Интеграция технологий веб-сервисов и смарт-сенсоров для создания единой платформы поддержки принятия решений при управлении лесными экосистемами

Аннотация

Исследование адресует растущие риски для лесных экосистем, вызванные климатическими изменениями, антропогенной нагрузкой и экстремальными событиями, требующие перехода от реактивного мониторинга к проактивному управлению. Цель – разработать и апробировать единую платформу поддержки решений на основе интеграции смарт-сенсоров и веб-сервисов для анализа данных в квазиреальном времени. Новизна – сервис-ориентированная архитектура, нивелирующая гетерогенность оборудования и ПО и обеспечивающая стандартизированный доступ к ключевым показателям состояния леса. Методы включали проектирование многоуровневой архитектуры и развертывание полевого прототипа. Физический уровень – сеть узлов на ESP32 с солнечным питанием и датчиками SHT31, емкостной влажности почвы, MQ-7 и всепогодными микрофонами, соединенных по LoRaWAN и NB-IoT. Пограничные шлюзы Raspberry Pi 4 выполняли агрегацию, фильтрацию и буферизацию. Веб-слой – микросервисы на FastAPI в Docker с REST/HTTPS и JSON. Хранилище – InfluxDB; аналитика – LSTM для риска возгорания и CNN для акустики; интерфейс – React с ГИС. Полигон 10 га, 50 узлов, 3 шлюза, 3 месяца; замеры PDR, задержки, энергоэффективности, нагрузка API и метрики Precision, Recall, F1. Результаты показали надежность LoRaWAN на малых пакетах, однако нарастание задержки с размером, тогда как NB-IoT обеспечил PDR >99,6% и субсекундные задержки на 128 байт; энергопотребление LoRaWAN ниже на 40–60%, что обосновывает гибридную стратегию. API сохранял низкие задержки при 50-500 RPS: /data/meteo 45,18-112,73 мс; /data/acoustic 68,91-185,44 мс, Модели показали высокое качество: LSTM для высокого риска Precision 91,47%, Recall 88,23%, F1 0,898; CNN для бензопилы F1 0,953 и для нормы 0,993, Обсуждение выявило ресурсоемкость Edge AI: агрегация потребляла ~4,87% CPU и 180,3 мВт, фильтрация – 11,23% CPU, тогда как локальный инференс повышал загрузку до 65,71% и добавлял ≈1,55 Вт, что делает сложные модели на шлюзах нецелесообразными. Микросервисная архитектура обеспечивает отказоустойчивость, горизонтальное масштабирование и ускоряет расширение функционала. Платформа переводит мониторинг в режим предиктивной аналитики и оперативного реагирования; перспективы – интеграция ДЗЗ, практики MLOps и усиление кибербезопасности и организационной устойчивости процессов.