Обрабатываем карту в GeoJSON и выводим прогноз погоды

# Точка (lon, lat) и полигон из GeoJSON
function point_in_polygon(lon, lat, poly)
    inside = false
    n = length(poly)
    for i in 1:n
        v1 = poly[i]
        v2 = poly[i == n ? 1 : i + 1]
        if ((v1[2] > lat) != (v2[2] > lat)) &&
           (lon < (v2[1] - v1[1]) * (lat - v1[2]) / (v2[2] - v1[2]) + v1[1])
            inside = !inside
        end
    end
    return inside
end


# Функция без буферизации, очень неточная по береговой линии
point_in_russia(lon,lat,borders) = !(isnan(lon)||isnan(lat)) && !(lon<18||lon>190||lat<40||lat>85) && any(p->point_in_polygon(lon,lat,p), borders);


# Функция определения "веса" суши (0-1) в зависимости от расстояния до границы
function land_weight(lon, lat, borders, radius=1.0)
    # Если точка внутри, вес 1
    if any(p->point_in_polygon(lon, lat, p), borders)
        return 1.0
    end
    
    # Считаем взвешенную сумму по окружающим точкам
    total_weight = 0.0
    samples = 0
    steps = 5
    for δlat in range(-radius, radius, length=steps)
        for δlon in range(-radius, radius, length=steps)
            dist = sqrt(δlon^2 + δlat^2)
            if dist <= radius
                # Вес обратно пропорционален расстоянию
                point_weight = exp(-2 * dist / radius)
                if any(p->point_in_polygon(lon+δlon, lat+δlat, p), borders)
                    total_weight += point_weight
                end
                samples += 1
            end
        end
    end
    
    return samples > 0 ? total_weight / samples : 0.0
end