GeoVeil API Documentation

GeoVeil expune două versiuni de API pentru accesul la datele de interferențe GNSS ale Sistemului ROMPOS (86 stații active, 83 cu analiză spectrală), operat de ANCPI prin Centrul Național de Cartografie (CNC). V2 este API-ul principal, cu date în timp real, analiză spoofing și predicție ML. V1 este API-ul clasic cu perspective istorice și date VADASE.

Prezentare generală

Sistemul ROMPOS cuprinde 86 de stații CORS active, operat de ANCPI prin Centrul Național de Cartografie (CNC). GeoVeil se conectează la 83 de stații cu capabilitate de analiză spectrală (NovAtel OEM7), care transmit în timp real fluxuri ITDETECTSTATUSA și SPECTRUMANALYSIS, procesate pentru detectarea interferențelor, spoofing-ului și meaconingului. 74 de stații dețin licență VADASE pentru analiza deplasărilor poziționale.

Flux live V2: ~340.000 evenimente/zi (date din 26 mai 2026, în creștere); arhivă clasică V1: 549.182 înregistrări
Motor de detecție spoofing cu 7 indicatori
Predicție ML: V1 — Classic (LightGBM, ~82% acuratețe, AUC 0.91) recomandat momentan; V2 — Live în reantrenare pe noul set de date
Actualizare în timp real via streaming TCP asincron

Autentificare

API-urile sunt publice și nu necesită autentificare pentru operațiunile de citire. Endpoint-urile administrative nu sunt documentate public și necesită autentificare.

URL-uri de bază

https://geoveil.ro

https://app.rompos.ro/api/v1

Formate

Toate răspunsurile sunt în format application/json. Datele temporale sunt în format ISO 8601 UTC. Frecvențele sunt în MHz, lățimile de bandă în MHz, pierderile de putere în dBm.

GET /i — Evenimente de interferență (V2)

GET /i Events by station + date range

Returnează evenimentele de interferență pentru o stație și un interval de date.

Parametri

Parametru	Tip		Descriere
station_code	string	req	Codul stației (ex: `SULI`)
start_date	date	req	Data start (YYYY-MM-DD)
end_date	date	req	Data sfârșit (YYYY-MM-DD)

Răspuns

[
  {
    "id": 12345,
    "stationid": "SULI",
    "datetime": "2026-05-26T14:23:00Z",
    "rfpath": "L1",
    "centfreq_mhz": 1575.42,
    "bandwidth_mhz": 10.0,
    "powerloss_dbm": -42.5,
    "hestpowspecdens_dbmhz": -95.3
  },
  ...
]

GET /lh — Ultima oră (V2)

GET /lh All events in the last 60 minutes

Returnează evenimentele brute din ultima oră. Fără parametri returnează toate stațiile (poate fi mare — 100k+ evenimente). Cu station_code filtrează pe stație; limit capătă numărul de rânduri (recomandat când se deschide modalul de stație). Pentru vizualizări agregate, preferați /lh/summary.

Parametri opționali

Parametru	Tip		Descriere
station_code	string	opt	Filtrare pe stație (ex: `SULI`)
limit	int	opt	Număr maxim de rânduri returnate (ORDER BY datetime DESC). Recomandat: 3000 când `station_code` este prezent.

Răspuns

[
  {
    "stationid": "SULI",
    "datetime": "2026-05-26T12:14:00Z",
    "rfpath": "L1",
    "centfreq_mhz": 1575.42,
    "bandwidth_mhz": 8.0,
    "powerloss_dbm": -38.2,
    "hestpowspecdens_dbmhz": -92.1
  },
  ...
]

GET /lh/summary — Rezumat ultima oră (V2)

GET /lh/summary Per-station aggregated summary of the last hour

Returnează un rând per stație activă cu statistici pre-agregate: număr evenimente, banda dominantă, pierdere minimă de putere, 6 bucket-uri temporale de 10 minute și cel mai bun rezultat de analiză spoofing. Ideal pentru pagina de amenințări — returnează ~32 rânduri în loc de 100k+ evenimente brute.

Parametri

Niciun parametru. Returnează toate stațiile active în ultima oră.

Răspuns

[
  {
    "station_code": "SULI",
    "stationid": 64,
    "count": 4823,
    "dom_rfpath": "L1",
    "min_powerloss": -61.4,
    "buckets": [820, 910, 750, 890, 780, 673],
    "threat_type": "spoofing_candidate",
    "confidence": 0.87,
    "severity": "HIGH"
  },
  ...
]

Câmpuri răspuns

Câmp	Descriere
station_code	Codul stației (ex: `SULI`)
stationid	ID numeric intern
count	Total evenimente în ultima oră
dom_rfpath	Banda RF dominantă (ex: `L1`)
min_powerloss	Cea mai mare pierdere de putere (dBm, cel mai negativ)
buckets	Array de 6 valori: număr evenimente per fereastră de 10 minute (cronologic)
threat_type	Tipul de amenințare spoofing (`null` dacă fără analiză azi)
confidence	Scor de încredere analiză spoofing (0–1)
severity	`HIGH` / `MEDIUM` / `LOW` / `null`

GET /ce — Evenimente corelate inter-stații (V2)

GET /ce Cross-station correlated events

Detectează grupuri de evenimente cu aceeași frecvență și lățime de bandă pe mai multe stații în intervalul specificat (corelație inter-stații).

Parametri

Parametru	Tip		Descriere
start_date	date	req	Data start
end_date	date	req	Data sfârșit
min_stations	int	opt	Număr minim stații (implicit: 2)

Răspuns

[
  {
    "centfreq_mhz": 1575.42,
    "bandwidth_mhz": 10.0,
    "station_count": 5,
    "stations": ["SULI", "BBUC", "DEVA", "TIMI", "ARAD"],
    "first_seen": "2026-05-26T12:00:00Z",
    "last_seen": "2026-05-26T14:30:00Z"
  },
  ...
]

GET /sa — Analiză spoofing (V2)

GET /sa Spoofing analysis — 7-indicator engine

Returnează analiza spoofing pentru stație și interval. Motorul evaluează 7 indicatori: temporali, spațiali, multi-bandă, putere spectrală, corelație inter-stații, tipar de frecvență și derivă temporală.

Parametri

Parametru	Tip		Descriere
station_code	string	req	Codul stației
start_date	date	req	Data start
end_date	date	req	Data sfârșit

Răspuns

[
  {
    "stationid": "SULI",
    "datetime": "2026-05-26T14:23:00Z",
    "centfreq_mhz": 1575.42,
    "threat_type": "spoofing_candidate",
    "confidence": 0.87,
    "severity": "HIGH",
    "temporal_score": 0.9,
    "spatial_score": 0.75,
    "multiband_score": 0.8,
    "psd_score": 0.85,
    "correlation_score": 0.7,
    "freq_pattern_score": 0.9,
    "drift_score": 0.65,
    "analysis_notes": "Strong temporal clustering with spatial spread..."
  },
  ...
]

Tipuri de amenințare

Valoare	Descriere
spoofing_candidate	Semnal cu caracteristici de spoofing (7 indicatori activi)
matched_spectrum	Spectru care coincide cu o sursă de spoofing cunoscut
meaconing	Reemisie întârziată (meaconing)
clean	Fără amenințare detectată

GET /analytics — Statistici agregate (V2)

GET /analytics Aggregated statistics for dashboards

Statistici agregate: top stații după constelație, distribuție frecvențe, heatmap oră×zi, scatter BW/PL, trend zilnic, weekday/weekend.

Parametri opționali

Parametru	Tip		Descriere
days	int	opt	Număr zile înapoi (implicit: 30)

GET /trends — Tendințe și matrice corelații (V2)

GET /trends Daily counts + correlation matrix

Număr zilnic de evenimente + matrice de co-apariții stație×stație (stații active în aceeași zi).

POST /api/predict — Predicție ML (V2)

POST /api/predict ML interference prediction

Generează predicție de interferență pe 24h pentru o stație și o oră specifică. Returnează probabilitate, prognoză orară, predicții per bandă RF și informații despre model.

Body (JSON)

Câmp	Tip		Descriere
station_code	string	req	Codul stației (ex: `"SULI"`)
datetime	string	req	ISO 8601 (ex: `"2026-05-26T14:00"`)

Exemplu request

POST /api/predict
Content-Type: application/json

{
  "station_code": "SULI",
  "datetime": "2026-05-26T14:00"
}

Răspuns

{
  "station_code": "SULI",
  "datetime": "2026-05-26T14:00:00",
  "probability": 73.0,
  // 0–100 scale (not 0–1)
  "expected_events": 45,
  "forecast_24h": [
    { "hour": 14, "probability": 73.0, "expected_events": 45 },
    { "hour": 15, "probability": 68.0, "expected_events": 38 },
    ...
  ],
  "band_predictions": [
    {
      "rfpath": "L1",
      "centfreq_mhz": 1575.42,
      "avg_bw": 8.2,
      "avg_pl": -42.1,
      "avg_psd": -94.3,
      "occurrences": 2841,
      "pct": 58.9
    },
    {
      "rfpath": "L2",
      "centfreq_mhz": 1227.60,
      "avg_bw": 6.1,
      "avg_pl": -51.0,
      "avg_psd": -97.2,
      "occurrences": 1204,
      "pct": 24.9
    },
    ...
  ],
  "model_info": {
    "model": "v1",
    "classifier_accuracy": 0.823,
    "classifier_auc": 0.909,
    "classifier_f1": 0.828,
    "training_samples": 549182,
    "trained_at": "2026-05-26T19:24:00Z"
  }
}

GET /api/predict/status

GET /api/predict/status Model training status + accuracy

Starea curentă a modelului LightGBM: dacă este antrenat, în curs de antrenare, acuratețe, importanța caracteristicilor.

Răspuns

{
  "trained": true,
  "is_training": false,
  "accuracy": {
    "classifier_accuracy": 0.823,
    "classifier_auc": 0.909,
    "classifier_f1": 0.828,
    "regressor_mae": 127,
    "regressor_r2": 0.81
  },
  "training_samples": 549182,
  "stations_with_baseline": 83,
  "training_time": 480.3,
  // seconds
  "feature_importance": {
    "hour": 0.312,
    "station_avg_psd": 0.198,
    "dow": 0.154,
    "baseline_eph": 0.121,
    "hour_sin": 0.089,
    ...
  },
  "trained_at": "2026-05-26T19:24:00Z"
}

GET /api/predict/compare

GET /api/predict/compare Side-by-side LightGBM vs LSTM metrics

Comparație metrici LightGBM vs LSTM cu câștigătorul per metrică. Dacă LSTM este în curs de antrenare, câmpul is_training este true și training_progress conține progresul curent (ex: "Epoch 32/60").

Răspuns

{
  "lightgbm": {
    "trained": true,
    "is_training": false,
    "accuracy": {
      "classifier_accuracy": 0.823,
      "classifier_auc": 0.909,
      "classifier_f1": 0.828,
      "regressor_mae": 127,
      "regressor_r2": 0.81
    }
  },
  "lstm": {
    "trained": true,
    "is_training": false,
    "training_progress": null,
    "accuracy": {
      "classifier_accuracy": 0.919,
      "classifier_auc": 0.969,
      "classifier_f1": 0.811,
      "regressor_mae": 18.69
    }
  },
  "winner": {
    "accuracy": "lightgbm",
    "auc": "lightgbm",
    "f1": "lightgbm",
    "mae": "lstm"
  }
}

POST /api/predict/retrain

POST /api/predict/retrain Force LightGBM retraining

Declanșează re-antrenarea forțată a modelului LightGBM. Antrenarea LSTM este declanșată automat după finalizare. Returnează 409 dacă o antrenare este deja în curs.

Body

Niciun body necesar.

Răspuns (succes)

{ "status": "retraining started" }

Răspuns (409 — deja în antrenare)

{ "error": "Training already in progress" }

GET /i — Evenimente (V1 Classic)

GET /i Events by station name (legacy format)

Endpoint clasic — returnează evenimentele pentru o stație, cu câmpuri în format moștenire. Folosit de graficul polar V1.

Parametri

Parametru	Tip		Descriere
statie	string	req	Numele stației (ex: `Sulina`)
start_date	date	req	Data start (YYYY-MM-DD)
end_date	date	req	Data sfârșit (YYYY-MM-DD)

Răspuns (câmpuri V1)

[
  {
    "DataOra": "2026-04-05T14:23:00",
    "DataOra_fin": "2026-04-05T14:45:00",
    "BandaRF": "L1",
    "Frecv_cent_MHz": 1575.42,
    "LunBanda_MHz": 10.0,
    "Pie_put_est_dBm": -42.5
  },
  ...
]

GET /stats — Statistici sistematice (V1)

GET /stats Systematic interference statistics

Statistici agregate per bandă RF: număr apariții, CF min/max, BW max, PL max, interval temporal.

Parametri

Parametru	Tip		Descriere
statie	string	req	Numele stației
start_date	date	req	Data start
end_date	date	req	Data sfârșit

GET /correlated — Corelate (V1)

GET /correlated Cross-station correlation (V1 logic)

Evenimente cu aceeași frecvență detectate simultan pe mai multe stații (corelație inter-stații). Implementare diferită față de V2 /ce (folosit pentru referință istorică).

Parametri

Parametru	Tip		Descriere
start_date	date	req	Data start
end_date	date	req	Data sfârșit

GET /vadase — Date VADASE (V1)

GET /vadase VADASE displacement data

Date de deplasare VADASE (Variometric Approach for Displacement Analysis Standing algoriEthm) pentru detectarea modificărilor de poziție ale stațiilor GNSS. Disponibil pentru 74 de stații din Sistemul ROMPOS cu licență VADASE activă. Util pentru corelarea interferențelor cu deplasările poziționale.

Parametri

Parametru	Tip		Descriere
statie	string	req	Numele stației
start_date	date	req	Data start
end_date	date	req	Data sfârșit

Răspuns

[
  {
    "DataOra": "2026-04-05T14:00:00",
    "East_mm": 2.3,
    "North_mm": -1.1,
    "Up_mm": 4.7
  },
  ...
]

Benzi RF

Bandă	Frecvență (MHz)	Constelație	Descriere
L1	1575.42	GPS	Banda principală GPS, cea mai vulnerabilă la interferențe
L2	1227.60	GPS	Banda secundară GPS, utilizată pentru corecții ionosferice
L5	1176.45	GPS / Galileo	Bandă de siguranță civilă
E1	1575.42	Galileo	Banda principală Galileo (co-locată cu L1 GPS)
GLONASS L1	1598.0625–1605.375	GLONASS	FDMA, canale 1–6
GLONASS L2	1242.9375–1248.625	GLONASS	FDMA secundar

Coduri de eroare

Cod HTTP	Semnificație
200	Succes
400	Parametri lipsă sau invalizi
401	Cheie API necesară (endpoint protejat, ex: `/flush`)
404	Stație negăsită sau niciun eveniment
409	Conflict (ex: model deja în antrenare)
429	Prea multe cereri — limită de rată depășită (vezi Limite de utilizare)
500	Eroare internă server (verificați logs)
503	Serviciu indisponibil (model nu este antrenat)

Limite de utilizare (rate limiting)

Endpoint-urile publice sunt limitate pe adresă IP pentru a proteja infrastructura. Limitele aplicate:

Endpoint	Limită
`/i`, `/ce`, `/sa`, `/lh/summary`	60 / minut
`/lh`	120 / minut
`/analytics`, `/trends`	10 / minut
`/api/predict`, `/api/predict/v1`	20 / minut
`/flush` admin	10 / oră
alte endpoint-uri	200 / minut (implicit)

La depășirea limitei, API-ul răspunde cu HTTP 429 Too Many Requests și corpul {"error": "Rate limit exceeded", "retry_after": "..."} — respectați antetul/valoarea de retry înainte de a reîncerca.

Pentru interogări intensive (ex: toate stațiile zilnic), lăsați minim 500 ms între request-uri și preferați endpoint-urile agregate (/analytics, /lh/summary) în loc de interogări individuale per stație.

Exemple

cURL — Predicție pentru Sulina

curl -X POST https://geoveil.ro/api/predict \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"station_code":"SULI","datetime":"2026-05-26T14:00"}'

Python — Last-hour events (stație specifică, limitat)

import requests

resp = requests.get(
    "https://geoveil.ro/lh",
    params={"station_code": "SULI", "limit": 3000}
)
events = resp.json()
for e in events:
    print(f"{e['datetime']}  {e['rfpath']}  {e['centfreq_mhz']} MHz")

JavaScript — Last-hour summary (toate stațiile)

const resp = await fetch("https://geoveil.ro/lh/summary");
const stations = await resp.json();
const threats = stations.filter(s => s.threat_type === "spoofing_candidate");
console.log(`${threats.length} stații cu candidați de spoofing în ultima oră`);

JavaScript — Cross-station correlated

const today = new Date().toISOString().split('T')[0];
const resp = await fetch(
  `https://geoveil.ro/ce?start_date=${today}&end_date=${today}&min_stations=3`
);
const correlated = await resp.json();
console.log(`${correlated.length} correlated event groups today`);

Python — V1 Polar chart data

import requests

resp = requests.get(
  "https://app.rompos.ro/api/v1/i",
  params={"statie": "Sulina", "start_date": "2026-04-05", "end_date": "2026-04-05"}
)
events = resp.json()
for e in events:
    print(f"{e['DataOra']}  {e['BandaRF']}  {e['Frecv_cent_MHz']} MHz")