noisemap / FR24-прототип — визуализация и расчёт шумовой плотности на базе исторических данных Flightradar24
RTL-SDR ingest-контур — локальный приём ADS-B, хранение в PostgreSQL/PostGIS и recovery после сбоев

Куда смотреть

tasks/flightradar24/PROJECT.md — общий статус проекта
tasks/flightradar24/docs/INDEX.md — карта документации
tasks/flightradar24/docs/ARCHITECTURE.md — контейнерная архитектура ingest-контура
tasks/flightradar24/docs/RTL-SDR_TZ.md — ТЗ на RTL-SDR ingest
tasks/flightradar24/docs/VM_SETUP.md — инструкция по созданию VM в PVE
tasks/flightradar24/docs/DEV_AGENT_HANDOFF.md — пакет передачи Dev-агенту

Текущий статус

FR24-прототип жив и остаётся в проекте как историческая и визуальная база
новая линия проекта — переход к локальному RTL-SDR контуру
целевая БД: PostgreSQL + PostGIS
целевое развёртывание: одна VM + Docker Compose

Историческая часть

Ниже сохранена справка по старому FR24/noisemap-прототипу.

📋 О проекте

Проект создаёт интерактивную веб-карту Московской области, на которой отображаются:

Траектории полётов за выбранный период (до 12 месяцев)
Шумовые границы вокруг траекторий, рассчитанные на основе высоты полёта
Интерактивные элементы: зум, фильтры по времени, всплывающая информация о рейсах

🎯 Цели проекта

Визуализация: Наглядно показать распределение шумового загрязнения от авиации
Анализ: Выявить наиболее загруженные воздушные коридоры
Информирование: Предоставить данные для исследований и принятия решений
Оптимизация: Эффективное использование данных Flightradar24 API в рамках тарифа Explorer

🛠 Технологический стек

Бэкенд

Язык: Python 3.8+
Фреймворк: FastAPI (лёгкий, асинхронный)
Библиотеки:
- requests - работа с Flightradar24 API
- sqlalchemy / sqlite3 - работа с базой данных
- pandas / numpy - обработка данных
- python-dotenv - управление конфигурацией

Фронтенд

Карты: Leaflet.js с OpenStreetMap
Интерфейс: Bootstrap 5 + чистый JavaScript
Визуализация: встроенные возможности Leaflet + D3.js (опционально)

Хранение данных

База данных: SQLite (разработка) / PostgreSQL (production)
Кэш: файловая система (JSON/CSV)
Конфигурация: .env файл + config.json

📊 Модель шумового воздействия (v1.0)

Основные допущения

Фактор: только высота полёта
Зависимость: уровень шума обратно пропорционален высоте
Формула:
```
noise_radius_km = base_radius * (min_height / actual_height) * factor
```
где:
- base_radius = 5.0 км (базовый радиус шума)
- min_height = 300 м (минимальная высота для расчёта)
- factor = 0.01 (коэффициент масштабирования)

Параметры (config.json)

"noise_model": {
  "base_noise_radius_km": 5.0,
  "height_factor": 0.01,
  "min_height_m": 300,
  "max_height_m": 12000,
  "min_radius_km": 0.5,
  "max_radius_km": 10.0
}

Бэклог для v2.0

Учёт типа воздушного судна
Учёт времени суток (ночные полёты)
Учёт направления и скорости ветра
Привязка к санитарным нормам

🚀 Быстрый старт

1. Установка зависимостей

pip install -r requirements.txt

2. Настройка API ключа

export FLIGHTRADAR24_API_KEY="your_api_key_here"

Или создайте файл .env:

FLIGHTRADAR24_API_KEY=your_api_key_here

3. Проверка подключения

python scripts/check_api.py

4. Запуск тестового сбора данных

python scripts/flightradar24_explorer.py

📁 Структура проекта

flightradar24/
├── README.md                    # Эта документация
├── requirements.txt             # Зависимости Python
├── config.json                  # Конфигурация проекта
├── scripts/                     # Вспомогательные скрипты
│   ├── check_api.py            # Проверка API ключа
│   └── flightradar24_explorer.py # Базовый клиент API
├── reports/                     # Отчёты и документация
│   └── ТЗ_Карта_шумового_загрязнения_Flightradar24.md
├── data/                        # Данные (будет создано)
│   ├── cache/                  # Кэшированные данные API
│   ├── processed/              # Обработанные данные
│   └── exports/                # Экспортированные файлы
├── backend/                     # Бэкенд приложения (будет создано)
├── frontend/                    # Фронтенд приложения (будет создано)
└── docs/                       # Документация (будет создано)

🔧 Конфигурация

Основные параметры настройки в config.json:

Параметр	Описание	Значение по умолчанию
`geography.region`	Регион исследования	Московская область
`geography.bounds`	Границы региона	54.5-56.5°N, 35.5-39.5°E
`data_collection.target_period_months`	Целевой период данных	12 месяцев
`data_collection.initial_period_days`	Начальный период для тестирования	30 дней
`visualization.default_center`	Центр карты	[55.7558, 37.6173] (Москва)
`visualization.default_zoom`	Увеличение карты	9

💳 Использование кредитов Flightradar24 API

Тариф Explorer

Базовый лимит: 60,000 кредитов/месяц
Промо-период: до 120,000 кредитов/месяц (до 31.05.2026)
Обновление: раз в неделю/месяц в зависимости от лимитов

Примерная стоимость запросов

Endpoint	Кредитов/запрос	Примерное использование
`flight/list` (live)	5	100 запросов = 500 кредитов
`flight/{id}/history`	20	50 рейсов = 1,000 кредитов
`flight/{id}/playback`	30	30 треков = 900 кредитов

Стратегия оптимизации

Кэширование: Сохранять полученные данные локально
Пакетная обработка: Собирать данные партиями
Приоритизация: Сначала ключевые маршруты и периоды
Мониторинг: Регулярно проверять остаток кредитов

📈 План разработки

Этап 1: Подготовка и прототип (23-25 марта 2026)

Проверка доступности исторических данных
Создание proof-of-concept с 10-50 траекториями
Согласование визуализации с Заказчиком

Этап 2: Разработка бэкенда (26-28 марта 2026)

Архитектура FastAPI приложения
Система сбора и обработки данных
API для фронтенда

Этап 3: Разработка фронтенда (29-31 марта 2026)

Интерфейс карты (Leaflet)
Панель управления и фильтры
Интеграция с бэкендом

Этап 4: Тестирование и оптимизация (1-2 апреля 2026)

Функциональное тестирование
Оптимизация производительности
Документация и развёртывание

🔗 Полезные ссылки

📞 Контакты

Заказчик: Слава
Исполнитель: Стрим (ИИ-ассистент)
Канал связи: Telegram через OpenClaw

Проект находится в активной разработке. Последнее обновление: 22 марта 2026.

README.md Unescape Escape

FR24 / noisemap

Что внутри