CC BY
53According to the presented table, it should be noted that at the municipal and regional levels in the field of land resources management there is a technological insecurity from the introduction of GIS technologies. For competent management of the automated information support of complex information it is necessary to create municipal GIS which in the subsequent will create a basis for uniform regional GIS. The region (Krasnodar region) has the potential for the development of the technological industry due to its territorial, economic, industrial and social predisposition. In turn, it is important to apply such an information system at the regional level, which will ensure the integration of spatial data with municipal (local) information systems together. A single regional GIS should display as many functions as possible in land administration to avoid searching for information on other resources and portals. It is important to note that legal information through GIS technology is not fully maintained. Previously, the request for registered rights was carried out through the AIS «Justice», however, after the reform of the state real estate cadastre and the register of rights, the information remained without control. In this case, the importance of creating a regional GIS is confirmed by the need to create information for further preservation [2, p. 134; 3, p. 341].
The transition to blockchain technologies in land management is economically attractive due to the sys-tematization and guarantee of information security for any level of management. The introduction of block-
chain technologies in the regional GIS in the management of land resources will contribute to the improvement of operational processes, such as: eliminate (minimize) the risks associated with the loss of information about real estate, registered rights; reduce the time of transactions with objects (the time of adding transactions to the block chain of events is from one minute to half an hour, which ensures the processing of transactions in real time); ensure financial «transparency» of operations in the calculation of the tax base; reduce the risk of fraud and errors in documents; increase the investment attractiveness of the region (country) [4, p. 667].
References
1. Kuptsova V.V., Limanova N.I. Information systems in the economy using blockchain technology. Samara: PGUTI, 2018. Publ, pp. 882-885.
2. Shumaeva K.V., Matveeva A.V. Improvement of land supervision under the implementation of the information system AIS «Gossannadzor» in the Krasnodar region. Krasnodar: KubSAU, 2017. Publ, pp. 132140.
3. Yarotskaya E.V., Patov A.M. Praktika prime-neniya geograficheskikh informatsionnykh sistem pri territorialnom upravlenii v Karachaevo-Cherkesskoy respublike. Tomsk, TSUAB, 2016. Publ, pp. 333-347.
4. Yarotskaya E.V., Patov A.M. Application of geographic information systems in land management and cadastre for land management at the municipal level in the Karachay-Cherkess Republic. Moscow, LLC, 2017. Publ, pp. 660-670.
УДК 332.64
Перов А.Ю., Шумаева К.В., Ярыш С.С.
Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина.
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА СЕГМЕНТИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ В Quantum GIS В РАМКАХ ПОДГОТОВИТЕЛЬНОГО ЭТАПА ПРОВЕДЕНИЯ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ
Perov A.Y., Shumaeva K. V., Yarysh S.S.
Kuban state agrarian University named after I. T. Trubilin.
APPLICATION OF THE METHOD OF SEGMENTING OBJECTS IN QUANTUM GIS IN THE PREPARATORY STAGE OF CARRYING OUT OF A CADASTRAL ESTIMATION
AGRICULTURAL LAND
Аннотация
Актуальность исследования заключается в возможности использования современных информационных систем в проведении кадастровой оценки земель на подготовительном уровне. Цель работы заключается в разработке алгоритма проведения подготовительного этапа государственной кадастровой оценки земель сельскохозяйственного назначения на территории Краснодарского края посредством сегментации объектов оценки в программном комплексе QGIS. Методы исследования. Экономико-статистический анализ использован при установлении основных природно-экономических характеристик объекта; расчетно-конструктивный метод при использовании расчётов и создании таблиц; балансовый метод в результате сравнения комплексов показателей, определяющих равновесие системы сбора первичной информации и варианты её обработки (анализа, подготовки, обобщения, дифференцирования). Результаты. Исследованы современные методы применения ГИС-систем при работе с кадастровыми
46 ИШММШ / «C@yL©qyiym=J©yrMaL»#2i26),2©19
данными. Описан этап группировки земель посредством сегментации объектов в зависимости от вида использования в программном комплексе QGIS. Предлагаемый этап работ обеспечит грамотный подход к кадастровой оценке объекта для верного расчета при дальнейшем налогообложении.
Abstract
The relevance of the study is the possibility of using modern information systems in the cadastral evaluation of land at the preparatory level. The aim of the work is to develop an algorithm for the preparatory stage of the state cadastral evaluation ofagricultural land in the Krasnodar region through segmentation of evaluation objects in the software package QGIS. Method of research. Economic and statistical analysis is used to establish the main natural and economic characteristics of the object; calculation-constructive method when using calculations and creating tables; balance method as a result of comparing sets of indicators that determine the balance of the system of primary information collection and options for its processing (analysis, preparation, generalization, differentiation). Results. Modern methods of GIS-systems application in work with cadastral data are investigated. The stage of land grouping by segmentation of objects depending on the type of use in the QGIS software package is described. The proposed stage of work will provide a competent approach to the cadastral evaluation of the object for the correct calculation in the future taxation.
Ключевые слова: оценка земель; группировка земель с. -х. назначения; QGIS; кадастр.
Key words: land assessment; grouping of agricultural lands; QGIS; cadastre.
Основными целями управления земельными ресурсами является рациональное использование земель, что влечет за собой улучшение качества жизни населения, создание благоприятных условий для социально-экономического развития, повышение продовольственной безопасности страны. Земля как территориальный базис является одним из основных природных ресурсов и важнейшим фактором производства, который обеспечивает экономический рост. Одной из главных целей устойчивого развития территории является эффективность производственной, организационной и правовой среды производственной деятельности, которая определяет специфику инновационных процессов и оказывает двойственное влияние на динамику экономического роста.
Одним из принципов земельного права является - платность за землю, который фигурирует в дальнейшем налогообложении субъектов земельного права. Платность за использование земельных ресурсов выражается в виде земельного налога или арендной платы. Величина земельного налога рассчитывается от значения кадастровой стоимости объекта. В соответствии с приказом департамента имущественных отношений Краснодарского края №481 от 15.03.2018 «О проведении государственной кадастровой оценки на территории Краснодарского края в 2019 году», проводится государственная кадастровая оценка (ГКО) в отношении земельных участков из состава земель сельскохозяйственного назначения. Уполномоченным органом проведения ГКО выступает - ГБУ КК «Крайтехинвентаризация - Краевое БТИ», которое
осуществляет проведение государственной кадастровой оценки объектов недвижимости Краснодарского края в рамках государственного задания №1 на 2018-2020 года.
На сегодняшний день идет подготовительный этап к проведению государственного кадастровой оценки земель сельскохозяйственного назначения на территории Краснодарского края. Государственная кадастровая оценка земель с. -х. назначения проводится на основании классификации земель по целевому назначению и виду функционального использования. Результаты кадастровой оценки земель являются устойчивыми во времени показателями, характеризующие сравнительное качество земель как средства сельскохозяйственного производства и предназначены для дифференциации ставок земельного налога, первичного обслуживания рынка земли, решения хозяйственных задач по рациональному использованию с. -х. земель.
Порядок проведения ГКО земель с. -х. назначения регламентируется №237-Ф3 от 03.07.2016 «О государственной кадастровой оценке» (№237-Ф3), а также приказом Минэкономразвития РФ от 12.05.2017 №226 «Об утверждении методических указаний о государственной кадастровой оценке» (приказ МЭР РФ №226). В свою очередь, приказ МЭР РФ №226 утверждает сегментацию и группировку земель на подготовительном этапе оценки земель [1]. Определение кадастровой стоимости объектов осуществляется с учётом особенностей с.-х. и агроклиматического районирований территории (рисунок 1).
плодородие земельного участка
агроэкологический потенциал
легкий гранулометрически й состав, свойства почв
( содержание и \
мощность
гумусового слоя,
ч физической глины /
*
с степень N
деградирования
земель,
ч эродированности /
г
солонцеватость, солончаковатость, оглеение
Рисунок 1. Особенности районирования территории
Оценка стоимости недвижимости - целенаправленный процесс определения стоимости, а также отдельных прав в отношении оцениваемого объекта недвижимости. Особенности оценки земель сельскохозяйственного назначения обусловлены факторами, которые непосредственно влияют на стоимость земель, методами ведения производства и наличием технологических процессов. В свою очередь почвенный состав будет определять в соответствии с видом с. -х. угодья (пашни, пастбища, залежи, сенокоса, многолетних насаждений). При определении стоимости необходимо учитывать особенности сельскохозяйственных угодий: риски при ведении сельскохозяйственного произ-
•Растениеводство
водства, обусловленные техногенными и природными факторами; необходимость в поддержании почвенного плодородия угодий, применении агротехники и соблюдении нормативных требований к способам ведения хозяйств; сезонность производства; произвольная замена угодий одного вида другим; слабое развитие перерабатывающей промышленности является причиной отсутствия рынка сбыта, обеспечивающего потребление всей произведенной продукции [3,4]. Чтобы провести грамотную оценку земель следует провести группировку земель в соответствии с их видом использования. Для этого условимся сегментацией объектов по виду использования и назначения (рисунок 2) [2].
• Животноводство
01:010-01:060
01:080-01:086
• Пчеловодство
• Рыболовство
01:120-01:122
01:130-01:132 (
• Социальное обслуживание
•Ведение ЛПХ
01:140-01:150
01:160
• Питомники
• Коммунальное обслуживание
01:170
Рисунок 2. Сегментация объектов
48
1ш»мш / «€®yL®qyaym-j®yrMaL»#2î2â),2(
Исходя из предложенной сегментации, осуществляется этап группировки земель с.-х. назначения в соответствии с видом использования. Поскольку, кадастровая оценка имеет характер массовой оценки, в таком случае, не осуществляется физический осмотр земельного участка, а производится дистанционно посредством имеющейся информации. Для этого используются картографические материалы (аэрокосмические снимки территории), а также сведения Единого государственного реестра недвижимости. В таком случае, имеется пе-
речень выгруженных земельных участков с атрибутивной информацией о каждом объекте, а также графические данные (границы объектов). Использование семантической и графической информации восполнит целостную картину о каждом объекте недвижимости [5, с.72]. Использовать графические и атрибутивные данные возможно в географических информационных системах (ГИС). Представим перечень отечественных и зарубежных ГИС, позволяющих работать с векторными и растровыми слоями (таблица 1).
Таблица-1
Перечень ГИС для обработки информации
Наименование Разработчик Уровень и сферы применения
Уровень применения С фера применения
Отечественные ГИС (Россия)
ZuluGIS Политерм а а
ГИС ИнГео ЦСИ «Инте-гро» а а а
ГИС «Панорама» ЗАО КБ «Панорама» а а а а а а
IndorGIS ООО «Индор-СОФТ» а а а
ГеоГраф ГИС ЦГИ ИГРАН а а а а
Зарубежные ГИС (США)
ArcGIS ESRI а а а а
ArcView а а
ArcCadastre а а а
ArcMap а а а а а а
ArcCatalog а а
ArcObjects а а
Quantum GIS площадка SourceForge а а а а а а
AutoCADMap AutoCAD а а а а а а
AutodeskWorld а а
MapInfo Professional Pitney Bowes MapInfo а а а а а а а а
Intergraph Bentley Systems а а
MicroStation а а
Исходя из вышеперечисленных ГИС, сделаем выбор в сторону QGIS, поскольку данная ГИС позволяет работать с векторными и растровыми слоями, а также с пространственными таблицами на базе PostgreSQL. В том числе, ГИС подгружает широкую линейку плагинов для динамического расширения функциональных возможностей [6,10].
Представим этап работы по группировке земель с. -х. назначения на примере кадастрового квартала 23:26:1105001 Северского района Краснодарского края, в состав которого включено 138 земельных участка (из них 125 - с границами на кадастре, из них - 32 земельных участков из категории земель с.-х. назначения) (рисунок 3, таблица 2).
/ ЕШМЭШШ 49
Рисунок 3. Кадастровый квартал 23:26:1105001 на Публичной кадастровой карте
Таблица-2
Перечень участков с.-х. назначения в кадастровом квартале 23:26:1105001
№ п/п Вид объекта недвижимости Кадастровый номер № п/п Вид объекта недвижимости Кадастровый номер
1 Земельный участок 23:26:1105001:100 17 Земельный участок 23:26:1105001:76
2 Земельный участок 23:26:1105001:106 18 Земельный участок 23:26:1105001:79
3 Земельный участок 23:26:1105001:110 19 Земельный участок 23:26:1105001:80
4 Земельный участок 23:26:1105001:135 20 Земельный участок 23:26:1105001:81
5 Земельный участок 23:26:1105001:154 21 Земельный участок 23:26:1105001:82
6 Земельный участок 23:26:1105001:155 22 Земельный участок 23:26:1105001:86
7 Земельный участок 23:26:1105001:158 23 Земельный участок 23:26:1105001:87
8 Земельный участок 23:26:1105001:159 24 Земельный участок 23:26:1105001:88
9 Земельный участок 23:26:1105001:161 25 Земельный участок 23:26:1105001:89
10 Земельный участок 23:26:1105001:172 26 Земельный участок 23:26:1105001:9
11 Земельный участок 23:26:1105001:202 27 Земельный участок 23:26:1105001:90
12 Земельный участок 23:26:1105001:52 28 Земельный участок 23:26:1105001:92
13 Земельный участок 23:26:1105001:64 29 Земельный участок 23:26:1105001:93
14 Земельный участок 23:26:1105001:67 30 Земельный участок 23:26:1105001:94
15 Земельный участок 23:26:1105001:68 31 Земельный участок 23:26:1105001:96
16 Земельный участок 23:26:1105001:73 32 Земельный участок 23:26:1105001:98
Следующим этапом предстоит провести группировку 32 земельных участков посредством ГИС - рвШ, в соответствии с сегментацией, указанной в таблице 1.
1. Создание проекта в загрузка вектор-
ного слоя «23_26_1105001», где отображены векторные границы земельных участков выбранного
квартала. Отметим, что векторный слой помимо графики имеет и атрибутивную информацию об исходных объектах, которую в дальнейшем будут дополнять и группировать (рисунок 4).
50
CONOMICS / «C@yL®qyiym-J®yrMaL»#2í26),2®
Рисунок 4. Векторный слой в QGIS и атрибутивная таблица слоя
2. Создание нового поля «Группировка» в таблице атрибутов векторного слоя «23_26_1105001» (рисунок 5).
Рисунок 5. Свойства слой в QGIS: создание полей в атрибутивной таблице
3. Подключение дополнительных плагинов через вкладку «Web». В нашем случае это - Ян-декс.Карты, Google.Hybrid, топографиеские карты. Помимо карт используем приложение Google.Earth, которое позволяет использовать аэрофотоснимки на протяжении последнего десятилетия, что позволит изучить конкретный земельный участок на ис-
торию его использования и сделать правильный выбор в группировке. Найти на карте конкретный земельный участок возможно, воспользовавшись поиском через координаты объекта (например, координаты земельного участка с кадастровым номером 23:26:1105001:110 - широта: 44.833727, долгота: 38.493553) (рисунок 6).
Рисунок 6. Координаты земельного участка в приложении Google.Earth
4. Описание земельного участка в таблице атрибутов в поле «Группировка», где каждому объекту присваивается код расчета в соответствии с видом его использования (рисунок 7).
Рисунок 7. Группировка земельного участка 23:26:1105001:110
Согласно выше представленному рисунку 3, земельному участку с кадастровым номером 23:26:1105001:110 категории земель с.-х. назначения с видом разрешенного использования - для сельскохозяйственного производства присваивается номер группировки - 01:010 (Сегмент 1 «Сельскохозяйственное использование» - растениеводство).
Аналогично, приведем пример для земельного участка с кадастровым номером 23:26:1105001:202 категории земель с. -х. назначения с видом разрешенного использования - обеспечение с.-х. производства. В таком случае, земельному участку присваивается код группировки - 07:050 (Сегмент 6 «Производственная деятельность» - трубопроводный транспорт) (рисунок 8).
52 ИШММШ / «C@yL©qyiym=J©yrMaL»#2i26),2©19
"и
DeBBQßi т. х
а "< s s -is-.-n-i ■» .»к
Рисунок 8. Группировка земельного участка 23:26:1105001:202
Таким образом, итогом проведения работы по сегментации объектов послужит комплексная группировка земель, которая в дальнейшем будет использоваться для кадастровой стоимости объекта. Такой индивидуальный подход в соответствии с видом использования земель является основным этапом в принятии обоснованного решения по оцениванию объекта недвижимости, в том числе земельных участков земель с.-х. назначения. Ведь, земли с.-х. назначения играют важную роль для поддержания аграрного и продовольственного состояния региона и страны, в целом [7,8]. Следует отметить, что первостепенной задачей при проведении кадастровой оценки земель с. -х. назначения является учёт агрохимических показателей и мониторинг почвенного плодородия оцениваемого земельного участка. Почвенный анализ формируются в определенных условиях климата и рельефа. Данные условия оказывают огромное влияние на свойства и качество почвы, эффективность выполнения ими общеэкологических и хозяйственных функций. Поэтому при проведении оценки земель сельскохозяйственного назначения необходимо учитывать качество почвы по принятым показателям. Учёт механического состава земель по качественным и количественным показателям является следующим основным этапом при проведении кадастровой оценки земель сельскохозяйственного назначения [9]. В дальнейшем планируется внедрение электронного паспорта почв, где будут отображены все свойства и характеристики участка, чтобы полноценно отобразить оцениваемый объект.
Список литературы
1. О государственной кадастровой оценке: фе-дер. закон от 03.07.2016 №237-Ф3 [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. - Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_ 200504/
2. Об утверждении методических указаний о государственной кадастровой оценке: приказ
Минэкономразвития РФ от 12.05.2017 №226 [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. - Режим доступа: http:http://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_217405/if7a8c72de3994i30496a0cc bb 1 ddafdaddf518/
3. Волков С.Н., Комов Н.В., Хлыстун В.Н. Как достичь эффективного управления земельными ресурсами в России?//Московский экономический журнал. 2015. № 2. С. 3-7.
4. Волков С.Н., Липски С.А.О мерах по обеспечению рационального использования земель в сельскохозяйственном производстве и воспроизводства их плодородия // Международный сельскохозяйственный журнал. - М: Международный сельскохозяйственный журнал, 2017. - №6. - С. 10-13.
5. Кирсанова А.С. Геоинформационные системы в землеустройстве // Проблемы и перспективы развития земельно-имущественных отношений на современном этапе: материалы Международного конкурса студенческих научно-исследовательских работ, посвященного 10-летию кафедры «Землеустройство и кадастры». - Ульяновск: Ульяновский ГАУ им. П.А. Столыпина, 2017. - С. 71-75.
6. Одинцов С.В., Перов А.Ю. Анализ результатов инвентаризации земель сельскохозяйственного назначения передового сельсовета изобильнен-ского района ставропольского края // Научные труды кубанского государственного технологического университета. - Краснодар: КубГТУ, 2017. -№4. - С. 254-259.
7. Подколзин А.И. [и др.] Региональная система совершенствования управления земельными ресурсами посредством паспортизации почв / Вестник АПК Ставрополя. - Ставрополь, 2011. - № 1 (1).
8. Подколзин А.И., Соколова И.В., Перов А.Ю. [и др.] Инвентаризация земель сельскохозяйственного назначения как элемент системы управления земельными ресурсами // Успехи современного
естествознания. - Пенза: Издательский Дом «Академия Естествознания», 2018. - № 9. - С. 72-77.
9. Хлыстун В.Н. О приоритетных направлениях исследовании в сфере земельных отношений и управления земельными ресурсами // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. - М: Панорама, 2018. - №8. - С. 5-10.
10. Шумаева К. В. Геоинформационная модель интерактивного атласа объектов инженерной ин-
фраструктуры Южного федерального округа // Аграрная экономика и импортозамещение: проблемы, перспективы и векторы развития: Сборник статей по материалам международной студенческой научной конференции, посвященной памяти профессоров экономического факультета Кубанского ГАУ: Т.Е. Малофеева, С.С. Легкоступа, - Краснодар: ООО МО «Полиматис», 2018. - С. 160-165.
Разин Степан Андреевич
Студент магистратуры Российской академии народного хозяйства и государственной службы
при Президенте Российской Федерации
РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ИНВЕСТ АНАЛИЗА
Razin Stepan Andreevich
Master's degree student
The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration
under the President of the Russian Federation
SOFTWARE DEVELOPMENT FOR SIMULATION AS IMPROVING THE INVEST ANALYSIS
Аннотация:
На основе методикам имитационного моделирования инвестиционного анализа, так как целесообразно использовать методы оптимизации рисков программными средствами в целях экономии ресурсов времени, разработано программное обеспечение (ПО).
Abstract:
Based on the methods ofsimulation modeling of investment analysis, as it is advisable to use risk optimization methods using software to save time resources, software has been developed.
Ключевые слова: риск менеджмент; инвестиционный анализ; имитационный метод; моделирование; портфель инвестпроектов; метод Монте-Карло.
Keywords: risk management; investment analysis; imitation method; modeling; portfolio of investment projects; Monte Carlo method.
Эконометрические программные средства -главные помощники в процессе осуществления научного анализа и моделирования в профессиональной деятельности менеджера.
Необходимо разработать своё собственно программное обеспечение, которое соответствовало собственной потребности.
Для начала следует уточнить, где можно использовать метод Монте-Карло:
1) в компьютерных программах, производящих расчет и анализ инвестиционных проектов. Разработчик программы должен самостоятельно запрограммировать метод Монте-Карло, поскольку в данной программе содержатся закрытые алгоритмы, а пользователь не может сам реализовывать имитационное моделирование;
2) в программах, занимающихся разработкой инвестиционных проектов, воплощенных в электронных таблицах, например, в Microsoft Excel. В таком случае модуль имитационного моделирования можно запрограммировать отдельно и подключить к расчетным таблицам бизнес-плана. Данные действия необходимо производить, чтобы была возможность реализации имитации. Стоит также
отметить, что в данном случае электронные таблицы преобладают над социальными программами, поскольку они более понятны для пользователя. Кроме того, программы базируются на воплощенной в них методике расчета денежного потока проекта, поэтому имеют более понятную модель для расчетов.
Перед тем как приступить к совершенствованию программного обеспечения оценки рисков инвестиционных проектов в регионе, необходимо проанализировать современное состояние актуального программного обеспечения для имитационного моделирования.
В последние годы стремительный рост уровня сложности вычислений, а также важность использования программных средств для применения имитационных моделей - это главные причины для совершенствования программного обеспечения оценки рисков инвестиционных проектов в регионе.
Следует назвать программы, в которых встроены средства, благодаря которым можно быстро и качественно автоматизировать моделирование анализа рисков инвестиционных проектов с применением рассматриваемых методов:
