GeoLens

Английский | Испанский | Французский | Немецкий

Самостоятельно размещаемый центр пространственных данных вашей команды: поиск, карты и общий доступ в одном месте.

GeoLens — это открытый центр пространственных данных для GIS-команд и команд по работе с данными: одно место для поиска и работы с данными на инфраструктуре, которую вы контролируете, без телеметрии. Сам GeoLens не отправляет данные никуда. (Функции, которые вы включаете, могут совершать исходящие вызовы: ИИ-помощник к выбранной совместимой с OpenAI конечной точке или ключу Anthropic, вход через OAuth/OIDC, SMTP, тайлы базовых карт, удаленные источники данных/S3, а также резервное копирование вне сайта.) Загружайте файлы, создавайте наборы данных в браузере, регистрируйте таблицы, уже находящиеся в собственной базе данных PostGIS GeoLens, без их копирования, импортируйте разовые копии из WFS, ArcGIS FeatureServer или OGC API Features, или ссылайтесь на удаленные ресурсы STAC в реальном времени. GeoLens записывает происхождение каждого набора данных, индексирует метаданные каталога с помощью pg_trgm для нечеткого поиска из коробки (pgvector добавляет семантическое ранжирование после настройки провайдера эмбеддингов и включения семантического поиска), и предоставляет API OGC/STAC, к которым клиенты QGIS, ArcGIS и MapLibre подключаются нативно. Составляйте, стилизуйте и делитесь многослойными картами прямо в браузере. Построен на FastAPI и React. Развертывается одной командой.

_{Установка не требуется. Просматривайте образцы каталога и карты без учетной записи или войдите через Google, GitHub или Microsoft, чтобы попробовать конструктор карт. Демо-данные могут быть удалены в любой момент.}

curl -fsSL https://getgeolens.com/install.sh | sh
# Open http://localhost:8080, then log in with the credentials you chose

Конструктор карт: каждое здание Манхэттена выдавлено до реальной высоты крыши и окрашено по эпохе постройки, под ними проходит метро, создано из открытых данных с помощью scripts/seed-showcase.py

[!ПРИМЕЧАНИЕ] Ранний выпуск. GeoLens активно разрабатывается и поддерживается, и недавно стал открытым исходным кодом. Самостоятельно размещаемая версия молода, и некоторые функции и API могут еще измениться. Пожалуйста, откройте проблему, если столкнетесь с шероховатостью.

Документация

Полная документация для пользователей, администраторов и API находится на docs.getgeolens.com. Таблица Справочник ниже содержит ссылки на каждое руководство.

Опубликованные артефакты

GeoLens публикуется через стандартные реестры пакетов:

pip install geolens          # Python SDK
pip install geolens-cli      # CLI; installs the `geolens` command
pip install geolens-mcp      # MCP server for coding agents (read-only)
npm install @geolens/sdk     # TypeScript/JavaScript SDK

Предварительно собранные образы публичного API и фронтенда публикуются в GitHub Container Registry:

docker pull ghcr.io/geolens-io/geolens-api:latest
docker pull ghcr.io/geolens-io/geolens-frontend:latest

Тег latest отслеживает последний опубликованный стабильный выпуск.

Почему GeoLens?

Пространственные данные оказываются разбросанными: шейп-файлы на общих дисках, таблицы в схемах баз данных, растры в облачных хранилищах, метаданные в электронных таблицах. Поиск нужного набора данных означает запрос в Slack или поиск по файловым серверам. Обмен данными означает экспорт, отправку по электронной почте и надежду на совпадение CRS.

GeoLens заменяет этот рабочий процесс:

• Единый центр данных: загружайте файлы, создавайте наборы данных, регистрируйте таблицы, уже находящиеся в базе данных GeoLens, импортируйте снимки сервисов объектов или ссылайтесь на удаленные ресурсы STAC — затем ищите и просматривайте их вместе
• Состояние источника, а не догадки: увидьте, как каждый набор данных попал в каталог, когда он был последний раз обновлён или проверен, как его последнее обновление соотносится с заявленной периодичностью (свежий, ожидается, просроченный или неизвестный), и доступен ли удалённый сервис или STAC-источник.
• Работает с вашими инструментами: OGC API Features/Records, STAC API 1.0, прямые URL тайлов для QGIS, ArcGIS и MapLibre.
• Без привязки: ваш каталог и копии, которыми управляет GeoLens, остаются на инфраструктуре, которую вы контролируете, и экспортируются через открытые форматы. Векторные наборы данных экспортируются в GeoPackage, GeoJSON, Shapefile, CSV или GeoParquet; растры загружаются как Cloud-Optimized GeoTIFF; и любой OGC API клиент читает каталог напрямую.
• Семантический и пространственный поиск: нечёткое сопоставление pg_trgm из коробки; добавьте провайдера эмбеддингов и включите семантический поиск для ранжирования наборов данных по смыслу (pgvector).
• Встроенный конструктор карт: создавайте многослойные карты, стилизуйте их и делитесь через публичную ссылку или встраиваемый iframe.
• С ИИ-помощью (опционально): общайтесь со своими картами, автоматически генерируйте описания, ищите на естественном языке. Подключите OpenAI-совместимый endpoint или ключ Anthropic, либо пропустите это полностью.

Посмотрите в действии

Примеры ниже используют JWT bearer токен. Создайте его для локального стека (endpoint входа принимает форму пароля OAuth2, поэтому используйте -d с полями формы, а не JSON). Подставьте ваше имя администратора и пароль из .env (grep '^GEOLENS_ADMIN_PASSWORD=' .env):

TOKEN=$(curl -s -X POST http://localhost:8080/api/auth/login/ \
  -d 'username=admin&password=<your-admin-password>' | jq -r '.access_token')

Семантический поиск требует однократной настройки администратором: провайдер эмбеддингов и переключатели AI + Semantic Search в настройках AI администратора, а также обратное заполнение эмбеддингов для данных, загруженных до настройки (в руководстве по поиску это описано). После включения вы сможете искать наборы данных по смыслу, а не по точному совпадению ключевых слов:

# Semantic search ranks by meaning: "hydrology" surfaces the lake and river
# network datasets whose titles never mention the word
curl "http://localhost:8080/api/search/datasets/?q=hydrology&limit=3" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" | jq '.features[].properties.title'

Одно поведение search-endpoint, которое нужно знать при программном использовании: первая страница дополняет результаты наборов данных до пяти соответствующих коллекций, поэтому numberReturned может превышать limit только на странице 0. Это сделано намеренно, а не является ошибкой — limit по-прежнему ограничивает количество наборов данных на странице.

Каждый набор данных также является стандартным endpoint OGC API Features:

# Grab a public collection id from the catalog. Search anonymously (no token) so
# the id is one anyone can read, matching the unauthenticated items request below.
CID=$(curl -s "http://localhost:8080/api/search/datasets/?q=countries&limit=1" \

  | jq -r '.features[0].id')

# GeoJSON features with a bbox filter, works in QGIS, ArcGIS, any OGC client
curl "http://localhost:8080/api/collections/$CID/items?bbox=-10,35,30,60&limit=5"

PostGIS и pgvector используют одну базу данных, поэтому при включённом семантическом поиске вы можете ранжировать наборы данных по смыслу внутри пространственного окна в одном запросе. См. руководство по поиску о том, как семантический и пространственный поиск работают вместе.

Подключайтесь напрямую из QGIS: Слой > Добавить WFS / OGC API Features и укажите http://localhost:8080/api/.

Те же endpoints из инструментов, которые вы уже используете: geolens-examples содержит одностраничные примеры для MapLibre, Leaflet, OpenLayers и ArcGIS JS, пошаговые руководства по QGIS и DuckDB, оба GeoLens SDK, семантический поиск по каталогу, STAC-браузер, встраивание сохранённой карты, анализ на Python/GeoPandas, манифест каталога как код для CLI и настройку MCP. Только для чтения примеры запускаются на живом демо, и CI воспроизводит их там при каждом пуше и раз в неделю, так что то, что вы копируете, — это код, который работал на этой неделе. Смотрите галерею.

Возможности

Каждый пример выше имеет полное руководство в документации. Что GeoLens читает, пишет и предоставляет:

Загрузка и экспорт данных

• Пять режимов источников: загруженные и созданные данные управляются локально; Register Table обслуживает существующую таблицу в собственной базе данных PostGIS GeoLens на месте; импорт Service — это однократные локальные копии; наборы данных STAC сохраняют живую ссылку на удалённый ресурс
• Вектор: Shapefile, GeoPackage, GeoJSON, GeoParquet, CSV, XLSX
• Растр: GeoTIFF и Cloud-Optimized GeoTIFF (COG) с автоматическим преобразованием
• Мозаики: растровые мозаики на основе VRT из нескольких исходных файлов
• Экспорт: GeoJSON, Shapefile, GeoPackage, CSV с перепроецированием CRS
• Состояние источника: происхождение и временные метки последнего обновления/проверки, свежесть источника на основе периодичности и проверки работоспособности по запросу для Service и STAC источников
• Отслеживание происхождения и редактирование метаданных

Анализ

• Буфер (метры, километры, футы или мили), центроид, обрезка по нарисованной области или по другому полигональному слою, и растворение с необязательной колонкой группировки; пространственное соединение и выбор по расположению сопоставляют объекты по пересечению, измерение добавляет столбцы area_sqm и length_m, а пересечение записывает попарное наложение с атрибутами с обеих сторон
• Все операции предпросматриваются на карте, кроме растворения, которое доступно только для материализации; предпросмотры ограничены 500 объектами. Затем Создать набор данных выполняет любую из восьми операций над каждым объектом в фоновом режиме, в пределах ограничений источника для каждой операции (250 тыс. объектов для растворения, 500 тыс. для буфера)
• Результат — обычный векторный набор данных — стилизуемый, экспортируемый и предоставляемый через конечные точки OGC API, как и любой другой
• Чат-ассистент может запускать предпросмотры буфера, центроида и обрезки на основе слоя по запросу

Стандарты и совместимость

• OGC API - Features и OGC API - Records; конечная точка каталога STAC API 1.0
• Прямые URL-адреса тайлов и персональные ключи API для QGIS, ArcGIS, MapLibre и любого OGC-клиента
• Векторные тайлы опускают столбцы атрибутов ниже 10-го уровня масштабирования, чтобы тайлы низкого масштаба были небольшими; добавьте параметр запроса cols=<column>,<column> к URL тайла, чтобы включить определенные столбцы на каждом уровне масштабирования (имена проверяются по столбцам набора данных, неизвестные имена отбрасываются)
• JWT + OAuth 2.0/OIDC, RBAC с разрешениями для каждого набора данных

Безопасность

• Аутентификация JWT с токенами обновления
• Управление ключами API для каждого пользователя
• Поддержка OAuth 2.0 / OIDC (Google, Microsoft, универсальные провайдеры)
• Управление доступом на основе ролей (RBAC) с разрешениями для каждого набора данных
• Самостоятельная регистрация по умолчанию отключена; при включении с проверкой SMTP доставка регистрационных писем единообразна для новых и совпадающих заявок
• Журнал аудита для всех административных действий
• Интернационализация: английский, испанский, французский, немецкий

Скриншоты

Найти: поиск по смыслу. "Самые высокие вершины в Европе" находит модель рельефа Маттерхорна, даже если ни один результат не содержит этих слов, вместе с фильтрами по типу, местоположению и времени

Исследовать: каждый набор данных получает предпросмотр карты, статистику схемы и типизированные метаданные. Здесь — 6000 лет значительных вулканических извержений из NOAA NCEI

Спросите свои данные: задайте вопрос набору данных на естественном языке. «Сколько метеоритов наблюдали падающими, а сколько нашли позже?» возвращается с ответом, подсчетами (1 096 против 31 090) и переходом в конструктор в один клик

Создавайте: составляйте многослойные карты в браузере с перетаскиваемым стеком слоев и редакторами для каждого слоя (здесь: Маттерхорн в виде 3D-сетки рельефа из лидара swissALTI3D)

Ask AI: редактируйте карты на естественном языке. «Подпиши вулканы их названиями» добавляет читаемые подписи на карту Restless Earth (опционально: укажите endpoint, совместимый с OpenAI, или ключ Anthropic)

Управление: встроенная административная панель охватывает живой мониторинг, использование, пользователей, задания, журнал аудита и статус AI — ничего дополнительно разворачивать не нужно

Быстрый старт

Предварительные требования: Docker Engine 24+ и Docker Compose v2. В комплекте поставляется PostgreSQL 18. Если вы подключаете GeoLens к внешней управляемой базе данных, она должна быть PostgreSQL 13+ (для gen_random_uuid()) с pgvector 0.5+ (для HNSW-индексов семантического поиска), а также PostGIS, pg_trgm и unaccent. API и воркер работают в контейнерах (Python 3.14 в комплекте, Python на хосте не требуется). Опциональный CLI запускается на вашем хосте и требует Python 3.11+; Python SDK и скрипты сидирования требуют Python 3.10+.

Однострочная установка загружает предварительно собранные образы с фиксированными версиями и запускает стек:

curl -fsSL https://getgeolens.com/install.sh | sh

Предпочитаете сначала прочитать скрипт или собрать из исходников? Клонируйте репозиторий и запустите тот же установщик. Он соберёт образы локально вместо загрузки:

git clone https://github.com/geolens-io/geolens.git
cd geolens
bash scripts/install.sh

В любом случае scripts/install.sh копирует .env.example в .env, генерирует секрет для подписи JWT, задаёт учётные данные администратора и выполняет docker compose up -d. Имя пользователя администратора по умолчанию — admin; пароль администратора генерируется автоматически как надёжное случайное значение (записывается в .env, никогда не выводится в терминал), если вы не укажете свой. Для установки без участия оператора задайте GEOLENS_ADMIN_USERNAME и GEOLENS_ADMIN_PASSWORD в переменных окружения перед запуском — тогда запросы будут пропущены. Повторный запуск скрипта идемпотентен: существующие значения в .env сохраняются.

Подождите около 60 секунд, пока сервисы запустятся, затем откройте http://localhost:8080. Войдите с именем администратора и сгенерированным паролем (получите его командой grep '^GEOLENS_ADMIN_PASSWORD=' geolens/.env — однострочный установщик клонирует в geolens/ в каталоге, откуда вы его запустили; внутри исходников это просто .env).

Проверьте, что все сервисы работают:

docker compose ps

Примечания к первому запуску: однострочная установка загружает предварительно собранные образы и поднимается примерно за минуту (локально собирается только небольшой слой базы данных PostGIS + pgvector). Клонирование и запуск bash scripts/install.sh вместо этого собирает все образы из исходников: 5–10 минут при первом запуске (GDAL + расширения Postgres + фронтенд-бандл); последующие запуски занимают ~60 секунд в любом случае. Если порты 5434/8001/8080 уже заняты, измените DB_PORT, API_PORT или FRONTEND_PORT в .env. При конфликтах портов, зависаниях при старте, нехватке памяти и предупреждениях о миграциях обратитесь к руководству по устранению неполадок.

Для продакшн-развёртывания см. Руководство по установке. Поддерживаемый сообществом Kubernetes Helm-чарт находится в отдельном репозитории geolens-deployments.

Проверка установщика

Каждый релиз GitHub прикрепляет файл SHA256SUMS, сгенерированный CI, вместе с install.sh. Чтобы убедиться, что загруженный установщик не был изменён перед запуском, скачайте оба файла из одного релиза и поместите их в один каталог, затем выполните:

# Linux / Windows WSL
sha256sum -c SHA256SUMS

# macOS
shasum -a 256 -c SHA256SUMS

При успешной проверке выводится install.sh: OK.

Обновление

Для обновления установки из предварительно собранных образов запустите ./scripts/upgrade.sh из каталога установки. Скрипт создаёт резервную копию базы данных, загружает новые образы и выполняет миграции. за защитным шлюзом и выводит инструкцию по откату в случае ошибок. См. UPGRADING.md для готовых сборок и сборок из исходников, а также отката, или онлайн-руководство по обновлению.

Добавьте свой первый набор данных

В репозитории есть небольшой файл city-parks.geojson. Загрузите и опубликуйте его одной командой с помощью CLI GeoLens:

pip install geolens-cli                              # installs the `geolens` command
geolens login http://localhost:8080/api              # use your admin username + password
geolens publish examples/manifests/first-catalog/city-parks.geojson --name "City Parks"

geolens publish выполняет процесс загрузки → предпросмотра → фиксации и выводит URL нового набора данных. Одна команда превращает локальный файл в опубликованный картографический набор данных.

Для повторяемых каталогов с несколькими наборами данных опишите источники в манифесте (geolens.yaml) и примените его с помощью geolens apply. Источники в манифесте задаются по HTTP(S) URL, S3 URI или пути, уже размещенному на сервере; примеры в examples/manifests/ — это шаблоны для адаптации. Создайте новый с помощью geolens init и отредактируйте под свои источники:

geolens init                       # writes geolens.yaml in the current directory
geolens validate geolens.yaml      # local schema check, no API call
geolens apply geolens.yaml         # validates + applies via /ingest/manifest/apply

Полную схему манифеста, типы источников и примеры интеграции с CI см. в руководстве по CLI.

Демонстрационные данные

scripts/seed-showcase.py создает семь демонстрационных карт из открытых данных: глобальную историю тектоники на реальном рельефе океанского дна, 3D-панораму Манхэттена, окрашенную по эпохам строительства (главное изображение выше), траектории атлантических ураганов с 1950 года, кластеризованные падения метеоритов, 3D-рельеф Маттерхорна по данным лидара с разрешением 2 м, спутниковые снимки Sentinel-2 Нью-Йорка по ссылке и карту подверженности ураганам, вычисленную на месте из траекторий штормов с помощью буферизации, пересечения и растворения:

pip install httpx
python scripts/seed-showcase.py --username admin --password "$(grep '^GEOLENS_ADMIN_PASSWORD=' .env | cut -d= -f2-)"

Требуется доступ в интернет к исходным открытым данным. Описание флагов (--no-terrain, --prune, …) см. в scripts/README.md.

Архитектура

GeoLens — это небольшой набор сервисов вокруг единой базы данных PostgreSQL/PostGIS: API обслуживает каталог, поиск и конечные точки OGC/STAC; воркер обрабатывает загрузку данных; Titiler обслуживает растровые тайлы из объектного хранилища.

flowchart TB
    B["Browser: React + MapLibre app"]
    OGC["QGIS · ArcGIS · OGC/STAC clients"]

NG["Nginx reverse proxy<br/>serves the React build, routes /api and tiles"]

    subgraph Application
API["FastAPI<br/>catalog · semantic search · OGC/STAC · vector tiles"]
W["Worker<br/>GDAL/ogr2ogr ingestion"]
TT["Titiler<br/>COG raster tiles"]
    end

    subgraph store [Data and storage]
PG[("PostgreSQL 18<br/>PostGIS · pgvector · pg_trgm<br/>+ Procrastinate queue")]
OBJ[("Object storage<br/>local files or S3/MinIO")]
      CACHE[("Valkey cache")]
    end

    B --> NG
    OGC --> NG
    NG --> API
    NG --> TT
    API <--> PG
    API --> OBJ
    API -. tile/query cache .-> CACHE
    PG == job ==> W
    W --> PG
    W --> OBJ
    TT --> OBJ

Конфигурация

Вся конфигурация управляется через переменные окружения в .env. Полный список опций с значениями по умолчанию и описаниями см. в Справочнике по конфигурации.

Бюджет пула соединений

GeoLens поставляется настроенным для одного экземпляра PostgreSQL: пулы API, воркера и администрирования по умолчанию укладываются в 70 из 80 max_connections (в Postgres max_connections установлено в 80), размер определяется параметрами DB_POOL_SIZE (pool_size) и DB_MAX_OVERFLOW (max_overflow, по умолчанию 3). См. Настройка пула соединений для бюджета на процесс и способы увеличения лимита.

Резервное копирование

Автоматическое резервное копирование по расписанию выполняется по умолчанию. Флаг --profile backup не нужен. Сервис резервного копирования запускается вместе с api, worker и db при каждом docker compose up и выполняет pg_dump по ежедневному/еженедельному расписанию, а также архивирует промежуточный том объектного хранилища, так что восстановление воспроизводит работающий экземпляр (БД + загруженные файлы).

Внешняя загрузка (S3) дополнительно включается параметром BACKUP_S3_ENABLED=true. Встроенный загрузчик подписывает запросы с помощью AWS Signature V4 (awscli), совместим с Cloudflare R2, современным AWS S3 и MinIO. Неудачная загрузка отображает видимую ERROR в журналах контейнера (а не скрытое предупреждение), поэтому незаметная потеря внешней резервной копии обнаруживается немедленно.

Для повседневных операций, процедур восстановления и реагирования на инциденты см. RUNBOOK.md. Параметры конфигурации для конкретных провайдеров см. в разделе Резервное копирование и восстановление.

Мониторинг

API и worker экспортируют метрики Prometheus из коробки (HTTP-скорость/задержность/ошибки, глубина очерии заданий, пул БД, кэш тайлов). Эталонная конфигурация scrape, правила оповещений и дашборд Grafana поставляются в infra/monitoring/; шаги по настройке см. в RUNBOOK.md §4.

Справочник

Сообщество

• Обсуждения на GitHub: вопросы, идеи, демонстрации
• Поддержка: где просить помощи и как проблемы направляются
• Руководство по внесению вклада: настройка разработки, стиль кода и правила PR

Известные ограничения

• Один экземпляр PostgreSQL, без встроенной высокой доступности или кластеризации.
• GeoLens предназначен для одной организации на самостоятельное развертывание.
• Отрисовка рельефа предполагает, что единицы DEM указаны в метрах; наборы данных с другими вертикальными единицами могут отображаться с преувеличением.
• Самостоятельное распространение молодое, и некоторые функции и API могут еще измениться (см. примечание о раннем выпуске выше).

Лицензия

GeoLens распространяется под лицензией Apache 2.0. Название GeoLens, логотип и брендовые активы не покрываются этой лицензией. См. TRADEMARKS.md. Атрибуция сторонних примеров данных находится в THIRD_PARTY_DATA.md.

Политиики проекта: управление · мейнтейнеры · внесение вклада · безопасность · процесс выпуска · исходящий трафик и автономный режим.