Кадастровая карта с наложением на спутниковую: Спутниковая кадастровая карта: как выглядит?

Открытая информация из ЕГРН о каждой квартире России

Мы помогаем получить выписки ЕГРН для недвижимости по всей России

[94 регион] Байконур

[79 регион] Еврейская автономная область

[83 регион] Ненецкий автономный округ

[20 регион] Чечня

[87 регион] Чукотский автономный округ

Кадастровая публичная карта со спутника || KadastrMap.

com Публичная кадастровая карта, отображаемая с наложением фотографий со спутника (по состоянию на 2015 год), – общероссийский ресурс, содержащий сведения об объектах недвижимости. В общем виде это огромная фотография страны, смонтированная из множества маленьких фотоснимков, сделанных из космоса в рамках проектов Esri или Сканэкс. Изображение скомпоновано с учетом общемировой системы координат. Основное предназначение сервиса – предоставление открытого (бесплатного) доступа к кадастровым сведениям неограниченному числу пользователей – простым гражданам, риелторам, юристам, сотрудникам межевых фирм и прочим. С момента реализации проекта в 2010 г. процедура получения кадастровой информации существенно упростилась.

Информативность ресурса

Кадастровая публичная карта со спутника – есть результат работы множества кадастровых инженеров, состоящих на службе в Росреестре. С ее помощью можно найти объект на местности и узнать его:

• 1 – кадастровый номер;

• 4 – кадастровую стоимость, которую будут использовать при налогообложении;

• 5 – форму собственности.

При необходимости можно:

• 1 – получить и распечатать план земельного участка и соответствующего кадастрового квартала;

• 2 – уточнить категорию земель, их границы и целевое назначение;

• 3 – определить местоположение и пограничные линии соседних объектов;

• 4 – узнать данные подразделения Росреестра, которое хранит сведения об интересующем объекте;

• 5 – получить сведения об объектах капитального строительства. Помимо вышеуказанных данных можно узнать этажность постройки, включая подземную, материал стен, даты ввода в эксплуатацию и окончания строительства, наименование исполнителя и его ИНН;

• 6 – направить запрос в ГКН, ЕГРП, получить данные об объекте он-лайн.

Резюме

Кадастровая публичная карта со спутника – уникальный инструмент, позволяющий получить представление о том, где расположен интересующий объект недвижимости, каковы его границы, с какими объектами он соседствует. Ресурс необходим для определения местоположения и статуса земельных участков. Это очень важно при разрешении спорных вопросов: для наследников, нотариусов и честных граждан, отстаивающих свои права.

Чтобы заказать документы, оформите запрос через интернет здесь.

Получить полную информацию о вашем объекте недвижимости

Получить информацию об вашем объекте

Статьи на тему:

Многие из нас знают, как дорог каждый день, когда под рукой нет необходимого пакета документов, в частности, для имущественного права — квартиры, комнаты, гаража, земельного участка нужно кадастровый паспорт сделать срочно в день обращения через специальную форму на нашем сайте.  Основная функция…

Получить кадастровый паспорт онлайн О том, стоит ли получить кадастровый паспорт онлайн, бытует множество мнений. И те, которые заказывали указанную услугу, только положительно отзываются об этом. Почему? Испытав на себе всю простоту обработки документов, уже не хочется вдаваться в…

Где заказать кадастровый паспорт на квартиру? Как можно решить вопрос с получением кадастрового паспорта, который необходим как основной документ любого имущественного права на территории России. Для этих целей вам необходимо заказать кадастровый паспорт, который выдаёт официальный орган в лице…

Исправление кадастровой ошибки | Журнал кадастрового инженера

Исправление кадастровой ошибки

В данной статье мы поговорим об исправлении кадастровой ошибки в местоположении границы земельного участка.

Попробуем разобраться, что же это за действие — исправление кадастровой ошибки и кто этим занимается?

Определение кадастровой ошибки приводится в законе «О государственном кадастре недвижимости»:

Воспроизведенная в государственном кадастре недвижимости ошибка в документе, на основании которого вносились сведения в государственный кадастр недвижимости.

Как узнать, что в местоположении вашего земельного участка допущена кадастровая ошибка?

Если у вас есть свидетельство о государственной регистрации права на земельный участок, а также кадастровый паспорт на земельный участок с установленными границами, то никаких действий предпринимать не нужно. Обычно кадастровая ошибка выявляется при проведении межевания 

смежного земельного участка. Допустим, ваш участок уже стоит на учете с границами, а соседний участок еще нет. Ваш сосед идет в межевую организацию и заказывает межевание своего земельного участка. Геодезист выезжает на местность, получает координаты и  потом выясняется, что полученные координаты по смежной части границы (одновременно являющейся и вашей частью границы, и частью границы соседа) не соответствуют тем, что указаны в государственном кадастре недвижимости относительно вашего земельного участка. В данном случае имеет место кадастровая ошибка в отношении вашего земельного участка.  Исправить кадастровую ошибку

может любой кадастровый инженер, но нужно понимать, что это дополнительные работы. И кадастровый инженер, не допускавший ошибки, не обязан исправлять ее бесплатно.

Обычно в таких случаях кадастровый инженер, проводящий межевание соседа, обращается к вам с предложением исправить кадастровую ошибку в местоположении вашего земельного участка за плату.

Что в таком случае делать Вам? Вы можете обратиться в межевую организацию, которая делала вам межевание и допустила ошибку. У вас на руках должен быть договор на выполнение кадастровых работ, заключенный с этой организацией. Если межевая организация, выполнявшая работы, отказывается исправлять кадастровую ошибку бесплатно, вы можете обратиться в суд.

Что будет, если вы ничего не будете делать? Согласно закону «О государственном кадастре недвижимости» никто не вправе требовать иначе как на основании решения суда, в том числе в связи с совершением сделки, от собственника поставленного на учет объекта недвижимости или от иного лица осуществления учета изменений данного объекта недвижимости.

Отсюда вытекает, что вы не обязаны ничего предпринимать и не обязаны никому ничего платить.

Могут ли без вашего согласия исправить кадастровую ошибку в местоположении вашего земельного участка? Заявление об исправлении кадастровой ошибки  в орган кадастрового учета может подать только собственник исправляемого земельного участка. Есть второй вариант: согласно действующему законодательству при проведении межевания земельного участка могут быть одновременно уточнены и границы смежного земельного участка, в том числе в связи с исправлением кадастровой ошибки. В данном случае собственник исправляемого земельного участка не должен подавать дополнительное заявление в кадастровую палату, но в акте согласования должна стоять его подпись, подтверждающая его согласие с новыми границами. Это варианты, осуществляемые мирным путем. Оба варианта не возможны без участия собственника исправляемого земельного участка. Исправить кадастровую ошибку без вашего участия возможно через суд, либо с участием органа кадастрового учета (читайте ниже).

Орган кадастрового учета также может выявить кадастровую ошибку

Орган кадастрового учета при обнаружении кадастровой ошибки в сведениях принимает решение о необходимости устранения такой ошибки, которое должно содержать дату выявления такой ошибки, ее описание с обоснованием квалификации соответствующих сведений как ошибочных, а также указание, в чем состоит необходимость исправления такой ошибки. Орган кадастрового учета не позднее рабочего дня, следующего за днем принятия данного решения, направляет его заинтересованным лицам или в соответствующие органы для исправления такой ошибки. Суд по требованию любого лица или любого органа, в том числе органа кадастрового учета, вправе принять решение об исправлении кадастровой ошибки в сведениях.

По истечении шести месяцев со дня направления решения о необходимости устранения кадастровой ошибки в сведениях государственного кадастра недвижимости о местоположении границ земельного участка орган кадастрового учета вправе внести изменения в сведения государственного кадастра недвижимости о местоположении границ и площади такого земельного участка без согласия его правообладателя. Изменение в государственном кадастре недвижимости сведений о местоположении границ земельного участка при исправлении кадастровой ошибки осуществляется органом кадастрового учета с учетом сведений, содержащихся в документах, указанных в части 9 статьи 38 Закона «О ГКН», с использованием картографической основы кадастра в порядке, установленном органом нормативно-правового регулирования в сфере кадастровых отношений. При этом площадь земельного участка после исправления кадастровой ошибки может отличаться от площади земельного участка, сведения о которой содержатся в государственном кадастре недвижимости, не более чем на пять процентов.

Итак, подведем итоги.

1. Кадастровую ошибку может выявить кадастровый инженер в результате проведения кадастровых работ
2. С 1 октября 2013 года орган кадастрового учета при обнаружении кадастровой ошибки в сведениях принимает решение о необходимости устранения такой ошибки
3. Суд по требованию любого лица или любого органа, в том числе органа кадастрового учета, вправе принять решение об исправлении кадастровой ошибки в сведениях
4. Сам собственник не может выявить кадастровую ошибку в местоположении границы своего земельного участка, так как для этого нужны специальные геодезические приборы и знания

Итак, вы только что узнали, что такое исправление кадастровой ошибки. Если у вас остались вопросы или вы хотите что-то дополнить, обязательно пишите в комментариях.

В дополнение рекомендую посмотреть видео от профессионального юриста о спорных вопросах в местоположении границ соседних земельных участков.

Почитайте другие интересные статьи:

Спутниковый мониторинг экологических проблем: как я перестал бояться и полюбил карты NASA

Фото: NASA

О том, как устроена система спутникового мониторинга, об экологических проблемах, которые можно увидеть на космических снимках, и веб-сервисах, где каждый сможет самостоятельно найти необходимую достоверную информацию, рассказала младший научный сотрудник Научно-исследовательского центра космической гидрометеорологии «Планета» Анастасия Воронова на вебинаре «Спутниковый мониторинг экологических проблем», проведенном при поддержке общественной экологической организации «Мусора.Больше.Нет».

Как спутники видят Землю?

Спутники снимают планету, посылают данные экспертам, которые уже извлекают из снимков полезную информацию. Многие страны имеют собственные спутники, но специалисты по дистанционному зондированию Земли (ДЗЗ) предпочитают работать с данными NASA и ESA, так как они предоставляют снимки в высоком качестве, а информация доступна и открыта для каждого.

Анастасия отметила, что в своей практике сталкивалась с заблуждением, что для этих целем можно использовать Google Maps и Яндекс.Карты. Люди считают, что при их помощи можно увидеть актуальную информацию, но это не так, потому что эти сервисы «сшивают» снимки за разные даты: данные по крупным населенным пунктам обновляются примерно раз в год, а по другим территориям – раз в пять лет.

Спутниковые снимки могут быть разной детальности: высокого и низкого разрешения. Снимки высокого разрешения используют для мониторинга локальных проблем, например, зоны вырубки вблизи городов, а низкого разрешения – для большего охвата территории, например, зоны пожаров.

Спутниковые снимки могут быть выполнены как в видимой части спектра, так и в ультрафиолетовой, инфракрасной и других частях диапазона, таким образом при наложении снимков разного спектра можно увидеть различные детали и нюансы.

Благодаря спутникам можно получить данные о погоде, наводнениях, пожарах, осадках и многих других явлениях антропогенного и природного характера.

Концентрация мелкодисперсных частиц PM 2,5 в небе над Сибирью. 30 июня 2020 года Фото: Windy.com

Какие экологические проблемы можно увидеть из космоса?

Во время вебинара Анастасия Воронова рассказала, как при помощи сервисов, работа которых основана на анализе спутниковых данных, получить информацию по таким проблемам, как ландшафтные пожары, загрязнение воздуха, деградация лесов, загрязнение и пересыхание водоемов, изменение климата.

Ландшафтные пожары – это не только лесные, но и степные и другие виды пожаров. Для мониторинга пожаров есть сервис от компании «СКАНЭКС» и карта пожаров NASA.

Анастасия подчеркнула: «Если вы загуглите «лесные пожары» или «карта пожаров», скорее всего, первое, что вы увидите, – это карта пожаров СКАНЭКС… Часто скриншоты с этой карты появляются в новостях и разных пабликах».

Через спутник можно увидеть дымовой шлейф, определить очаги, посчитать расстояние до населенных пунктов, оценить динамику распространения пожара. Карта пожаров «СКАНЭКС» отображает и подписывает ООПТ, позволяет посчитать площадь зоны горения, а также классифицирует по характеру происхождения, деля их на природные и техногенные. Карта пожаров NASA не предлагает подобную классификацию, но зато охватывает всю территорию Земли, качество снимков значительно выше, а сами снимки хранятся в архиве больше года.

Данные по загрязнению воздуха можно получить, воспользовавшись порталом Windy.com. Он использует как спутниковые данные, так и результаты наземных измерений.

Windy.com позволяет узнать концентрацию в воздухе аэрозолей, парниковых газов, мелкодисперсных частиц, а специальный алгоритм, анализирующий направление движения воздушных масс, может предсказать направление переноса загрязняющих веществ.

Деградация лесов – это лесные пожары, вырубки, заболачивания и заболевания лесов. Веб-сервис Global Forest Watch позволяет проанализировать изменения площади лесов глобально и локально, показывая зоны, где за определенный период растительности стало больше или, наоборот, меньше.

Благодаря спутниковым снимкам также можно получить данные о загрязнении водоемов. Вспоминая о недавней ситуации с разливом нефтепродуктов под Норильском, например, можно провести мониторинг разлива нефтепродуктов, посчитать площадь загрязнения акватории.

Пожары в Сибири. 30 июня 2020 года Фото: Fires.ru

Спутниковые снимки позволяют оценить масштабы пересыхания водоемов. Самый наглядный пример – Аральское море. Оценить динамику и посчитать размеры усыхания можно через программу Google Earth Pro.

Для мониторинга изменения климата можно использовать данные сайта NASA, они не представлены просто спутниковыми снимками, а являются уже обработанными материалами.

Стоит отметить, что, например, при ландшафтных пожарах спутниковые снимки являются эталонным способом мониторинга, а если речь идет о загрязнении воды, то основа – наземные данные, а спутниковый мониторинг – вспомогательный инструмент.

Как спутниковый мониторинг работает в России?

Россия имеет собственные спутники, которые позволяют мониторить состояние окружающей среды, но доступ к ним ограничен, данными могут пользоваться лишь государственный структуры.

Однако граждане вольны самостоятельно оценивать ситуацию и доносить информацию до местных властей, используя открытые данные спутникового мониторинга, перечисленные выше. Например, по мнению спикера, спутниковые снимки могут быть доказательством в суде при борьбе с незаконной вырубкой леса.

Благодаря развитию технологий, сегодня каждый может отследить ситуацию в своем регионе или мире, понадобится только компьютер и Интернет, а полученные данные можно использовать для просвещения, проведения общественных кампаний или судебных разбирательств. Мир становится более открытым, и это внушает оптимизм.

Мобильные Офлайн карты и навигация

Online Карты OsmAnd являются обширным дополнением к уже полной базе данных OpenStreetMap, которую использует приложение. С помощью этого плагина вы можете добавлять слои на карту с информацией из другого источника, начиная со спутника или вида маршрутов походов и заканчивая довольно конкретными данными, такими как местоположение пожарных гидрантов. Вы также можете изменить основной источник карты с векторных карт на онлайн-тайлы.

Много новых полезных источников карт вы можете найти в проекте Anygis.

Форматы Online карт OsmAnd:

Достоинства:

• Для экономии трафика или места для хранения, когда автономная карта недоступна. Обычно для небольших участков онлайн карты более компактны.
• Время отображения значительно быстрее, потому что карты не отображаются устройством.
• Можно кешировать онлайн карты используя MapCreator или SASPlanet для офлайн использования.

Главные недостатки:

• Разумно использовать только для небольших площадей, поскольку размер онлайн-тайлов для страны может превышать несколько ГБ.
• Нет переключения между различными стилями карты.
• Нет дополнительных слоев, таких как транспорт или POI на карте.
• Невозможно повернуть карту с читаемым текстом (текст будет вращаться вместе с самой картой, поэтому не будет легко читаемым).

Как пользоваться для Android

Сначала включите плагин Онлайн карты в меню приложения -> Плагины -> Online Карты..

Чтобы выбрать онлайн-карту в качестве основной карты, перейдите на Настройки карты -> Источник карты и выберите предпочтительный источник из списка. Если вы не видите нужную карту в списке, выберите Загрузить ещё … чтобы просмотреть весь список доступных источников. Кроме того, вы можете определить или изменить источник карты, нажав на Задать/отредактировать ….

Когда вы выбираете онлайн-карту в качестве базовой карты (Карта наложения/подложки), все тайлы этого источника карты будут кешироваться. Вы можете проверить размер этого кешированного файла в меню приложения -> Скачать карты -> Локальные (онлайн и карты с кешированными тайлами). Здесь вы можете удалить источник карты, очистить все тайлы, отредактировать или переименовать его.

Вы можете загрузить выбранную область онлайн-карты для использования в автономном режиме (записать в кеш). Для этого вы можете выбрать онлайн-карту в качестве базовой, открыв экран приложения. Отображаемый фрагмент карты на вашем экране является выбранной областью. После этого сделайте длинное прикосновение к экрану, чтобы отобразить доступные параметры, которые можно выбрать.Действия-> Скачать карту. Теперь вы можете выбрать максимальное/минимальное увеличение для ваших тайлов и нажать Скачать.

Вы можете не только использовать одну карту, вы также можете добавить до двух онлайн тайлов к базовому слою: откройте меню приложения -> Настройки карты -> Карта наложения и Карта подложки чтобы объединить три из них на экране. Например, вы можете открыть базовые автономные векторные карты OsmAnd, затем добавить спутниковый вид для наложения и поместить карту велосипедных маршрутов внизу.

Вы можете установить прозрачность базовой карты для вашего слоя и настроить, будет ли слайдер прозрачности на главном экране или нет.

Но как просмотреть все карты, не теряясь в деталях? Просто настройте информацию на карте и установите прозрачность слоя. Например, сочетание карты Microsoft Earth с базовой автономной векторной картой OsmAnd может быть очень полезным. Вы можете скрыть все лишние данные с карты и просто наложить дороги на спутниковые снимки. Чтобы установить функции, которые вы хотите скрыть от текущей карты, просто перейдите в Настройки карты -> Скрыть и выберите здания, полигоны, границы или все вместе.

Как пользоваться для iOS

Чтобы выбрать онлайн-карту в качестве основной карты, перейдите на Карта -> Тип карты -> Интернет карты и выберите предпочитаемую карту из списка. Если вы не видите нужную карту в списке, выберите Установить больше …, чтобы просмотреть весь список доступных источников.

Когда вы выбираете онлайн-карту в качестве базовой карты (Карта наложения/подложки), все тайлы этого источника карты будут кешироваться. Вы можете проверить размер этого кешированного файла в Карты и ресурсы -> Установлено -> Онлайн растровые карты . Здесь вы можете удалить источник карты, очистить все тайлы, отредактировать или переименовать его.

Онлайн карты могут быть добавлены по специальной ссылке. Все эти онлайн-карты вы можете выбрать в Общее меню -> Карта -> Тип карты -> Интернет карты.

Вы можете не только использовать одну карту (тип карты), вы также можете добавить до двух из них к базовому слою: откройте Меню приложения -> Карта -> Покрытие/Подложка чтобы объединить все три из них на экране. Например, вы можете открыть базовую автономную векторную карту OsmAnd, затем добавить вид со спутника для наложения и затем поместить карту велосипедных маршрутов внизу.

Вы можете выбрать прозрачность базовой карты для своего слоя, настроить отображение ползунка прозрачности и выбрать, отображать ли полигоны на карте или нет.

Но как просмотреть все карты, не теряясь в деталях? Просто настройте информацию на карте и установите прозрачность слоя. Например, сочетание карты Microsoft Earth с базовыми тайлами OsmAnd может быть очень полезным. Вы можете скрыть все лишние данные с карты и просто наложить дороги на спутниковые снимки. Чтобы установить объекты, которые вы хотите скрыть от текущей карты, просто перейдите в Карта -> Стиль карты (Скрыть) и выберите здания, полигоны, границы или все вместе.

Как подготовить растровые карты

Несмотря на то, что плагин называется ‘Online Карты’, Вы также можете использовать карты без интернета. Вам просто нужно сохранить части карт (часто называемые тайлами), чтобы использовать их позже. Для этого скачайте Map Creator tool разработанный командой OsmAnd.

Выберите область, которую вы хотите загрузить, нажмите на область предварительной загрузки, затем установите наименьший и самый большой уровни масштабирования, которые вы хотите отобразить, и загрузите плитки.

Для Android версии вы можете скопировать их в папку osmand/tiles/*tile type* вашего телефона. Вам также нужно открыть Настройки карты -> Наложение карты и выббрать OsmAnd онлайн тайлы.

Для iOS версии вы можете выбрать файл SQ Lite в своем телефоне (любой мессенджер или дропбокс), OsmAnd предложит добавить его. Вам также нужно будет открыть Map -> Overlay/Underlay или Map type и выбрать новый источник карты.

Как добавить файл SQ Lite в версии OsmAnd для Android и iOS, и вы можете прочитать в Anygis проекте.

Онлайн-плитки могут быть полезны, когда вам нужен только небольшой участок карты или определенный тип его для использования в ограниченной области, но вы не хотите загружать весь регион. Они могут пригодиться в бесконечных ситуациях.

Mobile Atlas Creator

Вы также можете создавать свои собственные тайлы карты с помощью программного обеспечения Mobile Atlas Creator (MOBAC). Это бесплатный инструмент для создания карт с открытым исходным кодом, который можно использовать для создания автономных карт листов из разных источников. Для этого скачайте программу, затем запустите ее. В диалоге выбора формата выберите OsmAnd SQ Lite или OsmAnd tile storage. SQ Lite — это отдельный файл с выбранной областью, а тайлы — это отдельные части карты, собранные на вашем устройстве. SQ Lite часто оказывается более удобным, поскольку он хранится в одном месте и занимает меньше места для хранения. Выберите область, затем выберите параметр «Атлас», нажмите «Добавить выделение», а затем нажмите «Загрузить», чтобы сохранить плитки. Вы также можете выбрать источник карты, уровни масштабирования и другие функции перед загрузкой. Как добавить файл SQ Lite в версию OsmAnd для Android и iOS, и вы можете прочитать в Anygis проекте.

SASPlanet

Конечно, вы можете использовать инструмент — SASPlanet. В SASPlanet есть много тайлов автономных карт из разных источников. Для этого загрузите программу, затем запустите ее. Как работать с SASPlanet можно узнать по этой ссылке. В диалоге выбора формата выберите OsmAnd SQ Lite или OsmAnd storage storage. SQ Lite — это отдельный файл с выбранной областью, а тайлы — это отдельные части карты, собранные на вашем устройстве. SQ Lite часто оказывается более удобным, поскольку он хранится в одном месте и занимает меньше места для хранения. Выберите область, затем выберите параметр «Атлас», нажмите «Добавить выделение», а затем нажмите «Загрузить», чтобы сохранить тайлы. Вы также можете выбрать источник карты, уровни масштабирования и другие функции перед загрузкой. Как добавить файл SQ Lite в версии OsmAnd для Android и iOS, и вы можете прочитать в Anygis проекте.

(PDF) Объектный анализ изображений для кадастрового картирования с использованием спутниковых снимков

4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Автоматическое определение кадастровых границ может поддерживать быстрое и первоочередное кадастровое картирование в регионах, где не существует надежных кадастровых карт

. В этом исследовании мы применили два метода сегментации, то есть MRS (сегментация с несколькими разрешениями

) и ESP (оценка параметра масштаба) для определения видимых кадастровых границ с использованием спутниковых изображений. Результаты

сравнивались с эталонными кадастровыми границами, доступными в цифровом векторном формате.Результаты показывают, что трудно достичь баланса между высоким процентом полноты и правильности

: низкая комиссионная ошибка

часто сопровождается высокой ошибкой упущения. Качество обнаружения с точки зрения ошибки совершения и упущения для MRS составило

75% и 38,5%, тогда как для ESP ошибки составили 66,1% и 58,2% соответственно. Однако высокое значение качества локализации

(70,9% — 72,9%) в пределах 41 см и 200 см от опорных векторных данных показывает перспективность использования

этих методов сегментации.В целом, оба метода можно рассматривать для успешного определения различных видов землепользования

(и, следовательно, потенциально прав владения). Результаты потенциально могут быть использованы в качестве основы для дальнейшего агрегирования различных полигонов землепользования

в полигоны владения (в сельских районах Эфиопии одно землевладение обычно имеет несколько видов землепользования, приходящихся на

он), с использованием совместного картирования. Дальнейшая работа будет сосредоточена на оптимизации результатов и поиске оптимального компромисса с точки зрения

качества обнаружения и локализации.Кроме того, будущая работа также будет сосредоточена на определении качества эталонных данных

применительно к случаю приложения.

ССЫЛКИ

[1] Зевенберген, Дж., Августин, К., Антонио, Д., и Беннетт, Р .: «Управление земельными ресурсами в интересах бедных: Принципы для

регистрации земельных прав недостаточно представленных», Земля Политика использования, 2013, 31, стр. 595-604.

[2] Уильямсон, И., Энемарк, С., Уоллес, Дж., И Раджабифард, А .: «Управление земельными ресурсами для устойчивого развития»

(ESRI Press Academic, 2010).

[3] Луо, X., Беннет, R.M., Koeva, M.N., и Quadros, N .: «Кадастровые границы из облаков точек? : На пути к полу-

автоматизированному извлечению кадастровых границ из данных ALS », GIM International, 2016, 30, (12), стр. 16-17.

[4] Васи, Ю.А., Коева, М.Н., Беннет, Р.М., и Леммен, CHJ: «Процедура полуавтоматического кадастрового извлечения

граничных объектов из спутниковых изображений с высоким разрешением», Journal of Spatial Science, 2017, С. 1-18.

[5] Энемарк, С., Макларен Р. и Леммен К. Х. Дж .: «Целевое управление земельными ресурсами: руководящие принципы для внедрения

стран» (Программа Организации Объединенных Наций по населенным пунктам (ООН-Хабитат), 2016 г., изд.).

[6] Контоэс, К.К .: «Методы анализа изображений для классификации городского землепользования. Использование основанных на ядре подходов

к обработке спутниковых изображений очень высокого разрешения », в работе Kanellopoulos, I., Wilkinson, GG, и

Moons, T. (ред.):« Машинное зрение и расширенная обработка изображений в дистанционном зондировании: Труды

Согласованное действие MAVIRIC (Машинное зрение в дистанционно воспринимаемом изображении) »(Springer Berlin

Heidelberg, 1999), стр.121-133.

[7] Али, З., Туладхар, AM, и Зевенберген, Дж. А.: «Комплексный подход к обновлению кадастровых карт в Пакистане

с использованием данных спутникового дистанционного зондирования», Международный журнал прикладных наблюдений за Землей и геоинформации:

JAG, 2012, 18, с. 386-398.

[8] Lemmen, CHJ, Zevenbergen, JA, Lengoiboni, M., Deininger, K., and Burns, TR: «Первые опыты с

подхода к вынесению судебного решения на основе изображений с высоким разрешением для моделей социального владения в Эфиопии» (2009 г. , изд.),

pp. 22.

[9] Ругема, Д.М., Верпланке, Дж. Дж., И Леммен, К. Х. Дж .: «Метод цифрового пера», В: «Достижения в ответственной земле

, администрация» / под ред. Зевенберген, W.T. de Vries и R.M. Беннетт. Бока-Ратон: CRC Press. ISBN:

978-1-4987-1961-2. pp. 131-144, 2015.

[10] Сенгупта, А., Леммен, CHJ, Девос, В., Бандйопадхай, Д., и ван дер Вин, А.: «Создание бесшовной цифровой кадастровой базы данных

с использованием колониальные кадастровые карты и изображения VHR: индийская перспектива ‘, Обзор обзора,

2016, 48, (349), стр.258-268.

[11] Crommelinck, S., Bennett, R., Gerke, M., Yang, M., and Vosselman, G .: ‘Contour Detection for UAV-based

Cadastral Mapping’, Remote Sensing, 2017, 9 , (2), pp. 171.

[12] Коли, Д., Беннетт, Р.М., Леммен, Ч.Х., Азиама, К.О., Моралес, Дж. А., Пинейро, А., Вайумба, Р. и

Зевенберген, JA: «Количественное сравнение полностью видимых кадастровых участков с использованием спутниковых изображений: шаг

к автоматизации», В: Материалы рабочей недели FIG 2017: Исследование мира завтрашнего дня: от цифровизации

к дополненной реальности, 29 мая — 2 июня 2017, Хельсинки, Финляндия.14 стр., 2017.

Карты земельной собственности и границ собственности

Закажите распечатанную аэрофотоснимок, спутниковую или топографическую карту с линиями собственности.

Теперь вы можете распечатать карты большого формата с последней информацией о землевладении и линиях собственности. Настройте карту в соответствии со своими потребностями. Добавьте границы суши на аэрофотоснимки или спутниковые изображения. Смотрите земельные участки на топографических картах.

Создайте свою карту сегодня.Просто установите флажок «Линии частной собственности» на шаге 2 процесса создания пользовательской карты.

Земельные границы предоставляют ценную информацию для многих людей, от риэлторов до охотников, землеустроителей и государственных учреждений. Создайте собственную карту с границами собственности для работы или отдыха. *

У нас есть данные о собственности на землю для 80 процентов округов США.MyTopo будет выпускать обновления линий собственности и имен владельцев четыре раза в год (январь, апрель, июнь и октябрь) *.

MyTopo добавляет границы земельных участков на все частные карты земли, независимо от их размера. Наши аэрофотоснимки и спутниковые снимки включают имя владельца на участках размером от 0,25 акра, а также на топографические карты размером от 30 акров. Примечание. В некоторых округах имена владельцев не разглашаются. Пожалуйста, просмотрите карту перед заказом.

Выберите уровень масштабирования, размер бумаги, тип бумаги и добавьте другие наложения карты.Мы распечатываем карту вашей собственности и отправляем ее в течение 48 часов.

• Выберите тип карты: топографическая, спутниковая или воздушная
• Pick Paper: водостойкая, глянцевая, ламинированная, баннер
• Выберите размер карты: 5 размеров от 18 x 24 до 5 x 8 футов
• Выберите масштаб карты: 13 вариантов в диапазоне от 1: 1K до 1: 50K
• Добавление наложений и функций: данные GPS, навигационные сетки, отмывка, лесные дороги, охотничьи подразделения, границы общедоступных земель

* Фактическое время обновления частной земли может варьироваться от округа к округу и зависит от различных источников данных и от того, как часто они публикуют обновленную информацию.MyTopo будет публиковать самую последнюю собранную информацию четыре раза в год. Границы частной собственности составлены из государственных и других источников и должны использоваться только для справки. Эти карты не являются официально зарегистрированной картой или съемкой.

Городская наука | Бесплатный полнотекстовый | Количественная оценка перекрытия между кадастровыми и визуальными границами: тематическое исследование из Вануату

1. Введение

В более развитых контекстах кадастры обычно рассматриваются как ключевой компонент в обеспечении безопасности землевладения [1].Однако во многих из этих стран все еще существует нехватка достоверных данных о правах на землю [2]. Основополагающие причины часто бывают политическими, правовыми, экономическими и социальными, однако технологии также могут препятствовать развитию: выбранные инструменты и разработанные процедуры часто являются анахронизмом или не соответствуют контексту, в котором они применяются. Обычные методы наземной кадастровой съемки и картирования требуют много времени и трудозатрат. Предполагается, что продолжение использования этих подходов будет означать, что многие страны не испытают ничего близкого к кадастровой полноте в течение десятилетий или даже столетий [3].Помимо первоначального создания кадастров, еще одной проблемой является поддержание кадастровых систем в актуальном состоянии: передача прав собственности, подразделения земельных участков и консолидация должны регистрироваться как можно ближе к реальному времени. Кадастры должны отражать текущее состояние землевладений [4]. Их необходимо поддерживать «в актуальном состоянии»: люди и земельные отношения сложны и динамичны [5]. Эта потребность в мгновенности делает кадастровое картирование интенсивным с точки зрения количества задействованных специалистов, процессов и учреждений.В более бедных странах время и затраты непомерно высоки, и землепользователи и землевладельцы часто возвращаются к неформальным или неурегулированным системам торговли землей и застройки. Для решения проблемы создания и ведения кадастра требуются инновационные и все более автоматизированные методы, которые активно исследуются. Возникающая область автоматизации включает в себя обнаружение, извлечение или восстановление видимых границ в виде узоров или объектов из представлений физических объектов в изображениях или данных облака точек.Crommelinck et al. [6] дает всесторонний обзор событий, касающихся первого. Конкретные примеры также можно найти у van Beek [7], где создается рабочий процесс для извлечения общих границ из облаков точек воздушного лазерного сканирования (ALS); Xiao, Gerke, & Vosselman [8], где здания реконструируются посредством обнаружения; Mumbone et al. [9], которые исследовали использование беспилотных летательных аппаратов, автоматизацию и участие сообщества для создания кадастровых карт; и Wassie, Koeva & Bennett [10], которые разработали рабочий процесс для полуавтоматического извлечения границ топографии из спутниковых изображений.Остальные случаи показаны в [11,12,13]. Проблема для всех этих исследований — ограниченные знания о морфологии границ земельных участков: до создания автоматизированных решений часто неясно, что именно необходимо измерить, обнаружить, извлечь и векторизовать для создания кадастровых карт. В разных областях границы земельных участков могут быть отмечены различными физическими объектами: дороги, стены зданий или водоемы могут совпадать с кадастровыми границами — особенно общими границами.Поэтому параметры этих физических объектов должны быть четко определены. Однако кадастровые границы в основном созданы человеком, и не все эти границы видны. Точно так же не все обнаруживаемые объекты совпадают с кадастровыми границами. ван Бик [7] исследовал взаимосвязь между общими границами и топографическими особенностями. Он взял сельские районы в Нидерландах в качестве материала для исследования и указал, что участки дороги, водные участки и разграничение двора отмечают значительную часть кадастровых границ.Однако только очень немногие города мира имеют плотную сеть водных каналов: Нидерланды — не универсальный случай. Между тем, Wassie et al. [14] обнаружили, что это в сельской местности Эфиопии, где применяется общий подход с кадастровыми границами. В этом исследовании многие кадастровые границы были видны со спутниковых снимков и были удвоены топографическими границами, границами сельскохозяйственных угодий и дорогами, но колебания топографии и сельскохозяйственных угодий менее вероятны в городских районах. Основываясь на их работе, это исследование направлено на более тщательную количественную оценку взаимосвязи между физическими объектами и визуальными границами — особенно в городских районах с менее развитым контекстом, где обычно существует очень острая потребность в ускоренных кадастровых съемках.Получив знания о том, какие физические объекты связаны с границами кадастровых участков, можно разработать более согласованную стратегию обследования и картирования, которая фокусируется на обнаружении этих объектов: с помощью методов автоматического выделения признаков время и трудозатраты могут быть значительно сокращены. сохранены, а затем эффективность и результативность кадастровой съемки могут быть увеличены.

Путем исследования морфологии видимых границ земельных участков в развивающейся стране этот документ направлен на предоставление подтверждающих данных для разработки автоматизированных методов создания кадастровых границ: определение целевых объектов для автоматизированной кадастровой съемки, описание морфологии кадастровых границ и количественно оценить возможность разграничения кадастровой границы от физических земельных объектов.С этой целью в данной статье сначала пересматриваются ранее существовавшие концепции границ и кадастровых границ, при этом больше внимания уделяется истории использования физических земельных объектов для демаркации границ собственности, которая в данном случае является общей или видимой кадастровой границей. Затем проиллюстрировано их отношение к изучаемой территории Вануату. Затем дается обзор методологии, основанной на объектно-ориентированном подходе. Результаты изложены и обсуждаются в следующем разделе с точки зрения пропорций, возможности совпадения и характеристик.На основе основных наблюдений, сделанных в ходе исследования, представлены выводы и рекомендации для будущих исследований.

2. Предпосылки

Первоначальный обзор и определение концепции кадастра важны для этого исследования: определения кадастров определяют характер кадастровых границ и последующие морфологии границ. Конвенция предполагает, что кадастр — это исчерпывающий отчет о границах недвижимого имущества и прав собственности [15], а также является ключевым компонентом более широкой системы управления земельными ресурсами, которая фиксирует и поддерживает изменения во взаимоотношениях между людьми и землей [16].Его часто называют «официальным», и он может содержать информацию о собственности, ценности, использовании, местонахождении и размерах [1]. Точно так же Зевенберген [17] описывает кадастры как систематически организованные публичные реестры данных о собственности, которые зависят от обследования границ собственности. Эти определения поддерживаются Международной федерацией геодезистов (FIG), которая подчеркивает, что кадастры основаны на земельных участках [18]. Как в исторической, так и в современной обстановке кадастры вносят вклад в важную общественную деятельность и могут иметь юридические или фискальные корни [17,19,20].Многоцелевые кадастры появляются как еще одна альтернатива, по крайней мере, в англоязычной литературе после 1970 года, однако эта концепция уходит корнями в германские регистры, которые были разработаны в 1800-х годах [16]. Выходя за рамки широких определений, кадастр обычно описывается как состоящий из двух части: географическая часть, которая обычно представлена ​​в виде карт или планов, и описательная часть, называемая регистром или указателем [17]. Все чаще эти два компонента объединяются в интегрированные цифровые земельные информационные системы, построенные на базовой модели данных [21].Карта, эскиз или план представляют первостепенный интерес для этого исследования. Он рассматривается как графическое изображение единицы земли, дающее дополнительную уверенность в ее пространственном существовании [15]. Однако карта — это лишь один из артефактов существования кадастровой границы: это просто виртуальный или зарегистрированный компонент. Другие компоненты включают пространственные аспекты границы, которые включают человеческое восприятие ее существования, ее физического присутствия (материал, форма, пространственное положение) и ее временного присутствия [22].Что касается компонента человеческого восприятия, согласно концепции отношений «субъект-объект-право» в кадастре, граница включает в себя две связанные стороны. Создаются юридические и административные системы, которые поддерживают вынесение судебных решений, демаркацию, обследование и картографирование эти кадастровые граничные компоненты [23]. «В юридическом смысле граница — это вертикальная поверхность, которая определяет, где заканчивается территория одного землевладельца и начинается следующая»: каждое обследование земельного участка должно быть связано с прилегающими землями [24].Вообще говоря, в литературе обсуждаются две основные административные альтернативы: «фиксированные» и «общие» подходы к отображению границ [1]. Фиксированная граница — это определенная граница, которая была точно обследована, где соглашения о местоположении заключаются во время рассмотрения земли. Следовательно, линии и угловые точки фиксированных границ фиксируются в пространстве заинтересованными сторонами: местоположение не может измениться без соответствующей документации и надлежащей процедуры [24]. Фиксированные границы обеспечивают достаточную уверенность для регистра [20].При подходах с фиксированной границей измерение геодезиста служит важным доказательством: фиксированная граница или нет, зависит от того, проводилась ли съемка [17]. Кроме того, в фиксированных системах граничные линии невидимы, и для восстановления необходимо проводить точные измерения [17]. Напротив, общая граница — это место, где линия между соседними участками остается неопределенной [16]. В этих случаях граница физически обозначается искусственным или естественным объектом: меньше внимания уделяется его точному и определенному местоположению.Если отдать приоритет процедурам регистрации земли, может возникнуть разрыв с неопределенной шириной или с неопределенным правом собственности — и это считается разумным. Поэтому «нечеткость» в кадастрах — в отношении пространственного измерения — позволяет использовать общие границы между земельными участками, при этом гарантируя название каждого участка [16]. Основное преимущество такой общей границы состоит в том, что требуется меньше обследований. Ведение кадастрового реестра, как правило, дешевле и удобнее. Этот подход особенно полезен при спорадических судебных разбирательствах, когда происходит демаркация: консультации с владельцами прилегающей собственности не являются обязательными [16], но обычно уместны.Конечная цель этой работы — поддержать альтернативные методы разработки кадастровых карт, в частности автоматизировать методы сбора и записи информации о границах. В связи с этим большой интерес представляет морфология кадастровых границ, особенно общих кадастровых границ. Морфология кадастровых границ отображает пространственные аспекты границы, которые включают человеческое восприятие ее существования, ее физического присутствия (материал, форма, пространственное положение), ее временного присутствия и ее виртуального присутствия — и эти характеристики могут использоваться для формирования основа для разработки автоматизированного подхода к кадастровому картированию на основе изображений [14,22].Идеи альтернативных подходов к кадастровому картированию не новы: создание кадастровой системы было в центре внимания международного сообщества развития в эпоху после холодной войны. Доказано, что процессы создания с использованием традиционных подходов к съемке и картированию идут намного медленнее, чем хотелось бы. Для кадастровой реализации и завершения возникли альтернативные подходы и установки: «соответствующие цели» концепции и подходы являются их воплощением [25,26]. С этой целью в рамках инициативы Глобальной сети земельных инструментов (GLTN), среди прочего, создается альянс «пригодных для использования» или «ориентированных на бедных» земельных инструментов, чтобы создать полный охват кадастров «пригодных для использования» в странах. где кадастровый охват ограничен [27,28].В этих документах широко пропагандируются общие подходы к границам (см. GLTN 2016). Что касается альтернативных кадастровых методов в более общем плане, идея использования общих подходов к границам — или видимых границ — для картирования земельных участков, безусловно, не нова. Существует значительный опыт использования природных объектов для установления политических, административных или юридических границ [22]. Однако, как уже упоминалось, этот подход положительно согласуется с текущим общественным стремлением к быстрой и узнаваемой ясности в отношении собственности в современных условиях, где преобладает рост населения и более плотные модели землепользования.Согласно Смиту [29], различие между «добросовестными» и «назначенными» границами, законодательный процесс в направлении «назначения» естественных границ, всегда является проблемой. Bennett et al. [22] разрабатывает модель использования естественных границ в междисциплинарных областях и указывает, что — наряду с физическими характеристиками — понимание того, почему естественная граница считается существующей, ее цель в административном смысле и как она отображается графически или текстуально. все являются одинаково важными характеристиками границы, которые необходимо учитывать.Следовательно, несмотря на нечеткую природу природных и физических объектов как границ, которые используются в кадастровой системе, они полезны для повышения правовой ясности и уменьшения двусмысленности [30]. Несмотря на временную нестабильность естественных границ, считается, что они существуют в человеческих представлениях, что в равной степени делает их видимыми с помощью компьютерных изображений с воздуха. Тяга общества к более быстрому учету собственности поддерживается технологическими достижениями в области дистанционного зондирования, фотограмметрии и геоинформатики.Считается, что методы на основе изображений обеспечивают быстрое и более экономичное отображение во многих контекстах. Поскольку визуальные границы можно легко идентифицировать по изображениям, методы автоматического выделения признаков в настоящее время развиваются и могут использоваться для помощи в создании пространственных данных даже для кадастровых целей [6,14,21]. Извлеченные векторные данные, которые представляют визуальные кадастровые границы, могут быть получены в цифровом виде из изображений с использованием ряда инструментов обработки изображений [21]. Впоследствии может быть проведена интерпретация и редактирование векторов на основе сравнений с ускоренными полевыми работами, включая участие местных заинтересованных сторон, и будет подготовлен проект кадастровой карты.Таким образом, в полевых условиях потребуется гораздо меньше человеческой силы. Подсчитано, что время и стоимость топографической съемки, на которую уходит до 25% любого вмешательства в управление земельными ресурсами, могут быть значительно сокращены. Однако трудно дать надежные количественные оценки этой экономии: количество физических объектов, которые служат кадастровыми границами, неизвестно. Именно этот последний момент движет текущим проектом [1]. Как уже говорилось, в этом исследовании исследуется перекрытие визуальных границ, сосуществующих с физическими объектами, и способы их извлечения из данных дистанционного зондирования.

3. Контекстуализация области исследования

В качестве места проведения исследования выбран Порт-Вила, расположенный на острове Эфате в Вануату. Основные причины выбора Порт-Вила включают доступность данных и его статус развивающейся страны. Порт-Вила расположен в приморском районе и имеет сравнительно равнинный рельеф. Как столица, в Порт-Виле земельные участки расположены густо, без какой-либо речной сети. Строения — это в основном отдельно стоящие дома, а не многоэтажные дома или соединенные квартиры.Недавно был завершен проект кадастрового картирования по всему острову, и одновременно с этим проводилась работа по сбору данных аэрофотоснимков CRC-SI Австралии для поддержки деятельности по управлению земельными ресурсами, в частности, мер реагирования на изменение климата и адаптации.

В этом ключе Вануату считался идеальным местом для проведения количественного исследования: здесь были недавно снятые кадастровые карты и ортофотографии — они обновлены, что позволяет проводить сравнительный анализ границ. В отличие от большинства городских условий, высокоточные кадастровые записи и ортофотопланы высокого разрешения прозрачны для общественности.Данные о границах были получены от Министерства земельных и природных ресурсов Вануату. Представленная кадастровая карта была создана с использованием данных, первоначально измеренных с помощью DGPS-съемки и оцифрованных в среде ГИС [31]. Ортофотоплан Порт-Вилы был предоставлен CRC при подтверждении. Морфология Вануату, возможно, дает идеальное представление о менее развитой среде, где необходимы инновационные методы обследования для завершения и завершения кадастровой деятельности и регистрации земли. Вануату представляет собой архипелаг Y-образной формы, состоящий примерно из 82 относительно небольших островов вулканического происхождения.На рисунке 1 представлен общий вид территории Вануату. Это исследование сосредоточено на городских территориях, где права на землю имеют сложный характер. Понятно, что даже в пределах Порт-Вила распределение земельных участков различается по форме и плотности. Чтобы прояснить влияние характеристик земельных участков на морфологию кадастровых границ, два региона — густонаселенный городской район и пригородный район — разбиты для отдельного исследования, как показано на Рисунке 1. В настоящее время две системы землевладения работают параллельно в Вануату: система формальных актов, унаследованная от колониального периода, и некодифицированная система обычаев [32,33].Различные культурные традиции, связанные с двумя системами владения и пользования, порождают конфликты в восприятии и концепциях прав владения и пользования [34]. Возможно, отсутствие безопасности, обеспечиваемой письменным постановлением и конкретным регистром, означает, что земельные конфликты часто происходят на некодифицированных традиционных землях [35]. До недавнего времени регистрация земли в официальной системе была добровольной [34]. Маркеры границ земельных участков, как правило, представляют собой физические объекты на земле, такие как деревья, камни и ручьи, хотя количество каждого типа неизвестно [36].Современное Вануату сталкивается с возрастающей миграцией в города, особенно в Порт-Вила. Его увеличивающееся население оказывает растущее давление на землю и ресурсы [37]. За последние двадцать лет мы стали свидетелями роста земельных споров, а также создания широко распространенных городских поселений скваттеров и неформального жилья [38]. Записи о традиционных землях в реальном времени не только остаются важными, но и приобретают все большее значение [32]. Более простой и быстрый метод кадастровой съемки, такой как автоматическое извлечение границ на основе изображений, которое позволяет фиксировать изменения, может помочь в ведении земельных записей.Ввиду срочной потребности в полном покрытии кадастровой карты Вануату ускорила процедуру кадастровой съемки [36]. Земельная программа Вануату, долгосрочное обязательство правительства Вануату по земельному сектору, осуществляется для проведения реформ в земельном секторе [39]. В разных областях разнообразные ландшафты могут состоять из различных физических земельных объектов, таких как сельскохозяйственные угодья или здания. водные каналы или дороги, а также заборы или стены, которые могут влиять на наличие общих границ: они могут удваиваться с этими физическими объектами.Как показано на Рисунке 2, в Порт-Вила интенсивные застройки разделили землю на небольшие участки или участки. Это обстоятельство увеличивает нагрузку не только на наземную кадастровую съемку, но и на границы земель, извлеченных из данных дистанционного зондирования. На рис. 2б видно, что в пригородных районах границы многих участков обозначены тонкими заборами. Эти заборы часто скрыты или затемнены скоплениями растительности: их трудно отличить от аэрофотоснимков или спутниковых снимков. Эти общие границы считаются обычными для ландшафта.

4. Методология

Для выбранной области исследования морфология земельных участков изучается путем сравнения итерации национальной кадастровой карты с имеющейся ортофотомозаикой, которые проецируются в систему координат WGS84. Кадастровая карта описывает зарегистрированные земельные участки в городских районах Порт-Вила, подтверждая фиксированные записи в существующем кадастре. Настоящая ортофото мозаика получается с разрешением 20 см. Методика состоит из трех этапов.

На первом этапе, следуя основным правилам интерпретации изображений, физические объекты распознаются путем визуальной интерпретации с ортофотоплана.Затем путем наложения кадастровой карты на ортофотоплан рассчитывается общее количество сегментов кадастровых границ на исследуемый регион, а также количество кадастровых границ, совпадающих с каждым физическим объектом. Допускаются смещения менее 1 м.

Прежде чем переходить к следующему этапу, стоит отметить сложность выбора и обоснования допуска к ошибкам с точки зрения того, «совпадал» ли сегмент границы с объектом. Требования к точности кадастровой съемки границ обычно устанавливаются в соответствии с законом и конкретным контекстом — например, для кадастровой съемки обычно требуется точность 20 см или меньше в общем подходе к съемке границ, но иногда для городских районов рекомендуется «точность 10 см» [ 40,41].Здесь необходимо напомнить о концепции «точности идеализации»: точность съемки зависит от характера исследуемой границы: нереально приводить доводы в пользу высокой точности, принимая во внимание размеры природных объектов, которые по своей природе фактически не могут быть определены на таком точном уровне [42]. Кроме того, существует видимое несовпадение ортофотоплана с эталонной кадастровой картой. Это смещение неизбежно, поскольку они производятся из разных источников входных данных, организаций и проектов.При рассмотрении этих несоответствий в данном исследовании совпадение принималось только в том случае, если кадастровый граничный сегмент воспринимался близко к объекту или совмещен с ним; обычно в пределах 1 м.

Следует отметить, что при установлении каждого типа объекта необходимо было создать обобщенные категории. Например, типология «дорог» включала все типы дорог, независимо от иерархии: не проводилось различия между главной дорогой или общественным путем. «Контуры зданий», относящиеся к воспринимаемым конструкциям, основаны на оценках тона, цвета и яркости, независимо от их формы или полезности.Наконец, «растительность» означает облесение на изучаемой территории, независимо от ее конкретного типа, например, деревья или кусок луга.

На втором этапе путем вычисления доли извлекаемых сегментов границы определяется возможность появления физических объектов, которые отмечают кадастровую границу. Возможность дублирования одного вида физического объекта с кадастровой границей описывается процентным соотношением совпадающих кадастровых граничных сегментов от общего количества кадастровых граничных сегментов в исследуемой области, как описано уравнением (1).Чем больше процент, тем больше вероятность. Следовательно, последовательность возможностей описывает приоритет каждого вида физического объекта. где P _ir — доля кадастровых границ, совпадающих с объектом i на площади r; E _ir — количество сегментов кадастровой границы, удвоенных с объектом i на площади r; и C _r — общее количество сегментов кадастровой границы в области r. Наконец, характеристики обобщенных физических объектов, а также явное представление участков изучаются на основе того, как они появляются на изображениях: краткое изложение морфологии кадастровых границ извлекается из этих характеристик.После определения того, какие виды физических объектов важны при определении границ земельных участков и почему они выбраны в качестве естественной границы, следующим вопросом становится способ их извлечения из данных дистанционного зондирования. В этом исследовании материал, местоположение, а также геометрия, такая как форма и гладкость, выбираются в качестве основных характеристик этих объектов на основе того, что можно наблюдать на изображениях. Поскольку отражательная способность различных материалов разная, для интерпретации данных дистанционного зондирования необходимы конкретные знания.Форма объектов помогает вычислять потенциальные модели из пикселей. Знание пространственного расположения этих физических объектов и участков описывает, где и как они могут возникнуть, а затем можно сделать прогноз, чтобы их было легче найти. Общий рабочий процесс представлен на рисунке 3.

5. Результаты

В соответствии с рисунком 3, результаты представлены в соответствии с процессом количественной оценки: исходная кадастровая карта и результаты наложения ортофотопланов, пропорции распознавания физических объектов и идентифицированные граничные характеристики и морфологии представлены последовательно.Перед интерпретацией наложения следует определить подходящий допуск, поскольку трудно определить, «что является перекрытием» между одномерной кадастровой линией границы и трехмерным реалистичным объектом. Замечено, что однородная толерантность не подходит для разных областей. В густонаселенном районе, где существует больше основных дорог (рис. 4а), сегменты кадастровой границы совпадают с границами дороги, даже со смещением в 1 м. Путем трехкратного измерения на разных участках дороги и взятия среднего значения было подсчитано, что ширина основных дорог в среднем составляла около 10 м, а погрешность в 10% была сочтена приемлемой.Для общественных дорог в пригородном районе, где ширина дороги была меньше (рис. 4b) — в среднем 3 м — смещение в 1 м уже привело к трудностям в определении, совпадает ли кадастровая граница с границей дороги или нет. Кроме того, в связи с концепцией «идеализации точности» данного исследования: точность кадастровой съемки во многом определяется природой среды съемки. Например, допуск в 1 м приемлем для дорог, что означает, что кадастровый граничный сегмент считается «совпадающим» с придорожным сегментом, находящимся на расстоянии 1 м.Это смещение слишком велико для зданий в густонаселенных городских районах: смещение 2 м может привести к тому, что граничный сегмент пройдет через середину здания. Следовательно, во время интерпретации допуск совпадения неясен при рассмотрении нечеткости общей границы. При оценке того, совпадает ли граничный сегмент с физическим объектом, принимается во внимание размер объекта, а также контекстная ситуация, вместо того, чтобы устанавливать однородный допуск. Сравнение видимых границ, полученное путем визуальной интерпретации из наложения ортофотопланов. и справочная кадастровая карта, позволившая количественно оценить совпадение между физическими объектами и кадастровыми границами для двух регионов (Таблица 1).В столбце «Всего» указано общее количество совпадений, выявленных в объединенных областях исследования. Физические объекты, на которых сфокусировано внимание, включали «дороги», «заборы», «очертания зданий» и «растительность». Рассчитанное в соответствии с уравнением (1), пропорция P _и была отображена на рисунке 5. В двух исследуемых регионах, Сегменты кадастровых границ совпадают с аналогичными типами физических объектов, но в разном количестве. Как показано на Рисунке 5, в морфологии кадастровых границ этих двух объектов было сходство.Наибольшее процентное совпадение кадастровых границ произошло с очертаниями дорог: это не совсем удивительно, поскольку в обоих регионах дороги всегда окружают скопления земельных участков. И в густонаселенном, и в пригородном районе около половины кадастровых участков границы совпадали с очертаниями дорог. Растительность почти не использовалась для обозначения общих границ в обоих исследуемых регионах, даже в пригородном районе, что удивительно отличается от предыдущих гипотез. Между тем, в обоих регионах примерно 15–20% кадастровых границ не совпадали с какими-либо видимыми физическими объектами — они не могут быть получены с помощью метода автоматического выделения признаков.Были большие участки кадастровых границ — около 81–84%, — которые потенциально можно было выделить довольно просто, независимо от того, были ли они в густонаселенных городских районах или в более сельских пригородных районах. Это иллюстрирует потенциальную универсальную способность подходов к автоматическому извлечению признаков при кадастровой съемке.

Также наблюдались различия в морфологии кадастровой границы в двух регионах. Стены здания совпадали с большой частью кадастровых границ в районе 1 — густонаселенном районе.Однако выравнивание было гораздо более ограниченным в районе 2 — пригородном районе. Напротив, в пригороде кроме дорог треть видимых кадастровых границ обозначена забором. Основное различие в этих двух регионах, наблюдаемое по наложению ортофотопланов и кадастровой границы, заключалось в характере ландшафта и землепользования: более плотная застройка в густонаселенном городском районе и менее эффективное землепользование в пригородном районе. Похоже, что это сильно влияет на совпадение границ.

После исследования типов физических объектов, которые потенциально могут совпадать с кадастровой границей, таблица 2 иллюстрирует наблюдаемые характеристики для описания каждого целевого объекта с различных точек зрения. Наблюдение следует основным правилам интерпретации образов. В Таблице 2 «Характеристика» описывает «физическое присутствие» наземных объектов, а «Виртуальное присутствие» описывает, как границы земельного участка совпадают с каждым объектом [22]. В частности, «Характеристика» состоит из местоположения наземных объектов, геометрии, гладкости и материалов.Эти характеристики выбраны потому, что они легко видны по данным дистанционного зондирования. Как показано в Таблице 2, дороги, здания и ограждения имеют четкие и четкие формы, которые можно использовать для получения однозначной границы и, следовательно, различения земельных участков. И дорога, и забор имели линейную форму, что согласуется с концепцией границы — обычно это линия. Помимо специфических характеристик объекта, путем наложения кадастровой карты на ортофотоплан, наблюдалось расположение земельных участков. В Районе 1 многие границы участков тесно связаны с конструкциями, расположенными внутри участков.В густонаселенных городских районах форма и размер земельных участков были разнообразными (рис. 6а), тогда как в сельских районах участки были одинакового размера и формы и упорядочены. Соответственно, границы участков выглядят как регулярные сетки (рис. 6b). Эти характеристики могут служить основой для их автоматического извлечения для описания кадастровой границы.

6. Обсуждение

6.1. Значительное совпадение физических объектов с кадастровыми границами

В области управления земельными ресурсами широко принята и используется концепция общих границ для определения прав собственности: представленные здесь результаты исследования подтверждают эту точку зрения.В качестве типичных подмножеств были выбраны два региона из Порт-Вила в Вануату: густонаселенный городской район и пригородный район, соответственно. Путем визуальной интерпретации было определено количество участков кадастровой границы, совпадающих с физическим объектом. Согласно результатам, более 80% кадастровых границ совпадают с видимыми физическими объектами, при этом дороги являются наиболее заметными, а заборы и следы зданий играют важную, хотя и разную роль в каждом регионе.

6.2. Дорожная инфраструктура — ключевая особенность, без растительности

Дорожные особенности — это наиболее случайные особенности в обоих регионах с точки зрения перекрытия кадастровых границ.Это предполагает, что построение контуров дорог внесет значительный вклад в создание кадастровых границ. Напротив, растительность играет незначительную роль в обоих регионах. Земельные участки в обоих регионах считаются небольшими, однако размер скоплений растительности сравнительно велик. Это может сделать растительность неоднозначной с точки зрения безопасности землевладения: размер ствола и листвы, возможно, превышает требования к точности для кадастровых съемок. Между тем, в обоих регионах приблизительно только 20% границ считались невидимыми, что снова указывает на значительные возможности для автоматизированных методов выделения признаков при кадастровой съемке: большинство границ можно определить дистанционно с помощью изображений RGB.

6.3. Пейзаж имеет значение! Большое влияние на морфологию границы

Было замечено, что ландшафт играет важную роль в определении морфологии кадастровой границы для конкретного региона.

Видимые кадастровые границы имеют различную морфологию с определенными правилами и схемами. Эти два региона имеют одинаковую правовую и административную основу, и они имеют сходство с точки зрения морфологии кадастровых границ.

Потенциал картирования кадастровой границы с физическими земельными объектами очевиден как в плотных, так и в пригородных районах, эти два региона также продемонстрировали ключевые различия — несмотря на то, что они расположены в одном городе и всего в 2 км друг от друга, что означает, что они имеют один и тот же юридический кадастр. задний план.При исследовании причины, по которой существуют разные количества для разных морфологий в двух регионах, решающее значение имеет ландшафт. Заборы используются гораздо более заметно в более упорядоченном пригородном районе, тогда как следы от зданий играют гораздо большую роль в более густонаселенном городском районе — с его более неравномерным расположением участков. Все это кажется логичным, поскольку стоимость земли, скорее всего, выше, а это означает, что земельные участки будут иметь тенденцию быть меньше, в то время как владельцы по-прежнему будут стремиться к максимальному увеличению размера жилищ — возможно, расширяя эти жилища до размеров земельных участков — если это разрешено правилами планирования.Между тем, большие участки и, возможно, образ жизни в пригородах означают, что жилища не простираются до границ, а однозначные и недорогие заборы являются предпочтительными памятниками границ. На обоих фронтах, как и на дорогах, высокая степень совпадения как с забором, так и с контурами зданий дает новые перспективы для области автоматического извлечения: генерация векторов как по линиям заборов, так и по контурам зданий, по-видимому, принесет высокую отдачу. Более того, очень регулярные макеты участков в пригородных районах, по-видимому, предоставляют возможности для распознавания образов и повышения эффективности вычислений (например,g., черновая сетка): возможно, нет необходимости распознавать и очерчивать объекты один за другим.

Результаты, полученные на Вануату, показывают, что, хотя нет письменного стандарта, определяющего, какие объекты следует использовать в качестве маркеров для кадастровых границ, они содержат определенные прослеживаемые естественные символы. И созданные человеком, и природные объекты обладают способностью ограничивать пространственные права — особенно в общей системе границ — при условии, что они видимы и постоянны. Чтобы дополнительно проиллюстрировать неоднородность ландшафтов, представленная здесь работа сравнивается с аналогичной работой, выполненной в Нидерландах [7].В целом Нидерланды состоят из высокоорганизованных сельскохозяйственных и городских ландшафтов. По сравнению с Нидерландами, на Вануату гораздо меньше водных каналов — последний из них соответствует наиболее благоприятным ландшафтам в развивающихся странах по всему миру. Точно так же очертания зданий, похоже, совпадают гораздо меньше, чем в Нидерландах, чем в Вануату, хотя в значительной степени это связано с тем фактом, что данные по случаям в Нидерландах, использованные ван Беком, были полностью сельскими. Тем не менее, сходство обнаруживается в дорогах и заборах: и те, и другие вносят значительный вклад в определение границ земельных участков и, по-видимому, служат для разграничения прав на землю.Эта небольшая виньетка начинает раскрывать важность, которую окружающая экология, средства к существованию, экономика и социальные модели играют в определении морфологии кадастровых границ.

6.4. Ограничения и предлагаемые улучшения

Хотя разнообразные городские ландшафты оказывают существенное влияние на морфологию кадастровых границ и допуск к съемкам, и в результате не может быть однозначного решения для всех автоматизированных подходов, вполне вероятно, что некоторые универсальные правила могут быть определены для морфология кадастровых границ — хотя для поддержки такой работы необходимо провести дополнительные исследования с учетом различных контекстов.Вероятно, потребуется набор алгоритмов, набор подходов, которые можно выбрать после аудита ландшафта и ситуации с землепользованием. Что касается ограничений, то при расшифровке изображений сложностей с извлечением объектов не наблюдалось. Во-первых, из-за сложной морфологии кадастровых границ стратегия нескольких объектов больше подходит для обнаружения различных физических объектов. Для более точного извлечения физических объектов следует учитывать комбинации характеристик.Например, существующие работы предполагают, что, по-видимому, легко отделить растительность и конструкции от изображений с помощью спектральной информации от изображений, однако при различении дорог, голых земель и парковок следует учитывать больше аспектов, таких как геометрия и текстура. поскольку их материалы часто могут быть похожими [43]. Более того, на ортофотоснимках заборы могут быть невидимыми, потому что сверху они покрыты растительностью. Следовательно, при определении границ участков посредством идентификации физических объектов следует учитывать различные аспекты — если не такие технологии, как LiDAR.Далее, ввиду сложной конфигурации кадастровой точности, следует рассмотреть вопрос о введении в анализ концепции «нечеткой логики» [44]. Различные аспекты, влияющие на точность, могут быть взвешены и оценены, а затем объединены для реализации многозначной системы точности. Таким образом вычисляются разные степени «достоверности» вместо двоичного «совпадают или нет». Для достижения такого подхода необходимы дополнительные исследования и большие объемы данных.

Кроме того, подходы машинного обучения можно было бы дополнительно изучить с целью разработки более интеллектуальных подходов к извлечению признаков, а не просто исследовать, дублируются ли кадастровые границы с физическими целями.Например, можно исследовать пространственное расстояние между границами и объектами. Помимо объектно-ориентированных методов, которые извлекают границы земельных участков из цифровых описаний физического объекта, пространственная связь между кадастровыми границами и физическими объектами может использоваться в качестве инструкторов для соответствующего прогнозирования местоположения границ земельных участков.

Комплексный подход к обновлению кадастровых карт в Пакистане с использованием данных спутникового дистанционного зондирования

Аннотация

Обновление кадастровой информации имеет решающее значение для своевременной регистрации изменений собственности на землю и разделения собственности.В большинстве случаев существующие кадастровые карты не содержат актуальной информации о границах земельных участков. Такая ситуация требует своевременного обновления всех кадастровых данных и информации о границах земельных участков на этих картах. Существующие методы получения кадастровой информации ориентированы на дисциплины, основанные на различных дисциплинах, таких как геодезия, топографическая съемка и фотограмметрия. Все эти методы требуют большого количества рабочей силы, времени и затрат, когда они выполняются по отдельности.Существует необходимость интегрировать эти методы получения кадастровой информации для обновления существующих кадастровых данных и (повторного) эффективного создания кадастровых карт. Для сокращения времени и затрат, связанных с получением кадастровых данных, в этом исследовании разработан комплексный подход путем интеграции данных глобальной системы позиционирования (GPS), изображений дистанционного зондирования (RS) и существующих кадастровых карт. Для этого панхроматическое изображение с пространственным разрешением 0,6 м и соответствующее многоспектральное изображение с разрешением 2.Использовалось пространственное разрешение 4 м и 3 спектральных диапазона со спутника QuickBird. Цифровая модель рельефа (DEM) была извлечена из стереопар SPOT-5, а некоторые наземные контрольные точки (GCP) также использовались для орто-исправления изображений QuickBird. После ортокоррекции этих изображений и совмещения мультиспектрального изображения с панхроматическим было достигнуто слияние между ними для получения мультиспектральных изображений хорошего качества этих двух областей исследования с пространственным разрешением 0,6 м. Затем границы кадастровых участков были определены на изображениях QuickBird двух исследуемых территорий с помощью визуальной интерпретации с использованием метода совместной ГИС (PGIS).Регионами исследования являются городские и сельские районы округов Пешавар и Сваби в провинции Хайбер-Пахтунхва в Пакистане. Результатом является создание обновленных кадастровых карт с большим количеством кадастровой информации, которые можно использовать для обновления существующих кадастровых данных с меньшими затратами времени и средств.

Основные моменты

► Выбор эффективного и недорогого подхода к сбору кадастровой информации. ► Интеграция различных источников данных и методов для повышения качества кадастровой информации.► Оценка недавно разработанного подхода к извлечению кадастровой информации на исследуемой территории.

Ключевые слова

Кадастровая съемка

Дисциплинарный подход

Комплексный подход, ориентированный на методологию

Снимки RS

Данные GPS

Совместная ГИС (PGIS)

Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)

Просмотреть полный текст © 2012 Elsevier BV Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Цитирование статей

Использование спутниковых снимков для революционного изменения в создании налоговых карт

Муниципалитетам необходимы регулярные налоги на недвижимость для финансирования оказания услуг

Способность городов увеличивать доходы без искажений для эффективного оказания городских услуг и инфраструктуры имеет важное значение для реализации потенциала урбанизации.Поскольку большая часть выгод от этих инвестиций будет капитализирована в результате резкого роста стоимости земли, периодические налоги на землю и другую недвижимость могут стать методом финансирования, совместимым со стимулами. В развивающихся странах налоги на землю и собственность по-прежнему намного ниже, чем в развитых странах, даже в относительном выражении. Вместо этого города часто сильно зависят от налогов на сделки с землей, но они накладывают трения на операции на земельном рынке, подталкивают сделки к неформальности и создают стимулы для мошенничества с занижением продажной стоимости.

Техническая сложность и высокие постоянные затраты на обеспечение полноты налоговых ведомостей и актуальности оценок воспринимаются как основные препятствия на пути увеличения доходов от налога на имущество. Часто менее 50% облагаемой налогом собственности находится в налоговой ведомости, потому что карты для их идентификации неполны, устарели или доступ к ним фрагментирован между государственными единицами. На примере Кигали в нашем последнем рабочем документе мы демонстрируем, как спутниковые снимки с высоким разрешением позволяют оценить полноту существующих налоговых карт, повышают справедливость их распределения и облегчают использование моделей пространственной массовой оценки или CAMA для вменения потенциальная доходность от изменения налоговой политики.

Муниципалитеты могут использовать этот подход для улучшения налоговых карт и построения сценариев для определения политики, которая наилучшим образом соответствует их потребностям. Использование пространственных изображений для обновления налоговых карт также полезно для мест с быстро растущим городским ростом, еще не отраженным в официальных данных, даже несмотря на то, что налоговые поступления могут быть довольно высокими. При стоимости одного километра ² в размере 34 долларов США за изображения и 112 долларов США за обработку следов и высот зданий, общая стоимость для нашей исследуемой территории площадью 340 км ² составила около 40 000 долларов США с широкими возможностями для дальнейшего сокращения.

Возможности для использования регистрации земли для повышения сбора налога на имущество в Руанде

Руанда выделяется среди африканских стран тем, что в 2012 году создала полный и полностью цифровой реестр прав. Эта общенациональная программа первой регистрации записала пространственные и текстовые данные данные для каждого из 11,6 миллионов участков, каждому из которых присвоен Уникальный идентификатор участка (UPI), причем все данные заносятся в Информационную систему управления земельными ресурсами (LAIS).Этот UPI, который также используется для ипотечного реестра, а также Налоговое управление Руанды (RRA), использует тот же UPI и может получить доступ к LAIS. Как ни странно, земельный кадастр не используется в финансовых целях и не устанавливает арендную плату — эквивалент налогов на недвижимость — для идентификации собственности, автоматического выставления счетов владельцам за причитающуюся плату за аренду земли или для отправки напоминаний. Более того, взимаемые арендные платежи по-прежнему основаны на декларировании самих себя и не учитывают изменения в стоимости земли, хотя в LAIS имеются надежные данные о ценах примерно для 85 000 недавно заключенных сделок.

Эффективность сбора налогов

Наложение налоговых и регистрационных данных позволило оценить пробелы в сборе налогов. Чтобы сравнить потенциальный доход с фактическим доходом от платы за аренду земли и оценить потенциал для более эффективного сбора налогов, мы опираемся на данные на уровне земельных участков за 2015 год по доходам от земельного налога от АРСП, при этом используя UPI для связи сбора налогов АРСП и LAIS. данные. Наш анализ показывает, что уровень собираемости платежей ниже потенциального 6,74 миллиона долларов, поскольку в 2015 году только 30% облагаемых налогом жилых участков в городском Кигали уплачивали арендную плату.Таким образом, только в Кигали сокращение разрыва в сборе налогов может более чем утроить доход. Таким образом, усилия по снижению затрат на соблюдение налоговых требований (например, автоматическое выставление счетов, напоминания, мобильные платежи, давление со стороны сверстников) могут иметь высокую отдачу.

Моделирование изменений в структуре налоговых сборов

Чтобы оценить влияние изменения структуры сборов с самостоятельного декларирования на рыночную стоимость, мы оцениваем гедонистическую стоимость собственности путем объединения данных дистанционного зондирования и административных данных. Поскольку реестр собственности в Руанде не содержит данных о характеристиках зданий, необходимых для проведения массовой оценки, мы использовали спутниковые снимки для получения информации о застроенных территориях.Впоследствии была разработана модель пространственной гедонической регрессии для оценки стоимости собственности в городском Кигали. Наш анализ стоимости недвижимости показал, что характеристики района и объем застройки влияют на цены жилой недвижимости, которые, по сути, не учитываются при расчете текущих арендных сборов, что является очень регрессивным и, следовательно, не позволяет максимизировать доходы от налога на недвижимость.

Данные о высоте застройки и площади застройки были получены на основе обработки спутниковых снимков высокого разрешения.Мы наложили на результат границы кадастровых участков, полученные от LAIS, чтобы оценить площадь застройки и вычислить объем застройки. Вместе с информацией о продажных ценах на 85000 объектов недвижимости из земельного кадастра, целевых обследований и регулярных статистических данных это позволяет разработать пространственный гедонистический регрессионный анализ цен на недвижимость для использования в моделях массовой оценки для создания налоговых карт и условного расчета потенциальной доходности. от изменений налоговых сборов и освобождений, тем самым закладывая основу для более продуманной политики.

При нынешней налоговой системе потенциальные арендные сборы, основанные на стоимости земли от всех жилых объектов в городе Кигали, проданных в 2013–2016 годах, и цены на которые доступны, составят 552 923 доллара США. Фиксированная ставка в размере 1% от стоимости земли может принести около 2,6 млн долларов США, что более чем в четыре раза превышает текущий доход от налога на недвижимость (см. Рисунок 1). Если экстраполировать это на всю городскую жилую недвижимость в Кигали, можно предположить, что переход от текущей арендной платы, основанной на самодекларировании во время регистрации, к обновленному налогу на основе стоимости в размере 1% может увеличить доход до 16-19 долларов США. .3 миллиона — почти в 10 раз больше, чем собирается в настоящее время, а также более равномерно распределяет налоговое бремя.

Затраты на освобождение от налогов

Освобождение от налогов значительно снижает налоговые поступления. Например, в городе Кигали 60% (67 000) всех жилых участков и 99% сельскохозяйственных участков освобождены от уплаты арендной платы. В правительственных кругах обсуждается предложение о взимании отдельных сборов за землю и здания и корректировке льгот. Разработанная модель гедонической регрессии позволяет изучить, что произошло бы, если бы налоги взимались только с земли или если бы были приняты определенные льготы.На Рисунке 1 показаны налоговые поступления для различных вариантов освобождения, которые рассматриваются правительством. Модель показывает, что, хотя могут существовать возможности для исключения тех, кто находится в самом низу, те, которые в настоящее время обсуждаются в отношении «недорогого жилья» (т.е. менее 30 миллионов RWF), слишком щедры: они оставят только 5% собственности с любые обязательства по налогу на строительство.

Последствия для политики

Случай Кигали иллюстрирует, что изображения с высоким разрешением, полученные с помощью дистанционного зондирования, можно использовать для подготовки инвентаризации имущества или «налоговой карты», а также для надежной проверки полноты оценочных списков и получения необходимых данных о стоимости имущества. для запуска автоматизированных моделей массовой оценки с меньшими затратами времени и ресурсов, необходимых для более традиционных технологий.Вмененная стоимость земли и собственности вместе с административными записями о собранных налогах позволяет нам предоставлять информацию о (i) потенциальной прибыли от полного сбора текущих сборов по налогу на недвижимость; (ii) вероятная доходность по альтернативным ставкам, в случае Руанды — единообразно применяемый налог на оценку стоимости в размере 1%; и (iii) подразумеваемая стоимость освобождений. Такой подход может позволить городам в развивающихся странах не только увеличить финансовые ресурсы, находящиеся в их распоряжении, но и получить дополнительные преимущества с точки зрения документации и планирования собственности.Использование таких изображений вместе с информацией о ценах на землю могло бы снизить затраты на подготовку налоговых карт и обосновать дебаты о налоговой реформе, предоставив более надежные данные, на которых можно строить сценарии.

Примечания: Результаты основаны на модели пространственной ошибки и применимы к нашей области исследования.

1. Текущие ставки арендной платы предполагают, что 0,45% платят 5 RWF / м2, 0,16% платят 10 RWF / м2, 14% платят RWF 30 / м2 и 86% платят 70 RWF / м2.

2. Строительный налог составляет 1% от стоимости здания, исключая все конструкции со стоимостью ниже порога освобождения.

3. Пороговые значения: 30 млн RWF ((38 120 долларов США), RWF 5 млн (4927 долларов США) — первый квартиль, RWF 9 млн (8 277 долларов США) — среднее значение, а RWF 13 млн (11 055 долларов США) — среднее значение.

4. Земельный налог составляет 70 RWF / м2 за площадь 300 м2.

Приложение карты землевладения: приложение Property Line Map

Насколько важно для вас или вашего бизнеса определить, кому принадлежит собственность, где заканчивается одна собственность и начинается другая? Важно ли получать информацию о собственности на недвижимость поблизости? Такая информация, как имя владельца и почтовый адрес?

LandGlide: картографическое приложение с границами и данными владельца

LandGlide — это мобильное приложение для вашего смартфона или планшета, которое позволяет мгновенно получать информацию о собственности, стоя в поле, сидя в машине или в офисе.Мобильное приложение LandGlide обеспечивает легкий доступ к границам земельных участков и национальным данным о собственности на всей территории США, специально разработанное для мобильных пользователей, которым требуется мгновенный доступ для определения местоположения, границы, адреса, информации о собственности и других характеристик собственности, находясь за пределами их дом или офис. Просто наведя указатель мыши на объект во время использования LandGlide, вы сможете мгновенно отобразить эту информацию.

Границы собственности в Интернете и атрибуты участков

GPS и мобильное устройство взаимодействуют с картой, чтобы предоставить вам информацию о местоположении в реальном времени.LandGlide особенно полезен там, где трудно определить четкую границу. Наложив границы собственности на аэрофотоснимок, вы сразу увидите, где заканчивается одна собственность и начинается другая по отношению к вашему конкретному местоположению. В дополнение к привязке на основе местоположения пользователи могут вручную ввести адрес собственности, имя владельца или идентификатор земельного участка округа из своего дома или офиса, чтобы мгновенно получить доступ к более чем 143 миллионам объектов в более чем 2700 округах США. LandGlide поможет вам определить границы собственности и связанные атрибуты свойства независимо от того, где вы физически находитесь.Благодаря постоянному обновлению и совершенствованию данных, LandGlide стал важным инструментом для сообществ, занимающихся недвижимостью, доставкой, чрезвычайными ситуациями, коммунальными услугами, энергетикой, охотой, страхованием и лесным хозяйством, так же близко, как их мобильное устройство.

Просмотр линий собственности в виде наложения карты Google на мобильном устройстве

Если для вас или вашего бизнеса важно иметь возможность определить, кому принадлежит собственность и где заканчивается одна собственность и начинается другая, вы получите выгоду от LandGlide.Готовы ли вы начать экономить время и деньги, беря информацию о собственности в дорогу? Попробуйте LandGlide бесплатно, посетив Apple App Store или Google Play Store. После бесплатной пробной версии можно приобрести ежемесячную или годовую подписку. LandGlide является частью постоянно растущего списка продуктов, доступных на сайте ReportAll.

Для получения дополнительной информации о LandGlide, включая карту национального покрытия, корпоративные счета и доступ к границам и атрибутам собственности с настольного компьютера с помощью ReportAll Online, перейдите на страницу продукта LandGlide на веб-сайте.

Оценка точности спутниковых глобальных и национальных карт городов в Кении

Производство карты населенных пунктов Кении (KSM)

Создание карты населенных пунктов Кении с пространственным разрешением 25 м в соответствии с методологией, изложенной в Tatem et al (2004), здесь приводится краткое описание подхода.

Сцены Landsat Enhanced Thematic Mapper (ETM) Кении, снятые в период с января по март 2000-2002 годов, были получены от Глобального фонда земельного покрова Университета Мэриленда (URL: http: // www.glcf.umiacs.umd.edu). Полосы 1–5, 7 и 8 изначально подвергались атмосферной коррекции с использованием подхода, описанного в работе Рихтера (Richter 1990), но для топографической коррекции не было возможности использовать цифровую модель возвышения с точным пространственным разрешением для всей страны. Затем сцены были объединены в мозаику с помощью Erdas Imagine ™ версии 8.6 (ERDAS 2002) для создания единого общенационального покрытия. Затем мозаика Landsat ETM Kenya была георегистрирована с помощью Erdas Imagine ™ для набора национальных векторных покрытий, представляющих переписные участки, указанные в официальных ведомостях районы, дороги, реки и африканские границы страны.Выбрав сцены с наименьшим загрязнением облаками за три разных года, только небольшая часть юго-восточного прибрежного региона была скрыта облаками в окончательном обзоре. В то же время радар Radarsat-1 с синтезированной апертурой (SAR) 25-метровой мозаики пространственного разрешения Кении был приобретен у Radarsat International. Он также был привязан к набору векторных покрытий и обработан для создания восьми текстурных слоев. Эти текстурные слои были рассчитаны с помощью метода матрицы совпадения уровней серого (Haralick et al. 1973; Haralick 1979) и состоял из среднего, дисперсии, контраста, однородности, несходства, корреляции, энтропии и углового второго момента с использованием движущегося окна 7 на 7 пикселей (Haralick et al. 1973; Baraldi and Parmiggiani 1995; Tatem et al. 2004).

Затем шестнадцать различных слоев изображений были объединены для обучения классификаторам. Вместо того, чтобы рисковать потерей ценной информации и осложнениями при получении измерений текстуры путем повторной выборки изображений Radarsat до пространственного разрешения 30-метрового изображения Landsat ETM, была использована повторная выборка ближайшего соседа для увеличения масштаба изображения Landsat до 25-метрового пространственного разрешения изображений SAR.Аналогичным образом полоса 8 Landsat ETM была повторно дискретизирована до пространственного разрешения 25 м, чтобы соответствовать другим изображениям.

Чтобы преодолеть вычислительные ограничения, изображение было разделено на 16 сегментов. В каждом сегменте была проведена пространственно-спектральная сегментация, как описано в Tatem et al (2004), а затем были проведены отдельные обучение и классификация в каждой спектрально и пространственно смежной зоне. Классификатор нейронной сети с прямой связью был обучен, как описано в Tatem et al (2004), но также с использованием геопривязанных точек населенных пунктов по всей Кении и визуальной интерпретации полосы 8 Landsat ETM с пространственным разрешением 15 м для определения обучающих пикселей.

Данные проверки

Были получены данные Africover с полным пространственным разрешением (1: 100 000) (URL: http://www.africover.org). Целью проекта Africover является создание цифровой базы данных с географической привязкой по земному покрову и географической справочной информации для всей Африки (FAO 1997). Он был инициирован в ответ на многочисленные национальные запросы по всей Африке о надежных картах земного покрова. Процесс производства данных первоначально включал создание реестра «возможных» классов земного покрова Кении на основе международной стандартной системы классификации земного покрова ФАО / ЮНЕП (Ди Грегорио и Янсен, 1996; Ди Грегорио и Янсен, 1998 год) посредством консультации с дополнительными данными, на местном уровне. знания и полевые исследования.Затем местные фотоинтерпретаторы визуально очертили полигоны земного покрова, как видно из изображений Landsat TM, и выделили области неопределенности. Затем были проведены полевые работы для устранения таких неопределенностей, связанных с интерпретацией спутниковых изображений, и они были использованы для обновления базы данных о земном покрове. Наконец, была проведена полная переинтерпретация, основанная на всей доступной информации, в результате чего была получена строго определенная карта земного покрова. Для этого исследования все полигоны земельного покрова, классифицированные как городские районы, сельские поселения или лагеря беженцев, были сопоставлены с данными переписи и объединены в профсоюзы, чтобы сделать их непрерывными административными группами (244 из 327 полигонов), как описано в Hay et al (2004).Например, кластер из 12 полигонов городских территорий в Момбасе и его окрестностях был объединен в один. Центроидам этих объединенных в профсоюзы многоугольников были присвоены имена и подсчитаны численность населения с использованием базы данных CBS по муниципалитетам, городским советам и другим городским центрам из переписи населения и жилого фонда 1999 года (CBS 2001) (133 из 244 полигонов). Наконец, мы взяли численность и название родительского подобласти для всех оставшихся полигонов Africover (n = 111).

Другие карты городов

Для тестирования были получены пять глобальных городских покрытий, каждое из которых описано ниже.

Была проведена глобальная классификация земного покрова с пространственным разрешением 1 км с использованием 14-летних изображений из набора данных усовершенствованного радиометра очень высокого разрешения (AVHRR) NASA / NOAA Pathfinder Land (PAL) (Hansen et al. 1998). загружено из Глобального фонда земельного покрова Мэрилендского университета (URL: http://glcf.umiacs.umd.edu/data/landcover/), а класс земельного покрова «городской» извлечен.

Была получена другая глобальная классификация земного покрова с пространственным разрешением 1 км, на этот раз с использованием данных спектрометра изображения среднего разрешения (MODIS) за один год (Strahler et al. 2003). Он был загружен из наборов данных об изменении почвенно-растительного покрова Бостонского университета (URL: http://duckwater.bu.edu/lc/mod12q1.html#2001001) и извлечен из класса «городской».

Цифровая карта населенных пунктов мира (DCW) была первоначально разработана для Агентства по картированию обороны США (DMA) с использованием данных DMA. Покрытие DCW отображает урбанизированные районы мира, которые могут быть представлены в виде многоугольников в масштабе 1: 1000000. Эти области представляют собой очертания урбанизированной территории с точки зрения воздушного наблюдателя (Данко, 1992).

Была получена карта ночного освещения, созданная с использованием данных временных рядов из оперативной системы сканирования линий (OLS) оборонной метеорологической спутниковой программы (DMSP) за 2000 год, где значения пикселей представляют собой средние цифровые числовые значения за год. Продукт населенных пунктов представляет собой устойчивые огни за вычетом идентифицированных газовых факелов (Elvidge et al. 1996; Elvidge et al. 1997; Elvidge et al. 1999).

Наконец, предварительная версия карты протяженности городских и сельских районов Кении, созданная в рамках Глобального проекта по картированию сельских и городских районов (GRUMP) (Центр международной информационной сети по наукам о Земле (CIESIN) et al. 2004). Это было получено путем объединения информации от ночных огней, DCW, карт тактического пилотирования, созданных снимками Обороны Австралии и Геопространственной организацией, и некоторых полигонов, полученных со спутника Landsat. В качестве базовой линии использовались ночные огни, затем были добавлены любые многоугольники, идентифицированные другими источниками, не пересекающиеся с источниками света (Балк и др. 2004; Центр международной информационной сети по наукам о Земле (CIESIN) и др. 2004). Проект продолжается, и ограничения задокументированы в сопроводительном документе (Balk et al. 2004)

Далее каждая из семи городских карт, изученных в данной статье, будет называться следующим образом; Глобальная классификация земного покрова AVHRR как AVHRR, глобальная классификация земного покрова MODIS как MODIS, цифровая карта городских полигонов мира как DCW, ночные огни населенных пунктов DMSP-OLS как DMSP-OLS, глобальный проект по картированию сельских и городских районов в городских районах как GRUMP-UE , Карта населенных пунктов Кении, составленная с использованием методологии, изложенной в Tatem et al (2004) как KSM и африканский слой городского земного покрова как Africover.подробно описаны основные особенности каждого из них.

Все поверхности были привязаны к местности в соответствии с сопроводительной информацией о проекциях и проверены по единому файлу векторов национальных границ Кении. Слой ночного освещения, использованный здесь, представлял собой сплошную поверхность, и поэтому была предпринята пороговая оценка, чтобы отличить городские от других и уменьшить «эффекты цветения» (Elvidge et al. 1996). Эффект цветения зависит от характеристик DMSP-OLS и приводит к переоценке размеров большинства городских территорий.И наоборот, размеры небольших населенных пунктов с низким уровнем освещенности в странах с низким уровнем доходов часто недооцениваются, в результате чего производитель карты оказывается в затруднительном положении относительно того, вводить ли данные в пороговое значение или нет. Для данных GRUMP было принято решение не устанавливать порог, позволяющий обнаруживать поселения с такой низкой освещенностью (Balk et al. 2004), чтобы обеспечить сравнение, здесь был применен порог. В аналогичных исследованиях выбор порога был основан на «визуальном осмотре» (например, (Schneider et al. 2003)). Здесь, следуя Хендерсону и др. (2003), был использован выбор порогового значения, полученный более количественно, с целью дать световому слою наилучшие возможные шансы путем выбора оптимального порога, соответствующего данным Africover. Городской слой Africover был растеризован в ту же сетку 1 км, что и поверхность света, затем был применен каждый целочисленный порог в диапазоне значений освещения от 0 до 63 для создания 64 различных бинарных городских карт ночного освещения. Они были линейно регрессированы по отношению к 1-километровому африканскому слою, и было обнаружено, что пороговое значение 22 дает наибольший коэффициент корреляции (0.34), и так был принят на протяжении оставшейся части исследования.

Каждая растровая карта города длиной 1 км (AVHRR, DMSP-OLS, GRUMP-UE, MODIS) была повторно дискретизирована до пространственного разрешения 25 м, и каждая векторная карта города (DCW, Africover) была растеризована в одну и ту же сетку 25 м. показывает подмножество каждой из пяти тестируемых карт для Найроби с наложенной векторной границей Africover Nairobi. Вместо того, чтобы ухудшать качество карт до 1 км для сравнения, этот выбор пространственного разрешения соответствовал цели данной статьи — проверить, можно ли использовать глобальные городские покрытия с точностью в национальном масштабе и будут ли усилия, затраченные на создание носителя национального масштаба. Городская карта с пространственным разрешением позволила значительно повысить точность.Пространственное разрешение 25 м также минимизировало любую потерю информации на всех тестируемых слоях, которая могла произойти при более грубом разрешении. Затем была проведена оценка точности путем сравнения каждой городской карты с картой слоя городского земного покрова Африковер с помощью традиционных попиксельных подходов (Congalton, 1991), дополненных методами на основе карт (Stoms 1996; Cihlar et al. 2000; Schneider). и др. 2003).

Найроби, нанесенный на карту шести тестируемых карт поселений, с наложенной векторной границей Африканского района Найроби: а) AVHRR; (б) DCW; (c) GRUMP-UE, (d) DMSP-OLS, (e) MODIS, (f) KSM.

Оценка точности

Попиксельное сравнение

Для попиксельного сравнения использовался независимый набор из 20 000 тестовых пикселей. Из 703 291 922 25 м пикселей на проверочной карте Africover только 587 581 были городскими (0,084%). Таким образом, формальные подходы к выборке (Stehman 2001), включающие случайную выборку по Кении для получения тестового набора пикселей, были неприемлемыми. Вместо этого 10 000 из 20 000 тестовых пикселей были случайным образом отобраны из городского класса Африковер, а остальные 10 000 — из негородского класса.Точность производителя, пользователя и общая точность были рассчитаны и отображены в таблице (Congalton, 1991).

Размер населенного пункта

В то время как попиксельные подходы были полезны при оценке общей точности карты, добавление сравнений размеров отдельных городских территорий оказалось полезной дополнительной оценкой качества карты. В ходе оценки сравнивались районы, обозначенные как городские для каждого из 244 населенных пунктов, определенных Африкой, с такими же районами на других городских картах.

Здесь требовались предположения, чтобы определить, что составляет отдельное поселение на каждой карте.Для DMSP-OLS, GRUMP-UE, DCW, MODIS и AVHRR это была просто любая непрерывная группа пикселей, отображаемая как городская. Для KSM, где каждый отдельный 25-метровый пиксель был независимо отображен как городской или негородской, и, следовательно, поселения состояли из разбросанных групп пикселей, индивидуальное поселение было выделено, где плотность городских пикселей была больше или равна 50% от 100-метрового перемещения. окно. Диаграммы рассеяния расчетного размера поселения в сравнении с размером поселения, определенным Африкой, были составлены, чтобы выявить любую систематическую ошибку, и были рассчитаны общие среднеквадратичные ошибки (RMSE) для каждой городской карты.

Местоположение населенного пункта

Попиксельная оценка размера поселения дает полезную информацию о соответствии между каждой городской картой и данными Africover. Однако ни один из них не предоставляет информацию о возможных ошибках географического рисунка. Для изучения этого фактора была создана серия 25-метровых буферов вокруг представительства Africover четырех самых густонаселенных поселений Кении; Найроби, Момбаса, Накуру и Кисуму (CBS 2001). Каждый буфер был наложен на каждую из городских карт, и процент пикселей, классифицированных как городские (т.е. неправильная классификация), попадающие в буфер. Таким образом использовались буферы все дальше и дальше от границы поселения, определенной Африкой, до тех пор, пока ни один городской пиксель, классифицированный как принадлежащий рассматриваемому поселению на каждой городской карте, не попадал в буфер.