УДК: 
DOI: 
10.22389/0016-7126-2024-1005-3-50-61
1 Портнов А.М.
2 Добровольский Д.О.
Год: 
№: 
1005
Страницы: 
50-61

Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК)

1, 

Шахты, ООО

2, 
Аннотация:
В статье обоснована актуальность задач по разработке методов, обеспечивающих наибольшую эффективность реализации государственного земельного надзора и мониторинга земель с применением автоматизированных процедур централизованного формирования ежегодного плана проверок. Описаны механизмы идентификации природных объектов, зданий и сооружений как потенциальных объектов, включаемых в ежегодные планы проверок государственного земельного надзора и мониторинга земель. Это отвечает многим задачам и, прежде всего, безопасности использования земель, ликвидации негативных процессов деградации земель. Приведены примеры использования аэроснимков как наиболее значимой практики при обнаружении нарушений в области охраны и использования земель. В большей степени это относится к объектам кадастра недвижимости, имеющим более простые геометрические формы: границы земельных участков, зданий. Предлагаемые в исследовании методы сравнения геометрической сложности контуров позволяют создать автоматизированные механизмы и определить разночтения фактических и учтенных характеристик объектов контроля в зависимости от поставленной цели и задач. Представлены механизмы, определяющие целесообразность автоматизированного поиска объектов с признаками нарушений земельного законодательства, что упрощает реализацию контрольных мероприятий и делает саму систему контроля более прозрачной. Цель исследования – изучение возможности применения теории геометрической сложности в реализации централизованной системы государственного земельного надзора и мониторинга земель. В этой связи в работе реализована попытка использования метрик Миньковского для более простых геометрических структур в отличие от природных объектов, а также морфометрических показателей для идентификации объектов с признаками нарушения земельного законодательства. Численно определены и предложены относительные критериальные значения величин геометрической сложности сравниваемых объектов контроля кадастра недвижимости

Список литературы: 
1.   Акиншин Н. С., Есиков О. В., Потапов А. А., Акиншин Р. Н., Кулешов А. В. Экспериментальная оценка эффективности применения размерности Миньковского для фрактального анализа текстурных изображений объектов мониторинга // Сб. тр. XXVI Междунар. науч.-техн. конф. «Радиолокация, навигация, связь». – 6 – Воронеж: Издательский дом ВГУ, – 2020. – Т. 4. – С. 346–355.
2.   Быкова Е. Н. Оценка негативных инфраструктурных экстерналий при определении стоимости земель // Записки Горного института. – 2021. – Т. 247. – № 1. – С. 154–170. DOI: 10.31897/PMI.2021.1.16.
3.   Дуброва Ю. Н., Мыслыва Т. Н., Ткачева Т. Н. Комплексный морфометрический анализ территории Горецкого района с использованием данных дистанционного зондирования Земли // Мелиорация. – 2020. – № 3, рр. 43–54.
4.   Жарников В. Б. Рациональное использование земель как задача геоинформационного пространственного анализа // Вестник СГУГиТ. – 2013. – № 3 (23). – С. 77–81.
5.   Мазаев Г. В. Методики оценки компактности планировочных структур // Академический вестник УралНИИпроект РААСН. – 2022. – № 1. – С. 9–13. DOI: 10.25628/UNIIP.2022.52.1.002.
6.   Мазаев Г. В. Топологический подход к понятию компактности градостроительных структур // Сб. науч. тр. РААСН «Фундаментальные, поисковые и прикладные исследования РААСН по научному обеспечению развития архитектуры, градостроительства и строительной отрасли Российской Федерации в 2021 году». – М.: Издательство АСВ, – 2022. – Т. 1. – С. 249–257.
7.   Светлаков В. И. Моделирование в современном землеустроительном проектировании // Московский экономический журнал. – 2022. – № 7 (2). – С. 133–145. DOI: 10.55186/2413046X_2022_7_2_115.
8.   Учаев Д. В. Методика геоинформационного моделирования речных сетей на основе фрактальных методов: автореф. дис. на соиск. науч. ст. канд. техн. наук: 25.00.35. Геоинформатика – М.: МИИГАиК, – 2007. – 24 c.
9.   He F., Mohamadzadeh N., Sadeghnejad M., Ingram B., Ostovari Y. (2023) Fractal features of soil particles as an index of land degradation under different land-use patterns and slope-aspects // Land. 12(3):615, DOI: 10.3390/land12030615.
10.   Kabo-Bah K. J., Guoan T., Yang X., Na J., Xiong L. (2021) Erosion potential mapping using analytical hierarchy process (AHP) and fractal dimension // Heliyon. 7 (6), e07125, DOI: 10.1016/j.heliyon.2021.e07125.
11.   Mandelbrot B. B. (1982) The fractal geometry of nature. New York: W. H. Freeman and co 460 p. DOI: 10.1002/esp.3290080415.
12.   Wu H., Sun Y., Shi W., Chen X., Fu D. (2013) Examining the satellite-detected urban land use spatial patterns using multidimensional fractal dimension indices // Remote Sensing. 5 (10), pp. 5152–5172. DOI: 10.3390/rs5105152.
13.   Zhao C., Li Y., Weng M. (2021) A fractal approach to urban boundary delineation based on raster land use maps: A case of Shanghai, China // Land. 10 (9): 941, DOI: 10.3390/land10090941.
Образец цитирования:
Портнов А.М., 
Добровольский Д.О., 
Сравнительная оценка геометрической сложности контуров объектов местности при осуществлении государственного земельного надзора и мониторинга земель на примере объектов капитального строительства // Геодезия и картография. – 2024. – № 3. – С. 50-61. DOI: 10.22389/0016-7126-2024-1005-3-50-61
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 08.11.2023
Принята к публикации: 29.03.2024
Опубликована: 20.04.2024

Содержание номера

2024 март DOI:
10.22389/0016-7126-2024-1005-3