Методология координатного описания линейно-протяженных объектов недвижимости

Методология координатного описания линейно-протяженных объектов недвижимости

Землеустройство, кадастр и мониторинг земель
УДК: 528.46:332
DOI: https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-4-137-148
1 Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), г. Москва, Российская Федерация

Финансирование: -

Аннотация:

В статье представлены результаты исследования, направленного на разработку методологии координатного описания линейно-протяженных объектов кадастра недвижимости, землеустройства и мониторинга земель. Актуальность исследования обусловлена противоречием между функциональной целостностью линейно-протяженных инфраструктурных комплексов недвижимости и фрагментарностью их координатного описания в зональных местных системах координат. Решены задачи систематизации подходов к оптимизации параметров систем координатного описания, разработки аналитических моделей на основе секущих плоскостей на сфере и формул прямого преобразования геодезических координат в проекционные, анализа и оценки пространственного распределения характерных точек границ/контуров объектов ЕГРН с использованием критерия хи-квадрат (χ2). Показано, что научная новизна определяется не отдельным выбором картографической проекции, а системой методических и технологических решений, связывающих аналитическое моделирование, предварительную обработку векторных данных ЕГРН и верификацию результатов в единую методологию.

Читать статью Скачать JATS XML

Библиографический список:

  1. Портнов А. М., Загребин Г. И., Чжэньфэн Ш. Совершенствование координатной основы пространственных данных единого государственного реестра недвижимости. Вестник СГУГиТ. 2020. Т. 25. № 2. С. 232–243.
  2. Афонин К. Ф. О выборе размеров зон в проекции Гаусса – Крюгера // ГЕО-Сибирь-2009. V Междунар. науч. конгр.: сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 20–24 апреля 2009 г.) Новосибирск : СГГА, 2009. Т. 1, ч. 1. С. 155–158.
  3. Аврунев Е. И. [и др.]. О выборе систем координат для ведения кадастра недвижимости. Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2014. X Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Экономическое развитие Сибири и Дальнего Востока. Экономика природопользования, землеустройство, лесоустройство, управление недвижимостью» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 8-18 апреля 2014 г.). Новосибирск : СГГА, 2014. Т. 3. С. 49–53.
  4. Демьянов Г. В., Майоров А. Н., Побединский Г. Г. Местные системы координат. Существующие проблемы и пути их решения. Геопрофи. 2009. Вып. 2. С. 52–57.
  5. Iliffe J. C., Arthur J. V., Preston C. The snake projection: A customised grid for rail projects. Survey Review. 2007. T. 39. №. 304. С. 90–99.
  6. Clemen C., Romanschek E. 6326 Shades of Georeferencing BIM-Low distortion projections (LDP) for the German Railway. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2025. T. 48. С. 47–53.
  7. Чебышев П. Л. Сочинения. СПб., 1899. Т. 1. 714 с.
  8. Бугаевский, Л. М. Математическая картография : учеб. для вузов. М. : Златоуст, 1998. 400 с.
  9. Deakin R. E., Hunter M. N., Karney C. F. F. The Gauss–Krueger projection: Karney-Krueger equations. Victorian Regional Survey Conference. Warrnambool, 2010. P. 1–20.
  10. Boljen M. The choice of the map projection for the real estate cadastre. Proceedings of the FIG Working Week. Athens, 2004.
  11. Williamson I., Enemark S., Wallace J., Rajabifard A. Land Administration for Sustainable Development. Redlands, CA : ESRI Press, 2010.
  12. Grant D., Enemark S., Zevenbergen J., Mitchell D., McCamley G. The Cadastral triangular model. Land Use Policy. 2020. Vol. 97. 104758.
  13. Гулин В. Н., Миронов С. А., Неретин А. А. Проблема обеспечения единого координатного пространства для объектов дорожной отрасли. САПР и ГИС автомобильных дорог. 2015. № 1 (4). С. 75–82.
  14. Measuring the Similarity of Map Projections Waldo Tobler Cartography and Geographic Information Science, 1986. Vol. 13, Issue 2, Pages 135-139 DOI:10.1559/152304086783900103.
  15. Airy G. B. Explanation of a projection by balance of errors for maps applying to a very large extent of the Earth’s surface; comparison of this projection with other projections. Philosophical Magazine, 22, 409–442. 1861. DOI:10.1080/14786446108643179.
  16. Каврайский В. В. Исследования по математической картографии. Л., 1933. 276 с.
  17. Nocedal J., Wright S. J. Numerical Optimization. 2nd ed. – Springer, 2006. 653 p.
  18. Coleman T. F., Li Y. An Interior, Trust Region Approach for Nonlinear Minimization Subject to Bounds. SIAM Journal on Optimization. 1996. Vol. 6. № 2.
  19. Fahlman A. A modified Marquardt-Levenberg parameter estimation routine for MATLAB. Report NMRC. 2001. C. 01-002.
  20. Холоднов В. А. и др. Открытые альтернативы matlab для решения задач многоцелевой оптимизации. Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института. 2020. №. 54. С. 80–86.
  21. Арановский С. В., Гриценко П. А. Инструменты численного решения задач оптимизации. СПб. : Университет ИТМО. 2016. Т. 30.
  22. Snyder J. P. Map Projections: A Working Manual. U.S. Geological Survey Professional Paper 1395. Washington, DC: United States Government Printing Office. 1987. 385 p. DOI 10.3133/pp1395.
  23. Теория вероятностей в пакете MATLAB : учебник для вузов. М. : Горячая линия Телеком, 2014. 611с. ISBN 978-5-9912-7005-2.
  24. Chernoff H., Lehmann E. L. The use of maximum likelihood estimates in χ2 test for goodness of fit. The Annals of Mathematical Statistics. 1954. Vol. 25. P. 579–586.
  25. Щедровицкий, Г. П. Принципы и общая схема методологической организации системно-структурных исследований и разработок. Системные исследования. Ежегодник. 1981. 197 с.

Образец цитирования:

Портнов А. М. Методология координатного описания линейно-протяженных объектов недвижимости. Вестник СГУГиТ. 2026. Т. 31, № 4. С. 137–148. https://doi.org/10.33764/2411-1759-2026-31-4-137-148