CC BY
83
УДК 550.9+332.37+631.95 DOI: 10.24412/2587-6740-2021-2-14-19
ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ КАДАСТРОВОЙ И ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ
Е.С. Малышева, И.Г. Костин, Р.М. Хижняк
ФГБУ «Центр агрохимической службы «Белгородский», г. Белгород, Россия
В статье рассматривается современное состояние процесса автоматизации кадастровой оценки земель и учета показателей их экологической оценки при установлении стоимости участков. Предлагается внесение изменений в процесс оценки земель сельскохозяйственного назначения. Сейчас большинство геоинформационных систем (ГИС), работающих в сфере кадастровой оценки, устанавливаются на ПК и, в основном, выполняют функции инструмента для векторизации, анализа данных, учета объектов недвижимости и так далее. Авторы предлагают разработку нового модуля для геоинформационной системы, взаимодействующего с базой данных агрохимических и почвенных показателей, который можно применять для более широких целей управления сельскохозяйственным землепользованием. Предложено разработать модуль экологической оценки земель в составе функционирующей ГИС «Агроэколог «Онлайн» для перехода к высокопродуктивному агрохозяйству нового технологического уклада. Рассмотрен функционал, позволяющий провести экологическую оценку земель на основе баллов бонитета и степени окультуренности почвы в разрезе кадастровых участков и его применение при определении их кадастровой стоимости.
Ключевые слова: ГИС, геоинформационная система, сельскохозяйственное землепользование, управление землепользованием, базы данных, кадастровая стоимость, экологическая оценка.
Введение. В агропромышленной отрасли РФ важное место занимает вопрос об управлении земельным фондом. Регулирование земельных отношений базируется не только на большом массиве исторических данных, сохраняющих традиционные системы хозяйствования на определенных землях, национальные, исторические и культурные традиции народа, но и на новейших достижениях науки и техники [7].
Сегодня система государственной кадастровой оценки земель претерпевает постоянные изменения, что напрямую относится к землям сельскохозяйственного назначения. Механизмы управления и оценки сельскохозяйственных земель требуют автоматизации всех процессов, чтобы увеличить скорость оценки, получить более конкурентные преимущества и обеспечить повышенную эффективность эксплуатации земельных ресурсов агропромышленного комплекса (АПК) [5, 22].
Применение географических информационных систем (ГИС) в аспекте цифровизации земледелия в настоящее время достаточно актуально. ГИС, которая удовлетворяла бы всем требованиям специалистов агропромышленного комплекса наряду с пожеланиями специалистов земельного кадастра, органов власти (для предоставления им различной отчетности) и землевладельцев, не существует. В основном, все созданные ГИС являются достаточно узкопрофильными и удовлетворяют запросы лишь одной-двух категорий специалистов. Наряду с этим существует задача в автоматизированных расчетах различных агрохимических, агрофизических, почвенных, экологических показателей на определенной площади. Некоторые ГИС выполняют эти функции, однако их функционал нацелен исключительно на сельскохозяйственные нужды. На данный момент при кадастровой оценке земель не рассчитываются все вышеперечисленные показатели. Зачастую в расчет берутся усреднённые данные по району, к которому относится земельный участок. Таким образом, актуальность создания и внедрения ГИС с функционалом расчета перечисленных пока-
зателей в разрезе кадастровых участков, стремительно возрастает.
Целью исследования являлась разработка модуля геоинформационной системы для кадастровой и экологической оценки земель сельскохозяйственного назначения на основе агрохимических и почвенных показателей для более точного расчета стоимости земельных участков.
Научная новизна исследования заключается в следующем: создание модуля расчета агрохимических и почвенных показателей в пределах кадастровых участков, кварталов, районов для геоинформационной системы; разработка рекомендаций и внесение предложений для усовершенствования процедуры кадастровой оценки земельных участков, а также установления их экологической ценности с учетом отдельно взятой кадастровой единицы (участок, квартал, район).
Современное состояние проблемы. Использование методов массовой оценки и манипулирование большими объемами информации в значительной степени отличают процесс определения кадастровой стоимости от других видов стоимостных характеристик. Именно это послужило толчком для разработки различных автоматизированных и информационных систем и программных средств, служащих специалистам по кадастровой оценке.
Сейчас наиболее распространенными продуктами на территории РФ, позволяющими автоматизировать процессы вычисления кадастровой стоимости, являются:
• Microsoft Excel и его аналоги на базе открытого программного обеспечения [19];
• графические программы MapInfo и Panorama;
• специализированное оценочное программное обеспечение «Оценщи^го», «Банко-ценщик»;
• специализированные программные комплексы «Массовая оценка» (изготовитель МОК Центр), «Программное обеспечение для расчета кадастровой стоимости земельных участков» (разработчик Группа комплексных решений);
• специализированные программные комплексы, разработанные силами самих государственных бюджетных учреждений (ГБУ) по проведению кадастровой оценки (например, СПО от ЛенКадОценка) [7].
Эти продукты нацелены, в основном, на помощь специалистам в определении кадастровой стоимости. Далее представлены наиболее распространенные ГИС, которые также служат для автоматизации кадастровой оценки, но не осуществляют ее как таковую:
• QGIS (Quantum GIS) — это настольная геоинформационная система для создания, изменения, хранения, представления, анализа и графическая интерпретация географической пространственной информации. Данная ГИС позволяет сформировать кадастровые карты. Программа является бесплатной;
• ArcGIS — ГИС, применяемая в основном для целей земельных кадастров, в задачах землеустройства, учёта объектов недвижимости, систем инженерных коммуникаций, геодезии и недропользования. Функционал позволяет также производить различные операции, присущие многим ГИС (векторизация, сбор, хранение, интеграция, анализ, публикация пространственно-временных данных и т.д.);
• GRASS — это система для обработки геопространственной информации. Является программным продуктом с открытым исходным кодом для построения различных ГИС. Данное программное обеспечение решает задачи от визуализации до импорта/экспорта в различные форматы данных. Не так распространена, как предыдущие. Перечисленные программные продукты достаточно многофункциональны и востребованы в мире. Однако их недостаток в сравнении с планируемой разработкой заключается в том, что они не отражают в полной мере данные плодородия почвы и не отображают показания по содержанию питательных веществ в почве. Недостаток этих систем заключается также в узкой направленности (каждая программа отвечает
© Малышева Е.С., Костин И.Г., Хижняк Р.М., 2Q21 Международный сельскохозяйственный журнал, 2Q21, том S4, № 2 (3SQ), с. 14-19.
.«А".
•/V
определенным требованиям и не объединяет в себе множество разносторонних функций).
В свою очередь, «ГИС Агроэколог Онлайн» взаимодействует с агрохимической службой и агрохимическими данными, высчитывая на их основе баллы бонитета (количественный показатель, отражающий реальное или потенциальное качество природных объектов) и степень окультуренности почв, которые и будут учитываться впоследствии специалистами кадастровой палаты при определении экономической ценности кадастровых участков при их оценке [10]. При этом данная ГИС включает в себя функционал перечисленных систем (векторизация, работа с данными, импорта/экспорта в различные форматы данных и т.д.).
Процессы частичной или полной автоматизации кадастровой оценки земель, в частности, и процесса управления земельными ресурсами в общем являются достаточно устойчивой тенденцией и за пределами России. Во многих странах (например, в Шотландии, Малайзии и др.) разрабатываются автоматизированные системы оценки земель, интегрированные с геоинформационными системами, позволяющие повысить точность результатов и снизить издержки на ее проведение [23, 24].
Условия, материалы и методы исследований. В ходе исследования был проведен анализ агрохимических показателей и данных по-чвенно-эрозионного обследования в разрезе рабочих участков, на основе которых с использованием средств «ГИС Агроэколог Онлайн» строятся соответствующие картограммы. Также разработан функционал пересчета показателей по кадастровым контурам участков. Границы этих самых кадастровых участков зачастую не совпадают с контурами рабочих участков, поэтому для расчета показателей по ним потребовалась разработка отдельного модуля.
Геоинформационная система «ГИС Агроэко-лог Онлайн» разработана и внедрена в 2017 г. в ФГБУ «ЦАС «Белгородский». Она предоставляет пользователям доступ к базе данных агрохимической службы [4, 8, 14, 18, 21]. «ГИС Агро-эколог Онлайн» защищена патентами на базу данных и программу для электронных вычислительных машин (ЭВМ) [12]. Данная система имеет обширный и разносторонний функционал для работы с сельскохозяйственными землями: от векторизации полей и отображения данных GPS-трекеров до ведения книги истории полей и формирования проектов известкования. Т.к. в аграрном секторе в целом и у агрохимической службы в частности, постоянно появляются новые потребности и идеи, то и программные продукты требуют постоянного внесения изменений в них, поэтому данная система постоянно совершенствуется, дорабатывается, и в ней непрерывно появляются всё новые и новые способы обработки данных [9]. В систему внедрён дополнительный функционал для определения степени окультуренности почвы, в который входит вычисление соответствующего индекса по Т.Н. Кулаковской [2]. Формулы расчета и процесс разработки данного модуля представлены в предыдущих исследованиях «Мониторинг основных параметров плодородия почв с применением геоинформационных систем» [10].
Все данные для расчета индексов степени окультуренности и бонитета почвы хранятся в базе данных и расположены на сервере ФГБУ «ЦАС «Белгородский». Нужная пользователю информация выводится автоматически в форме
расчета. Форма позволяет корректировать некоторые данные, а также править коэффициенты, влияющие на расчеты.
На основе проведенного анализа информации о внешней среде объектов недвижимости, о рынке, сегменте рынка объектов недвижимости определяются ценообразующие факторы, характеризующие объекты недвижимости, их непосредственное окружение и сегмент рынка объектов недвижимости [16].
К ценообразующим факторам (характеристикам) объектов недвижимости относится информация об их физических свойствах, технических и эксплуатационных характеристиках, а также иная информация, существенная для формирования стоимости объектов недвижимости.
Для земельных участков сегмента «Сельскохозяйственное использование» предлагаются такие ценообразующие факторы как:
- категория земель (при наличии ее влияния), вид разрешенного использования;
- площадь земельного участка;
- фактическое использование;
- коэффициент протяженности земельного участка по данным геоинформационных систем (ГИС);
- наличие обременений (ограничений) земельного участка;
- характеристики застройки земельного участка;
- дополнительные характеристики (вид угодий, нормативная урожайность, гранулометрический состав почв (механический состав), каменистость почв, засоление почв, солонцеватость почв, солонцы по мощности надсолонцового горизонта, карбонатность почв, уплотнение почв, переувлажнение, степень изрезанности рельефа, пестрота почвенного покрова, удаленность от рынков сбыта и т.д.) [16, 17].
Хотя данные агрохимических и почвенных показателей при кадастровой оценке земель и отмечены в последнем пункте, сейчас зачастую при определении кадастровой стоимости земель они либо не берутся в расчет, либо берутся средние значения по организациям, районам или даже по областям. С помощью разработанной геоинформационной системы планирует-
ся осуществление более точного расчета стоимости земельных участков при их кадастровой оценке, путем внесения показателей плодородия и экологической ценности земельного участка в алгоритмы расчета кадастровой стоимости. Пользователями нового разрабатываемого модуля будут не только работники агрохимической службы и сотрудники кадастровой палаты, но и землепользователи, органы управления АПК и федеральной власти.
Результаты и обсуждение исследования. В «ГИС Агроэколог Онлайн» входит несколько модулей, использование которых способствует достижению цели данного исследования:
- модуль агрохимических данных, хранящий сведения об основных показателях плодородия почв (определяются при агрохимическом обследовании: степень кислотности, содержание органического вещества, подвижных форм фосфора и калия) и позволяющий проводить с ними различные манипуляции [11];
- модуль данных почвенно-эрозионного обследования, хранящий сведения о химическом и гранулометрическом составе почвы;
- электронная книга истории полей — модуль, предоставляющий землепользователю доступ к данным обо всех агрохимических показателях и почвенном покрове для каждого выбранного участка. В результате предыдущих исследований в данный модуль добавлен функционал определения баллов бонитета и степени окультуренности почвы [10]. Это позволяет провести автоматизированную экологическую оценку местности;
- картографический модуль, отвечающий за визуальное представление данных и предоставление результатов их анализа в виде картограмм.
Агрохимический модуль «предоставляет» данные для автоматизированного построения картограмм по параметрам мониторинга почв [4, 12, 14, 18, 21]. В первую очередь — по содержанию подвижных форм фосфора, калия, степени кислотности почвы и содержания в ней органического вещества. Просмотр данных картограмм осуществим не только для рабочих участков, но и для организации в целом, а также для целого района (рис. 1).
Рис. 1. Картограмма содержания подвижных форм фосфора в разрезе организации (хозяйства)
Наличие в хозяйствах цифровых тематических карт позволяет определять географическое расположение почвенных ареалов с дефицитом тех или иных элементов питания. Существует возможность формирования картограмм в разрезе элементарных участков для удобства использования при реализации технологий точного земледелия, которые значительно снижают затраты ресурсов [15, 20].
При несовпадении границ рабочих и кадастровых участков, возникает дополнительная потребность вычисления содержания основных параметров плодородия почв. Для этого и планируется разработка пересчета показателей для кадастровых контуров. Это позволит получать данные о содержании тех или иных элементов питания в разрезе кадастровых участков, кварталов, районов, а затем на основе этих показателей в система даст комплексную оценку плодородия почв. Для этих целей мы воспользовались индексом окультуренности почвы Т.Н. Кулаков-ской [2].
По рассчитанным показателям рассматриваемого индекса автоматически строится картограмма степени окультуренности по всем рабочим участкам в разрезе района, организации и отделения. Данная картограмма показывает участки с различными степенями окультуренности, которые характеризуют текущий уровень плодородия (рис. 2). Воспользовавшись ей можно установить факт существования «проблемных» участков.
В «ГИС Агроэколог Онлайн» загружены актуальные карты почвенно-эрозионного обследования Белгородской области. На его основе строится картограмма подтипов почв с нанесёнными точками отбора проб (рис. 3), на которой можно увидеть подтипы почв, попадающие в границы участков.
Эти почвенные контуры выбираются автоматически для каждого участка и в дальнейшем служат неотъемлемой частью расчёта бонитета почвы. Точки отбора проб показывают места корректировки почвенных контуров для их актуализации. При необходимости можно увидеть подробный гранулометрический состав почвы и содержание питательных элементов в месте отбора пробы, выбрав её на карте. Подробно просмотреть почвенно-эрозионную характеристику любого участка позволяет форма модуля книги истории полей на соответствующей вкладке «Почвенно-эрозионная характеристика» в разделе «Общие данные» (рис. 4). Этот интерфейс — часть расчётного модуля бонитета почвы. Используя картограмму подтипов почв и значения, приведённые на этой вкладке, можно увидеть более полную картину состояния плодородия почвы.
Результаты данного исследования являются начальным этапом для определения бонитета и индекса степени окультуренности почвы непосредственно в разрезе кадастровых контуров.
Данное исследование достаточно обширно и включает в себя большой объем данных, поэтому все расчеты и формулы также вынесены в отдельный модуль [10]. Однако, на данный момент все расчеты производятся только для участков в границах рабочих контуров. В данном исследовании мы накладываем контуры кадастровой карты на уже имеющиеся картограммы рабочих участков и выполняем пересчет каждого показателя. Суть пересчета показателей заключается в определении в пределах кадастрового участка (квартала или района) всех контуров, входящих
INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL № 2 (380) / 2021
в него рабочих участков и вычислении средневзвешенных значений по этим самым показателям. Это выполняется как для агрохимических и почвенных характеристик участков в целом, так и для бонитировки почв и расчета индексов степени окультуренности почв в частности. Именно эти данные интересуют нас больше всего в аспекте экологической оценки земель, поскольку на их основе и даются рекомендации по внесению изменений в расчет стоимости кадастровых участков, кварталов, районов (категории земель сельскохозяйственного назначения).
В базу данных ГИС внесён справочник бонитета почв, учитывающий тип почвы, гранулометрический состав и степень эродирован-ности [1]. На основе этих сведений для любого участка можно рассчитать средневзвешенный бал бонитета, который определяет реальное или потенциальное качество почв, отражающее
их ценность для земледелия. Бонитировку, или качественную оценку почв, проводят для всех сельскохозяйственных угодий. Она имеет большое научно-производственное значение, дает объективную основу для определения ценности и доходности земель разных угодий, позволяет установить цену земли, ставки налогообложения и аренды. Результаты бонитировки почв используют при планировании, специализации и организации сельскохозяйственного производства, в частности, при разработке рациональных систем земледелия, севооборотов. Они позволяют оценивать производственную деятельность землепользователей и контролировать состояние сельскохозяйственных угодий [6]. Бонитировка почв необходима для экономической оценки земель, ведения земельного кадастра, мелиорации, совершенствования систем земледелия и др. [3]. Наряду с бонитировкой почв,
Рис. 2. Картограмма степени окультуренности
Рис. 3. Картограмма подтипов почв
www.mshj.ru
.«А", ■/л*
при кадастровой оценке земель могут использоваться расчеты индексов окультуренности почвы. Кроме того, на основе результатов агрохимического и почвенно-эрозионного обследований для землепользователей на территории Белгородской области разрабатывают проекты адаптивно-ландшафтных систем земледелия, согласно которым рабочие участки с высоким индексом окультуренности и баллом бонитета отводят под интенсивные севообороты. Все материалы этих проектов загружаются в «ГИС Агроэколог Онлайн» [13].
На рис. 5 изображена часть хозяйства «Знамя труда» Ракитянского района Белгородской области. Здесь показан пример вхождения нескольких рабочих участков (16090026, 16090029, 16090030a, 16090030б) в один кадастровый квартал (0604001). В границы этого квартала также попадают участки с внутрихозяйственными номерами: 16090028, 16090031, 16090032, 16090033, 16090034, 16090037, 16090038, 16090039, 16090040, 16090041 (на рисунке они не отображены).
В табл. 1 представлены показатели индекса степени окультуренности (Иок) для каждого рабочего участка, рассчитанные по методике по Т.Н. Кулаковской [2].
Таблица 1 показывает, что у всех участков, входящих в кадастровый квартал 0604001, разная степень окультуренности, то есть, сходу определить индекс степени окультуренности для кадастрового квартала не получится. Так же, из таблицы видно, что не все участки целиком включены в пределы кадастрового квартала, поэтому прежде чем пересчитывать показатели Иок для кадастрового квартала, мы программно пересекаем участки с кадастровым контуром и «вырезаем» попадающие в его границы площади участков. Формула 1 показывает каким образом производится пересчет показателей для кадастрового квартала, которому принадлежит несколько участков.
IS.* И .
I s
(1)
где Sd — площадь попадания i-того участка в кадастровый контур,
Ик — индекс степени окультуренности для i-того рабочего участка.
То есть, для каждой кадастровой единицы, вычисляется средневзвешенное значение индекса степени окультуренности. Подставив в формулу значения из табл. 1, был посчитан Иок для кадастрового квартала 0604001. В результате расчёта получен средневзвешенный индекс окультуренности равный 0,53, что соответствует низкой группе степени окультуренности почвы (0,41-0,60). По этому принципу для каждой кадастровой единицы в системе будут вычисляться значения всех показателей (баллы бонитета, степени кислотности почвы, содержания в ней органического вещества, подвижных форм фосфора и калия и т.д.).
Таким образом, существует прямая зависимость стоимостных характеристик участка с кадастровым номером от бонитета, окультуренности и экологической оценки почвы: чем выше балл бонитета почвы и индекс степени окуль-туренности почвы для конкретно выбранного участка, тем лучше его экологические показатели, соответственно, почва более плодородная и пригодная к использованию, а, следовательно, и имеет большую ценность в сравнении с малоплодородными и деградированными почвами.
Рис. 4. Интерфейс просмотра почвенно-эрозионной характеристики участка
Рис. 5. Результат наложения кадастровых контуров поверх границ рабочих участков
Заключение
В результате проделанной работы был разработан и внедрён функционал пересчета агрохимических и почвенно-эрозионных показателей, а также показателей, способствующих определению экологической оценки земель: бонитета почв и индекса окультуренности почв для участков, зарегистрированных в Государственной кадастровой службе под уникальными номерами, и именуемых в статье «кадастровыми участками». Данный функционал вынесен
в отдельный модуль экологической оценки почв в разрезе кадастровых контуров. Здесь автоматически высчитываются средневзвешенные значения всех показателей по рабочим участкам, в результате чего устанавливается единственное значение для кадастрового участка. В дальнейшем в систему будет добавлена функция построения картограмм по степени окультуренности в разрезе кадастровых участков, кварталов, районов (такие картограммы уже реализованы для рабочих участков).
Таблица 1
Индексы степени окультуренности почв участков
№ рабочего участка Площадь рабочего участка (S), га Площадь попадания участка в кадастровый контур (Se), га Индекс степени окультуренности для рабочего участка (Иок), ед. Группа по степени окультуренности № кадастрового квартала
16090026 90 90,0 0,56 Низкая (0,41-0,60) 0604001
16090028 32 31,4 0,42 Низкая (0,41-0,60) 0604001
16090029 67 67,0 0,63 Средняя (0,61-0,80) 0604001
16090030a 49 49,0 0,39 Низкая (0,41-0,60) 0604001
160900306 264,4 264,4 0,45 Низкая (0,41-0,60) 0604001
16090031 170 170,0 0,47 Низкая (0,41-0,60) 0604001
16090032 173 167,8 0,44 Низкая (0,41-0,60) 0604001
16090033 79 63,2 0,53 Низкая (0,41-0,60) 0604001
16090034 180,3 165,9 0,73 Средняя (0,61-0,80) 0604001
16090037 85 72,3 0,50 Низкая (0,41-0,60) 0604001
16090038 48 42,7 0,78 Средняя (0,61-0,80) 0604001
16090039 28 24,4 0,68 Средняя (0,61-0,80) 0604001
16090040 62 60,8 0,62 Средняя (0,61-0,80) 0604001
16090041 84 84,0 0,57 Низкая (0,41-0,60) 0604001
В результате внедрения разработанного функционала в «ГИС Агроэколог Онлайн» у специалистов, занимающихся оценкой кадастровой стоимости появилась возможность вносить дополнительные изменения в этот процесс, в значительной степени учитывая показатели, оказывающие влияние на плодородие. Если раньше участки с деградированными почвами и участки с наивысшими показателями плодородия не особенно отличались по стоимостным характеристикам, поскольку больше учитывалось расположение объекта, чем его экологические показатели, то сейчас эта ситуация может в корне измениться за счет разработанного нами модуля программы «ГИС Агроэколог Онлайн».
Помимо специалистов кадастровой палаты этот функционал будет интересен другим специалистам агропромышленного комплекса, а также землевладельцам, которые будут знать характеристики, указывающие на экологическую стоимость конкретных кадастровых единиц. Это приведет к пониманию ценности земли не только в аспекте ее месторасположения, но и со стороны ее почвенных преимуществ над расположенными рядом участками.
Литература
1. Ахтырцев Б.П., Соловиченко В.Д. Почвенный покров Белгородской области: структура, районирование и рациональное использование. Воронеж: издательство ВГУ, 1984. 268 с.
2. Цховребов В.С., Фаизова В.И., Марьин А.Н. и др. Бонитировка и качественная оценка почв. Учебно-методическое пособие. Ставрополь: Ставропольское издательство «Параграф», 2011. 61 с.
3. Гаврилюк Ф.Я. Бонитировка почв. М., 1970. 265 с.
4. Жуйков Д.В. Сера и микроэлементы в агроцено-зах (обзор) // Достижения науки и техники АПК. 2020. № 11. С. 32-42. ¿ок 10.24411/0235-2451-2020-11105
5. Иоселиани Н.А. Методические подходы к оценочному зонированию для целей Государственной кадастровой оценки // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2018. № 7. С. 41-49. ¿ок 10.24411/2072-4098-2018-17002
6. Ковриго В.П., Кауричев И.С., Бурлакова Л.М. Почвоведение с основами геологии. М.: Колос, 2000. 416 с.
7. Комаров С.И., Жданова Р.В., Антропов Д.В. Автоматизация кадастровой оценки земель сельскохозяйственного назначения // Международный сельскохозяйственный журнал. 2020. № 3 (375). С. 37-41. ¿ок 10.24411/2587-6740-2020-13047
8. Костин И.Г. Возможности использования современных геоинформационных систем для агроэкологи-ческого мониторинга земель сельскохозяйственного назначения // Достижения науки и техники АПК. 2020. № 9. С. 96-105. ¿ок 10.24411/0235-2451-2020-10917
9. Костин И.Г. Применение геоинформационных систем при инвентаризации многолетних насаждений и в точном земледелии // Земледелие. 2018. № 7. С. 45-48. ¿ок 10.24411/0044-3913-2018-10713
10. Костин И.Г., Малышева Е.С. Мониторинг основных параметров плодородия почв с применением геоинформационных систем // Вестник Казанского ГАУ. 2020. № 2 (58). С. 96-101. ¿ок 10.12737/2073-0462-2020-96-101
11. Костин И.Г., Малышева Е.С. Разработка модульной структуры географической информационной системы для агроэкологического мониторинга земель сельскохозяйственного назначения / Проблемы природопользования и экологической ситуации в Европейской России и на сопредельных территориях: материал VIII Международной научной конференции. (Белгород, 22-25 октября 2019 г.). Белгород: ИД «Белгород» НИУ «БелГУ», 2019. С. 358-362.
12. Лукин С.В., Костин И.Г., Малышева Е.С. ГИС Агроэколог Онлайн / Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, рег. № 2018615340 от 04.05.2018. М.: Роспатент, 2018.
13. Лукин С.В. Биологизация земледелия Белгородской области: итоги и перспективы // Достижения науки и техники АПК. 2016. Т. 30. № 7. С. 20-23.
14. Лукин С.В., Авраменко П.М., Меленцова С.В. Динамика содержания подвижных форм цинка и марганца в пахотных почвах Белгородской области // Агрохимия. 2006. № 7. С. 5-8.
15. Любчич В.А., Курамшин М.Р. Оценка плодородия чернозёмов южных с использованием ГИС-технологий и современных технических средств // Известия ОГАУ. 2014. № 5 (49). С. 66-69.
16. Об утверждении методических указаний о государственной кадастровой оценке: Приказ Минэкономразвития России от 12 мая 2017 г. № 226. Официальный интернет-портал правовой информации. Режим доступа: http://www.pravo.gov.ru (дата обращения: 17.02.2021).
17. Отчёт № 31-СХ-2018 об итогах государственной кадастровой оценки земельных участков из земель сельскохозяйственного назначения на территории Белгородской области по состоянию на 01.01.2018 г., выполненный государственным бюджетным учреждением «Центр государственной кадастровой оценки Белгородской области» [Электронный ресурс] Портал услуг Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии. Режим доступа: https:// rosreestr.ru/wps/portal/cc_ib_svedFDGKO (дата обращения: 17.02.2021).
18. Селюкова С.В. Тяжелые металлы в агроценозах // Достижения науки и техники АПК. 2020. № 8. С. 85-93. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10815
19. Сницарь Л.Р., Когай Г.Д. Автоматизация процесса оценки недвижимости // Научный альманах. 2016. № 11. 2. С. 237-239. doi:10.17117/na.2016.11.02.237
20. Гопп Н.В., Нечаева Т.В., Савенков О.А., Смирнова Н.В., Смирнов В.В., Смирнов А.В. Цифровое картографирование степени окультуренности пахотных почв Предсалаирской дренированной равнины // Почвы и окружающая среда. 2018. № 1(1). С. 32-44. doi:10.31251/ pos.v1i1.7
21. Чекмарёв П.А., Лукин С.В. Динамика плодородия пахотных почв, использования удобрений и урожайности основных сельскохозяйственных культур в Центрально-Черноземных областях России // Международный сельскохозяйственный журнал. 2017. № 4. С. 41-44.
22. Яшина Н.И., Макарова С.Д., Макарова И.А Инвестиционный потенциал регионов РФ: мультикрите-риальная оценка // Экономика и управление: теория и практика. 2019. Т. 5. № 1. С. 10-16.
23. Elsheikh R., Shariff A.R. B.M., Amiri F., Ahmad N.B., Balasundram S.K., Soom M.A.M. Agriculture Land Suitability Evaluator (ALSE): A decision and planning support tool for tropical and subtropical crops // Computers and Electronics in Agriculture, vol. 93, April 2013, pp. 98-110.
24. Evaluation of FAO's Strategic Results Framework. Food and agriculture organization of the united nations, Rome, 2019.
Об авторах:
Малышева Елена Сергеевна, инженер-программист, helen2907a@mail.ru
Костин Илья Григорьевич, заведующий лабораторией программирования и баз данных, hacker-100788@yandex.ru Хижняк Роман Михайлович, кандидат биологических наук, начальник отдела ГИС и проектирования агроландшафтов, ОРСЮ: http://orcid.org/0000-0002-8424-957X, roman3131@mail.ru
18 -
INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL № 2 (380) / 2021
.Uí. ■/л*
APPLICATION OF GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS FOR CADASTRAL AND ENVIRONMENTAL ASSESSMENT OF AGRICULTURAL LAND
E.S. Malysheva, I.G. Kostin, R.M. Khizhnyak
Agrochemical service center «Belgorodsky», Belgorod, Russia
The article discusses the current state of the process of automating the cadastral valuation of land plots and accounting for indicators of their environmental assessment when determining the value of land plots. It is propose to amend the process of assessing agricultural land. Currently, most of the geoinformation systems (GIS) working in the field of cadastral valuation are installed on a PC and mainly perform the functions of a vectorization tool, data analysis, real estate accounting, etc. The authors offer to develop a new GIS module that interacts with a database of agrochemical and soil indicators that can be apply for broader agricultural land use management purposes. It is propose to develop a module of environmental assessment of land as part of the functioning «GIS Agroecolog Online» for the transition to a highly productive agricultural economy of a new technological mode. The functional is consider that allows environmental assessment of land based on bonitet points and the degree of soil cultivation in the context of cadastral plots and its application in determining their cadastral cost.
Keywords: GIS, geographic information system, agricultural land use, agricultural land use, land use management, databases, cadastral cost, environmental assessment.
References
1. Akhtyrtsev B.P., Solovichenko V.D. (1984). Pochven-nyi pokrov Belgorodskoi oblasti: struktura, raionirovanie i ratsional'noe ispol'zovanie [Soil cover of the Belgorod region: structure, zoning and rational use.]. Voronezh: press VGU, 268 p.
2. Tskhovrebov V.S., Faizova V.I., Mar'in A.N., et. al. (2011). Bonitirovka i kachestvennaya otsenka pochv. Ucheb-no-metodicheskoeposobie [Bonitization and quality assessment of soils. Educational and methodical manual]. Stavropol': Stavropol' press «Paragraf», 61 p.
3. Gavrilyuk F.Ya. (1970). Bonitirovka pochv [Soil bonitization]. Moscow, 265 p.
4. Zhuikov D.V. (2020). Sera i mikroehlementy v agrot-senozakh (obzor) [Sulphur and trace elements in agroce-noses (review)]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK[Achievements of Science and Technology of AIC], no 11, pp. 32-42. doi: 10.24411/0235-2451-2020-11105
5. loseliani N.A. (2018). Metodicheskie podkhody k ot-senochnomu zonirovaniyu dlya tselei Gosudarstvennoi ka-dastrovoi otsenki [Methodological Approaches to Estimated Zoning for the Purposes of the State Cadastral Assessment]. Imushchestvennye otnosheniya v Rossiiskoi Federatsii [Property relations in the Russian Federation], no 7, pp. 41-49. doi: 10.24411/2072-4098-2018-17002
6. Kovrigo V.P., Kaurichev I.S., Burlakova L.M. (2000). Po-chvovedenie s osnovami geologii [Soil science with the basics of geology]. Moscow: Kolos, 416 p.
7. Komarov S.I., Zhdanova R.V., Antropov D.V. (2020). Avtomatizatsiya kadastrovoi otsenki zemel' sel'skokhozyaistvennogo naznacheniya [Autpmation of agricultural land cadastral valuation]. Mezhdunarodnyj selskok-hozyajstvennyj zhurnal [International agricultural journal], no 3 (375), pp. 37-41. doi: 10.24411/2587-6740-2020-13047
8. Kostin I.G. (2020). Vozmozhnosti ispol'zovaniya sovremennykh geoinformatsionnykh sistem dlya agroehko-logicheskogo monitoringa zemel' sel'skokhozyaistvennogo naznacheniya [Possibilities of using modern geoinformation systems for agroecological monitoring of agricultural land]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK [Achievements of Science and Technology of AIC], no 9, pp. 96-105. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10917
9. Kostin I.G. (2018). Primenenie geoinformatsion-nykh sistem pri inventarizatsii mnogoletnikh nasazhdenii i v tochnom zemledelii [Application of geoinformation systems in inventory of perennial plantations and in precise
agriculture]. Zemledelie [Agriculture], no 7, pp. 45-48. doi: 10.24411/0044-3913-2018-10713
10. Kostin I.G., Malysheva E.S. (2020). Monitoring osnovnykh parametrov plodorodiya pochv s prim-eneniem geoinformatsionnykh system [Monitoring of basic parameters of soil fertility using geoinformation systems]. Vestnik Kazanskogo GAU [Vestnik of Kazan State Agrarian University], no 2 (58), pp. 96-101. doi: 10.12737/2073-0462-2020-96-101
11. Kostin I.G. & Malysheva E.S. (2019). Razrabotka modul'noi struktury geograficheskoi informatsionnoi sistemy dlya agroehkologicheskogo monitoringa zemel' sel'skokhozyaistvennogo naznacheniya [Development of a modular structure of a geographic information system for agroecological monitoring of agricultural lands]. Proceedings of the Problems of nature management and the ecological situation in European Russia and in neighboring territories: 13th International scientific conference (Russia, Belgorod, October 22-25, 2019), Belgorod: publishing house «Belgorod», pp. 358-362.
12. Lukin S.V., Kostin I.G., Malysheva E.S. (2018). GIS Agroecolog Online. Svidetel'stvo o gosudarstvennoi reg-istratsii programmy dlya EVM, reg. No 2018615340 from 04.05.2018. Moscow: Rospatent.
13. Lukin S.V. (2016). Biologizatsiya zemledeliya Bel-gorodskoi oblasti: itogi i perspektivy [Biologization of agriculture in belgorod region: results and prospects]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK [Achievements of Science and Technology of AIC], vol. 30, no 7, pp. 20-23.
14. Lukin S.V., Avramenko P.M., Melentsova S.V. (2006). Dinamika soderzhaniya podvizhnykh form tsinka i mar-gantsa v pakhotnykh pochvakh Belgorodskoi oblasti [Dynamics of mobile zinc and manganese forms in arable soils of Belgorod region]. Agrokhimiya [Agrochemistry], no 7, pp. 5-8.
15. Lyubchich V.A., Kuramshin M.R. (2014). Otsenka plodorodiya chernozemov yuzhnykh s ispol'zovaniem GIS-tekhnologii i sovremennykh tekhnicheskikh sredstv [Assessment of south chernozem soils fertility by using GIS-technologies and modern machinery]. Izvestiya OGAU [ IZVESTIA Orenburg State Agrarian University], no 5 (49), pp. 66-69.
16. Ob utverzhdenii metodicheskikh ukazanii o gosudarstvennoi kadastrovoi otsenke: Prikaz Minehkonomraz-vitiya Rossii, from May 12, 2017. no 226. Ofitsial'nyi internetportal pravovoi informatsii. Available at: http://www.pravo. gov.ru (accessed 17 February 2021).
17. Rosreestr (2018). Otchet № 31-SKH-2018 ob itogakh gosudarstvennoi kadastrovoi otsenki zemel'nykh uchastkov iz zemel' sel'skokhozyaistvennogo naznacheniya na territorii Belgorodskoi oblasti po sostoyaniyu na 01.01.2018 g., vypolnennyi gosudarstvennym byudzhet-nym uchrezhdeniem «Tsentr gosudarstvennoi kadastrovoi otsenki Belgorodskoi oblasti». Available at: https://rosreestr. ru/wps/portal/cc_ib_svedFDGKO (accessed 17 February 2021).
18. Selyukova S.V. (2020). Tyazhelye metally v agrotse-nozakh [Heavy metals in agrocenoses]. Dostizheniya nauki i tekhniki APK [Achievements of Science and Technology of AIC], no 8, pp. 85-93. doi: 10.24411/0235-2451-2020-10815
19. Snitsar' L.R., Kogai G.D. (2016). Avtomatizatsiya protsessa otsenki nedvizhimosti [Automation of the process of real estate valuation]. Nauchnyi al'manakh [Science Almanac], no 11. 2, pp. 237-239. doi: 10.17117/ na.2016.11.02.237
20. Gopp N.V., Nechaeva T.V., Savenkov O.A., Smirno-va N.V., Smirnov V.V., Smirnov A.V. (2018). Tsifrovoe kar-tografirovanie stepeni okul'turennosti pakhotnykh pochv Predsalairskoi drenirovannoi ravniny [Digital mapping of the degree of cultivation of arable soils of the Prisalair drained plain]. Pochvy i okruzhayushchaya sreda [Soils and environment], no 1(1), pp. 32-44. doi:10.31251/pos.v1i1.7
21. Chekmarev P.A., Lukin S.V. (2017). Dinamika plodorodiya pakhotnykh pochv, ispol'zovaniya udobrenii i urozhain-osti osnovnykh sel'skokhozyaistvennykh kul'tur v Tsentral'no-Chernozemnykh oblastyakh Rossii [Dynamics of arable soil fertility, fertilizer use, and yield of major agricultural crops in the Central Chernozem regions of Russia]. Mezhdunarodnyj selskokhozyajstvennyjzhurnal [International agricultural journal], no 4, pp. 41-44.
22. Yashina N.I., Makarova S.D., Makarova I.A. (2019). Investitsionnyi potentsial regionov RF: mul'tikriterial'naya otsenka [Investment potential of russian regions: multi-criteria assessment]. Ehkonomika i upravlenie: teoriya i praktika [ Economics and Management], vol. 5, no 1, pp. 10-16.
23. Elsheikh R., Shariff A.R. B.M., Amiri F., Ahmad N.B., Balasundram S.K., Soom M.A.M. (2013). Agriculture Land Suitability Evaluator (ALSE): A decision and planning support tool for tropical and subtropical crops. Computers and Electronics in Agriculture, vol. 93, April 2013, pp. 98-110.
24. Evaluation of FAO's Strategic Results Framework. Food and agriculture organization of the united nations, Rome, 2019.
About the authors:
Elena S. Malysheva, software engineer, helen2907a@mail.ru
Ilya G. Kostin, head of the laboratory of programming and databases, hacker-100788@yandex.ru
Roman M. Khizhnyak, head of the department of GIS and agrolandscape planning, candidat of biological sciences,
roman3131@mail.ru
roman3131@mail.ru
