Как ИИ-команда помогла создать единый цифровой контур мониторинга лесоизменений в Подмосковье

Аналитический центр лесного и сельского хозяйства (АЦЛСХ, входит в ITFB Group) реализовал проект, объединивший спутниковые данные, геопространственную аналитику, мобильную полевую проверку и отчётность для государственного лесного надзора Подмосковья. Одновременно проект стал практической проверкой новой модели работы: значительную часть анализа, структурирования материалов и подготовки документации выполнила специализированная ИИ-команда, а эксперты управляли её работой и отвечали за итоговый результат.

Лесной фонд — это большая территория, где невозможно обеспечить оперативный контроль, опираясь только на ручной анализ и разрозненные выезды. Инспекторам важно заранее понимать, какие участки требуют внимания, видеть их на карте, сопоставлять со сведениями из разных источников и уже после этого планировать полевую проверку.

Государственному органу Московской области требовалось развить цифровой контур, который связывает камеральный анализ и работу на местности. В центре проекта оказался «Умный надзор» — инструмент для выявления потенциальных изменений на территориях лесного фонда и последовательной обработки каждого сигнала.

Проект стал заметен не только своей предметной задачей. По оценке АЦЛСХ (входит в ITFB Group), это первый в России проект для государственного заказчика, в котором ИИ-команда была включена в широкий производственный контур: анализировала исходные материалы, помогала структурировать требования, готовить проекты документов, проверять комплектность и находить пробелы. Человеческая команда при этом сохраняла контроль качества и финальную ответственность.

Перед командой стояла задача повысить оперативность и качество выявления потенциальных нарушений на территориях лесного фонда. Для этого нужно было выстроить единый процесс — от получения сигнала по спутниковым данным до подтверждения фактической ситуации на местности и сохранения результата проверки.

Система должна была помочь специалистам:

• выделять зоны внимания по результатам анализа спутниковой съёмки и геопространственных данных;
• сопоставлять сигналы с цифровыми слоями лесного фонда, кадастровыми, реестровыми и лесоустроительными сведениями;
• передавать точки в мобильный контур для полевой проверки;
• фиксировать описание, фотографии, уточнённый контур и статус сигнала;
• сохранять результаты в едином архиве и формировать отчётные материалы.

Важно было сохранить экспертную роль инспектора. Система выявляет зоны внимания и собирает фактуру, но не подменяет правовую квалификацию: окончательное решение принимается специалистом с учётом качества исходных данных и применимых правовых оснований.

Проектная команда адаптировала программное обеспечение под задачи заказчика и выстроила сквозной сценарий «космоснимок — геослой — сигнал — выезд — фотофиксация — статус — отчёт». В веб-интерфейсе специалисты работают с картой и табличным представлением сигналов, а мобильный контур поддерживает выездную проверку и фиксацию результатов непосредственно на местности.

В систему загружаются пространственные данные и результаты обработки спутниковой съёмки. Сформированные сигналы отображаются на карте, передаются в работу, проходят камеральную и полевую верификацию, после чего получают уточнённый статус. Итоговая информация сохраняется для отчётности и последующего анализа.

Отдельной частью решения стала производственная модель проекта. Основной человеческий контур состоял из руководителя проекта и ГИС/ИИ-архитектора. Их работу усиливала ИИ-команда со специализированными ролями: аналитиками данных и ГИС, ML-разработчиками и архитекторами, техническими писателями, корректорами, специалистами по ГОСТ и закупочному законодательству, отраслевыми экспертами и юристами. ИИ-руководитель проекта и оркестрант распределяли задачи между ролями, а специалисты проверяли и валидировали результат.

Такая модель не исключала человека из процесса. Она переносила его усилия с рутинной обработки большого объёма материалов на постановку задач, контроль качества, разрешение неоднозначностей и принятие финальных решений.

АЦЛСХ (входит в ITFB Group) создали единый цифровой инструмент для обработки сигналов о потенциальных нарушениях и организации полевых проверок. На практике подтверждена работоспособность полного цикла: сформировать сигнал, показать его на карте, передать инспектору, провести выезд, приложить фото, уточнить статус и сохранить результат в отчётности и архиве.

Для ИТ-рынка проект показал ещё один результат: ИИ может быть не только компонентом внедряемого продукта, но и производственным ресурсом команды. Небольшой человеческий контур получил доступ к широкому набору специализированных компетенций, сохранив управляемость, контроль и ответственность.