MOSCOW ECONOMIC JOURNAL MOSCOW ECONOMIC JOURNAL Московский экономический журнал 2413-046X 103326 10.55186/2413046X_2025_10_7_188 Землеустройство, кадастр и мониторинг земель Land Management, Cadaster, and Land Monitoring Землеустройство, кадастр и мониторинг земель GEOSPATIAL PROVISION OF THREE-DIMENSIONAL DATA AS PART OF THE DEVELOPMENT OF THE SMART URBAN CADASTRE MODULE Геопространственное обеспечение трехмерными данными НСПД в рамках разработки модуля «Умный городской кадастр» https://orcid.org/0000-0002-2748-9622 Гура Дмитрий Андреевич Gura Dmitriy Andreevich gda-kuban@mail.ru

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 Тихонов Тимофей Андреевич Tihonov Timofey Andreevich Серпухов Иван Сергеевич Serpuhov Ivan Sergeevich Захарова Екатерина Сергеевна Zaharova Ekaterina Sergeevna Фоменко Людмила Юрьевна Fomenko Lyudmila Yur'evna Кубанский государственный технологический университет Kuban State University of Technology Кубанский государственный аграрный университет Краснодар Россия Kuban State Agrarian University Krasnodar Russian Federation Кубанский государственный технологический университет Краснодар Россия Kuban State Technological University Krasnodar Russian Federation Кубанский государственный технологический университет Краснодар Россия Kuban State Technological University Krasnodar Russian Federation Кубанский государственный технологический университет Краснодар Россия Kuban State Technological University Krasnodar Russian Federation Кубанский государственный технологический университет Краснодар Россия Kuban State Technological University Krasnodar Russian Federation 23 08 2025 23 08 2025 10 7 204 219 18 08 2025 https://e-integral.ru/en/nauka/article/103326/view

В статье рассматриваются вопросы геопространственного обеспечения трехмерными данными НСПД при разработке модуля «Умный городской кадастр». Описывается значимость трехмерных моделей для эффективного управления городскими территориями, а также анализируются методы и технологии получения и обработки данных, включая использование результатов лазерного сканирования, фотограмметрии и других источников. Особое внимание уделяется интеграции трехмерных данных в систему городского кадастра и их применению для различных задач, таких как управление недвижимостью, мониторинг инфраструктуры, градостроительное планирование, пространственный анализ и принятие решений. Авторами анализируются преимущества интеграции технологий существующего модуля «Умный кадастр» и предложенного модуля «Умный городской кадастр» в рамках программы Национальная система пространственных данных в целях повышения эффективности кадастрового учета и упрощения проведения геодезических работ. Приведены методы сбора, обработки и анализа пространственных данных, уделено внимание роли оптимизации управления и развития городскими территориями. В заключении, предлагается внедрение модуля «Умный городской кадастр», который способствует оптимизации работы с земельными участками и объектами недвижимости, что облегчит работу городского планирования.

This article discusses the issues of geospatial provision of three-dimensional data in the development of the Smart Urban Cadastre module. The importance of three-dimensional models for effective urban management is described, as well as methods and technologies for obtaining and processing three-dimensional data, including the use of laser scanning data, photogrammetry and other sources. Special attention is paid to the integration of three-dimensional data into the urban cadastre system and their application for various tasks such as property management, infrastructure monitoring, urban planning and decision-making. The advantages of integrating the technologies of the existing Smart Cadastre module and the proposed Smart Urban Cadastre module within the framework of the National Spatial Data System program in order to improve the efficiency of cadastral accounting are also analyzed. Methods of collecting, processing and analyzing spatial data are presented, attention is paid to the role of optimizing management and development of urban areas. In conclusion, it is proposed to introduce the Smart Urban Cadastre module, which helps optimize work with land and real estate, which will facilitate the work of urban planning.

 машинное обучение городская инфраструктура интеграция данных пространственное развитие территорий геопространственные данные machine learning urban infrastructure data integration spatial development of territories geospatial data Исследование выполнено при финансовой поддержке Кубанского научного фонда в рамках проекта № ЛАБ-24.1/2

Анашкин П. А. Новые подходы к проектированию сервисов на основе пространственных данных // Интерэкспо Гео-Сибирь. – 2023. – Т. 1, № 1. – С. 34–40. Anashkin P. A. Novye podhody k proektirovaniyu servisov na osnove prostranstvennyh dannyh // Interekspo Geo-Sibir'. – 2023. – T. 1, № 1. – S. 34–40. Бегляров Н. С., Шаповалов Д. А. Об особенностях сбора трехмерной кадастровой информации на урбанизированных территориях // Интерэкспо Гео-Сибирь. – 2022. – Т. 3. – С. 62–70. – DOI 10.33764/2618-981X-2022-3-62-70. – EDN SBSVBL. Beglyarov N. S., Shapovalov D. A. Ob osobennostyah sbora trehmernoy kadastrovoy informacii na urbanizirovannyh territoriyah // Interekspo Geo-Sibir'. – 2022. – T. 3. – S. 62–70. – DOI 10.33764/2618-981X-2022-3-62-70. – EDN SBSVBL. Бегматов Б. Я. Использование данных операторов мобильной связи для оптимизации маршрутной сети общественного транспорта мегаполисов // Вестник науки. – 2022. – Т. 3, № 9(54). – С. 75–80. Begmatov B. Ya. Ispol'zovanie dannyh operatorov mobil'noy svyazi dlya optimizacii marshrutnoy seti obschestvennogo transporta megapolisov // Vestnik nauki. – 2022. – T. 3, № 9(54). – S. 75–80. Беляев В. Л., Романов В. М., Снежко И. И. Совершенствование государственного учёта и регистрации прав на подземные объекты недвижимости в 3D-кадастре: мировая практика и ситуация в России // Великие реки 2018: труды 20-го междунар. науч.-пром. форума, Нижний Новгород, 15–18 мая 2018 г. – В 3 т. Т. 1 / отв. ред. А. А. Лапшин. – Нижний Новгород: ННГАСУ, 2018. – С. 375–378. – EDN YLUDBJ. Belyaev V. L., Romanov V. M., Snezhko I. I. Sovershenstvovanie gosudarstvennogo ucheta i registracii prav na podzemnye ob'ekty nedvizhimosti v 3D-kadastre: mirovaya praktika i situaciya v Rossii // Velikie reki 2018: trudy 20-go mezhdunar. nauch.-prom. foruma, Nizhniy Novgorod, 15–18 maya 2018 g. – V 3 t. T. 1 / otv. red. A. A. Lapshin. – Nizhniy Novgorod: NNGASU, 2018. – S. 375–378. – EDN YLUDBJ. Бударова В. А., Шамсудинов В. А. Применение геоинформационных технологий для формирования и мониторинга единого информационного пространства городской среды // Московский экономический журнал. – 2022. – Т. 7, № 5. – DOI 10.55186/2413046X_2022_7_5_300. – EDN INCYEA. Budarova V. A., Shamsudinov V. A. Primenenie geoinformacionnyh tehnologiy dlya formirovaniya i monitoringa edinogo informacionnogo prostranstva gorodskoy sredy // Moskovskiy ekonomicheskiy zhurnal. – 2022. – T. 7, № 5. – DOI 10.55186/2413046X_2022_7_5_300. – EDN INCYEA. Гура Д. А., Марковский И. Г. Устойчивое развитие городских территорий на основе применения технологии трехмерного лазерного сканирования // Современные проблемы и перспективы развития земельно-имущественных отношений: сб. ст. по материалам всерос. науч.-практ. конф., Краснодар, 23–24 апр. 2019 г. – Краснодар: ООО "Эпомен", 2019. – С. 226–232. – EDN RSGJRJ. Gura D. A., Markovskiy I. G. Ustoychivoe razvitie gorodskih territoriy na osnove primeneniya tehnologii trehmernogo lazernogo skanirovaniya // Sovremennye problemy i perspektivy razvitiya zemel'no-imuschestvennyh otnosheniy: sb. st. po materialam vseros. nauch.-prakt. konf., Krasnodar, 23–24 apr. 2019 g. – Krasnodar: OOO "Epomen", 2019. – S. 226–232. – EDN RSGJRJ. Карташов Д. А., Марченко К. А., Садыгов Э. А. Перспективы применения Национальной системы пространственных данных при разработке схем территориального планирования муниципального образования // Актуальные проблемы землеустройства, кадастра и природообустройства: материалы V междунар. науч.-практ. конф., Воронеж, 28 апр. 2023 г. – Воронеж: Воронежский ГАУ, 2023. – С. 314–321. Kartashov D. A., Marchenko K. A., Sadygov E. A. Perspektivy primeneniya Nacional'noy sistemy prostranstvennyh dannyh pri razrabotke shem territorial'nogo planirovaniya municipal'nogo obrazovaniya // Aktual'nye problemy zemleustroystva, kadastra i prirodoobustroystva: materialy V mezhdunar. nauch.-prakt. konf., Voronezh, 28 apr. 2023 g. – Voronezh: Voronezhskiy GAU, 2023. – S. 314–321. Маковнева А. С., Сошникова И. Ю. Применение ГИС-технологии в планировании городских территорий // География, экология, туризм: новые горизонты исследований: материалы всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием, посвящ. 90-летию факультета географии, геоэкологии и туризма ВГУ, Воронеж, 10–12 окт. 2024 г. – Воронеж: ВГУ, 2024. – С. 262–264. – EDN CZTXTA. Makovneva A. S., Soshnikova I. Yu. Primenenie GIS-tehnologii v planirovanii gorodskih territoriy // Geografiya, ekologiya, turizm: novye gorizonty issledovaniy: materialy vseros. nauch.-prakt. konf. s mezhdunar. uchastiem, posvyasch. 90-letiyu fakul'teta geografii, geoekologii i turizma VGU, Voronezh, 10–12 okt. 2024 g. – Voronezh: VGU, 2024. – S. 262–264. – EDN CZTXTA. Мартынова Е. В. Пространственные данные как элемент цифровой трансформации экономик // Российская наука на пути к устойчивому развитию: междисциплинарные исследования: материалы 177 науч.-практ. конф. – Ставрополь: Параграф, 2023. – С. 303–307. Martynova E. V. Prostranstvennye dannye kak element cifrovoy transformacii ekonomik // Rossiyskaya nauka na puti k ustoychivomu razvitiyu: mezhdisciplinarnye issledovaniya: materialy 177 nauch.-prakt. konf. – Stavropol': Paragraf, 2023. – S. 303–307. Мартынова Е. В. Структурная модель национальной системы пространственных данных Российской Федерации // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2023. – Т. 2, № 2(134). – С. 84–92. Martynova E. V. Strukturnaya model' nacional'noy sistemy prostranstvennyh dannyh Rossiyskoy Federacii // Ekonomika i upravlenie: problemy, resheniya. – 2023. – T. 2, № 2(134). – S. 84–92. Нурисламова И. Ф., Шафеева Э. И., Лукманова А. Д. Сервисы на основе искусственного интеллекта – "Умный кадастр" и "Цифровой помощник регистратор – Ева" // Национальные приоритеты развития агропромышленного комплекса: материалы науч.-практ. конф. с междунар. участием, Оренбург, 17 нояб. 2023 г. – Оренбург: Агентство Пресса, 2023. – С. 838–840. Nurislamova I. F., Shafeeva E. I., Lukmanova A. D. Servisy na osnove iskusstvennogo intellekta – "Umnyy kadastr" i "Cifrovoy pomoschnik registrator – Eva" // Nacional'nye prioritety razvitiya agropromyshlennogo kompleksa: materialy nauch.-prakt. konf. s mezhdunar. uchastiem, Orenburg, 17 noyab. 2023 g. – Orenburg: Agentstvo Pressa, 2023. – S. 838–840. Портнов А. М., Добровольский Д. О. Сравнительная оценка геометрической сложности контуров объектов местности при осуществлении государственного земельного надзора и мониторинга земель на примере объектов капитального строительства // Геодезия и картография. – 2024. – Т. 85, № 3. – С. 50–61. – DOI 10.22389/0016-7126-2024-1005-3-50-61. Portnov A. M., Dobrovol'skiy D. O. Sravnitel'naya ocenka geometricheskoy slozhnosti konturov ob'ektov mestnosti pri osuschestvlenii gosudarstvennogo zemel'nogo nadzora i monitoringa zemel' na primere ob'ektov kapital'nogo stroitel'stva // Geodeziya i kartografiya. – 2024. – T. 85, № 3. – S. 50–61. – DOI 10.22389/0016-7126-2024-1005-3-50-61. Семенова Д. Е., Гиниятов И. А. Использование нейронных сетей в сфере кадастра недвижимости // Регулирование земельно-имущественных отношений в России. – 2023. – № 2. – С. 182–188. Semenova D. E., Giniyatov I. A. Ispol'zovanie neyronnyh setey v sfere kadastra nedvizhimosti // Regulirovanie zemel'no-imuschestvennyh otnosheniy v Rossii. – 2023. – № 2. – S. 182–188. Ширина Н. В., Горобенко А. А., Кононов А. В. О проведении эксперимента по созданию и внедрению единого информационного ресурса о земле и недвижимости в РФ // Вектор ГеоНаук. – 2022. – Т. 5, № 1. – С. 25–31. Shirina N. V., Gorobenko A. A., Kononov A. V. O provedenii eksperimenta po sozdaniyu i vnedreniyu edinogo informacionnogo resursa o zemle i nedvizhimosti v RF // Vektor GeoNauk. – 2022. – T. 5, № 1. – S. 25–31. Choi Y. GeoAI: Integration of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning with GIS // Applied Sciences (Switzerland). – 2023. – Vol. 13, No. 6. – P. 3895. Choi Y. GeoAI: Integration of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning with GIS // Applied Sciences (Switzerland). – 2023. – Vol. 13, No. 6. – P. 3895.