vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2024-29-3-157-167 Землеустройство, кадастр и мониторинг земель Концепция централизованной системы планирования реализации государственного земельного надзора и мониторинга земель Д. О. Добровольский Добровольский Д. О. А. М. Портнов Портнов А. М. ООО «Шахты», г. Москва, Российская Федерация Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), г. Москва, Российская Федерация 2024 29 3 157 167 © Д. О. Добровольский, А. М. Портнов, 2024 2024 Д. О. Добровольский, А. М. Портнов Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. Исследование рассматривает структурные проблемы организации территориально распределенных типов контрольно-надзорных систем, их недостатки с учетом мирового опыта реализации надзорных практик в области землепользования. Приоритетным направлением для более эффективной реализациифедерального государственного земельного контроля (надзора) имониторинга земель в РФ предлагается концепция централизации процессов выявления возможных нарушений земельного законодательства и планирования надзорных мероприятий. В качестве новейшего информационного ресурса управления и развития системы земельного надзора и мониторинга земель в РФ следует рассматривать Федеральную государственную информационную систему «Единая цифровая платформа "Национальная система пространственных данных"» (ФГИСЕЦП НСПД). Концентрируя в себе геоданные федеральных органов исполнительной власти, ФГИС ЕЦП НСПД следует рассматривать и как основу для разработки сервисов и автоматизированных процедур идентификации объектов, имеющих признаки нарушений земельного законодательства и существенных изменений геометрических и семантических свойств, что актуально длямониторинга земель. Однимиз возможных способов идентификации объектов, имеющих признаки структурных изменений, предложено использовать понятие условной энтропии. Представлены примеры расчета значений условной энтропии для территорий с преобладанием потери лесного фонда. Такие исследования могут быть основой создания адаптивных моделей кадастрового состояния территорий как элемента государственной системы мониторинга земель и землеустройства. Проведенные исследования демонстрируют концептуальные преимущества централизации системы надзора, заключающиеся в прозрачности механизмов формирования плана проверок, определения наиболее значимых и критически важных объектов, подлежащих системному наблюдению, и организации природоохранных мероприятий. автоматизация мониторинга кадастровое состояние методы землеустройства планирование надзорной деятельности энтропия природных комплексов automation of monitoring cadastral status land management methods planning of supervisory activities entropy of natural complexes 1. Тарасова Л. В., Курбанов Э. А., Воробьев О. Н. Лежнин С. А., Дергунов Д. М. Использование разносезонных изображений Sentinel-2 для картографирования водоохранных лесов Марийского Заволжья // Геодезия и картография. – 2022. – № 8. – С. 76–94. – DOI 10.25686/ 2022.79.42.008. 2. Lamichhane S., Adhikari K., Kumar L. Use of Multi-Seasonal Satellite Images to Predict SOC from Cultivated Lands in a Montane Ecosystem // Remote Sensing. – 2021. – Vol. 13 (23). – P. 4772. – DOI 10.3390/rs13234772. 3. Новаковский Б. А., Пермяков Р. В. Комплексное геоинформационно-фотограмметрическое моделирование рельефа : учебное пособие. – М. : МИИГАиК, 2019. – 175 с. 4. Karra K., Kontgis C., Statman-Weil Z., Mazzariello J. C., Mathis M., Brumby S. P. Global land use / land cover with Sentinel 2 and deep learning // 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS. – Brussels, Belgium, 2021. – P. 4704–4707. – DOI 10.1109/ IGARSS47720.2021.9553499. 5. Bertaud A., Renaud B. Socialist cities without land markets // Journal of urban economics. – 1997. – Vol. 41 (1). – P. 137–151. – DOI 10.1016/j.jenvman.2021.113317. 6. Li G., Guo F., Di D. Regional competition, environmental decentralization, and target selection of local governments // Science of the Total Environment. – 2021. – Vol. 755 (6). – Article 142536. – DOI 10.1016/j.scitotenv.2020.142536. 7. Аврунев Е. И., Пархоменко И. В. Совершенствование координатного обеспечения государственного земельного надзора // Вестник СГУГиТ. – 2016. – № 2 (34). – С. 150–157. 8. Камынина Н. Р., Цветков В. Я., Тарарин А. М., Сушкова Е. В. Наукометрический анализ диссертационных исследований, посвященных вопросам мониторинга земель и земельного надзора // Геодезия и картография. – 2021. – № 3. – С. 44–53. – DOI 10.22389/0016-7126-2021-969-3-44-53. 9. Акифьев И. В., Какуркин А. А. Проблемы осуществления государственного земельного надзора в РФ // Образование и наука в современном мире. Инновации. – 2021. – № 4 (35). – С. 108–112. 10. Wang K., Li G., Liu H. Does natural resources supervision improve construction land use efficiency: Evidence from China // Journal of Environmental Management. – 2021. – Vol. 297. – P. 113317. – DOI 10.1016/j.jenvman.2021.113317. 11. Zhao J., Zhang M., Lin Y. Methodology and implementation of the monitoring and supervision system for land resources based on the integration of 3S and mobile Internet technology // 25th International Conference on Geoinformatics. – Buffalo, NY, USA, 2017. – P. 1–6. – DOI 10.1109/GEOINFORMATICS.2017.8090940. 12. Granata, D., Carnevale, V. Accurate Estimation of the Intrinsic Dimension Using Graph Distances: Unraveling the Geometric Complexity of Datasets // Science Report. – 2016. – Vol. 6. – P. 31377. – DOI 10.1038/srep31377. 13. Папаскири Т. В. Аспекты цифрового землеустройства // Землеустройство, геодезия и кадастр: прошлое – настоящее – будущее: Сборник научных статей по материалам Международной научно-практической конференции, посвященной 95-летию землеустроительного факультета. – Горки : Белорусская государственная сельскохозяйственная академия, 2020. – С. 101–122. 14. Курлович Д. М. Морфометрический ГИС-анализ рельефа Беларуси // Земля Беларуси. – 2013. – № 4. – С. 42–48. 15. Рычкова О. В. Автоматизация процессов геоинформационного моделирования в землеустройстве на примере конструирования моделей взаимосвязей явлений // Инновационные аспекты развития науки и техники. – 2021. – №. 7. – С. 381–386. 16. Zhang L., Zhang H., Xu E. Information entropy and elasticity analysis of the land use structure change influencing eco-environmental quality in Qinghai-Tibet Plateau from 1990 to 2015 // Environmental Science and Pollution Research. – 2022. – Vol. 29, No. 13. – P. 18348–18364. 17. He D. et al. A coupled study of ecological security and land use change based on GIS and entropy method – A typical region in Northwest China, Lanzhou // Environmental Science and Pollution Research. – 2022. – Vol. 29, No. 4. – P. 6347–6359. 18. Krylov A., Hansen M. C., Tyukavina A., Potapov P. V., Turubanova S., Zutta B., Ifo S., Margono B., Stolle F., Moore R. Humid tropical forest disturbance alerts using Landsat data // Environmental Research Letters. – 2016. – Vol. 11 (3). – P. 034008. – DOI 10.1088/1748-9326/11/3/034008. 19. Портнова О. В. Особенности стереофотограмметрических измерений при создании цифровых моделей местности // Геодезия и картография. – 1975. – № 6. – С. 24–27.