CC BY
41DO: 10.24412/2619-0761-2022-4-40-48 УДК 519.7
ПРИМЕНЕНИЕ ГИС ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ НЕДВИЖИМОСТЬЮ
Волков Р.В. *
Российский университет транспорта, Москва, Россия * E-mail: vovkrv@bk.ru
Аннотация. Статья исследует применение геоинформационных систем для управления объектами недвижимости. Вводится новое понятие «геоинформационная модель объекта недвижимости». Обосновано введение понятий «геоинформационная система управления недвижимостью» и «информационные единицы управления недвижимостью». Показано, что пространственная информация для управления недвижимостью при использовании геоинформационной системы может быть представлена в четырех формах: цифровой, картографической, одиночной модели объекта недвижимости, групповой или ситуационной модели группы объектов. Описаны технологические особенности применения ГИС для управления недвижимостью. Показаны различия между типовой геоинформационной моделью и геоинформационной моделью объекта недвижимости. Показаны различия между типовой геоинформационной системой и геоинформационной системой управления недвижимостью. Показаны различия между информационными единицами, применяемыми в информатике и информационными единицами, применяемыми при управлении недвижимость. Показана особенность структуры геоданных при управлении недвижимостью. Дана новая трактовка геоданных, применяемых для управления недвижимостью.
Ключевые слова: геоинформатика, кадастр, землеустройство, управление, управление недвижимостью, геоинформационная система, геоинформационная модель, пространственные отношения, геоинформационное моделирование, ситуационное управление, пространственные ситуации.
Введение.
настоящее время публикуется много исследований [1...4] о применении ГИС для управления недвижимостью. Большая часть исследований описывает что такое ГИС по мнению авторов и как они ее понимают. Затем речь идет о том, что ГИС можно применять и какие результаты получены. При этом мало упоминают пространственную экономику [5] и геоинформатику. В тоже время ГИС является основной информационной системой в геоинформатике и воплощает идеи геоинформатики. Еще в работе [6] отмечено, что ГИС обладает возможностями АСУ и может применяться для управления как АСУ. ГИС применяют для управления по-разному [7, 8]. Однако, прежде чем использовать ГИС для управления, необходимо подготовить для нее информацию. Это приводит к необходимости применять геоданные [9] и формировать геоданные [10] из исходной пространственной информации. Геоданные формируют как синтез пространственных метрических данных, пространственных не метрических данных и экономических данных. В данном случае мы даем новое содержание геоданных, которое применяют для управления. Обычно геоданные делят на три группы: место, время и тема [6, 9]. На наш взгляд, такое структурное деление плохо подходит под задачи управления недвижимостью. Геоданные служат базисом формирования картографической основы. Поэтому в данной работе дается новая структура геоданных, применяемых в управлении. Существует понятие «пространственное управление». Управление недвижимостью относится к области пространственного управления и опирается на геоинформатику.
Технологические особенности применения ГИС для управления недвижимостью Геоинформатика исследует пространственные отношения, которые играют важную роль в управлении недвижимостью. Существует понятие корпоративное управление с
© ®
Содержимое этой работы может использоваться в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution 4.0. Любое дальнейшее распространение этой работы должно содержать указание на автора (ов) и название работы, цитирование в журнале и DOI.
помощью ГИС [11] Управление земельными ресурсами и управление ими сопряжено с системами регистрации земель. Такую задачу решают специализированные ГИС [7, 8].
Информация служит основой управления недвижимостью [12, 13]. Важность наличия качественной информации об объектах недвижимости невозможно переоценить, поскольку отсутствие информации, снижает эффективность использования земельных ресурсов и недвижимости. Другими факторами, снижающими эффективность использования земельных ресурсов и недвижимости, являются отсутствие системного подхода и систематизации объектов недвижимости. Вышеупомянутые проблемы делают актуальным применение ГИС и геоинформационных технологий, которые решают эти проблемы.
В настоящее время широкое распространение получают облачные вычисления [14, 15]. Это мотивирует разработку облачной ГИС для управления недвижимостью [11] или разработку бессерверной облачной ГИС для оценки земель [16]. Облачные вычисления позволяют выполнять вычисления и аналитические задачи, а также совместно использовать службы в сетевых вычислительных центрах вместо локальных настольных систем.
ГИС служит основой не технологии, а системы управления недвижимостью. Одной из функций системы управления недвижимостью является объединение пространственной информации таким образом, чтобы запрос, слияние и разделение информации о недвижимости становилось проще для потребителя. Кроме того, сбор и оцифровка геоданных должны быть экономически эффективными. ГИС является уникальным технологическим приложением с существенной особенностью анализа данных и пространственной привязки. Таким образом, природа использования ГИС заключается в его способности интегрировать информацию и способствовать принятию решений.
На рис. 1...4 схематически показано применение ГИС при управлении недвижимостью. Первые три этапа являются предварительными или организационными. Начальный этап описывает сбор информации. Он показан на рис. 1.
Объект Информационно Первичные
Из системы данные
Рис. 1. Сбор информации для ГИС
Рис. 2. Первичная обработка
Рис. 3. Создание геоинформационной модели недвижимости
Данные ГД
Решение
Реальная Геомониторинг ГИС -система
ситуация управления
УИ
Рис. 4. Применение ГИС для управления
Объект недвижимости обследуется и измеряются его параметры. Иногда для этой цели применяют информационно-измерительные системы [17]. Иногда для этой цели используют ручное обследование. Например, используют приемники GPS/ГЛОНАСС. Следующий этап связан с первичной и вторичной обработкой информации (рис. 2).
Исходную информацию нельзя использовать из-за разных форматов данных и разных форм представления. Необходимо ее согласовать и сделать комплементарной в использовании. Поэтому на этом этапе первичные данные обрабатывают. Исключают возможные ошибки и избыточность информации и преобразуют во вторичные согласованные данные. Фактически на этом этапе измерения преобразуют в модели данных, которые называют вторичными данными. Затем вторичные пространственные данные унифицируют и объединяют с экономическими данными. Кроме того, в процессе унификации преобразуют разнородные форматы данных в единую стандартизованную модель или информационную основу, пригодную для обработки на разных геоинформационных системах. Итогом этого этапа являются геоданные, которые хранят в ГИС или в базах геоданных. Третий этап связан с геоинформационным моделированием и построением пространственных моделей (рис. 3).
Результатом обработки на этом этапе является геоинформационная модель оценки недвижимости (ГМОН). Всего моделей на этом этапе три: пространственная геоинформационная модель, картографическая основа и геоинформационная модель недвижимости. Пространственная геоинформационная модель создается двумя путями: либо на основе геоинформационного моделирования, либо на основе информационного конструирования [18]. Основной вид моделирования ГМОН основан на геоинформационном моделировании [19, 20].
Пространственная модель решает задачу пространственного или геометрического описания объекта недвижимости. Поскольку объект недвижимости находится не в воздухе, а на конкретной местности и имеет конкретные геодезические координаты, то создается модель картографической основы, на которой объект недвижимости находится. Картографическая основа задает координатную привязку и возможность визуального планового наблюдения место положения объекта недвижимости. Геометрии и координатной основы недостаточно для оценки объекта. Поэтому модель объекта и фрагмент картографической основы дополняются сведениями, связанными с объектом: срок создания, степень износа, тип материала, стоимость материала, стоимость строительства, жизненный цикл, пространственные отношения с другими объектами и экономические отношения. Используя системный подход [20], можно изобразить геоинформационную модель объекта недвижимости (ГМОН) в виде системы
ГМОН = < Т1, S1, М1, СМ, СВ, LC, SR, Е^ ЕР, S2 > (1)
Формула (1) содержит следующие параметры: Т1 - срок создания, S1 - степень износа, М1 - тип материала, СМ - стоимость материала, СМ - стоимость строительства, LC -жизненный цикл, SR - пространственные отношения с другими объектами, ER -экономические отношения, ЕР - экономические параметры, S2 - социальные факторы (транспортная доступность, загрязнение, перспективность развития и др.). Этот перечень примерный, его можно дополнять и детализировать.
Типовая геоинформационная модель (ГМ) является пространственной и предназначена для решения широкого круга задач и не является специализированной. Ее основное назначение - геометрическая оценка объекта. При преобразовании в специализированную геоинформационную модель (СГМ) она дополняется специальными параметрами. Геоинформационная модель объекта недвижимости является специализированной геоинформационной моделью. Она объединяет геоинформационную пространственную и экономическую модели. Ее основное назначение - экономическая оценка объекта, оценка состояния объекта, оценка срока эксплуатации объекта, поэтому ГМОН является много целевой и позволяет осуществлять много целевое управление.
Методология применения ГМОН
Под методологией применения ГМОН понимают систему принципов и отношений между применением ГМОН и организацией их теоретических положений и практическим применением. Первая особенность методологии состоит в том, что пространственная информация для управления недвижимостью при использовании ГИС
может быть представлена в четырех формах. Первая форма - цифровая. Вторая форма -картографическая и третья форма - индивидуальная визуальная с возможностью 3D представления. Четвертая форма является ландшафтной. Она дает возможность группового представления объектов недвижимости, построения видов ландшафтов или групп объектов с разных точек наблюдения, которые применяют в архитектурном проектировании, что дает возможность использования ГИС при корпоративном управлении объектами недвижимости.
В общем случае, в ГИС визуальную информацию обрабатывают с помощью эвристики или с помощью мета эвристики [22]. В ГИС широко применяют когнитивные методы как для обработки информации, так и для управления недвижимостью.
Информационные потоки в ГИС являются пространственными. Информационные потоки в ГИС управления недвижимостью (ГИСУН) являются, в первую очередь, экономическими и потом пространственными. Тем не менее, они требуют использования методов и принципов геоинформатики. ГИСУН применяют только комплексные интегрированные модели. Геоинформатика и ГИСУН позволяют исследовать динамические процессы состояния объектов недвижимости.
Многие виды моделирования, включая геоинформационное моделирование, используют теорию информационных единиц [23]. Информационные единицы можно рассматривать как элементы объекта. В силу этого целесообразно введение понятия информационные единицы объекта недвижимости. Эти единицы могут быть пространственными и не пространственными. Они представляют собой порции информации и близки технологиям блокчейн.
Геоинформационное моделирование применяют для принятия решений [24, 25]. В силу этого ГИС также можно применять для управления. На рис. 4 приведена общая схема управления с помощью ГИС, которая без существенных изменений может быть использована для управления недвижимостью.
Рис. 4 подчеркивает важную особенность применения ГИС для управления недвижимостью. Реальная ситуация, в которой находится объект недвижимости, должна обследоваться постоянно с помощью системы геомониторинга и, в частном случае, с помощью геоинформационного мониторинга. Актуализация ГМОН происходит только с применением геомониторинга [26].
Еще один важный момент существует при использовании ГИСУН и ГМОН. Объект недвижимости находится не изолировано, а в окружении других объектов. Эта особенность приводит к необходимости использования моделей параметрической информационной ситуации и модели пространственной информационной ситуации. Современное пространственное моделирование основано на применении моделей информационных ситуаций. Модели информационных ситуаций связаны, прежде всего, с корпоративным управлением недвижимостью. Они включают дополнительно к модели объекта пространственные и экономические отношения между группой связанных объектов.
Информационная ситуация - это модель не произвольных объектов, а только группы связанных объектов. Они объединены связями и отношениями, в которых находятся объекты недвижимости. Модели информационных ситуаций создают предпосылки для проведения экономического и пространственного ситуационного моделирования.
Одной из основных целей геоинформационного моделирования есть получение пространственных знаний [27], а также геознаний [28, 29]. В аспект управления недвижимостью результатом является получение знаний о состоянии объекта недвижимости и получение знаний о динамике его состояния. В рамках методологии применения ГИСУН необходимо дать структурное описание ГМОН. Оно дано на рис. 5.
Геоинформационная модель объекта недвижимости содержит три основных компонента: позиционные или пространственные данные; экономические или атрибутивные данные (так принято называть их в геоинформатике); связи и отношения или ассоциативные данные. Ассоциативные данные включают не только формализованные связи и отношения, но экспертные оценки и когнитивные модели. Схема на рис. 5 пригодна как для управления отдельными объектами недвижимости, так и для корпоративного управления объектами недвижимости.
Следует напомнить, что методы геоинформатики используют для анализа и прогнозирования роста городов [30]. Ее применяют для изучения подземных вод [31], и даже для исследования размещения туристов [32]. Эти косвенные факторы также применимы при управлении недвижимостью.
К методологии применения ГМОН относят пространственное управление или пространственный аспект управления. Пространственный аспект управления связывает факторы управления с характеристиками реального и абстрактного пространства. Объекты или группы объектов недвижимости являются объектами управления.
Пространственное управление использует в разной степени геодезию, инженерные изыскания, геометрию, фотограмметрию, геосервис, искусственный интеллект, сравнительный анализ. Кроме того, при анализе пространственных ситуаций применяют пространственную логику [33]. Геодезия и фотограмметрия обеспечивают сбор пространственной информации об объектах недвижимости. Геометрия позволяет проводить сравнительный анализ и получать количественные оценки. Искусственный интеллект создает возможность анализа и вычисления в сложных плохо формализуемых ситуациях. Сравнительный анализ широко используется в управлении недвижимостью, особенно в рыночных условиях. Метод сравнительной оценки объектов недвижимости строится на упрощенном сравнительном анализе. Перечисленные направления объединяет геоинформатика, которая применяет пространственную логику и допускает ситуации неопределенности. Эту неопределенность с помощью специальных методов уменьшают или устраняют.
Заключение.
Анализ исследования возможности применения геоинформационных систем для управления недвижимостью привел к целесообразности введения новых понятий: геоинформационная модель объекта недвижимости (ГМОН); информационные единицы объекта недвижимости, которые могут быть качественно разными экономическими или пространственными; геоинформационная система управления недвижимостью (ГИСУН). Введенные понятия обозначают сущности, которые лучше раскрывают систему управления недвижимости и расширяют возможности управления недвижимостью. Применение ГИС при управлении недвижимостью позволяет проводить управление объектами недвижимости и корпоративное управление объектами недвижимости. Применение ГИС при управлении недвижимостью объединяет пространственную, экономическую и экологическую информацию в единый комплекс, что делает управление более полным и эффективным. Применение ГИС при управлении недвижимостью опирается на системный анализ и специальную геоинформационную модель объекта недвижимости, которая описывается моделью сложной системы. ГИСУН дает возможность использовать для управления геоинформационные модели и картографические модели, а также трехмерные модели и трехмерные модели ландшафта. Недостатком применения ГИСУН является необходимость тщательной подготовки информации для использования в ГИС. Обычная управленческая информация является более простой. Но связать ее с пространственной информацией и согласовать с моделями, которые применяют в геоинформатике - сложная проблема. Она требует привлечения специалистов в области геоинформатики и ГИС. В то же время, управленческие решения при помощи ГИСУН являются комплексными и более емкими. Преимуществом применения ГИСУН является то, что пространственная информация для управления недвижимостью может быть представлена в четырех формах: цифровой, картографической, объемной и групповой. Эти формы можно использовать для управления независимо или в любом сочетании. Развитием ГИС для управления недвижимостью являются корпоративные ГИС и облачные ГИС. Также широко применяют технологию Интернета для сбора информации. Корпоративные ГИС являются многопользовательскими. Они чаще применяются для бизнес-процессов одной организации или корпорации. Корпоративные ГИС основаны на комплементарной организации работы внутри предприятия и между его филиалами. Облачные ГИС основаны на облачных вычислениях с геоданными. Управление объектами недвижимости с применением ГИС относится к области пространственного управления и пространственной экономики. Использование ГИСУН позволяет управлять отдельными объектами или группами связанных объектов, то есть пространственными ситуациями. Геоинформационные системы
управления недвижимостью позволяют использовать для управления дополнительные факторы, такие как тенденции роста городов, качество подземных вод, геосервис и другие, что повышает качество управления.
Литература:
1. Поносов А.Н., Жернакова Н.Н., Драшкович Б. Применение геоинформационных систем при управлении муниципальной недвижимостью // Международный научно-исследовательский журнал. 2017. №12-3(66). С. 50-54.
2. Ткачева О.А., Зубова А.В. ГИС в сфере управления недвижимостью // Экономика и управление. 2020. С. 214-217.
3. Гейдор В.С., Громова К.С., Бондаренко В.В. Применение геоинформационных систем в процессе управления муниципальной недвижимостью // Вестник науки. 2018. Т.1. №. 8. С. 144-147.
4. Баринов В.Н., Трухина Н.И., Макаренко С.А. Геоинформационное обеспечение земельных ресурсов и объектов недвижимости // Актуальные проблемы землеустройства, кадастра и природообу-стройства. 2019. С. 38-43.
5. Tsvetkov V.Ya. Spatial Relations Economy // European Journal of Economic Studies. 2013. №1(3). Рр. 57-60.
6. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998. 288 с.
7. Буравцев А.В. Фискальная кадастровая подсистема // Науки о Земле. 2017. № 3. С. 74-85.
8. Грибкова И.С., Борисова Д.И. Применение ГИС при формировании данных для ЕГРН // Наука, образование и инновации для АПК: состояние, проблемы и перспективы. 2020. С. 353-357.
9. Савиных В.П., Цветков В.Я. Геоданные как системный информационный ресурс // Вестник Российской Академии Наук. 2014. Т.84. №9. С. 826-829. DOI: 10.7868/S0869587314090278.
10. Кудж А.С. Сбор и измерение геоданных в науках о Земле // Славянский форум. 2013. №2(4). С.135-139.
11. Ob O., Ikani J.U., Ayodele H.B. An Experimental Assessment of the Performance of Enterprise GIS and Cloud Based GIS in Real Estate Management.
12. Gross M., Tuyet M.D.T. Information used in public real estate management // Acta Scientiarum Polonorum Administratio Locorum. 2019. Т.18. №4. С. 353-361.
13. Барсукова Г.Н., Шумаева К.В. Информационное обеспечение рационального управления объектами недвижимости // Московский экономический журнал. 2019. №4. С. 14-22.
14. Буравцев А.В., Цветков В.Я. Облачные вычисления для больших геопространственных данных // Информация и космос. 2019. №3. C. 110-115.
15. Лёвин Б.А., Цветков В.Я. Информационные процессы в пространстве «больших данных» // Мир транспорта. 2017. Т.15. №6(73). С. 20-30.
16. Mete M.O., Yomralioglu T. Implementation of serverless cloud GIS platform for land valuation // International Journal of Digital Earth . 202 1 . Т. 14. №. 7. С. 836-850.
17. Цветков В.Я. Информационно измерительные системы и технологии в геоинформатике. М.: МАКС Пресс, 2016. 94 с.
18. Дешко И.П. Информационное констр у ирование. М.: МАКС Пресс, 2016. 64 с.
19. Цветков В.Я. Основы геоинформационного моделирования // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 1999. №4. С. 147 -157.
20. Андреева О.А. Геоинформационное моделирование // Славянский форум. 2019. 2(24). С. 7-12.
21. Цветков В.Я. Основы теории сложных систем. СПб.: Издательство «Лань», 2019. 152 с.
22. Morales-Castañeda B. et al. A better balance in metaheuristic algorithms: Does it ex ist? // Swarm and Evolutionary Computation. 2020. Т. 54. С. 100671.
23. Раев В.К. Информационные единицы в информационном поле // Славянский форум. 2022. №1(35). С. 104-114.
24. Цветков В.Я. Применение геоинформационных технологий для поддержки принятия решений // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2001. №4. С. 128-138.
25. Бахарева Н.А. Поддержка принятия решений при оценке земель // Государственный советник. 2015. №1. С. 50-56.
26. Елсуков П.Ю. Развитие геомониторинга // Славянский форум. 2020. №4(30). С. 55-65.
27. Lin J., Cao L., Li N. How the completeness of spatial knowledge influences the evacuation behavior of passengers in metro stations: A VR-based experimental study // Automation in Construction. 2020. Т.113. С. 103136.
28. Tsvetkov V.Ya. Geoknowledge // European Journal of Technology and Design. 2016. №3(13). Pp. 122-132.
29. Ожерельева Т.А. Геознания // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. №5-4. С. 669-669.
30. Tripathy P., Kumar A. Monitoring and modelling spatio-temporal urban growth of Delhi using Cellular Automata and geoinformatics // Cities. 2019. Т.90. С. 52-63.
31. Jasrotia A.S. et al. Geoinformatics based groundwater quality assessment for domestic and irrigation uses of the Western D oon valley, Uttarakhand, India // Groundwater for Sustainable Development. 2018. T.6. C. 200-212.
32. Hardy A., Birenboim A., Wells M. Using geoinformatics to assess tourist dispersal at the state level // Annals of Tourism Research. 2020. T. 82. C. 102903.
33. Boeing G. Urban spatial order: Street n etwork orientation, configuration, and entropy // Applied Network Science. 2019. T.4. №1. C. 1-19.
Контактные данные:
Волков Роман Вячеславович, e-maii.ru: vovkrv@bk.ru
© Волков Р.В., 2022
APPLICATION OF GIS FOR PROPERTY MANAGEMENT
R. V. Vokov
Russian University of Transport, Moscow, Russia
*E-maiI: volkov.rv@miit.ru
Abstract. The article explores the use of geographic information systems for managing real estate objects. A new concept of "geographic information model of a real estate object" is introduced. The introduction of the concepts "geographic information system of real estate management" and "information units of real estate management" is substantiated. It is shown that spatial information for real estate management using a geographic information system can be presented in four forms: digital, cartographic, single model of a real estate object, group or situational model of a group of objects. The technological features of the use of GIS for real estate management are described. The differences between a typical geoinformation model and a geoinformation model of a real estate object are shown. The differences between a typical geoinformation system and a geoinformation real estate management system are shown. The differences between the information units used in computer science and the information units used in real estate management are shown. The feature of the structure of geodata in real estate management is shown. This is a new interpretation of geodata used for real estate management.
Keywords: geoinformatics, cadastre, land management, management, real estate management, geoinformation system, geoinformation model, spatial relations, geoinformation modeling, situational management, spatial situations.
References
1. A.N. Ponosov, N.N. Zhernakova, B. Drashkovich, Application of geoinformation systems in the management of municipal real estate, International scientific journal, 12-3 (66) (2017) 50-54.
2. O A. Tkacheva, A.V. Zubova, GIS in real estate management, Economics and management, (2020) 214-217.
3. V.S. Geidor, K.S. Gromova, V.V. Bondarenko, The use of geoinformation systems in the management of municipal real estate, Vestnik nauki, 1(8) (2018) 144-147.
4. V.N. Barinov, N.I. Trukhina, S.A. Makarenko, Geoinformation support of land resources and real estate objects // Actual problems of land management, cadastre and environmental management, (2019) 38-43.
5. V.Ya. Tsvetkov Spatial Relations Economy, European Journal of Economic Studies, 1(3) (2013) 57-60.
6. V.Ya. Tsvetkov, Geoinformation systems and technologies, Finance and statistics, Moscow, 1998.
7. A.V. Buravtsev, Fiscal Cadastral Subsystem, Earth Sciences, 3 (2017) 74-85.
8. I.S. Gribkova, D.I. Borisova, The use of GIS in the formation of data for USRN, Science, education and innovation for the agro-industrial complex: state, problems and prospects, (2020) 353-357.
9. V.P. Savinykh, V.Ya. Tsvetkov, Geodata as a system information resource, Bulletin of the Russian Academy of Sciences, 84(9) (2014) 826-829. DOI: 10.7868/S0869587314090278.
10. A.S. Kudzh, Collection and measurement of geodata in the Earth sciences, Slavic Forum, 2(4) (2013) 135-139.
11. O. Ob, J.U. Ikani, H.B. Ayodele An Experimental Assessment of the Performance of Enterprise GIS and Cloud Based GIS in Real Estate Management.
12. M. Gross, M.D.T. Tuyet, Information used in public real estate management, Acta Scientiarum Polonorum Administratio Locorum, 18(4) (2019) 353-361.
13. G.N. Barsukova, K.V. Shumaeva, Information support for rational management of real estate objects, Moscow Economic Journal, 4 (2019) 14-22.
14. A.V. Buravtsev, V.Ya. Tsvetkov, Cloud c o mputing for big geospatial data, Information and space, 3 (2019) 110-115.
15. B.A. Levin, V.Ya. Tsvetkov, Information processes in the space of "big data", World of transport, 15(6) (2017) 20-30.
16. M.O. Mete, T. Yomralioglu, Impl ementation of serverless cloud GIS platform for land valuation, International Journal of Di gital Earth, 14(7) (2021) 836-850.
17. V.Ya. Tsvetkov, Information measuring systems and technologies in geoinformatics, MAKS Press, Moscow, 2016.
18. I . P. Deshko, Information design, MAKS Press, Moscow, 2016.
19. V.Ya. Tsvetkov, Fundamentals of geoinformation modeling, News of higher educational institutions. Geodesy and aerial photography, 4 (1999) 147-157.
20. O.A. Andreeva Geoinformation Modeling, Slavic Forum, 2(24) (2019) 7-12.
21. V.Ya. Tsvetkov, Fundamentals of the theory of complex systems, Lan publishing house, St. Petersburg, 2019.
22. B. Morales-Castañeda et al., A better balance in metaheuristic algorithms: Does it exist?, Swarm and Evolutionary Computation, 54 (2020) 100671.
23. V.K. Raev, Information units in the information field, Slavic Forum, 1(35) (2022) 104-114.
24. V.Ya. Tsvetkov, Application of geoinformation technologies for decision support, News of higher educational institutions. Geodesy and aerial photography, 4 (2001) 128-138.
25. N.A. Bakhareva, Decision support in land assessment, State Advisor, 1 (2015) 50-56.
26. P.Yu. Elsukov, Development of geomonitoring, Slavic forum, 4(30) (2020) 55-65.
27. J. Lin, L. Cao, N. Li, How the completeness of spatial knowledge influences the evacuation behavior of passengers in metro stations: A VR-based experimental study, Automation in Construction, 113 (2020) 103136.
28. V.Ya. Tsvetkov, Geoknowledge, European Journal of Technology and Design, 3(13)(2016)122-132.
29. T.A. Ozherel'eva, Geoscience, International Journal of Applied and Fundamental Research, 5-4 (2016) 669-669.
30. P. Tripathy, A. Kumar, Monitoring and modelling spatio-temporal urban growth of Delhi using Cellular Automata and ge oi nformatics, Cities, 90 (2019) 52-63.
31. A.S. Jasrotia, et al., Geoinformatics based groundwater quality assessment for domesti c and irrigation uses of the Western D oon valley, Uttarakhand, India, Groundwater for S u stainable Development, 6 (2018) 200-212.
32. A. Hardy, A. Birenboim, M. Wells, Using geoinformatics to assess tourist dispersal at the state level, Annals of Tourism Re se arch , 82 (2020) 102903.
33. G. Boeing, Urban spatial order: Street network orientation, configuration, and entropy, Applied Network Science, 4(1) (2019) 1 -19.
Contacts:
Roman V. Volkov, volkov.rv@miit.ru
© Volkov, R.V., 2022
Волков Р.В. Применение ГИС для управления недвижимостью // Вектор ГеоНаук. 2022. Т.5. №4. С. 40-48. DOI: 10.24412/2619-0761-2022-4-40-48.
Volkov, R.V., 2022. Application of GIS for property management. Vector of Geosciences. 5(4). Pp. 40-48. DOI: 10.24412/2619-0761-2022-4-40-48.
