К содержимому
MoranaLabs
Геоаналитика / ДЗЗ — 22 янв. 2026 г.

Детекция изменений на снимках Земли в масштабе региона 

Прямое сравнение двух снимков одной местности дает океан изменений, которых на земле не происходило: тени, сезон, влажность почвы, другой угол съемки. Отсев этого мусора и есть проект — 71% ложных находок ушло до глаз аналитика.

180 тыс. км²
под мониторингом
<24 ч
от съемки до находок
−71 %
ложных изменений против попиксельной
стенд · запускается здесь

Стенд: порог изменения на снимке

Попиксельная разность двух дат дает горы мусора: сезон, угол съемки, тень от облака. Два гейта снимают его без потери находок — почти без потери, и это видно на приборе.

ОПТИМУМ ПО ЦЕНЕ0 — уверенно нетуверенно да — 1
тайл без измененийнастоящее изменение на местностиложные тревогипропуски

Поток за съемка региона: 720 тыс. тайлов без изменений и 3 400 настоящих изменений.

88,7 %
поймано настоящих изменений
10 440
ложных тревог за съемка региона
384
пропущено из 3 400 за съемка региона
21 тыс. мин
цена ошибки за съемка региона
Без единого гейта на том же пороге было бы 36 148 ложных за съемка региона — гейты снимают 71 % мусора и уносят с собой 4,9 % находок. Бесплатных гейтов не бывает. Цена ошибки считается так: минуты аналитика: проверка ложного тайла против разбора пропуска по жалобе.

Число тайлов и доля настоящих изменений синтетические, порядок — площадь съемки среднего региона. Цена ошибки считается в минутах аналитика, а не в рублях.

Изменилось на снимке — не значит изменилось на земле

Задача звучит обманчиво просто: есть снимок за прошлый месяц и снимок за этот, найдите разницу. Первая же наивная реализация выдает разницу почти везде.

Причины никак не связаны с реальными событиями на земле:

  • солнце стояло под другим углом — тени легли иначе;
  • сменился сезон, поле сжали, лес поменял цвет;
  • прошел дождь, и влажная почва выглядит темнее;
  • спутник снимал под другим углом, высокие объекты сместились;
  • другой сенсор с другой калибровкой цвета;
  • тонкая дымка, которую не поймала маска облачности.

Аналитик, получивший такую выдачу, закрывает систему через день. Поэтому весь проект — про отсев, и заявленные 71% снижения ложных находок и есть его основной результат.

Сравниваем не картинки

Первый шаг — привести снимки к сопоставимому виду: геометрическая привязка с точностью до долей пикселя, нормализация освещенности, маски облаков и их теней. Мусор, попавший в сравнение на этом этапе, дальше не отфильтровать.

Второй шаг — перейти от яркости пикселей к содержанию. Сравниваются характеристики покрытия: что тут было и что стало — вода, растительность, застройка, открытый грунт. Такое сравнение равнодушно к тому, что трава летом ярче, и реагирует на то, что на месте травы появилась дорога.

Сезон — не изменение, если он ожидаемый

Отдельный класс ложных срабатываний — регулярные годовые циклы: разлив, сев, уборка, листопад. Формально изменение произошло, содержательно оно ожидаемо.

Поэтому в системе есть представление о норме для конкретного участка в конкретное время года, построенное по многолетней истории наблюдений. Изменение считается находкой, когда оно выбивается из этой нормы. Это же дает возможность ловить обратное — отсутствие ожидаемого изменения, что само по себе бывает важным сигналом.

Аналитик физически не может смотреть все

При покрытии в сотни тысяч квадратных километров даже отфильтрованных находок остается больше, чем человеко-часов. Значит, нужен порядок просмотра.

Находки ранжируются: площадь, тип перехода (появление застройки на сельхозземле важнее, чем изменение оттенка воды), близость к охраняемым объектам и границам, уверенность модели. Аналитик работает сверху вниз и останавливается там, где заканчивается его время, — при этом он гарантированно посмотрел самое существенное.

Каждое его решение возвращается в систему меткой. Через несколько месяцев такой работы фильтр ложных срабатываний обучается уже на реальных предпочтениях этой конкретной службы.

Сутки от съемки до находок

Срок определяется не скоростью моделей, а конвейером: получение снимка, предобработка, разбиение на фрагменты, обработка, сборка результата, доставка в рабочее место аналитика. Обработка идет фрагментами, что позволяет распараллеливать ее и не ждать полной сцены.

Здесь важно, что скорость измеряется от момента съемки. Отсчет от появления данных на диске дает совсем другую цифру. Разница между этими двумя точками отсчета иногда достигает суток, и подрядчики любят ее не упоминать.

Что определяет предел возможного

Разрешение снимка. Объект меньше нескольких пикселей не обнаруживается никакой моделью — его просто нет в данных. Из этого следует прямая связь между задачей и стоимостью: мониторинг вырубок и строительства решается на общедоступной съемке, а отслеживание отдельных объектов требует коммерческих снимков высокого разрешения и другого бюджета.

Мы проговариваем это на первой встрече, потому что ожидание «увидим все» — самая частая причина разочарования в спутниковом мониторинге.

Проверять находки надо на земле

Любой мониторинг такого рода работает в паре с наземной проверкой. Мы отдельно выстроили обратную петлю: находка, проверенная инспектором, возвращается в систему с исходом — подтвердилось, не подтвердилось, подтвердилось частично. Без этой петли качество мониторинга остается предметом веры.

Через несколько месяцев такая обратная связь дает то, чего не купить ни за какие деньги, — выборку из реальных подтвержденных случаев по конкретному региону, с его типами застройки, рельефом и сельхозоборотом. Именно на ней фильтр ложных находок становится точным для этой службы, а не для абстрактной местности.

Чего спутник не расскажет

  • Постоянная облачность в регионе означает разрежение серии наблюдений; частота съемки перестает быть той, что записана в договоре со спутниковым оператором.
  • Ночь и полярная зима — только радарная съемка, это отдельная технология и отдельный проект.
  • Определение назначения объекта по снимку ограничено: система видит появление строения, но не его назначение.
  • Юридическая значимость находки: результат мониторинга — основание для проверки, а не доказательство само по себе.

Направления рядом — компьютерное зрение, аналитика данных и эксплуатация ML-конвейеров.

180 тыс. км²
площади под автоматическим мониторингом
  • geospatial
  • CV
  • segmentation
  • big data
  • change detection
заказчик

Геоаналитика / ДЗЗ · детали под NDA

СтендПроверить расчет руками ↑

Те же цифры, но с ручками: порог, нагрузка, объем.

Комментарий инженера

Мы принесли первую версию с честной попиксельной разницей и гордо показали карту находок. Аналитик посмотрел на нее секунд десять и сказал, что это тени от облаков и убранное поле. Он был прав по всем отмеченным участкам. Пришлось разворачивать проект: основную работу делает не детектор изменений, а то, что стоит до него и после — нормализация снимков и знание сезонной нормы для каждого участка.
инженер геоаналитики · MoranaLabs
Другие кейсы
— заявка

Опишите задачу  ответим как инженеры. 

Оставьте имя и Telegram — остальное обсудим. Без брифов на 40 слайдов и звонков по три раза.

Отвечаем за пару часовотвечает инженер, а не отдел продажNDA до передачи данных

Любой один канал — куда удобнее, туда и ответим

Или сразу написать в Telegram

Без спама и звонков-роботов. Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой персональных данных.