ВАК 1.6.15 УДК 528.44 УДК 711 УДК 004.8

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КАДАСТРОВЫХ ДАННЫХ ПРИ ОБОСНОВАНИИ РЕШЕНИЙ ГЕНЕРАЛЬНОГО ПЛАНА Интеллектуальный анализ кадастровых данных при обосновании решений генерального плана

Опубликовано в Международный агрокультурный журнал · Том 9, Номер 5, 2026 · Страницы 158–172 · Рубрика: 1.6.15. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель (экономические науки)
DOI: https://doi.org/10.55186/25880209_2026_10_5_52 · EDN: UNTJBX
Получено: 07.09.2026 Одобрено: 15.10.2026 Опубликовано: 17.10.2026
Кадастровые данные позволяют оценивать территорию на уровне отдельных земельных участков, объектов капитального строительства и установленных ограничений, однако их аналитический потенциал при подготовке генеральных планов используется не в полной мере. Основная сложность состоит не в недостатке сведений, а в необходимости одновременно сопоставлять вид разрешённого использования, функциональное и территориальное зонирование, фактическое использование земли, зоны с особыми условиями использования территории, существующую застройку и инфраструктуру. Цель исследования состоит в разработке методического подхода к интеллектуальному анализу кадастровых данных для предварительного выявления земельных участков, требующих дополнительной проверки при разработке и корректировке генерального плана. В работе применены методы системного анализа, кадастровой интерпретации, пространственного сопоставления, классификации и многокритериальной оценки. Предложена система признаков, объединённых в кадастрово-правовой, градостроительный, фактический и инфраструктурно-пространственный блоки. Выделены функциональные, градостроительные, пространственно-правовые и инфраструктурные несоответствия. Разработан алгоритм, предусматривающий подготовку исходных данных, формирование признакового описания земельного участка, интеллектуальный поиск нетипичных сочетаний характеристик, классификацию выявленных несоответствий и ранжирование участков по необходимости экспертной проверки. Установлено, что искусственный интеллект в такой системе не должен автоматически определять допустимость использования территории или подменять профессиональное градостроительное решение. Его задача заключается в предварительной диагностике больших массивов кадастровых данных и выделении объектов, для которых совокупность характеристик требует более глубокого анализа.
кадастровые данные, кадастровая аналитика, искусственный интеллект, генеральный план, земельный участок, функциональное зонирование, территориальное зонирование, GeoAI, пространственный анализ, градостроительное решение
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

1. Береговских А.Н. Градостроительное проектирование как интеллектуальный базис системы управления развитием территорий // Вестник МГСУ. 2024. Т. 19, № 8. С. 1248–1259. DOI:https://doi.org/10.22227/1997-0935.2024.8.1248-1259. EDN: https://elibrary.ru/OQQEOU

2. Береговских А.Н. Принципы формирования цифровой информационной модели для эффективного управления развитием территорий на основе комплексного градостроительного проектирования // Вестник Евразийской науки. 2024. Т. 16, № 4. EDN: https://elibrary.ru/VXPVOD

3. Лаврентьева Е.Е., Воробьев А.А., Лазарева О.С. Проблемы поддержания и повышения качества данных Единого государственного реестра недвижимости // Социальные и гуманитарные науки. 2024. № 2. С. 78–81.

4. Тарарин А.М. Цифровая трансформация градостроительной деятельности // Вестник СГУГиТ. 2021. Т. 26, № 1. С. 110–121. DOI: https://doi.org/10.33764/2411-1759-2021-26-1-110-121; EDN: https://elibrary.ru/KODKNV

5. Гура Д.А. Градостроительное зонирование в задаче информационного обеспечения кадастровых работ на землях населённых пунктов // Вестник СГУГиТ. 2024. Т. 29, № 5. С. 137–147. DOI:https://doi.org/10.33764/2411-1759-2024-29-5-137-147. EDN: https://elibrary.ru/VSYRXE

6. Choi Y. GeoAI: Integration of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning with GIS // Applied Sciences. 2023. Vol. 13, No. 6. Article 3895. DOI:https://doi.org/10.3390/app13063895. EDN: https://elibrary.ru/WONLCD

7. Mansourihanis O., Maghsoodi Tilaki M.J., Yousefian S., Zaroujtaghi A. A Computational Geospatial Approach to Assessing Land-Use Compatibility in Urban Planning // Land. 2023. Vol. 12, No. 11. Article 2083. DOI:https://doi.org/10.3390/land12112083. EDN: https://elibrary.ru/ANOKVO

8. Marasinghe R., Yigitcanlar T., Mayere S., Washington T., Limb M. Responsible Urban Geospatial AI: A Review of Implications and Frameworks for Sustainable Cities // Journal of Geovisualization and Spatial Analysis. 2024. Vol. 8. Article 24. DOI:https://doi.org/10.1007/s41651-024-00184-2. EDN: https://elibrary.ru/BHRMAS

9. Richter K.F., Scheider S. Current Topics and Challenges in GeoAI // KI – Künstliche Intelligenz. 2023. Vol. 37, No. 1. P. 11–16. DOI:https://doi.org/10.1007/s13218-022-00796-0. EDN: https://elibrary.ru/RBZWJY

10. Wang S., Huang X., Liu P., Zhang M., Biljecki F., Hu T., Fu X., Liu L., Liu X., Wang R. et al. Mapping the Landscape and Roadmap of Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) in Quantitative Human Geography: An Extensive Systematic Review // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2024. Vol. 128. Article 103734. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.103734. EDN: https://elibrary.ru/LLHDWS

11. Zheng Y., Lin Y., Zhao L., Wu T., Jin D., Li Y. Spatial Planning of Urban Communities via Deep Reinforcement Learning // Nature Computational Science. 2023. Vol. 3, No. 9. P. 748–762. DOI:https://doi.org/10.1038/s43588-023-00503-5. EDN: https://elibrary.ru/CWWCRF

Войти или Создать
* Забыли пароль?