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 10.33764/2411-1759-2021-26-3-147-161 Землеустройство, кадастр и мониторинг земель Расчет диапазонов изменения удельного показателя кадастровой стоимости для построения 3D-карт оценочного зонирования (на примере города Тюмени) Е. Д. Подрядчикова Подрядчикова Е. Д. Л. Н. Гилёва Гилёва Л. Н. А. В. Дубровский Дубровский А. В. Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень, Россия Омский государственный аграрный университет им. П. А. Столыпина, г. Омск, Россия Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Россия 2021 26 3 147 161 © Е. Д. Подрядчикова, Л. Н. Гилёва, А. В. Дубровский, 2021 2021 Е. Д. Подрядчикова, Л. Н. Гилёва, А. В. Дубровский Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

В статье в качестве математического аппарата для расчета шага изменения удельного показателя кадастровой стоимости (УПКС) для карт оценочного зонирования предлагается методика построения интервального вариационного ряда с равными интервалами. Дано описание последовательности вычислений, которые включают три этапа: формирование интервального вариационного ряда, расчет показателей центра распределения и расчет относительных показателей вариации интервального вариационного ряда. Полученный интервальный вариационный ряд позволил сгруппировать совокупность данных государственной кадастровой оценки и представить их в виде однородных интервалов, необходимых для выполнения оценочного зонирования. Для визуализации результатов предложено использовать трехмерную геоинформационную модель в виде 3D-карты-призмы, которая позволяет наглядно отображать изменения величины УПКС.

Представленная методика была апробирована при проведении оценочного зонирования территории города Тюмени с использованием результатов государственной кадастровой оценки. Созданная карта оценочного зонирования может быть применена при проведении кадастровой оценки вновь образованных объектов недвижимости, для информационного обеспечения системы территориального планирования, а также для аналитической поддержки инвестиционных программ и проектов по развитию земельно-имущественных комплексов. Карты оценочного зонирования, выполненные с использованием современных геоинформационных технологий, в виде трехмерных цифровых моделей могут являться одним из элементов интеллектуальной модели городской территории, которая позволит не только осуществлять оперативное управление, но и разработать эффективные механизмы, оптимизирующие траекторию пространственного развития населенного пункта.

 государственная кадастровая оценка оценочное зонирование удельный показатель кадастровой стоимости коэффициент вариации интервальный вариационный ряд геоинформационная система карта-призма 3D-модель state cadastral valuation estimated zoning specific indicator of cadastral value coefficient of variation interval variation series geoinformation system prism map 3D model Быкова Е. Н., Сеньковская К. Э., Доценко Я. Н. Некоторые аспекты массовой оценки земель населенных пунктов: проблемы и пути решения // Успехи современной науки и образования. – 2017. – Т. 8, № 2. – С. 208–211. Об утверждении методических указаний о государственной кадастровой оценке [Электронный ресурс] : приказ Министерства экономического развития РФ от 12.05.2017 № 226 (ред. от 09.08.2018). – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». Дубровский А. В., Подрядчикова Е. Д. К вопросу совершенствования системы оценки недвижимого имущества на основе расчета показателя социальной комфортности // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2014. – № 4. – С. 153–157. Дубровский А. В., Ильиных А. Л., Малыгина О. И., Москвин В. Н., Вишнякова А. В. Анализ ценообразующих факторов, оказывающих влияние на кадастровую стоимость недвижимости // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24, № 2. – С.150–169. Иоселиани Н. А. Методические подходы к оценочному зонированию для целей государственной кадастровой оценки // Имущественные отношения в Российской Федерации. – 2018. – № 7 (202). – С. 41–49. Комаров С. И., Антропов Д. В., Иоселиани Н. А. Эффективность зонирования для целей кадастровой оценки в управлении земельными ресурсами // Имущественные отношения в Российской Федерации. – 2018. – № 9 (204). – С. 46–56. Об оценочной деятельности в Российской Федерации [Электронный ресурс] : федер. закон от 29.07.1998 № 135-ФЗ (ред. от 03.08.2018). – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». Карпик А. П., Лисицкий Д. В., Байков К. С., Осипов А. Г., Савиных В. Н. Геопространственный дискурс опережающего и прорывного мышления // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Т. 22, № 4. – С. 53–67. Беляева А. В. Использование пространственных моделей в массовой оценке стоимости объектов недвижимости // Компьютерные исследования и моделирование. – 2012 – Т. 4, № 3. – С. 639−650. Подрядчикова Е. Д. Усовершенствование методики земельно-оценочных работ на основе геоинформационного анализа социально-территориальных взаимосвязей элементов городской инфраструктуры // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2015. – № 5/С. – С. 230–234. Rotimi B., Albert P. C. Improving property valuation accuracy: a comparison of hedonic pricing model and artificial neural network // Pacific Rim Property Research Journal. – 2018. – Vol. 24(1). – Р. 71–83. Jorge I., Juan C., Favian G. A machine learning approach to big data regression analysis of real estate prices for inferential and predictive purposes // Journal of Property Research. – 2019. – Vol. 36. – P. 59–96. Подрядчикова Е. Д., Гилёва Л. Н., Дубровский А. В. Корреляционно-регрессионный анализ кадастровой стоимости объектов недвижимости и ценообразующих факторов (на примере земельных участков города Тюмени, предназначенных для индивидуальной жилой застройки) // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 1. – С. 274–286. Кувайскова Ю. Е. Статистические методы прогнозирования : учеб. пособие. – Ульяновск : УлГТУ. – 2019. – 197 с. Ferretti V., Montibeller G. Key challenges and meta-choices in designing and applying multicriteria spatial decision support systems // Decision Support System. – 2016. – Vol. 84. – P. 41–52. Варламов А. А., Антропов Д. В., Синица Ю. С. Зонирование территорий в зарубежных странах // Московский экономический журнал. – 2018. – № 4. – С. 117–128. Cellmer R., Bełej M., Zrobek S., Urban Land Value Maps // Methodological Approach. Geodetic – 2014. – Vol. 58. – Р. 535–551. Черных Е. Г., Новиков Ю. А., Щукина В. Н. Особенности определения кадастровой стоимости на примере Тюменской области // Международный сельскохозяйственный журнал. – 2019. – № 3 (369).– С. 45–47. Лисицкий Д. В., Чернов А. В. Теоретические основы трехмерного кадастра объектов недвижимости // Вестник СГУГиТ. – 2018. – Т. 23, № 2. – С. 153–170. Avrunev E. I., Chernov A. V., Dubrovsky A. V., Komissarov A. V., Pasechnik E. Yu. Technological aspects of constructing 3d model of engineering structures in the cities of the RF arctic region // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering. – 2018. – Vol. 329 (7). – P. 131–137. Gonzalez Izard S., Sanchez Torres R., Alonso O., Juanes Mendez J. A., Nextmed F. J. Automatic Imaging Segmentation, 3D Reconstruction, and 3D Model Visualization Platform Using Augmented and Virtual Reality // Sensors and Technological Ecosystems for eHealth. – 2020. – Vol. 20. – P. 256–275. Pettit C. J., Cartwright W., Berry M. Geographical visualization: A participatory planning support tool for imagining landscape futures // Applied GIS. – 2016. – Vol. 2(3). – P. 221–236. Аврунев Е. И., Гатина Н. В., Козина М. В., Попов В. К. Трехмерная визуализация неблагоприятных природных условий для корректировки кадастровой стоимости земель // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2019. – Т. 330, № 1. – С. 181–190. Julin A., Jaalama K., Virtanen J.-P. Characterizing 3D City Modeling Projects: Towards a Harmonized Interoperable System // ISPRS International Journal of Geo-Information. – 2018. – Vol. 7. – P. 55–64. Mendes M., Almeida J., Mohamed H. Projected Augmented Reality Intelligent Model of a City Area with Path Optimization // Algorithms. – 2019. – Vol. 12. – P. 126–140.