При проведении полевых исследований почв требуется учитывать множество факторов (топографические, климатические, данные дистанционного зондирования и прочие), что усложняет процесс отбора точек. Для решения данной задачи разработан сервис, автоматизирующий выбор точек мониторинга на основе набора предикторов. Сервис выполняет предварительную обработку данных: перепроецирование, ресэмплинг и определение области пересечения слоёв, в результате чего формируется унифицированный набор растров. На основе подготовленных данных реализованы несколько методов отбора точек, включая алгоритм MaxVol, алгоритм CLHS, случайную выборку. Использование различных алгоритмов позволяет учитывать неоднородность исходных данных и особенности исследуемой территории. Эффективность работы алгоритмов оценивается посредством коэффициента вариации, сравниваемого с результатами случайной выборки. Анализ показал, что выборка, полученная с помощью реализованных методов, отражает пространственную неоднородность данных и обеспечивает репрезентативность по сравнению со случайным подходом. Сервис включает графический интерфейс, предоставляющий возможности задания области интереса (интерактивное создание полигона или загрузка готового файла), настройки параметров отбора (число точек, расстояние между ними, расстояние до границ, режим обработки) и экспорта результатов в формате GeoJSON для последующего анализа. Таким образом, сервис представляет собой инструмент для автоматизации выбора точек мониторинга, включающий несколько алгоритмов выборки и средства их параметризации, что позволяет использовать его для различных задач исследования почв.

Калибровка AquaCrop необходима для адаптации модели к локальным почвенно-климатическим условиям и агротехнологиям, поскольку типовые параметры нередко недостаточно точны для прогноза урожайности и водного стресса. Калибровка модели AquaCrop требует учёта множества факторов, что усложняет подбор согласованных параметров. Для решения этой задачи разработан пайплайн, автоматизирующий поиск и валидацию параметров на основе наблюдаемой урожайности и набора предикторов. На первом этапе выполняется предварительная подготовка данных: объединение статистики по урожайности с почвенными признаками (доли песка/суглинка/илистых фракций) и управленческими показателями (объём внесённых удобрений, посевные площади), проверка логики и формирование унифицированного обучающего набора. Это обеспечивает сопоставимость источников и корректное вычисление целевой переменной (урожайности культуры). Оптимизация параметров реализована на базе Python-библиотеки Optuna с байесовским отбором проб в физически обоснованных диапазонах. Калибруются ключевые блоки водного стресса и развития полога: пороговые доли исчерпания влаги для расширения полога (p-exp), устьичной регуляции (p-sto), сенесценции (p-sen) и опыления (p-pol); факторы формы кривых стресса; объёмная доля для анаэробной точки; коэффициент роста полога (CGC). Встроены ограничения на взаимосвязанные параметры и физические пределы, что предотвращает некорректные комбинации и обеспечивает согласованность с логикой расчёта модели. Качество калибровки оценивается по совокупности метрик (RMSE, RIE, Bias, SMAPE) на наборе сезонов. Визуальная проверка включает графики «предсказано–смоделировано» по годам, распределения ошибок и сводные панели метрик. Результатом работы служит откалиброванный набор параметров для последующей симуляции сценариев. Таким образом, пайплайн представляет собой инструмент локальной адаптации AquaCrop, сочетающий автоматизированный поиск параметров, многофакторную оценку качества и интерпретируемость, что делает его пригодным для прогноза урожайности и анализа водообеспеченности в различных территориальных условиях.