Решение задач массовой оценки недвижимости с применением метода геокодирования Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.942:332.62:528

Ф. Н. БОРИС В. А. МАХТ Е. А. БОРИС

Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского Омский государственный аграрный университет им. П. А. Столыпина

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ МАССОВОЙ ОЦЕНКИ НЕДВИЖИМОСТИ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДА ГЕОКОДИРОВАНИЯ

Исследуется задача автоматизации этапов массовой оценки недвижимости с использованием современных информационных технологий для снижения трудовых затрат и ускорения сроков выполнения работ. Проведена идентификация объектов недвижимости с помощью метода геокодирования. Изучены особенности функционирования общедоступных онлайн-систем геокодирования, на базе которых сформирован перечень всех остановок общественного транспорта г. Омска. На основе полученных данных выполнена кластеризация объектов недвижимости. Разработан и апробирован алгоритм автоматизированного подбора аналогов для оцениваемого объекта недвижимости.

Ключевые слова: массовая оценка недвижимости, геокодирование, кластеризация, алгоритм, Интернет-технологии.

Автоматизация производственных процессов на основе внедрения современных технологий в профессиональную деятельность специалистов различного профиля позволяет ускорять сроки решения задач, снижать трудозатраты и в целом рациональнее использовать имеющиеся ресурсы. Одной из таких областей является массовая оценка недвижимости.

Массовая оценка представляет собой процесс оценивания множества объектов на определенную дату путем систематического и единообразного применения методов оценки, которые предусматривают статистическое исследование и анализ результатов. Наиболее распространенным в России направлением массовой оценки недвижимости является кадастровая оценка.

Актуальность темы обусловлена введением налога на недвижимость. Основу налогооблагаемой базы составляет кадастровая стоимость, поэтому важной задачей государства является создание и утверждение универсальной методики оценки объектов недвижимости.

Специалисты в указанной области уделяют особое внимание совершенствованию методологии массовой оценки недвижимости. За последнее десятилетие предложено несколько методик, имеющих научную значимость для развития теории массовой оценки недвижимости. Но до настоящего времени официально не утверждена единая методика кадастровой оценки объектов недвижимости, поэтому изучение данного вопроса по-прежнему остается актуальным и требует решения.

Применение средств автоматизации значительно ускоряет процесс выполнения массовых оценочных работ. Методическое обеспечение массовой оценки недвижимости должно учитывать современные достижения в области информационных технологий,

в том числе использовать преимущества ГИС технологий. Метод геокодирования получил широкое распространение в различных областях производства, но пока практически не применялся в кадастровой оценке [1].

В данной работе продолжаются исследования по созданию методики и соответствующего программного обеспечения для массовой оценки объектов недвижимости [2, 3]. Разработан алгоритм для определения кадастровой стоимости и выполнена его апробация. Применены некоторые методы системного анализа и математической статистики.

Для целей массовой оценки недвижимости необходимо решить задачи:

— идентификации объектов недвижимости;

— кластеризации объектов с учетом их местоположения.

Сложность идентификации объектов недвижимости заключается в следующем. В исходной информации адрес объекта представлен в виде неструктурированных данных, где, как правило, различается написание названия одной и той же улицы (например, ул. Карла Маркса, ул. К. Маркса, ул. Маркса и иное), номер дома также может включать дополнительные обозначения корпусов, строений, литер и прочего.

Структурирование и приведение к единому формату адресных данных на практике в основном производится вручную операторами ПК, что отрицательно влияет на сроки выполнения и стоимость работ. Решение поставленной задачи посредством методов автоматизации приобретает особое значение при создании алгоритма непрерывного обновления результатов оценки с учетом изменения ситуации на рынке недвижимости.

Эффективным решением данной задачи, с точки зрения авторов статьи, является использование ме-

Запрос к сервису «Яндекс.Карты» о местоположении остановок

Геокодирование ОО и ОА

Расчет стоимости ОО

Рис. 1 Блок-схема алгоритма автоматизированного подбора объектов-аналогов

тода геокодирования. Геокодирование — это процесс преобразования адресов в географические координаты [4, 5]. Результатом геокодирования являются географические объекты с атрибутами, которые можно использовать для пространственного анализа. Сложность адресного геокодирования заключается в разработке методов интерпретации конкретного типа входных адресных данных и их соотнесении с предопределенными базовыми данными.

К настоящему времени процесс геокодирования хорошо исследован и реализован во многих программных продуктах, работающих в автономном режиме, а также онлайн-сервисах. Из последних наиболее известными являются общедоступные сервисы «Яндекс.Карты», Google.maps, OpenStreetMap и «Дубль-ГИС».

Алгоритм геокодирования достаточно сложен и может выступать отдельной темой для изучения, поэтому в рамках данного исследования нами использованы существующие онлайн-сервисы. Принимая во внимание, что ни один из программных продуктов, осуществляющих процесс геокодирования, не может быть совершенным, авторами статьи выбран синтез двух геосистем — «Яндекс. Карты» и «ДубльГИС» — с целью улучшения качества полученных результатов. Использование двух независимых сервисов позволило улучшить результаты геокодирования путем взаимоисключения недостатков систем.

Географические координаты, полученные с помощью двух геосистем, сравниваются для выявления неправильно определенного местоположения объектов недвижимости. Найденные ошибки обрабатываются вручную (по результатам эксперимента выявлено около 7 % ошибочных данных, из них 4 % содержали недостоверную информацию об адресе и были удалены) [6].

Другой задачей в процессе массовой оценки, где применен метод геокодирования, является выявление близлежащих объектов недвижимости.

Подбор объектов-аналогов (далее — ОА) производится среди соседних домов, однородных по качественным признакам с домом объекта оценки. Для этого предполагается, что жилой дом с совпадающими параметрами этажности и материалом стен является однородным по качественным признакам, причем год постройки максимально приближен к значению параметра дома объекта оценки.

На практике оценщик, руководствуясь собственными знаниями и опытом, определяет понятие близлежащего (соседнего) дома путем сравнения ряда индивидуальных показателей (например, удаленность от центральных магистралей, расстояние между зданиями и т.п.), относительно которых два здания считаются равноценными по своему местоположению. В процессе массовой оценки недвижимости невозможно предусмотреть индивидуально влияющие факторы стоимости для каждого объекта. Для решения указанной проблемы авторами предложено следующее решение: соседним домом принимается здание, равноудаленное от ближайшей остановки общественного транспорта, как и дом объекта оценки (далее — ОО).

Ввиду сложности получения официальных данных о расположении остановок общественного транспорта от государственных органов был рассмотрен вариант запроса необходимых сведений из открытых источников.

Координаты всех остановок в обоих направлениях в городе Омске получены путем обращения к сервису «Яндекс.Карты». Из-за ограничения в объеме выдаваемой информации сервисом «Яндекс. Карты» по одному запросу территория города была поделена сеткой координат с шагом 0,01°. Размер шага определялся из условия, что полученный ответ на сформированный запрос по одному квадрату укладывался в допустимые ограничения сервиса «Ян-декс.Карты».

Поиск остановок осуществлялся с использованием сервиса «Яндекс.Карты» с помощью запроса:

http://psearch-maps.yandex.ru/1 .x/?text = = " + utf8 + "&key = "индивидуальный код доступа

к сервису Яндекс.карта" =&results = 250&ll = " + str_x +"," + str_y+ "&spn ="+str_step + ","+str_step +"& &rspn = 1&kind = stop

Здесь str_x и str_y обозначают координаты верхнего левого угла квадрата сетки координат, а str_step — шаг сдвига.

Для выявления соседних зданий в данном исследовании предложен следующий алгоритм (рис. 1): методом кластеризации путем расчета минимального расстояния между каждой остановкой и зданием формируются кластеры, где одной остановке соответствует определенное число зданий; здания в одном кластере принимаются как близлежащие.

Здесь 1 — это параметр, отражающий количество объектов-аналогов. По результатам ранее проведенного нами эксперимента выявлено, что наилучший результат стоимости объекта оценки достигался при 1 = 5.

В заключение можно сделать вывод об эффективности применения метода геокодирования для решения ряда задач массовой оценки недвижимости. Ускорение обработки информации на этапе распознавания и идентификации позволило проводить переоценку объектов недвижимости в режиме реального времени.

Библиографический список

1. Захаров, А. В. Техника геокодирования в построении географически взвешенных регрессионных моделей при массовой оценке в условиях неопределенности и неоднородности исходных данных / А. В. Захаров, А. В. Харламов // Имущественные отношения в Российской Федерации. — 2010. — № 7. - С. 76-85.

2. Козочкина, Е. А. Особенности расчета кадастровой стоимости земель населенных пунктов (на примере Омской об-

ласти) / Е. А. Козочкина // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. - 2012. - № 9. - С. 51-55.

3. Козочкина, Е. А. Создание новой концепции государственной кадастровой оценки объектов недвижимости / Е. А. Козочкина // Вестник Омского регионального института. -2010. - № 2. - С. 88-90.

4. API геокодирования Google // Google Developers. -2013. - 1 февраля [Электронный ресурс]. - URL: https:// developers.google.com/maps/documentation/ geocoding/?hl = ru (дата обращения: 03.02.2014).

5. Геоинформатика / А. Д. Иванников [и др.]. - М., 2001. -349 с.

6. Борис, Ф. Н. Вопросы автоматизации оценки объектов недвижимости / Ф. Н. Борис, Е. А. Козочкина // Теоретические знания - в практические дела : сб. материалов XIV Меж-дунар. науч.-инновац. конф. студентов, аспирантов и молодых исследователей. - Омск, 2013. - Часть 2. - С. 14-15.

БОРИС Федор Николаевич, аспирант кафедры прикладной и вычислительной математики Омского государственного университета им. Ф. М. Достоевского; начальник отдела ИТ, холдинговая компания «Акция».

Адрес для переписки: [email protected] МАХТ Владимир Адамович, кандидат экономических наук, заведующий кафедрой кадастра и оценки недвижимости Омского государственного аграрного университета им. П. А. Столыпина (ОмГАУ). Адрес для переписки: оmgau_kadastr_ocenka@ mail.ru

БОРИС Елена Александровна, аспирантка кафедры кадастра и оценки недвижимости ОмГАУ, ведущий специалист ООО «Земельный вопрос». Адрес для переписки: [email protected]

Статья поступила в редакцию 03.04.2014 г. © Ф. Н. Борис, В. А. Махт, Е. А. Борис

Книжная полка

Андреева, Е. Г. Разработка и стандартизация программных средств : учеб. электрон. изд. локального распространения : учеб. пособие / Е. Г. Андреева, А. М. Минитаева ; ОмГТУ. -Омск : Изд-во ОмГТУ, 2014. - 1 o=эл. опт. диск (CD-ROM).

Излагаются общие вопросы стандартизации, правовых основ стандартизации, комментариев к ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99 «Процессы жизненного цикла программных средств». Предназначено для студентов вузов, обучающихся по специальности 080801 «Прикладная информатика в экономике» и другим междисциплинарным специальностям.

Бадрызлов, В. А. Информационные технологии в экономике : учеб. электрон. изд. локального распространения : конспект лекций / В. А. Бадрызлов ; ОмГТУ. - Омск : Изд-во ОмГТУ, 2014. -1 о=эл. опт. диск (CD-ROM).

Рассмотрены вопросы обработки экономической информации с помощью современных информационных технологий. Показаны возможности использования информационных технологий на предприятии. Конспект лекций предназначен для студентов всех форм обучения по специальности 080502 «Экономика и управление на предприятии (машиностроение)» и бакалавров направления 080100 «Экономика».

s

0

§ Гуменюк, А. С. Прикладная теория информации. Организация информирования : учеб. электрон. * изд. локального распространения : конспект лекций / А. С. Гуменюк ; ОмГТУ. - Омск : Изд-во ^ ОмГТУ, 2014. - 1 о=эл. опт. диск (CD-ROM).

■Q X

1 Рассмотрены общие вопросы формальной организации информации приемника сообщений, а также, теория < и практика организации правильного информирования (трансинформирование), информирования с иска-о жениями (псевдоинформирование и дезинформирование), в технических (в том числе компьютерных), | человеко-машинных и социальных системах. Блоки лекционного материала разбиты на разделы по видам

информирования и завершаются контрольными вопросами и заданиями для самопроверки. Конспект лекций Q3 предназначен студентам дистанционной и очной форм обучения по направлениям 230100 и 230101.