Специалисты из РТУ МИРЭА создали инновационный модуль для широко известной геоинформационной системы QGIS. Этот инструмент предоставляет возможность получать исчерпывающую информацию об объектах недвижимости с Публичной кадастровой карты РФ. Достаточно ввести кадастровый номер, чтобы узнать адрес, площадь, категорию, разрешенный вид использования и кадастровую стоимость участка.
Хотя Публичная кадастровая карта РФ является обширным источником данных о недвижимости, включая дома и земельные участки, ранее отсутствовала удобная и бесплатная возможность интегрировать эти сведения напрямую в QGIS. Разработанный РТУ МИРЭА модуль устраняет этот пробел, обеспечивая доступ к векторным границам участков.
Алексей Двилянский, заведующий кафедрой геоинформационных систем РТУ МИРЭА, кандидат технических наук и доцент, подчеркивает: «Наш проект существенно оптимизирует взаимодействие с кадастровыми данными. Теперь пользователи QGIS могут оперативно получать необходимую информацию, не неся при этом никаких финансовых издержек».
Кирилл Лазарев, выпускник той же кафедры, отметил, что текущая версия модуля уже эффективно извлекает векторные границы участков. Он также предложил усовершенствовать инструмент, добавив функцию автоматической загрузки смежных участков схожей категории, что значительно упростило бы работу пользователя и ускорило получение данных по целым группам объектов.
Кадастровые данные критически важны для широкого спектра областей – от оформления прав собственности до разработки градостроительных планов. Новый модуль предоставляет бесплатное и интуитивно понятное решение для загрузки актуальных кадастровых сведений непосредственно в QGIS, одну из ведущих геоинформационных систем. Его значимость особенно велика для государственных структур, агентств недвижимости и проектных компаний.
Представленная разработка была впервые продемонстрирована на VIII Международной научно-практической конференции «Радиоинфоком», которая традиционно посвящается рассмотрению текущих вопросов и будущих направлений развития радиотехнических и инфокоммуникационных систем.
Модуль полностью готов к эксплуатации и доступен для бесплатной установки в QGIS, открывая новые горизонты для анализа картографических данных и объектов недвижимости.
Интервью с Кириллом Лазаревым, выпускником кафедры геоинформационных систем РТУ МИРЭА
Кирилл Лазарев, выпускник кафедры геоинформационных систем РТУ МИРЭА, дал интервью, ответив на ключевые вопросы о новой разработке.
Вопрос: Какое влияние, по вашему мнению, окажет появление этого бесплатного и функционального инструмента на рынок коммерческих решений, предлагающих схожие возможности для ГИС-специалистов?
Ответ: Ответить однозначно сложно, поскольку для этого требуется детальное тестирование и сравнение с платными аналогами. Тем не менее, очевидно, что пользователи, которым не нужен обширный набор функций, а достаточно базового решения, могут предпочесть бесплатный модуль. Это потенциально вынудит разработчиков коммерческих плагинов пересмотреть свою ценовую политику и функционал, что может привести к уменьшению числа их подписчиков.
Вопрос: Можно ли рассматривать эту разработку как вклад в снижение зависимости от зарубежного ГИС-программного обеспечения в государственном и профессиональном секторах, принимая во внимание, что QGIS является платформой с открытым исходным кодом?
Ответ: Поскольку плагин взаимодействует с российским кадастровым порталом, иностранные специалисты, вероятно, не проявляют активного интереса к разработке аналогичных решений для Росреестра. Важно отметить, что сам QGIS не является российской платформой. Поэтому плагины, созданные для QGIS, могут служить либо в качестве демонстрации алгоритма, либо потребовать адаптации для полноценной интеграции с отечественными ГИС-системами.
Вопрос: Как модуль справляется с потенциально ошибочными или противоречивыми данными из Публичной кадастровой карты? Предусмотрены ли в нем механизмы проверки или оповещения о возможных несоответствиях?
Ответ: Разработка не включала продвинутые механизмы проверки данных, поскольку основной целью исследования было продемонстрировать практическую применимость парсинга данных в ГИС, а не только в контентных проектах. Эта задача была успешно реализована, так как инструмент значительно сокращает время на перенос данных. Для предотвращения простых ошибок модуль содержит валидатор, который контролирует корректность ввода данных пользователем, а также выдает уведомления при отсутствии нужного слоя или проблемах с созданием векторного слоя. Инструмент полагается на достоверность исходных данных, поэтому ответственность за их точность при наличии несоответствий лежит на учреждениях, формирующих эти сведения в Росреестре.
Вопрос: Кроме очевидных применений в риелторской сфере и градостроительстве, в каких еще менее явных областях (таких как экологический мониторинг, логистика, социологические исследования) этот инструмент может быть полезен?
Ответ: Существует множество неочевидных применений:
- Экологический мониторинг и природопользование. Модуль позволяет оперативно получать границы и атрибуты зон с особыми условиями использования территорий (ЗОУИТ), включая водоохранные зоны и особо охраняемые природные территории (ООПТ). Эти данные затем можно накладывать на карты экологических нарушений или использовать для планирования природоохранных действий.
- Логистика и транспортное планирование. Инструмент полезен при анализе участков вдоль маршрутов, помогая в поиске оптимальных мест для складов, терминалов или АЗС с учетом кадастровой стоимости и разрешенного использования.
- Сельское хозяйство. Модуль может использоваться для получения сведений о сельскохозяйственных землях, их границах и собственниках, что ценно для анализа землепользования, планирования севооборотов и мелиоративных работ.
- Социологические и маркетинговые исследования. Он позволяет привязывать результаты опросов или данные о потребительской активности к определенным территориям (кварталам, районам), используя их кадастровые характеристики.
Вопрос: Какие существуют юридические ограничения на автоматизированное массовое извлечение данных из Публичной кадастровой карты? Планируется ли интеграция в модуль функций, обеспечивающих соблюдение этих правил (например, лимиты запросов) для предотвращения чрезмерной нагрузки на серверы Росреестра?
Ответ: Этот вопрос является чрезвычайно важным. Массовое автоматизированное получение данных с Публичной кадастровой карты, особенно для коммерческих целей, может противоречить условиям использования портала Росреестра. Юридический статус веб-скрапинга или использования API часто остается неопределенным, если это явно не разрешено правообладателем. Тем не менее, поскольку API находится в открытом доступе, можно предположить, что администрация не возражает против его использования. Однако любое общедоступное API, как правило, имеет недокументированные ограничения на частоту запросов в единицу времени, предназначенные для предотвращения DDoS-атак и недобросовестного использования. Говорить о встроенных механизмах соблюдения лимитов пока преждевременно. Текущая реализация отправляет запросы без явных задержек, что создает следующие риски:
- Для пользователя: существует риск временной блокировки IP-адреса Росреестром в случае слишком частых запросов.
- Для инфраструктуры Росреестра: бесконтрольное массовое использование плагина может привести к избыточной нагрузке на их серверы.
В текущей версии функционал для соблюдения этих правил, вероятно, отсутствует. Это серьезный недочет, который требует исправления в будущих версиях, например, путем добавления настроек интервалов между запросами и автоматических пауз при получении ошибок вроде «429 Too Many Requests».
Вопрос: Может ли данный модуль быть принят в качестве стандартного учебного инструмента для студентов, обучающихся по географическим, строительным и юридическим специальностям, упрощая освоение работы с геоданными?
Ответ: Модуль является отличным примером междисциплинарного подхода, объединяя аспекты географии, информатики (программирование, API, JSON), юриспруденции (кадастровое право) и экономики (кадастровая стоимость). Это делает его весьма ценным для студентов всех упомянутых специальностей. Более того, он значительно упрощает выполнение практических задач, например, таких как поиск пересечений трех участков ЗОУИТ и их преобразование в векторные слои. Ранее, по воспоминаниям, приходилось вручную привязывать карту и оцифровывать территории, что было трудоемко. С новым плагином этот процесс стал бы гораздо быстрее и точнее.
Вопрос: Взаимодействует ли модуль с официальным API Росреестра или его функциональность основана на парсинге веб-интерфейса?
Ответ: Модуль взаимодействует с официальным (хотя, возможно, и не имеющим публичной документации) API геопортала НСПД Росреестра. В процессе разработки было установлено, что после анализа веб-страницы и столкновения с трудностями, связанными с технологией Shadow DOM, были обнаружены HTTP-запросы к конечной точке, возвращающей данные в структурированном формате JSON (по сути, GeoJSON). Это подтверждает использование API, а не прямое извлечение информации из HTML-кода веб-страницы. Присутствие Shadow DOM делало парсинг веб-интерфейса крайне трудоемким и требовало бы значительно более глубоких знаний в области веб-разметки и методов парсинга.
Вопрос: Каким образом развитие искусственного интеллекта и машинного обучения может трансформировать ваш модуль, позволяя ему не только загружать данные, но и автоматически их анализировать, выявлять аномалии, прогнозировать стоимость участков или предлагать оптимальные сценарии землепользования?
Ответ: Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения способна кардинально изменить модуль, превратив его из простого инструмента для сбора данных в мощный аналитический комплекс, поддерживающий принятие решений. Так, например, модель ИИ могла бы автоматически идентифицировать и маркировать аномалии в данных Росреестра, такие как геометрические неточности, расхождения между указанной и фактически рассчитанной площадью, а также подозрительные значения кадастровой стоимости. В сфере прогнозной аналитики можно обучить модель на исторических данных, что позволит предсказывать кадастровую стоимость участков, исходя из их характеристик (площадь, расположение, разрешенное использование) и текущих рыночных тенденций.
Для решения специфических задач код можно модифицировать таким образом, чтобы система могла анализировать участки на предмет их соответствия заданным критериям. Например, при запросе «найти свободный участок до 10 га в радиусе 5 км от МКАД для строительства логистического центра под склад» система могла бы автоматически отбирать и ранжировать наиболее подходящие варианты, основываясь на вероятности получения разрешения или потенциальной экономической выгоде.
При условии активного дальнейшего развития этот модуль мог бы трансформироваться в интеллектуального ассистента, способного не только предоставлять исходные данные, но и генерировать готовые аналитические отчеты и рекомендации на их основе.
