорошего ресторана, поэтому я поступила как любой нормальный человек: выполнила скрейпинг всех ресторанов в Большом Лондоне и собрала модель машинного обучения.

Всё началось со вполне логичной задачи: меня утомило блуждание по Google Картам в попытках отделить места с действительно хорошей едой от тех, которые мне сегодня решил всучить алгоритм. Где-то в процессе проект вышел за пределы простого поиска перекуса и превратился во что-то чуть более сумасшедшее, став исследованием того, как цифровые платформы незаметно перераспределяют возможность экономического выживания.

Как только начинаешь смотреть на ресторанный бизнес Лондона через призму данных, перестаёшь видеть все эти милые новые местечки и громкие анонсы об открытии, и начинаешь видеть алгоритмический рынок, на котором узнаваемость подпитывает сама себя, спрос создаёт эффект лавины, а жизнью и смертью заведений всё больше управляет код.

Яндекс.Навигатор ещё один продукт у которого ухудшается UX и создаётся впечатление, что некоторые сотрудники просто сами не сидят за рулём, ну и точно не через iPhone.

Привет! Меня зовут Мария Минакова, я Senior Product Manager и я разбираю только те продукты, над которыми сама хотела бы поработать, так как ими пользуюсь, люблю и вижу, где есть потенциал роста. Мне драйвово искать для них решения, которые выводят продукт на новый уровень не только по деньгам, но и по UX и любви пользователей. Мои предыдущие разборы: Как я искала точки роста для «Звука»: догонять рынок или создавать новый? и ВкусВилл: UX, который покоряет, и ложка дёгтя в офлайне. 

Сегодня я поделюсь мнением о своём любимом продукте - Я.навигаторе: о том, как деградирует UX за рулем, и каких фичей мне, как водителю, не хватает.

В навигации есть ситуации, которые невозможно честно проверить, не выходя в «поле». Можно написать код, прогнать тесты, собрать метрики — и всё равно получить кейс, когда в жизни геопозиция «зависла», позиция «улетела», а ведение по маршруту начинает жить своей жизнью.

Мы уже рассказывали, почему геопозиция бывает нестабильной и как 2ГИС помогает пользователям в такие моменты. Сегодня выпустили ещё несколько обновлений для улучшения навигации в зонах c нестабильной геопозицией — в том числе внедрили сенсорную (инерциальную) навигацию. В этой статье расскажем, как нам в этом помогли полевые проезды. 

Спуфинг и подмена координат превращают gps треки в мусор. За год разработки бэка для сервиса GPS‑мониторинга я прошёл путь от наивных порогов по скорости и высоте до конвейера из двух десятков фильтров.

В статье разбираю эволюцию воздействий: телепорты, заморозка координат, подмена timestamp, самосогласованный спуф с честными скоростями и высотами. Плюс разберу «коллегию адвокатов» для точек по принципу презумпции невиновности — лучше пропустить ложную точку, чем убить реальную и почему конвейер пришлось учить не только резать, но и восстанавливать срезанное.

У меня есть физический радар детектор — коробочка на стекле. И есть купленное приложение-антирадар. Что общего у них двух? В каждом чего-то не хватает. В одном не нравится одно, в другом другое. Годами я ловил себя на мысли, вот бы взять лучшее из обоих, а раздражающее просто не тащить.

В какой-то момент я перестал мечтать и сел писать своё. Наивно думая, что это несложно Ну что там, показывай точку из базы да пикай при подъезде. (Спойлер) Я ошибался почти в каждом своём предположении. Эта статья про то, как «тут же нечего делать» превратилось в фьюжн сенсоров, счисление пути в тоннелях, геодезию проездов и краудбазу с криптозащитой. И про то, чему меня научила каждая набитая шишка.

Приветствую, Хабр!

В этой статье хочу описать практический кейс, который выглядит не как единичная ошибка на карте, а как системная проблема в работе навигационного сервиса от Яндекса. Речь идет о маршрутах в городе Дербент, где одна из дорог была перекрыта еще в марте 2026 года в связи с ремонтными работами (строительство сегмента центральной набережной города). Сейчас уже 23 июня 2026 года, прошло почти 4 месяца, но навигатор продолжает строить маршруты так, как будто проблемы не существует.

На первый взгляд это может показаться локальной городской неудобностью: где-то перекрыли дорогу, где-то маршрут стал длиннее, кто-то потратил лишние несколько минут. Но в реальности проблема серьезнее. Если навигатор отправляет водителей по маршруту, которого физически не существует, или ведет по дороге в таком состоянии, что там можно оставить колеса и всячески игнорирует попытки пользователей внести в маршрут корректировки - это уже не просто неточность данных. Это вопрос безопасности, качества сервиса и способности платформы реагировать на обратную связь.