«РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА КАДАСТРОВОЙ ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ ...»

Министерство образования и наук

и Российской Федерации

Федеральное государственное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

«СИБИРСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ГЕОДЕЗИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ»

(ФГБОУ ВПО «СГГА»)

На правах рукописи

Рычков Антон Владимирович

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА

КАДАСТРОВОЙ ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ

25.00.26 – «Землеустройство, кадастр и мониторинг земель»

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель – доктор технических наук, профессор Карпик Александр Петрович Новосибирск –

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДИК И ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ

СИСТЕМ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА КАДАСТРОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1 Структура и содержание кадастровой информации

1.2 Анализ существующих методик и геоинформационных систем оценки качества кадастровой информации

1.3 Цели и задачи исследований

2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА КАДАСТРОВОЙ

ИНФОРМАЦИИ

2.1 Разработка критериев оценки качества кадастровых данных

2.2 Методика качественной и количественной оценки кадастровой информации.... 2.3 Разработка требований к цифровой топографической основе, методам ее получения и предварительной обработки

2.4 Разработка требований к модели геоинформационной системы и ее компонентам в части реализации оценочных алгоритмов

3 СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА КАДАСТРОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

3.1 Выбор технологических решений

3.2 Разработка реляционной модели данных

3.3 Создание компонентов для обработки данных и построения итоговых аналитических отчетов

3.4 Разработка классификаторов и правил цифрового описания пространственной информации

4 ОПЫТ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ

ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ ДВУХ

МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ

4.1 Апробация результатов исследования на территории Уфимского района Республики Башкортостан

4.2 Апробация результатов исследования на территории Щекинского района Тульской области

4.3 Сравнительный анализ проектов. Оценка результатов

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

 

ВВЕДЕНИЕ

  Сведения о земельных ресурсах, содержащиеся в кадастре недвижимости, играют важную роль в социально-экономическом развитии территорий [77]. Без кадастровых данных невозможна разработка градостроительной и землеустроительной документации [30]. С использованием кадастровых данных реализуется инвестиционная политика на любом уровне: федеральном, региональном, местном, локальном [78, 90]. Без кадастровой информации не совершается ни одна сделка на рынке недвижимости. Кадастровая информация является основанием для исчисления и сбора земельных платежей [57]. Потребителями кадастровой информации являются органы исполнительной власти всех уровней, граждане и организации [50].

Высокая практическая значимость предъявляет определенные требования к качеству кадастровой информации [34]: сведения кадастра недвижимости должны быть полными, точными, актуальными и достоверными [91]. На текущей стадии развития кадастра недвижимости в России существует высокая вероятность наличия некачественной информации о земельных участках [1, 2] и их характеристиках в органах кадастрового учета. Это обусловлено множественностью организаций и индивидуальных предпринимателей, осуществляющих поставку первичных данных для кадастрового учета, – как на этапе первичного наполнения, так и в процессе ведения кадастра недвижимости; разной квалификацией специалистов, несовершенной системой контроля качества входных данных. По данным портала Росреестра (https://portal.rosreestr.ru/wps/portal/!ut/p/c5/), на 10.12.2013 г. в Реестре кадастровых инженеров состоит более 28 000 членов. При этом увеличивается число случаев лишения аттестатов кадастровых инженеров, что косвенным образом характеризует средний уровень квалификации специалистов и, соответственно, качество кадастровой информации [44]. Кроме того, по данным Автономной некоммерческой организации «Бюро технической инвентаризации», имеют место регулярные ошибки при кадастровом учете (http://www.anobti.ru/arc/2013/13050801.shtml000).

Таким образом, система кадастрового учета, в нынешнем виде, нуждается в регулярном контроле качества данных – полноты, актуальности и достоверности. В настоящей работе введено понятие «дефект», которое объединяет ошибки, пробелы, неточности кадастровых данных. Проблема качества кадастровой информации поднимается и Правительством Российской Федерации. Так, на 18-й Всероссийской конференции «Организация, технологии и опыт ведения кадастровых работ», проходившей в Москве 26–28 ноября 2013 г., представитель Минэкономразвития РФ вынес на общественное обсуждение проект федерального закона, направленного на уточнение и исправление кадастровых данных в массовом порядке (http://gisa.ru/99767.html).

Очевидно, что массовая оценка качества кадастровой информации не может быть эффективной в отсутствии специальной методики (http://dic.academic.ru/ dic.nsf/business/7798), представленной в виде совокупности соответствующих методов и приемов (http://academic.ru/dic.nsf/enc3p/196602).

При разработке методики оценки необходимо учитывать объемы имеющейся информации. По данным Росреестра, в Российской Федерации на кадастровом учете стоит более 50 миллионов земельных участков (http://maps.rosreestr.ru/PortalOnline/).

В отношении каждого земельного участка учитываются десятки показателей, описывающих состояние земельных участков в хронологическом разрезе. Среди них кадастровый номер, местоположение, сведения о правах и ограничениях вещных прав, категория земель, разрешенное использование и прочие характеристики. Кроме того, система кадастрового учета носит динамический характер: объекты недвижимости и объекты кадастрового учета непрерывно изменяются [93].

Поэтому методика оценки должна обеспечить минимизацию удельной стоимости и удельного времени оценки данных в отношении каждого земельного участка. Таким образом, в работе над методикой необходимо избегать методов полевого и инструментального контроля [31], стремиться к сокращению ручного труда в пользу автоматизированных технологий [32].

Настоящая диссертационная работа посвящена созданию методики массовой оценки качества кадастровой информации с использованием цифровой топографической основы и автоматизированных ГИС-технологий.

В результате экспертной оценки для диссертационного исследования выбраны два первоочередных критерия качества кадастровых данных, оказывающих влияние на величину бюджетных доходов:

соответствие кадастровой площади земельного участка фактически используемой территории;

наличие сведений, необходимых для исчисления земельного налога, в том числе сведений о кадастровой стоимости земельного участка, виде разрешенного использования, сведения о правах и правообладателях.

Цель исследования заключается в разработке методики для повышения эффективности оценки качества кадастровой информации на основе ГИСтехнологий. Критерием качества приняты полнота, актуальность и достоверность кадастровой информации в том объеме, в каком они влияют на величину бюджетных доходов.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи:

а) анализ существующих методик выявления неточностей и погрешностей в кадастровой информации;

б) разработка модели кадастровых данных, учитывающих влияние на социально-экономическое развитие территорий;

в) разработка алгоритмов для оценки качества выбранной модели;

г) определение требований к исходным данным и геоинформационной системе для реализации разработанных алгоритмов;

д) разработка автоматизированной геоинформационной системы для реализации оценочных алгоритмов и производственные испытания результатов исследований.

Объектом исследования являются данные государственного кадастра недвижимости о земельных участках, полученные на определенную дату, предметом исследования является методика оценки качества кадастровых данных (точность, достоверность, актуальность, полнота) с применением ГИС-технологий [63].

В настоящей работе в процессе создания методики применялись методы системного, последовательного, кросс-факторного и сравнительного анализа.

Разработка геоинформационной системы велась на основе функциональноориентированного метода Feature Driven Development (FDD).

Эмпирическая база исследования состоит из данных кадастра недвижимости в объеме кадастрового плана территории и цифровых ортофотопланов на территорию опытных муниципальных образований.

Основные научные положения диссертации:

а) алгоритмы качественной и количественной оценки критериев качества кадастровой информации, в том числе соответствия фактически используемых площадей данным кадастра недвижимости, а также полноты описания земельных участков;

б) методы и технологии подготовки исходных данных для проведения оценочных мероприятий: цифровой топографической основы и кадастровой информации;

в) автоматизированные программные модули геоинформационной системы, позволяющие в автоматическом и полуавтоматическом режимах исполнять оценочные алгоритмы;

г) результаты апробации методики в виде перечня выявленных дефектов и их количественного измерения.

Разработана методика оценки качества кадастровой информации на основе ГИС-технологий, включающая в себя методы, алгоритмы и программное обеспечение. Разработанная методика позволяет установить наличие ошибок, неточностей и иных информационных дефектов, а также выполнить их количественную оценку.

Разработанная на основе ГИС-технологий методика (в виде модели кадастровых данных, оценочных алгоритмов и автоматизированной ГИС) оценки качества кадастровой информации позволяет выявить дефекты (несоответствие кадастровых границ фактически используемой территории, отсутствие сведений о земельных участках) и выполнить их количественную оценку, что существенно повышает достоверность кадастровой информации для начисления налога.

Экспериментальное исследование выявило наличие системных дефектов в кадастровой информации, в том числе несоответствие границ фактически используемых земель учетным данным, отсутствие сведений о земельных ресурсах.

Комплекс разработанных алгоритмов и технологий, составляющих методику, подлежит применению для решения иных научных и практических задач, требующих выявления кадастровых дефектов и их количественной оценки.

В работе установлено наличие дефектов в реальных кадастровых данных.

Причем, то обстоятельство, что типы дефектов и их количественная оценка примерно совпадают в разных регионах, где проведена апробация результатов исследования, свидетельствует о том, что проблемы качества кадастровой информации, выявленные в данной работе, носят системный, а не локальный характер. Следовательно, проблема качества кадастровой информации требует дальнейших исследований. В частности, необходимо изучение причин и закономерностей возникновения дефектов, факторов, влияющих на их появление. Подобные исследования позволят разработать методические, технологические и нормативные решения для массового исключения дефектных данных в кадастре недвижимости.

Вместе с тем, из диссертационной работы логически вытекает вопрос, требующий дополнительного научного исследования [61]. Какова закономерность возникновения дефектов во времени? Являются ли они результатом первичного формирования кадастра или же возникают на регулярной основе в процессе его ведения? Если выяснится, что возникновение дефектов в кадастре происходит регулярно, перед исследователями неизбежно встанет важная научная задача в виде корректировки правил и принципов ведения кадастра недвижимости с целью минимизации вероятности появления дефектов.

В практическом смысле результаты исследования способны заметно упростить исполнение функции муниципального земельного контроля [5, 6] в части выявления самовольно захваченных земель. Комплекс средств, созданных в рамках данной работы, позволит организовать работу по мобилизации доходов в муниципальные бюджеты. Как показали исследования, потенциал повышения собираемости земельного налога за счет устранения кадастровых дефектов составляет от 100 % до 150 % от текущего уровня. В этом смысле, результаты работы потенциально применимы во всех муниципальных образованиях Российской Федерации.

Исследование показало необходимость разработки системы регулярных мероприятий, направленных на сокращение количества дефектов кадастровых данных. Подобная работа немыслима без организации регулярного мониторинга качества кадастровой информации. В ходе диссертационной работы созданы технологические регламенты и программные средства, позволяющие оперативно организовать процесс подобного мониторинга.

Основные положения диссертационной работы и результаты исследований прошли апробацию на территории Уфимского района Республики Башкортостан и Щекинского района Тульской области.

Положения диссертационной работы были представлены на IX Международной выставке и научном конгрессе Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013 (г. Новосибирск, 2013); на VI Межрегиональной научно-практической конференции «Геоинформационное обеспечение пространственного развития Пермского края»

(г. Пермь, 2013).

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДИК

И ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА

КАДАСТРОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1 Структура и содержание кадастровой информации Состав и содержание кадастровой информации определены Федеральным законом «О государственном кадастре недвижимости» [88]. Согласно закону, в кадастр недвижимости включаются следующие сведения об объектах недвижимости (в том числе земельных участках) [18]:

кадастровый номер;

адрес местоположения;

сведения о вещных правах;

сведения об ограничениях и обременениях;

кадастровая стоимость;

площадь;

категория земель;

вид разрешенного использования;

иная информация.

1.2 Анализ существующих методик и геоинформационных систем оценки качества кадастровой информации Проблема качества кадастровой информации подробно рассмотрена в диссертационной работе Радюк О. И. «Организационно-экономический механизм формирования системы контроля качества кадастровых данных». В исследовании автор показывает наличие дефектов в кадастровой информации и приходит к выводу о необходимости регулярного (ежемесячного) мониторинга кадастровой информации, выявления и исправления ошибок и неточностей в ней.

В обеспечение поставленной задачи автором разработаны следующие организационно-экономические положения [76]:

теоретические и методические положения системы контроля качества данных;

методические положения организационно-экономического механизма системы контроля качества данных;

классификатор инструментов анализа и корректировки кадастровых данных;

уточненная классификация и группировка кадастровых данных для анализа и корректировки сведений;

система оценки целостности информации базы данных государственного кадастра недвижимости;

методика контроля качества кадастровых данных, включающая технологические аспекты, анализ, корректировку кадастровых данных и контроль процессов;

методика определения рисков предоставления недостоверной информации на основе оценки целостности информации государственного кадастра недвижимости.

Очевидно, что регулярный либо разовый мониторинг качества кадастровой информации требует детального технического обеспечения:

система критериев оценки качества кадастровой информации;

алгоритмы качественной и количественной оценки критериев качества кадастровой информации;

методы и технологии подготовки исходных данных для проведения оценочных мероприятий;

автоматизированная геоинформационная система оценки качества кадастровых данных;

прочие технологические решения.

Исследования в рамках настоящей диссертационной работы посвящены выработке технических решений и алгоритмов оценки качества кадастровой информации.

1.3 Цели и задачи исследований Цель данной работы – создание методики оценки качества кадастровой информации, содержащей критерии качества, алгоритмы и технологии их количественной оценки, а также образец геоинформационной системы, обеспечивающей возможность оценки в автоматическом (или полуавтоматическом) режиме.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

проанализировать существующие методики и геоинформационные технологии, применяемые для оценки качества кадастровой информации;

разработать теоретические основы оценки качества кадастровой информации, в том числе критерии оценки качества кадастровых данных [70], методику качественной и количественной оценки кадастровой информации, требования к модели геоинформационной системы и ее компонентам в части реализации оценочных алгоритмов [83]; требования к составу и структуре исходных данных и методам их получения и предварительной обработки;

разработать автоматизированную геоинформационную систему для реализации оценочных алгоритмов: выбор технологической платформы, проектирование реляционной модели данных, создание классификаторов и правил цифрового описания пространственной информации [62]; разработка модулей автоматизированной обработки данных [58, 59];

провести практическую апробацию результатов диссертационного исследования на примере двух муниципальных образований, включающую сбор, подготовку и обработку исходных данных, проведение оценки качества кадастровой информации, сравнительный анализ результатов.

2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА КАДАСТРОВОЙ

ИНФОРМАЦИИ

2.1 Разработка критериев оценки качества кадастровых данных Качество кадастровой информации определяется количеством ошибок, неточностей, пробелов и пр. (далее – дефектов) в кадастровом описании объектов недвижимости (http://academic.ru/dic.nsf/enc3p/196602). На сегодняшней стадии развития кадастра недвижимости, когда система земельного кадастра полностью сформировалась [71, 75], возникают вопросы, насколько высоко качество текущей кадастровой информации, какие дефекты имеют место, каково их практическое влияние [12]. В настоящем разделе описаны результаты аналитической работы по формированию перечня дефектов [49], имеющих наибольшее практическое значение, количество которых, в свою очередь, должно определять общий качественный уровень кадастровой информации [60]. В данной работе прорабатывались дефекты, оказывающие влияние на доходную часть консолидированных бюджетов, на уровень собираемости земельного налога [45, 92].

Прежде чем понять, какие кадастровые дефекты потенциально влияют на уровень собираемости земельного налога, необходимо описать алгоритм его исчисления [65]. Алгоритм исчисления земельного налога схематично показан на рисунке 1.

Параметры, влияющие на величину земельного налога:

налоговая ставка, устанавливаемая представительным органом местного самоуправления в пределах 0,3 % для жилья и объектов коммунальной инфраструктуры и 1,5 % для прочих земельных участков;

повышающий коэффициент: для участков, предоставленных под жилищное строительство в случаях, установленных законодательством, применяется повышающий коэффициент 2 или 4. В остальных случаях применяется коэффициент 1;

налогооблагаемая база: соответствует кадастровой стоимости земельного участка, определенной для каждого правообладателя пропорционально его доле в праве;

льгота: сумма, на которую уменьшается налогооблагаемая база. Право использования льготы подтверждается налогоплательщиками путем подачи соответствующих сведений в ФНС;

понижающий коэффициент: устанавливается как отношение числа полных месяцев правообладания к числу календарных месяцев в налоговом (отчетном) периоде.

ЗН – сумма земельного налога, ФНС – Федеральная налоговая служба Рисунок 1 – Алгоритм исчисления земельного налога Процесс возникновения объекта и субъекта налогообложения, их учета, исчисления и уплаты налога осуществляется в несколько этапов, показанных на рисунке 2. При этом на качество земельного налога значительное влияние оказывают метрические параметры как основа точного определения площади земельного участка [13, 14].

Рисунок 2 – Процедура исчисления и сбора земельного налога На каждом из этапов появляются новые данные о земельном участке и правообладателе (столбец «Формируемые данные»). При невыполнении любого этапа возникает недобор налога. Для каждого этапа приведены соответствующие причины недобора (столбец «Причины недобора»). При отсутствии необходимых исходных данных невозможно достоверно и полно установить истинные причины недобора (http://academic.ru/dic.nsf/enc3p/196602, http://dic.academic.ru/dic.nsf/business/7798).

Следует также отметить, что локализация причины недобора (например, Росреестр или ФНС) определяет, у какого действующего лица имеется проблема с данными, вызвавшая недобор, но не определяет виновность указанного действующего лица.

Описанные причины недобора, в свою очередь, имеют между собой причинно-следственные связи, показанные на рисунке 3. Стрелки идут от причиныследствия к причине-источнику. Если в качестве следствия (источника) выступает более одной причины, они объединены в группы (показаны сплошной рамкой).

Рисунок 3 – Потенциальные причины недобора земельного налога Подход к выделению причин недобора обуславливает их иерархию: при наличии на конкретном участке причины-источника причина-следствие не может считаться истинной причиной недобора.

Очевидно, что недобор на отдельно взятом земельном участке может быть вызван несколькими причинами. При этом все первопричины, в конечном счете, приводят к тому, что налог не уплачен или уплачен не полностью.

В таблице 1 приведена трактовка потенциальных причин недобора земельного налога.

Таблица ЗУ или его часть отсут- На местности имеется фактическое землепользование, ствует на кадастровом которое не поставлено на кадастровый учет. Неучтенучете в РР (неучтенное ной может быть вся площадь фактического землеземлепользование) пользования, в этом случае необходима постановка на кадастровый учет и регистрация прав. Также неучтенной может быть часть фактического землепользования, в этом случае необходима корректировка существующих кадастровых границ путем межевания Данные по ЗУ в РР не- Для исчисления налога имеющихся в Росреестре данполные ных по участку недостаточно (например, отсутствует вид разрешенного использования). При передаче данных в ФНС нельзя будет исчислить налог на этот участок Данные по ЗУ в РР не- Данные по участку в Росреестре отличаются от факактуальные тических. Данная причина не присваивается участкам с неучтенным землепользованием – такие случаи отмечаются отдельно (см. соответствующую причину).

Права на ЗУ отсутству- В Росреестре отсутствуют зарегистрированные права ют в РР (незарегистри- на участок. По участкам, не имеющим прав, невозрованные права) можно начислить налог, поскольку отсутствует субъект права – правообладатель Окончание таблицы Данные по правам на Для исчисления налога имеющихся в Росреестре данЗУ в РР неполные ных по правам на участок недостаточно (например, Данные по правам на Данные по правам на участок в Росреестре отличаютЗУ в РР неактуальные ся от фактических. Типичный пример – смена правообладателем (физическим лицом) адреса прописки ЗУ отсутствует на нало- В ФНС нет никаких данных ни по участку, ни по праговом учете в ФНС вам на него Данные РР и ФНС от- Данные в Росреестре по участку и/или правам отлиличаются чаются от данных ФНС. Из-за различий в базах данных двух ведомств в ФНС может накапливаться неактуальная информация, что приводит к неправильному На основании таблицы 1 можно составить перечень возможных дефектов кадастровых данных:

– несоответствие площади земельного участка фактически используемой территории;

– отсутствие сведений, необходимых для исчисления земельного налога, в том числе сведений о кадастровой стоимости земельного участка [73], виде разрешенного использования, сведений о правах и правообладателях;

– несоответствие вида разрешенного использования земельного участка фактическому использованию;

– неверные либо неполные сведения о правообладателях.

Таким образом, составлен перечень потенциальных дефектов кадастра, наличие которых способно привести к недобору земельного налога. В продолжение данных исследований необходимо разработать методику качественной и количественной оценки данных дефектов, а также провести испытание методики на примере одного-двух муниципальных образований [1]. Выполнение этих работ поможет ответить на изначальный вопрос, насколько высоко качество реальных кадастровых данных и каков уровень потери бюджетных доходов, вызванных кадастровыми дефектами.

2.2 Методика качественной и количественной оценки кадастровой информации Итак, установлено четыре вида потенциальных дефектов, наличие которых приведет к снижению уровня бюджетных доходов [46].

В настоящей работе качество кадастровой информации определяется двумя критериями (далее – качественные критерии):

количество дефектов каждого типа в абсолютном и относительном выражениях;

величина недобора земельного налога, вызванного наличием дефектов каждого типа.

Следовательно, под методикой оценки кадастровой информации понимается совокупность алгоритмов и технологий, позволяющих определить численные значения заявленных критериев на ограниченной территории [69, 17].

Разработку методики целесообразно начать с оценки общих подходов качественной и количественной оценки определенных дефектов.

Определение качественных критериев в отношении первого дефекта (несоответствие границ фактически используемых земель кадастровым границам) предлагается выполнить следующим путем:

используя актуальный топографический материал, определить границы фактических землепользований;

связать кадастровые границы с границами фактического землепользования;

рассчитать разницу площадей между фактическими и кадастровыми границами;

рассчитать потерю земельного налога на неучтенную площадь по формуле, приведенной на рисунке 1;

установить допустимую погрешность расхождений в размере 3 %.

При этом количественную оценку данного вида дефектов можно выразить в суммарной неучтенной площади используемых земель по следующей формуле:

где – общая площадь неучтенных земель;

– количество фактических землепользований;

– количество земельных участков, поставленных на кадастровый учет;

– площадь фактического землепользования;

– площадь земельного участка, поставленного на кадастровый учет.

Размер потерь земельного налога выражается в потенциальной сумме земельного налога, которая могла бы быть исчислена в отношении неучтенных земель, по следующей формуле:

где – потери земельного налога;

– площадь неучтенных земель;

– удельная кадастровая стоимость земельных участков;

– ставка земельного налога.

Для реализации данного алгоритма потребуются данные кадастра недвижимости и актуальная топографическая основа.

Определение количественных критериев в отношении второго дефекта (отсутствие сведений, необходимых для исчисления земельного налога) предлагается выполнить путем последовательной проверки земельных участков, стоящих на кадастровом учете. При этом необходимо обеспечить фильтрацию земельных участков, которые заведомо не соответствуют фактическим землепользованиям.

Оценить данный вида дефекта можно в виде абсолютного и относительного количества земельных участков, в отношении которых он был обнаружен, по следующим формулам:

где   – относительное количество дефектных земельных участков;

– количество земельных участков, в отношении которых выявлено отсутствие сведений, необходимых для исчисления земельного налога;

– общее количество земельных участков.

Потеря земельного налога оценивается как потенциальная исчисленная сумма земельного налога применительно к дефектным земельным участкам по следующей формуле:

где – потери земельного налога;

– кадастровая стоимость земельного участка;

При отсутствии сведений о кадастровой стоимости земельного участка ее необходимо установить приблизительно.

Для оценки данного вида дефектов также достаточно получить сведения земельного кадастра и топографическую основу.

Определение количественных критериев в отношении третьего дефекта (несоответствие сведений о виде разрешенного использования фактическому использованию земельного участка) выглядит более сложной задачей. В соответствии с Градостроительным кодексом РФ правообладатель земельного участка имеет право по своему усмотрению выбирать любой вид использования земельного участка и объекта капитального строительства в рамках утвержденных градостроительных регламентов, то есть менять вид использования самостоятельно, не уведомляя об этом ни органы кадастрового учета, ни органы местного самоуправления. Таким образом, процедура установления соответствия учтенного вида использования фактическому выглядит к совокупность разнородных организационно-технологических мероприятий: анализ топографической основы, визуальный осмотр объектов капитального строительства и земельных участков, анализ разрешительных документов в органах местного самоуправления и т. д. Комплекс этих работ является предметом самостоятельного исследования. Поэтому в рамках настоящей работы принято решение данный вид дефектов не рассматривать.

Оценку четвертого вида дефектов (некорректные сведения о правах на земельный участок и правообладателях) также решено опустить по причине того, что анализ данных о правообладателях требует работы с персональными данными, что невозможно в силу ограничений, накладываемых Федеральным законом «О персональных данных» [83].

При разработке методики принято допущение: все операции хранения и обработки данных осуществляются средствами геоинформационной системы (ГИС) [47].

Поэтому ГИС уже фигурирует в описании алгоритмов, хотя фактически она еще не создана.

В основе методики лежит алгоритм, который в общем виде показан на рисунке 4. Алгоритм условно состоит из двух этапов.

Первый этап направлен на формирование исходной базы данных для анализа:

фотокарта. Создается для визуального определения границ фактического землепользования (далее – ФЗП) – территорий, на которых осуществляется любая жизнедеятельность. Границы ФЗП в дальнейшем подлежат связыванию с данными кадастра с целью установления соответствия между фактически используемыми и зарегистрированными площадями земельных участков. В качестве фотокарты можно использовать ортофотоплан масштабов 1 : 2 000 – 1 : 5 000 [19], полученный по материалам космической съемки или аэрофотосъемки [94];

адресная информация используется в качестве ключа для пространственного позиционирования земельных участков [66], не имеющих координатного описания границ. Наиболее вероятный источник получения – цифровые топографические карты муниципального образования;

кадастровая информация – сведения о кадастровом делении территории и земельных участках. Получаются в органах кадастрового учета в виде кадастровых планов территории, в формате *.xml [74].

Подготовка и загрузка в ГИС фактического землепользования землепользования Связывание кадастровых и фактических землепользований Подготовленная база данных для анализа Качественная и количественная оценка дефектов кадастровых Рисунок 4 – Общий алгоритм оценки кадастровых дефектов На втором этапе проводится двухпоточная оценка дефектов:

визуальное определение границ ФЗП; сравнение фактических границ с данными кадастра, выявление неучтенных площадей;

последовательный анализ кадастровых земельных участков на полноту сведений, необходимых для исчисления земельного налога.

Определение и увязка границ ФЗП Под фактическим землепользованием понимается территория, на которой осуществляется хозяйственная деятельность. На таких территориях могут находиться объекты капитального строительства, вестись сельскохозяйственная деятельность, размещаться дачные хозяйства и т. д. [41].

Путем визуального анализа фотоизображения определяются границы фактических землепользований с целью их сопоставления с кадастровыми (юридическими) для дальнейшего анализа. При этом на ФЗП может находиться произвольное количество земельных участков (либо не быть вообще). Кроме того, границы ФЗП далеко не всегда будут совпадать с кадастровыми границами, т. е. могут быть расхождения фактических и кадастровых границ.

Для связывания ФЗП с земельными участками, поставленными на кадастровый учет (далее – КЗУ) используются промежуточные технологические объекты – условные земельные участки (далее – УЗУ). УЗУ по смыслу близок к КЗУ и представляет собой обособленное землепользование, которое можно выделить внутри ФЗП. В случаях, когда на ФЗП имеются КЗУ, создается по одному УЗУ на каждый КЗУ. Однако в случае, когда внутри ФЗП отсутствуют КЗУ, создается один УЗУ, означая тем самым, что территория ФЗП рассматривается как один условный участок, на который отсутствуют данные в кадастре.

Схемы, иллюстрирующие описанные случаи, приведены на рисунке 5.

Для выполнения расчетов необходимо использовать кадастровую стоимость, ЗУ, извлекаемую из сведений о КЗУ. Однако во втором случае такие КЗУ отсутствуют. Для решения данной проблемы УЗУ связывается специальной служебной связью (см. рисунок 5, пунктир) с ближайшим КЗУ.

Рисунок 5 – Алгоритмы связывания фактических землепользований При работе по алгоритму не всегда можно достоверно определить границу ФЗП, т. е. возможны ситуации, когда граница ФЗП проводится с некоторой степенью условности. В общем случае причиной является невозможность определить точные границы хозяйственной деятельности [67, 68]. Примером спорного случая является попытка определить границу ФЗП для многоэтажного жилого дома: в каком объеме включать в территорию ФЗП внутренние проезды и дорожки; включать ли в территорию ФЗП массив деревьев, растущих во дворе; где определить границу улицы и ФЗП; включать ли в территорию ФЗП пустырь рядом с домом.

Общие правила выявления границ ФЗП следующие:

а) состав выделяемых объектов:

1) территории с признаками ведения хозяйственной деятельности: ОКС и сопутствующие территории (дома, дворы, дорожки и т. д.), земли сельскохозяйственного использования (поля, огороды, дачные товарищества и т. д.);

2) объекты, которые находятся на улицах, на местах общего пользования, как-то: кучи стройматериалов, дрова, срубы, гаражи, сараи и т. п.;

б) этап определения границ ФЗП:

1) выявлять границы ФЗП необходимо по границам планировочных единиц (кварталов); отдельно находящиеся ФЗП (например, отдельно стоящий гараж или куча стройматериалов) следует оцифровывать отдельными объектами;

2) границы ФЗП следует выбирать такими, чтобы в них попадало не более 20 КЗУ; если в одной планировочной единице находится более 20 ЗУ, следует разделить на два (или более) ФЗП;

3) если нельзя однозначно определить, относится ли какая-либо часть ФЗП к данному ФЗП или к смежному, следует расширить его границы так, чтобы образовать одно общее ФЗП;

4) если границы связываемых с ФЗП КЗУ шире границ данного ФЗП, следует расширить границы ФЗП до границ КЗУ;

в) этап связывания ФЗП и КЗУ:

1) с ФЗП связываются только КЗУ, имеющие границы (координатное описание);

2) с ФЗП связываются только КЗУ, попадающие в границы выполнения работ и имеющие соответствующий адрес;

3) с ФЗП не связываются КЗУ, принципиально не соответствующие ФЗП (например, КЗУ под ручьем, которого уже нет, и т. п.);

4) УЗУ создается на каждый КЗУ или адрес (из ЦТП), либо (если нет ни того, ни другого) создается один УЗУ на ФЗП;

5) при наложении двух и более КЗУ друг на друга, выбирается необходимый КЗУ по следующим критериям (в порядке перечисления):

границы исследуемых и смежных КЗУ;

дата постановки на кадастровый учет;

Подробный алгоритм выявления границ фактических землепользований показан на рисунке 6.

Рисунок 6 – Алгоритм выявления фактических землепользований (ОКС – объект капитального строительства) Результатом количественной оценки каждого дефекта являются два важных показателя:

частота возникновения дефекта. Измеряется в количестве земельных участков, для которых возникла данная причина, и в процентном отношении к общему количеству земельных участков;

упущенный земельный налог (ЗН) по причине возникновения данного дефекта. Рассчитывается в рублях как разница между потенциальной суммой земельного налога и теоретически возможной в существующих условиях.

Для оценки потерь земельного налога из всей совокупности земельных участков необходимо исключить следующие:

земли лесного фонда;

земли, для которых категория не установлена;

вид права и форма собственности выходят за следующие рамки: собственность, постоянное (бессрочное) пользование, пожизненное наследуемое владение;

земельные участки, освобожденные от налогообложения в соответствии со статьей 395 Налогового кодекса РФ;

временные земельные участки.

Количественную оценку всех дефектов (за исключением неучтенного землепользования) предлагается вести путем последовательной проверки всех земельных участков на полноту и корректность описания по алгоритму, представленному на рисунке 7.

Потеря земельного налога для дефектных земельных участков определяется по формуле:

где St – налоговая ставка, принимается 0,3 % для жилья и объектов коммунальной инфраструктуры и 1,5 % для прочих земельных участков на основании данных о виде разрешенного использования;

– повышающий коэффициент (принимается равным 1);

B – налоговая база (соответствует кадастровой стоимости земельного участка, определенной для каждого правообладателя пропорционально его доле в праве);

L – льгота (принимается равной 0);

– понижающий коэффициент (принимается равным 1).

Рисунок 7 – Алгоритм количественной оценки дефектов Оценка площади неучтенных земель и потерь земельного налога определяется по алгоритму, показанному на рисунке 8.

Таким образом, в части разработки методики описаны алгоритмы выявления дефектов кадастровых данных и оценки размеров недобора земельного налога, вызванного их наличием. Очевидно, что реализация описанных алгоритмов весьма затруднительна без автоматизированных средств обработки данных – без автоматизированной геоинформационной системы, способной обрабатывать большие массивы пространственной и непространственной информации [79]. В продолжение работ необходимо выполнить создание геоинформационной системы, способной выполнять загрузку и обработку неограниченных объемов данных в соответствии с предложенными алгоритмами [81, 84].

Рисунок 8 – Алгоритм выявления неучтенных площадей 2.3 Разработка требований к цифровой топографической основе, методам ее получения и предварительной обработки В качестве топографической основы изначально был выбран крупномасштабный ортофотоплан в силу относительной дешевизны его создания и большей информативности в сравнении с цифровой топографической картой [3, 4].

Ортофотоплан используется для визуального определения границ фактических землепользований по прямым и косвенным признакам с целью дальнейшего сопоставления с границами земельных участков по данным кадастра недвижимости [82].

В настоящее время для создания топографических материалов (в том числе ортофтопланов) применяется аэрофотосъемка или космическая съемка [42]. Для последней характерна простота заказа и получения материалов съемки, легкость фотограмметрической обработки снимков, доступная цена и практически отсутствие режимных ограничений [85].

Каждая спутниковая система дистанционного зондирования Земли имеет свои особенности по сравнению с системами-аналогами. В настоящей работе проведена экспериментальная оценка космических снимков сверхвысокого разрешения Pleiades [95]. Цель оценки – определение точностных и изобразительных свойств космических снимков Pleiades с точки зрения применимости в разрабатываемой методике [86].

Оценка параметров включает в себя следующие задачи:

а) предварительная обработка КС:

3) создание ортофотопланов;

б) создание трехмерных моделей территории:

1) создание цифровой модели рельефа;

2) создание 3D-модели городской территории;

в) оценка возможности создания цифровых топографических карт и планов:

1) рисовка горизонталей;

2) оценка дешифровочных свойств;

3) оценка точности нанесения объектов местности;

г) создание отчетных материалов.

Тестовая съемка с космического аппарата Pleiades выполнена в режиме Tristereo и захватывает большую часть г. Екатеринбурга и окрестностей.

Основными исходными данными служат снимки Pleiades, полученные в режиме Tristereo. Параметры космической съемки приведены в таблице 2. Территорию съемки можно видеть на рисунке 9.

Таблица Дата и время съемки Ориентация Общий угол наклона Угол наклона поперек / вдоль орбиты Азимут Солнца Высота Солнца Рисунок 9 – Территория космической съемки Pleiades Дополнительными данными служат:

каталог точек планово-высотной подготовки, полученный методами спутниковых геодезических измерений GPS и картометрически по топопланам масштаба 1 : 500; система координат WGS84 проекция UTM40;

космические снимки Worldview-2, размер пикселя 0,5 м для PAN и 2,0 м для MS, съемка 2010 г., уровень обработки OrthoreadyStandard;

цифровые ортофотопланы масштаба 1 : 2 000, полученные по аэроснимкам А3, размер пикселя на местности 0,1 м, год съемки 2012, система координат WGS84 проекция UTM41;

растры топопланов масштаба 1 : 500, сечение рельефа 0,5 м, система координат местная г. Екатеринбурга, Балтийская система высот, 2006–2009 гг.;

ЦТК масштаба 1 : 10 000 сечение рельефа 2 м, система координат местная г. Екатеринбурга, Балтийская система высот, формат «ИнГео», 2010 г.

Далее приведено краткое описание космической съемочной системы Pleiades.

Спутники дистанционного зондирования Земли Pleiades 1А и 1В Европейского космического агентства запущены на орбиту в декабре 2011 г. и в декабре 2012 г.

соответственно. Основные характеристики системы приведены в таблице 3.

Таблица Оптическая система Фокусное расстояние 12,905 м, диаметр апертуры 65 см Спектральные каналы Pan: 0,47–0,83 мкм; Blue: 0,43–0,55 мкм, Детекторы Pan array assembly: 5 x 6 000 (30 000 cross-track) pixels Размер проекции пикселя Pan: 0,7 м; MS: 2,8 м на местности при съемке в надир (GSD) Разрешение выходных Pan: 0,5 м; MS: 2,0 м продуктов Динамический диапазон 12 бит/пкс Угол наклона Стандартный: +/-30°; Максимальный: +/-47° Повторная съемка с обоих • с углом наклона +/-30°, 1,3 дня на широте выше 40° спутников Pliades 1A & 1B • с углом наклона +/-45° ежедневно Точность положения 8,5 м CE90 (октябрь, 2012) Режимы съемки:

моноскопическая съемка;

стереоскопическая съемка;

съемка в режиме Tristereo.

Спектральные наборы:

панхроматическое изображение (PAN 0,5 м);

цветное изображение в натуральных или условных цветах (RGB 0,5 м);

цветное изображение, 4 канала (0,5 м);

мультиспектральное изображение (MS 2,0 м);

комплект (PAN 0,5 м + MS 2,0 м).

Уровни обработки:

Primary (первичная геометрическая и радиометрическая коррекция);

Ortho (привязка к системе координат, поправка за рельеф местности).

Растровый формат:

Комплект поставки:

растровое изображение GeoTIFF или JPEG 2000;

коэффициенты рациональных функций RPC;

векторный файл KMZ;

маска качества и облачности.

Для уравнивания снимков создано четыре проекта:

три снимка в проекте (L + N + P);

два снимка в проекте (N + P, наиболее частый случай съемки);

два снимка в проекте (L + P, наибольший угол засечки);

один снимок в проекте (P).

Уравнивание космических снимков выполнено методом RPC без использования опорных точек и с использованием одной опорной точки. Точность уравнивания оценивалась путем вычисления средней ошибки на контрольных точках. Характеристики уравнивания триплета космических снимков Pleiades приведены в таблице 4, стереопары космических снимков Pleiades (N + P) – в таблице 5, стереопары космических снимков Pleiades (L + P) – в таблице 6, одиночного космического снимка Pleiades (P) – в таблице 7.

Таблица Таблица Таблица Таблица в плане во всех случаях примерно одинакова – от 3,5 до 4 м;

по высоте зависит от угла засечки и находится в пределах от 1 до 2 м.

Точность уравнивания космических снимков с использованием опорных точек и линейной поправкой составила:

в плане во всех случаях примерно одинакова – 0,5 м;

по высоте все равно зависит от угла засечки и находится также в пределах от 1 до 2 м.

С точки зрения создания топографических материалов точность уравнивания соответствует требованиям к созданию ортофотопланов и контурной части топопланов масштаба 1 : 5 000 и мельче и к сечению рельефа горизонталями через 5 м и более.

Возможность создания цифровых топографических карт и планов обеспечивается двумя основными факторами:

полнота объектового состава карты (плана) и атрибутивной информации;

точность метрического описания объектов.

Полнота объектового состава подразумевает как отображение (пропуск) определенных объектов местности, так и детальность (либо степень генерализации) показываемых объектов в соответствии с Условными знаками и другими нормативными документами. Например, некоторое одноэтажное здание будет показано в масштабе 1 : 2 000 двумя площадными объектами (жилое огнестойкое строение плюс крыльцо), в масштабе 1 : 5 000 одним площадным объектом (жилое огнестойкое строение), а в масштабе 1 : 10 000 одним точечным объектом (жилое огнестойкое строение) либо не показано вовсе.

Оценка возможности создания ЦТП по космическим снимкам Pleiades включала:

анализ дешифровочных свойств – возможность распознать на снимках все объекты местности, которые необходимо отобразить на ЦТП масштабов 1 : и 1 : 5 000;

анализ точности отображения объектов на примере капитальных зданий;

контрольную рисовку горизонталей по космическим снимкам.

Дешифровочные свойства исследованы по следующей методике. Выполняется визуальная оценка возможности распознавания объектов местности на космических снимках, а также сравнение с аэроснимками. Надежность распознавания оценивается по четырем категориям:

«A» – уверенное дешифрирование без использования дополнительных материалов;

«B» – дешифрирование возможно камеральным способом при использовании дополнительных материалов;

«С» – дешифрирование возможно только с использованием данных полевого обследования;

«D» – дешифрирование невозможно.

Исходные материалы:

цифровые ортофотопланы Pleiades, разрешение 0,5 м, RGB, UTM41, 2013 г.;

цифровые ортофотопланы Worldview-2, разрешение 0,5 м, RGB, UTM41, 2010 г.;

цифровые ортофотопланы, полученные по аэроснимкам А3, разрешение 0,1 м, RGB, UTM41, 2012 г.;

альбомы образцов топографического дешифрирования КС Worldview-2, Geoeye-1 и Ikonos;

растры топопланов масштаба 1 : 500, сечение рельефа 0,5 м, система координат местная г. Екатеринбурга, Балтийская система высот, формат «ИнГео», 2006–2009 гг.;

ЦТК масштаба 1 : 10 000, сечение рельефа 2 м на территорию МО г. Екатеринбург, система координат местная г. Екатеринбурга, Балтийская система высот, формат «ИнГео», 2010 г.

Выходные материалы:

альбом образцов топографического дешифрирования КС Pleiades, Worldview-2.

Результаты исследования Проанализировано 236 объектов местности. Общая статистика дешифрирования по каждому снимку приведена в таблице 8 и на рисунке 10.

Таблица Тип исходных данных Рисунок 10 – Возможность дешифрирования объектов в процентном отношении Дешифровочные свойства КС Pleiades и Worldview схожи. Однако на КС Worldview-2 объекты читаются четче и более уверенно. Такое же мнение и при опознавании опорных точек на этапе уравнивания снимков.

По КС менее половины объектов распознаются уверенно (категория «А»), около 10 % объектов дешифрировать невозможно (категория «D») и примерно 50 % объектов могут быть дешифрированы с помощью дополнительных материалов и полевого обследования.

Для материалов аэросъемки эти показатели соответственно 55,5 % и 40 %.

Рассмотрим дешифровочные свойства различных типов объектов.

Геодезическая основа. Сюда включены пункты Государственной геодезической сети (ГГС), точки съемочной сети и различные реперы. Пункты ГГС, точки съемочной сети и реперы опознаются на снимках данного разрешения только при наличии дополнительных материалов. На открытых участках уверенно читается окопка, если она сохранилась.

Рельеф суши. В данный класс объектов, помимо основных элементов рельефа (горизонталей, отметок высот), попадают различные формы нарушения рельефа, как естественные (овраги, промоины, обрывы), так и искусственные (ямы, откосы). На одиночных снимках различные формы нарушения рельефа могут быть дешифрированы, в основном, по форме тени.

В слое содержится наименьшее количество объектов, дешифрируемых уверенно. Однако, при переходе от одиночного снимка к стереопаре, распознаваемость резко увеличивается – фактически все объекты (из числа присутствовавших на изучаемом снимке) переходят в категорию «А».

Гидрография. Объекты естественного и искусственного происхождения, относящиеся к данному слою, как правило, дешифрируются уверенно по прямым признакам на любом типе снимка, так как типичные размеры объектов гидрографии значительно превосходят величину пространственного разрешения исследуемых снимков. В категорию B, C, D попадают объекты естественного и искусственного происхождения, скрытые растительностью.

Основные проблемы возникают при дешифрировании искусственных сооружений: различные типы колодцев и колонок имеют небольшие размеры и практически не поддаются дешифрированию.

Все точечные элементы слоя требуют дополнительных материалов для уточнения местоположения и назначения.

Населенные пункты. Разрешающая способность исследуемых снимков позволяет обнаруживать отдельные строения даже небольших размеров, поэтому все типы населенных пунктов по снимку дешифрируются уверенно, также уверенно дешифрируются кварталы в населенных пунктах любого типа и садовые участки.

Затруднения вызывает определение степени огнестойкости зданий и сооружений: даже по снимкам, снятым не в надир, определить огнестойкость строительных материалов зданий затруднительно.

Социально-экономические объекты. В этот слой объектов попадают все здания и сооружения нежилого назначения (промышленные и сельскохозяйственные предприятия, социально-культурные и религиозные объекты), а также вышки, башни, столбы и опоры, линии связи и электропередачи, трубопроводы, а также заборы и ограждения. Большинство этих объектов имеет значительные (по отношению к разрешающей способности съемочной системы) размеры и может быть относительно легко дешифрировано.

Столбы и опоры имеют небольшие размеры (в горизонтальной плоскости), поэтому могут быть затруднения в дешифрировании местоположения основания объектов, даже по отчетливо читаемым теням.

Основные проблемы возникают при конкретизации класса объекта: так, трудно без дополнительных материалов определить материал и форму опоры или ограждения, рабочее напряжение линии электропередачи, назначение промышленного предприятия и т. д.

Следует также отметить, что многие высотные объекты намного увереннее дешифрируются на одиночном снимке, снятом под углом, т. е. не в надир (однако результаты дешифрирования в стереорежиме все равно лучше, чем у любого одиночного снимка).

Дорожные сети и дорожные сооружения. К этому слою относятся объекты транспортной инфраструктуры (авто- и железные дороги, а также некоторые связанные с ними объекты – насыпи, мосты и туннели, опоры контактной сети ж/д и т. д.), наземные сооружения обеспечения деятельности метрополитенов, а также пешеходные дорожки.

Линейные протяженные объекты этого слоя поддаются наилучшему дешифрированию (по сравнению с объектами любых других слоев) – более 2/3 объектов имеет категорию дешифрирования «А».

Проблемы при дешифрировании даже при наличии дополнительного материала представляют точечные и мало протяженные линейные объекты: трубы под дорогами и некоторые тротуары (часто скрыты зелеными насаждениями).

Обнаружение таких объектов может быть облегчено использованием стереорежима и дополнительного материала.

Растительный покров и грунты. В этом слое объединена вся растительность, как естественного, так и искусственного происхождения.

Большинство площадей, занятых растительностью, легко дешифрируется по цвету и/или фототону, проблему, как правило, представляет отнесение растительности к конкретному виду (например, трудно отделить травянистую луговую растительность от степной).

При создании карт масштабов 1 : 2 000 и 1 : 5 000 основные затруднения будут в отображении слоев:

геодезические пункты (только с использованием дополнительного материала) [43];

части строений (различные выступы строений сложной формы для масштаба 1 : 2 000);

сооружений при дорогах точечного нанесения (только с использованием дополнительного материала или при наличии стерео);

некоторых участков гидрографии (сложно исключить растительность);

гидротехнические объекты (только с использованием дополнительного материала);

мосты, путепроводы, переправы (только с использованием дополнительного материала);

рельефа местности;

растительности (разделения по типам);

микроформы земной поверхности;

опоры и столбы ЛЭП.

Обобщая полученные данные, можно сказать, что при наличии дополнительных материалов и материалов полевого обследования КС Pleiades возможно использовать для обновления и создания карт и планов масштабов 1 : и 1 : 2 000 [38] на небольшие, разреженно застроенные населенные пункты; на малозастроенную межселенную территорию с наличием протяженных линейных и площадных объектов [39].

При полевом обследовании необходимым будет нанесение всех объектов точечного отображения.

Уверенно КС Pleiades возможно использовать для обновления и создания карт и планов масштаба 1 : 10 000.

Точность отображения объектов исследована по следующей методике: по фотопланам и стереопарам выполнена отрисовка капитальных зданий так, как это выполнялось бы при создании цифровых топографических планов, то есть с использованием ортогональных шаблонов, с учетом перспективных искажений («завалов»), но с максимально подробным отображением архитектурных деталей.

Выбраны здания двух категорий: многоэтажные в городской застройке и однодвухэтажные в частной застройке. Проводится сравнение положения, размеров и форм полученных объектов.

Исходные материалы:

стереопара КС Pleiades (угол наклона 4о и 10о), размер пикселя 0,5 м (0,7 м GSD), PAN, система координат WGS84 проекция UTM41, год состояния местности 2013;

ортотрансформированный КС Pleiades (угол наклона 4о), размер пикселя 0,5 м (0,7 м GSD), RGB, система координат WGS84 проекция UTM41, год состояния местности 2013;

ортотрансформированный КС Worldview-2, размер пикселя 0,5 м (0,4 м GSD), RGB, система координат WGS84 проекция UTM41, год состояния местности 2010;

референсные данные – ортофотопланы масштаба 1 : 2 000, созданы по аэроснимкам А3, размер пикселя 0,1 м, RGB, система координат WGS84 проекция UTM41, год состояния местности 2012.

Всего нанесено 40 зданий в городской застройке (разной формы, серии и года постройки) и 43 здания в частной застройке (уверенно читающиеся по снимкам, не закрытые растительностью).

Выходные материалы:

векторные слои со зданиями, нанесенными по ОФП Pleiades, ОФП Worldview-2, ОФП А3 и по стереопарам Pleiades;

подробная таблица с оценкой точности отображения объектов.

Результаты исследования представлены в таблице 9 и на рисунках 11– (слева – ОФП Pleiades, справа – ОФП А3; голубым цветом показан контур строения с ОФП Pleiades, синим – с ОФП А3; систематический сдвиг, вызванный разницей в ориентировании снимков, во внимание не принимается).

Исследование дало следующие результаты:

средняя погрешность нанесения углов зданий по одиночным изображениям Pleiades и Worldview одинакова и составляет от 1,3 до 1,5 м. Средняя погрешность нанесения углов зданий по стереопарам Pleiades лучше и составляет 0,9 м;

максимальные погрешности составили от 4,0 до 5,4 м для одиночных изображений и 3,5 м для стереоизображений;

форма и размеры капитальных зданий простой формы отображаются верно по КС;

архитектурные фигурные детали отображаются как верно, так и неверно в зависимости от контраста с окружающей местностью, в ряде случаев – пропущены;

в частной застройке встречаются следующие трудности: разделение жилых и нежилых построек при их смыкании; нарушение формы и размеров строений (до 2 м).

Таблица Распределение ошибок для ЦТП масштаба 1 : для ЦТП масштаба 1 : Рисунок 11 – Размеры здания неверные (1); по КС невозможно отделить Рисунок 12 – По КС неверно отображены размеры и форма здания Рисунок 13 – Не отображен уступ шириной 1,5 м (1), форма и размер здания Рисунок 14 – Нарушены форма и размеры зданий (1 и 2) Рисунок 15 – Форма и размеры капитальных многоэтажных зданий Рисунок 16 – Архитектурные фигурные детали могут быть пропущены (уступы по левой стороне здания показаны, а по правой пропущены) Нормативные требования (Инструкция по фотограмметрическим работам, Условные знаки [87]):

предельные погрешности во взаимном положении точек близлежащих важных контуров для ЦТП масштаба 1 : 2 000 – 0,8 м, для ЦТП масштаба 1 : 5 000 – 2,0 м;

должны быть показаны архитектурные фигурные детали, выступы, уступы строений при их размерах 1,0 м для ЦТП масштаба 1 : 2 000 и 2,5 м для ЦТП масштаба 1 : 5 000.

Анализ прорисовки горизонталей выполнен по следующей методике: рисовка горизонталей вручную по стереопаре Pleiades на пилотном участке и сравнение с референсными данными.

Для рисовки горизонталей выбран открытый всхолмленный участок с частной застройкой – местность, с одной стороны, не затрудняющая рисовку рельефа, не осложненная лесом или высотной застройкой, с другой стороны – типовая при создании ЦТП крупных масштабов. Перепад высот на участке 60 м (абсолютные высоты от 220 до 280 м), площадь участка 1,5 км2.

Исходные материалы:

стереопара КС Pleiades (угол наклона 4о и 10о), размер пикселя 0,5 м (0,7 м GSD), PAN, система координат WGS84 проекция UTM41, год состояния местности 2013;

референсные данные: ЦТК масштаба 1 : 10 000 с сечением рельефа горизонталями через 2,0 м, создана методом стереотопографической съемки по аэроснимкам масштаба 1 : 25 000, система координат местная, год состояния местности 1999.

Выходные материалы:

векторный слой горизонталей с сечением 2 м, полученных по стереопаре Pleiades, система координат WGS84 проекция UTM41;

векторный слой горизонталей ЦТК масштаба 1 : 10 000 с сечением 2 м, система координат местная.

Результаты исследования проиллюстрированы на рисунках 11, 12:

общие формы рельефа показаны верно;

рельеф слишком генерализирован, пропущены горки высотой от 3 до 4 м, сглажены и не отображены лога;

формы рельефа лучше выражены на стереопаре L + P, чем N + P, что объяснимо большим углом засечки. В этом случае триплет имеет преимущество перед стереосъемкой.

Таким образом, создание (обновление) контурной части ЦТП масштаба 1 : 2 000 на застроенные территории по КС Pleiades, Worldview с соблюдением нормативных требований невозможно.

Создание (обновление) контурной части ЦТП масштаба 1 : 5 000 на застроенные территории по КС Pleiades, Worldview должно выполняться по стереоснимкам. Использование одиночных снимков не обеспечивает соблюдение нормативных требований.

Рельеф местности возможно отобразить по стерео КС СВР горизонталями с сечением 2 м. В этом случае следует выполнять КС с большим углом засечки.

Однако данный вывод необходимо дополнить оценкой точности горизонталей, отметок высот или ЦМР.

Ввиду того, что дешифровочные свойства КС СВР позволяют распознать большую часть объектов местности, подлежащих отображению на ЦТП крупных масштабов, точность нанесения этих объектов понижена относительно нормативных требований к ЦТП, по КС СВР могут создаваться специализированные карты, например, для разработки документов территориального планирования. Такие карты имеют усеченный объектовый состав и пониженную точность относительно традиционных ЦТП. Объем полевого обследования и инструментальной досъемки возрастает по сравнению с применением аэрофотоснимков.

Уверенно КС Pleiades возможно использовать для обновления и создания карт и планов масштаба 1 : 10 000.

Следовательно, при использовании КС Pleiades точность отображения границ фактических землепользований будет соответствовать масштабу 1 : 10 000.

2.4 Разработка требований к модели геоинформационной системы и ее компонентам в части реализации оценочных алгоритмов Общие требования ГИС [7, 11] состоят из совокупности требований:

к составу и структуре данных [52];

к средствам автоматизированной обработки данных;

к принципам построения информационной системы [51].

ГИС должна обеспечить ввод, хранение, обработку и предоставление пользователям следующей информации [9, 10, 15]:

а) фотокарта;

б) адресные точки;

в) сведения о земельных участках и землепользованиях:

1) кадастровый номер;

2) координаты поворотных точек;

3) состояние (ранее учтенный, удостоверен, зарегистрирован, снят с учета, аннулирован);

5) разрешенное использование;

6) категория земель;

7) дата постановки на кадастровый учет;

8) кадастровая стоимость;

9) декларированная площадь;

10) уточненная площадь;

11) вид права (собственность, долевая собственность, пожизненное наследуемое владение, постоянное (бессрочное) пользование, иные права);

12) ограничения и обременения (аренда, сервитут и пр.);

13) границы фактических землепользований;

14) площадь фактического землепользования;

15) условный земельный участок;

г) сведения об исчисленном и собранном земельном налоге:

1) кадастровый номер земельного участка;

2) категория земель;

3) адрес местонахождения;

4) налоговая база;

5) дата утверждения налоговой базы;

6) история изменения налоговой базы за рассматриваемый период;

7) налоговая ставка;

8) дата утверждения налоговой ставки;

9) история изменения налоговой ставки в рассматриваемом периоде;

11) дата возникновения права;

12) дата прекращения права;

13) размер доли в праве.

Геоинформационная система должна содержать в себе автоматизированные программные модули [20–24, 53] для выполнения следующих операций:

загрузка кадастровой информации;

связывание ФЗП и КЗУ в полуавтоматическом режиме;

построение итоговых отчетов.

Органы кадастрового учета предоставляют кадастровую информацию в виде кадастровых планов территории и кадастровых выписок об объектах недвижимости в электронном виде. В ответ на запрос юридические и физические лица получают электронный документ в формате *.xml с жестко регламентированной структурой. Для дальнейшей работы с полученными документами пользователю необходимо осуществить преобразование исходных данных в формат собственной геоинформационной системы. В настоящем разделе описаны результаты работ по созданию автоматизированного модуля конвертации данных из электронного кадастрового плана территории в ГИС.

Предлагается основной сценарий использования модуля загрузки кадастровых документов [8]:

модуль предлагает указать место расположения файла кадастрового плана территории (КПТ). Пользователь просматривает каталоги и файлы на диске, выбирает файл КПТ;

модуль подтверждает отсутствие КПТ в базе данных (БД), пригодность КПТ для обработки (соответствие установленному формату, согласованность по типам данных и т. п.);

модуль определяет и показывает пользователю записи о земельных участках (ЗУ), подлежащие обновлению (созданию) на основании сведений КПТ, накладывает границы загружаемых участков на карту («плоскость рисования»), центрирует на них карту. Запрашивает подтверждение на проведение обновления;

пользователь проверяет ориентацию координат земельных участков в КПТ (визуально просматривая наложение их границ на карту) на соответствие ориентации координат в геоинформационной системе (ГИС), при несоответствии – указывает необходимую ориентацию координат в КПТ. Подтверждает начало проведение обработки данных;

модуль создает запись о КПТ в БД, помечая ее как загружаемую;

модуль последовательно обновляет (создает) записи о ЗУ в БД, осуществляя все изменения в пределах одной записи по принципу транзакции – либо все, либо ничего. Обработка каждой записи сохраняется в журнале загрузки.

Ход/прогресс загрузки демонстрируется пользователю;

модуль, после завершения загрузки, помечает запись о КПТ как отработанную, прикрепляет файл самой КПТ к этой записи. Отображает отчет о внесенных в БД изменениях (количество созданных/измененных записей о ЗУ). Пользователь подтверждает прочтение отчета.

Альтернативные сценарии использования модуля:

а) пользователь отказался от загрузки КПТ. Модуль отображает отчет о внесенных в БД изменениях (количество созданных/измененных записей о ЗУ).

Пользователь подтверждает прочтение отчета;

б) в случае, если КПТ не пригоден для обработки, модуль прекращает загрузку КПТ и сообщает о найденном несоответствии пользователю;

в) в БД есть сведения о КПТ на текущий кадастровый квартал:

1) КПТ отмечена как отработанная. В случае, если дата подготовки существующего КПТ раньше загружаемого, происходит обновление данных по кадастровому кварталу, в противном случае – загрузка прерывается;

2) КПТ отмечена как загружаемая:

модуль запрашивает у пользователя подтверждение на дозагрузку КПТ;

пользователь подтверждает дозагрузку;

модуль определяет записи о ЗУ, подлежащие обновлению (созданию), исключая уже обновленные (созданные) записи в соответствии с данными журнала загрузки КПТ. Показывает пользователю обновляемые (создаваемые) записи, накладывает границы загружаемых участков на карту («плоскость рисования»), центрирует на них карту. Запрашивает подтверждение на проведение обновления;

3) если по какой-то причине не удалось выполнить загрузку данных, модуль производит обработку ошибки и прекращает загрузку и информирует о возникшей ошибке пользователя.

Основной и альтернативные сценарии загрузки КПТ проиллюстрированы на рисунках 17, 18.

sd Загрузка КПТ Ориентация СК в КПТ с оответс твует принятой в сис теме?

«System» – операция выполняется модулем «User» – операция выполняется пользователем «System» – операция выполняется модулем «User» – операция выполняется пользователем Пользовательские требования к модулю:

пространственные объекты (кадастровые кварталы, земельные участки) должны отображаться в отдельном слое геоинформационной системы [36];

земельные участки, не имеющие границ, помещаются произвольным образом в границах кадастрового квартала, к которому они относятся, и отображаются специальным условным знаком;

земельные участки с декларированными и уточненными границами на карте отображаются разными стилями;

вся описательная информация из кадастрового документа переносится в базу данных ГИС и связывается с графическим объектом;

модуль не должен позволять загрузку документа, если уже загружен аналогичный документ с более поздней датой создания;

в случае, если в ГИС содержится кадастровый документ с ранней датой создания по отношению к аналогичному загружаемому документу, старые сведения заменяются новыми;

модуль должен обеспечить возможность просмотра сведений (организация, ФИО и должность подготовившего документ, дата создания, система координат, номер кадастрового квартала, количество земельных участков, дополнительные сведения) о загружаемом кадастровом документе перед его загрузкой;

модуль должен обеспечить возможность предварительного просмотра положения пространственных объектов загружаемого кадастрового документа на карте;

в случае необходимости, координаты пространственных объектов загружаемого кадастрового документа могут быть инвертированы.

В таблице 10 приведено описание видов обновления записей о земельных участках.

Таблица обновления Первичное Показывает, что в БД В БД нет сведений о земельных участках занесение будет создана новая с кадастровым номером, равным кадастсведений запись ровому номеру загружаемого участка.

Обновление Показывает, что в БД В БД есть актуальный участок с кадастросведений будет произведено вым номером, равным кадастровому ноизменение сущест- меру загружаемого участка Помещение Показывает, что в БД В БД есть участок с кадастровым номев архив будет произведено ром, относящийся к кадастровому квартаособое изменение лу, на который предоставляется КПТ, в засуществующей запи- гружаемой КПТ сведений об этом участке Далее приведены требования к модулю связывания ФЗП и КЗУ в полуавтоматическом режиме:

а) для работы модуля должны быть установлены границы фактических землепользований;

б) модуль должен иметь режим отслеживания. По умолчанию режим отслеживания должен быть включен. Пользователь должен иметь возможность выключения / включения режима отслеживания в ходе работы модуля:

1) при включенном режиме отслеживания модуль должен выполнять пространственный анализ и отображение информации по объекту при выделении этого объекта на карте;

2) при отключенном режиме отслеживания должна быть возможность вручную запустить пространственный анализ и отображение информации по выделенному объекту карты;

в) модуль должен иметь два режима работы: простой и экспертный. По умолчанию модуль должен запускаться в простом режиме. Пользователь должен иметь возможность изменения режима в ходе работы модуля.

Сценарий работы простого режима:

а) Пользователь выделяет в ГИС ФЗП; запускает простой режим создания УЗУ (если режим отслеживания выключен);

б) модуль выполняет проверки. Если выделенный объект не является объектом «Фактическое землепользование», – следует прервать анализ, вывести соответствующее сообщение об ошибке;

в) модуль выделяет КЗУ с максимальной площадью пересечения ФЗП и выводит на информацию о данном КЗУ:

1) модуль выполняет проверку. Если для данного КЗУ уже создан УЗУ, следует прервать анализ, вывести соответствующее сообщение об ошибке;

2) формат отображения данных о выделенном КЗУ «, »;

3) в поле «Адрес КЗУ» надо вывести представление по умолчанию первого попавшегося адреса КЗУ;

4) в случаях, если нет ни одного КЗУ, нет адреса КЗУ либо для данного КЗУ есть связанный УЗУ, модуль выводит соответствующее информационное сообщение и предлагает перейти в экспертный режим;

г) пользователь подтверждает создание реестровых объектов (если для ФЗП не требуется обработка в экспертном режиме);

д) модуль создает реестровые объекты:

1) создает реестровый ФЗП:

используя автоинкрементный счетчик, генерирует системный номер и сохраняет его;

запоминает площадь ФЗП, автоматически рассчитанной средствами геоинформационной системы;

2) создает УЗУ (как дочерний к реестровому ФЗП) с соответствующим адресом, связывает с КЗУ:

устанавливает связи с КЗУ;

3) выводит соответствующее сообщение «Условный участок создан».

Сценарий работы экспертного режима:

а) пользователь выделяет в геоинформационной системе ФЗП; запускает экспертный режим создания УЗУ (если режим отслеживания выключен);

б) модуль выполняет проверки. Если выделенный объект не является объектом «Фактическое землепользование», следует прервать анализ, вывести соответствующее сообщение об ошибке;

в) модуль выполняет пространственный анализ, формирует списки:

1) КЗУ, находящихся внутри границ ФЗП, имеющих связанные с ними УЗУ;

2) уникальных адресов ОКС, находящихся внутри границ ФЗП; для каждого адреса определить наименование населенного пункта. Если хотя бы для одной адресной точки не удалось определить название населенного пункта, прервать анализ, вывести соответствующее сообщение об ошибке;

г) в дополнительной вкладке модуль должен сформировать список УЗУ, предлагаемых к созданию.

1) выводит отдельным списком КЗУ, находящихся внутри границ ФЗП, имеющих связанные с ними УЗУ, в виде:

Кадастровые участки без определенного местонахождения:

2) выводит общий список УЗУ, предлагаемых к созданию. Список должен содержать по одному УЗУ:

для каждого КЗУ, кроме КЗУ, находящихся внутри границ ФЗП, имеющих связанные с ними УЗУ;

для каждого уникального адреса ОКС, находящегося внутри границ ФЗП;

для ФЗП, если не найдено ни одного КЗУ или адреса;

3) формат отображения элементов списка «{КЗУ | Адр. | Доп.}: »:

пользователь должен иметь возможность отметить необходимость создания УЗУ;

перед адресом УЗУ должен выводиться тип УЗУ:

«Адр.» – УЗУ, создаваемый на основании адресной точки;

«Доп.» – дополнительный УЗУ (созданный автоматически, если нет ни одного КЗУ и адресной точки, или вручную);

по умолчанию должны быть отмечены для создания УЗУ, созданные для КЗУ;

4) для активной строки в общем списке УЗУ модуль:

выводит форму редактирования адреса УЗУ, в которой должна выводиться информация по выбранному в общем списке УЗУ, после списка УЗУ, предлагаемых к созданию:

форма для УЗУ, создаваемого на основании КЗУ, показана на рисунке 19;

форма для УЗУ, создаваемого на основании адресной точки, показана на рисунке 20;

форма для дополнительного УЗУ (тип УЗУ «Доп.») показана на рисунке 21;

Адресная точка Указ. пользователем Описание местоположения Рисунок 19 – Форма для УЗУ, создаваемого на основании КЗУ Адресная точка Указ. пользователем Описание местоположения Кад. № связанного ЗУ Рисунок 20 – Форма дополнительного УЗУ, создаваемого на основании Условный участок дополнительный Указ. пользователем Описание местоположения Кад. № связанного ЗУ Рисунок 21 – Форма для дополнительного УЗУ в поле «Адрес КЗУ» должен быть создан выпадающий список всех адресов данного КЗУ с возможностью выбора любого из них. По умолчанию должен быть выбран первый адрес;

в поле «Адресная точка» должен быть создан выпадающий список всех адресных точек, находящихся внутри границ ФЗП, с возможностью выбора одного из адресов. Для типа УЗУ «Адр.» в данном списке должна быть только одна адресная точка, на основании которой создан УЗУ;

для варианта «Адресная точка» добавить наименование населенного пункта, в который попала адресная точка, в виде «, »;

поля «Адрес КЗУ», «Адресная точка» должны быть недоступны для редактирования;

поле «Кад. № связанного ЗУ» при снятой галочке должно быть недоступным для редактирования;

при нажатии на кнопку «Сохранить» модуль должен обновлять адрес УЗУ в общем списке в соответствии со сделанными на форме изменениями;

5) выводит «Количество создаваемых условных участков N», после формы редактирования адреса УЗУ, где N – динамически пересчитываемое количество условных участков в общем списке, отмеченных для создания;

6) пользователь должен иметь возможность:

добавить дополнительный УЗУ с формой редактирования адреса;

сформировать отмеченные пользователем УЗУ:

пользователь подтверждает создание реестровых объектов;

модуль формирует отмеченные пользователем УЗУ;

7) выполняет проверки. Для формирования должен быть отмечен хотя бы один УЗУ;

8) создает реестровые ФЗП:

используя автоинкрементный счетчик, генерирует системный номер;

запоминает площадь ФЗП, рассчитанную автоматически по границам;

9) создает УЗУ (как дочерние к реестровому ФЗП) с соответствующим адресом для каждого отмеченного объекта из списка, связывает соответствующие УЗУ с КЗУ;

10) создает дополнительные УЗУ (как дочерние к реестровому ФЗП) с соответствующими адресами. Если пользователь указал кадастровый номер ЗУ, связывает данный УЗУ с КЗУ с указанным номером. Если КЗУ с указанным номером не найден, выдает соответствующее предупреждение, продолжает выполнение после прочтения предупреждения;

11) выводит соответствующее сообщение «Условный участок создан».

Связывание УЗУ с КЗУ происходит по следующему алгоритму:

а) связывание УЗУ с КЗУ для целей определения удельной кадастровой стоимости должно выполняться в автоматическом режиме;

б) функция определяет список всех УЗУ, не связанных с КЗУ, и по каждому УЗУ выполняет следующие действия:

1) если в связанном ФЗП есть хотя бы один УЗУ, связанный с КЗУ, связывает текущий УЗУ с найденным КЗУ;

2) если подобные КЗУ не найдены, путем пространственного анализа определяет ближайший КЗУ и связывает его с текущим УЗУ. Критерий поиска ближайшего КЗУ: минимальное расстояние между центрами прямоугольников, описывающих УЗУ и КЗУ.

Итоговые аналитические отчеты должны содержать следующую информацию:

перечень установленных дефектов;

количество земельных участков, в отношении которых установлено наличие дефектов в абсолютном и процентном исчислении;

сумма потерь земельного налога в разрезе дефектов;

перечень дефектных земельных участков с указанием типов дефектов и размеров потери земельного налога.

В соответствии с методикой, из расчетов необходимо исключить следующие земли:

земли лесного фонда;

земли, для которых категория не установлена;

земли, вид права и форма собственности которых выходят за следующие рамки: собственность, постоянное (бессрочное) пользование, пожизненное наследуемое владение;

земельные участки, освобожденные от налогообложения в соответствии со статьей 395 Налогового кодекса РФ.

Для этого нужно задать параметры отчета, исключающие из расчетов земельные участки по следующим признакам:

по виду собственности. Необходимо предоставить возможность вручную выбрать все виды собственности;

по виду использования. Пользователю необходимо вручную проставить галочки напротив всех оригинальных видов использования, полученных в кадастровой информации;

по категории земель.

Форма аналитического отчета приведена в таблице 11.

Таблица Наименование дефектов кадастровых данных ЗУ или его часть отсутствует (неучтенное землепользование) Алгоритмы построения отчета:

а) рассчитать неучтенную площадь по формуле:

где Sфакт – площадь фактического землепользования;

Sкад – площадь кадастрового земельного участка, связанного с текущим фактическим землепользованием;

б) выполнить оценку причин недобора земельного налога согласно алгоритму оценки. Состав проверок указан в таблице 12, столбец «Сущность проверки», по каждому кадастровому земельному участку;

в) вывести отчет в виде таблицы 11:

1) столбец «Наименование дефекта» – указать вид дефекта;

2) столбец «Количество» – количество кадастровых земельных участков, по которым выявлен соответствующий дефект, или площадь неучтенного землепользования для причины «ЗУ или его часть отсутствует на кадастровом учете в Росреестре (неучтенное землепользование)»;

3) значение в столбце «Процент от общего количества» рассчитывается по формуле:

где – доля дефектных земельных участков;

– количество земельных участков, имеющих дефект данного вида;

– общее количество земельных участков;

4) столбец «Сумма упущенного ЗН» – сумма упущенного земельного налога рассчитывается по формуле (5);

5) столбец «Процент от общей суммы земельного налога» – рассчитать по формуле:

где – процент недобора земельного налога, вызванный наличием данного вида дефекта;

– размер недобора, вызванный наличием данного дефекта;

– общий недобор земельного налога.

Таблица Данные по ЗУ в РР неполные Отсутствие вида использования ЗУ (отсутствует Отсутствие кадастровой стоимости ЗУ (отсутствует агрегат, стоимость равна 0 или null).

Права на ЗУ отсутствуют в РР Нет ни одной записи о правах Общие требования к геоинформационной системе Требования к ГИС обусловлены необходимостью минимизации трудозатрат по реализации функциональных возможностей, обозначенных выше [16]. Для этого необходимо выполнить следующие условия:

данные должны храниться в реляционной структуре в формате любой распространенной СУБД: MS SQL Server, Oracle, Postgree SQL;

ГИС должна содержать необходимые структуры данных и процедуры обработки информации в максимальном объеме [35, 72];

ГИС должна предоставлять возможность создания и редактирования классификаторы и правила цифрового описания пространственной информации [55];

ГИС должна предоставлять возможность разработки произвольных процедур обработки данных с помощью наиболее распространенных средств разработки приложений;

ГИС должна корректно работать с растровыми изображениями.

3 СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА КАДАСТРОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

3.1 Выбор технологических решений В качестве инструментально-технологической основы создания ГИС выбраны продукты ГИС «ИнГео» и АИС «Мониторинг» (производство ЗАО «ЦСИ "Интегро"», г. Уфа). Это связано с тем, что данные решения в достаточной степени удовлетворяют названным условиям [56]:

данные продукты в качестве источника данных используют оптимальную по соотношению «цена – качество» СУБД – MS SQL;

в АИС «Мониторинг» реализованы обширные структуры данных по земельным участкам. Экранная форма АИС «Мониторинг» показана на рисунке 22;

ГИС «ИнГео» предоставляет возможность создания и редактирования пространственных объектов в формате трехуровневого классификатора «карта – слой – стиль». Для каждого вида объектов произвольным образом определяется стиль его отображения;

существует возможность создания расширений к ГИС «ИнГео» и АИС «Мониторинг». Для этого надо создавать расширения по стандартам, поставляемым разработчиком программного обеспечения. Расширения создаются для решения задач прикладной области, в которой необходимо работать с пространственными данными. По информации разработчика, возможностями по созданию различных приложений на базе «ИнГео» и «Мониторинг» пользуется несколько десятков партнеров по все стране. Ими разработано более 50 прикладных модулей и созданы специализированные информационные системы обеспечения градостроительной деятельности и земельно-имущественного комплекса.

3.2 Разработка реляционной модели данных На рисунке 23 показана реляционная модель данных в отношении пространственных объектов и семантической информации [37].

obj ect ИнГЕО Фактическое землепользование «column»

Земельнокадастровая карта Земельные отводы Земельные отводы Рисунок 23 – Структура пространственных данных ГИС «ИнГео»

На рисунке 24 показана реляционная модель [54] непространственных данных [48]. На обеих схемах атрибуты классов, изначально реализованных в системе, не показаны.

class ИнМета Рисунок 24 – Структура непространственных данных АИС «Мониторинг»

3.3 Создание компонентов для обработки данных и построения итоговых аналитических отчетов Реализация модуля загрузки кадастровых данных В соответствии с уточненными требованиями к ГИС разработан модуль, стартовое диалоговое окно которого показано на рисунке 25. Чтобы загрузить кадастровый документ, необходимо выбрать место расположения файла и нажать Далее.

На открывшейся вкладке будут показаны сведения о кадастровом документе (рисунок 26). В случае невозможности загрузки в поле «Дополнительная информация» указаны причины: наличие данного кадастрового документа в базе данных, непригодность для обработки (несоответствие установленному формату, несогласованность по типам данных и т. п.). При отсутствии ошибок в приведенной информации следует нажать Далее.

Рисунок 25 – Стартовое диалоговое окно модуля загрузки Рисунок 26 – Сведения о кадастровом документе На открывшейся вкладке будут показаны записи о ЗУ (рисунок 27), подлежащие обновлению (созданию) на основании сведений кадастрового документа.

В окне ГИС «ИнГео» показаны границы загружаемых участков на земельнокадастровой карте.

Рисунок 27 – Предварительный просмотр кадастрового документа При переносе осуществляются следующие виды действий над земельными участками:

первичное занесение – в БД не найден участок, соответствующий участку в кадастровом документе, который будет перенесен;

подтверждение постановки на учет – в БД найден не стоящий на кадастровом учете участок с границами, примерно соответствующими участку в кадастровом документе. Данные будут обновлены на основе сведений кадастрового документа;

обновление – в БД найден стоящий на кадастровом учете участок с границами, примерно соответствующими участку в кадастровом документе. Данные в БД будут обновлены на основе сведений кадастрового документа;

перенос в архивный слой – в БД найден земельный участок с границами, не соответствующими никакому участку в кадастровом документе. Данный участок будет перенесен в архивный слой;

пропуск – в БД найден стоящий на кадастровом учете участок с границами, примерно соответствующими участку в кадастровом документе. Кадастровые данные в БД об этом участке более поздние, чем сведения кадастрового документа и не будут изменены.

Модуль последовательно обновляет (создает) записи о ЗУ в БД. Ход/прогресс загрузки демонстрируется пользователю на открывшейся вкладке. По завершению загрузки запись о кадастровом документе помечается как отработанная, исходный файл прикрепляется к этой записи. Загрузка завершена.

Реализация модуля «Связывание ФЗП и КЗУ»

Модуль предназначен для автоматизации части работы при связывании фактических землепользований и кадастровых земельных участков. Модуль работает в соответствии с алгоритмом, описанным в разделе 2 настоящей работы. Модуль создает связку реестровых объектов ФЗП – УЗУ – КЗУ. УЗУ могут быть созданы:

на адресную точку (когда отсутствует КЗУ);

на ФЗП (когда отсутствуют КЗУ и адресные точки).

Для связывания ФЗП и КЗУ в рабочей базе ГИС «ИнГео» должны присутствовать следующие слои (карта / слой):

Фактическое землепользование / фактическое землепользование;

Земельно-кадастровая карта / земельные отводы;

Адресный план / адрес.

В слое «Фактическое землепользование / фактическое землепользование»

должны находиться оцифрованные ФЗП, которые необходимо связать с КЗУ.

В слое «Земельно-кадастровая карта / земельные отводы» должны находиться предварительно загруженные КЗУ, которые должны быть связаны с ФЗП. В слое «Адресный план / адрес» должны находиться адресные точки, обозначающие адреса домов, с заполненными адресами.

Модуль запускается командой меню ЗН – Обработка ФЗП и выглядит как вкладка «Фактическое землепользование» рядом со вкладкой «Слои». Вид модуля после запуска приведен на рисунке 28.

Рисунок 28 – Стартовая страница модуля связывания ФЗП и КЗУ По умолчанию модуль запускается с включенным режимом отслеживания (флажок «Режим отслеживания» включен). В этом режиме модуль «на лету» реагирует на выделение пользователем ФЗП, автоматически запуская связывание с КЗУ после выделения ФЗП. Для перевода модуля в режим ручного запуска связывания, а также для временного отключения модуля следует снять указанный флажок. В таком режиме запуск связывания осуществляется с помощью кнопки «Обновить».

Модуль предлагает два режима связывания: простой и экспертный. Выбор режима связывания осуществляется при помощи переключателя «простой / экспертный».

Работа модуля при переключении на вкладку «Слои» не прекращается, т. е.

сохраняется контекст работы пользователя.

Простой режим связывания используется для случаев, когда на одном ФЗП можно явным образом выделить один главный КЗУ. Под главным понимается КЗУ, имеющий наибольшую площадь пересечения с ФЗП. Данная ситуация характерна для участков индивидуального жилищного строительства (ИЖС).

Для использования простого режима соответствующий переключатель должен быть установлен в положение «Простой». Далее следует выполнить действия:

а) включить видимость необходимых слоев слоев;

б) выбрать ФЗП, с которым требуется связать КЗУ, визуально определить целесообразность использования простого режима.

На рисунке 29 ФЗП (показано зеленым цветом), находящееся по центру, имеет один КЗУ внутри себя (показан малиновым цветом), следовательно, простой режим использовать целесообразно;

в) если целесообразно использовать простой режим связывания, необходимо выделить выбранное ФЗП (рисунок 30).

Выделенное ФЗП будет показано черным цветом. КЗУ с наибольшей площадью пересечения будет показан желтой диагональной штриховкой с красной границей. В окне модуля будет показан кадастровый номер и адрес найденного КЗУ;

г) для создания связи необходимо нажать кнопку «Создать ЗУ». Создастся УЗУ и связь ФЗП – УЗУ – КЗУ.

В данном примере найден КЗУ с наибольшей площадью пересечения, однако это не тот КЗУ, который необходим (модуль выбрал большой КЗУ, целиком покрывающий данное ФЗП, а не тот КЗУ, который лежит внутри ФЗП).

В связи с этим для создания связи ФЗП и КЗУ необходимо перейти в экспертный режим.

Рисунок 29 – Модуль связывания ФЗП и КЗУ Рисунок 30 – Выделение ФЗП Возможные сообщения об ошибках приведены в таблице 13.

Таблица КЗУ с максимальной Означает, что КЗУ, который имеет максимальную плоплощадью пересече- щадь пересечения, уже связан с каким-либо ФЗП. Если ния уже связан с УЗУ необходимо связать с ФЗП дополнительные КЗУ, следует перейти в экспертный режим Не найдено ни одно- Означает, что на выделенном ФЗП не найден ни один го КЗУ КЗУ, пересекающий (хотя бы частично) его границы.

Выбранный участок Означает, что выделен объект в слое, отличном от слоя не принадлежит слою «Фактическое землепользование / фактическое землефактических земле- пользование». Для связывания необходимо перейти пользований в указанный слой и выделить требуемое ФЗП Экспертный режим используется в случаях, когда простой режим не может быть использован либо дает нежелательный результат, а именно:

на ФЗП нет ни одного КЗУ;

на ФЗП есть несколько КЗУ, которые надо связать;

с ФЗП нужно связать один КЗУ, но простой режим выбирает не тот КЗУ.

С помощью экспертного режима также можно осуществлять связывание дополнительных КЗУ, т. е. связывать КЗУ с ФЗП за несколько «проходов». Для этого следует выполнить последовательность действий:

а) включить видимость требуемых слоев;

б) выделить выбранное ФЗП (рисунок 31);

в) в разделе «Кадастровые участки без определенного местонахождения» будут показаны КЗУ, которые уже связаны с каким-либо ФЗП.

Ниже будет показан список, состоящий из УЗУ, создаваемых на следующие объекты:

КЗУ, хотя бы частично пересекающихся с выделенным ФЗП и не связанных ни с одним ФЗП; при щелчке на КЗУ в списке он подсвечивается на карте;

адресных точек, попадающих внутрь ФЗП; при щелчке на адресной точке в списке она подсвечивается на карте;