Алексей Пустынников, лидер GeoML команды в ВТБ, собрал 6 полезных ресурсов, которые помогут разобраться в геоаналитике, освоить инструменты для работы с геоданными и узнать больше о пространственном ML.

🔹Выкачать и подготовить данные

Pyrosm и OSMnx — работа с OpenStreetMap без боли Проверенная связка для работы с OSM. Pyrosm быстро парсит сырые дампы .osm.pbf напрямую в GeoPandas, что спасает, когда нужно вытащить все здания или POI целого региона для генерации фичей (к слову, после почти трехлетней паузы проект в 2026 году снова начал активно обновляться). OSMnx остаётся золотым стандартом для построения графов дорожной сети, расчёта изохрон и центральности.

Overture Maps Foundation — карта мира корпоративного уровня Глобальная инициатива Meta*, Microsoft, AWS и TomTom по созданию открытой альтернативы OSM. Проект вышел в General Availability в июне 2025 года и выпускает регулярные релизы (март, сентябрь 2026). Внутри — система стабильных идентификаторов объектов GERS, удобная таксономия POI и облачные форматы хранения. Отличный пример того, как корпорации делают инфраструктурные геоданные.

🔹Освоить стек и ускорить вычисления

Automating GIS Processes (AutoGIS) — курс от Университета Хельсинки Открытый практический курс по геоаналитике на Python, который регулярно обновляется (актуальная версия 2026 года). Покрывает работу с GeoPandas, Rasterio, пространственными индексами и автоматизацию ETL-пайплайнов. Идеально подходит для онбординга новых аналитиков в команду, которым нужно быстро освоить современный geospatial Python-стек.

DuckDB Spatial Extension — геопространственный SQL без сложной инфраструктуры Не зря в 2025 году вышла статья «DuckDB is Probably the Most Important Geospatial Software in a Decade». Расширение позволяет делать сложные пространственные соединения (spatial joins) и читать GeoParquet прямо в SQL — без поднятия PostGIS или развёртывания Spark-кластера. Идеальный инструмент для быстрого EDA, прототипирования и локальной аналитики на одной машине.

🔹Разобраться в SOTA и фундаментальных моделях

AlphaEarth Foundations — непрерывные эмбеддинги всей планеты Фундаментальная модель от Google DeepMind (июль 2025), которая превращает мультимодальные спутниковые снимки и временные ряды в единое глобальное векторное поле. Модель генерирует компактные численные представления для любой точки на карте, решая проблему картирования при сильной нехватке размеченных данных.

«No One Knows the State of the Art in Geospatial Foundation Models» — обзор ландшафта 2026 года Статья о том, как стремительно эволюционирует область: от ранних SatMAE и SSL4EO до современных мультимодальных моделей вроде OlmoEarth и TerraMind. Авторы показывают, что в индустрии всё ещё нет единых бенчмарков и метрик для честного сравнения моделей, что делает направление одновременно сложным и интересным для R&D. Обязательное чтение, если хотите понимать актуальный SOTA в geo foundation models.

*Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.