Author:
Добровольский Дмитрий Олегович,Портнов Алексей Михайлович
Abstract
Исследование рассматривает структурные проблемы организации территориально распределенных типов контрольно-надзорных систем, их недостатки с учетом мирового опыта реализации надзорных практик в области землепользования. Приоритетным направлением для более эффективной реализации федерального государственного земельного контроля (надзора) и мониторинга земель в РФ предлагается концепция централизации процессов выявления возможных нарушений земельного законодательства и планирования надзорных мероприятий. В качестве новейшего информационного ресурса управления и развития системы земельного надзора и мониторинга земель в РФ следует рассматривать Федеральную государственную информационную систему «Единая цифровая платформа "Национальная система пространственных данных"» (ФГИС ЕЦП НСПД). Концентрируя в себе геоданные федеральных органов исполнительной власти, ФГИС ЕЦП НСПД следует рассматривать и как основу для разработки сервисов и автоматизированных процедур идентификации объектов, имеющих признаки нарушений земельного законодательства и существенных изменений геометрических и семантических свойств, что актуально для мониторинга земель. Одним из возможных способов идентификации объектов, имеющих признаки структурных изменений, предложено использовать понятие условной энтропии. Представлены примеры расчета значений условной энтропии для территорий с преобладанием потери лесного фонда. Такие исследования могут быть основой создания адаптивных моделей кадастрового состояния территорий как элемента государственной системы мониторинга земель и землеустройства. Проведенные исследования демонстрируют концептуальные преимущества централизации системы надзора, заключающиеся в прозрачности механизмов формирования плана проверок, определения наиболее значимых и критически важных объектов, подлежащих системному наблюдению, и организации природоохранных мероприятий.
Publisher
Siberian State University of Geosystems and Technologies
Reference19 articles.
1. Тарасова Л. В., Курбанов Э. А., Воробьев О. Н. Лежнин С. А., Дергунов Д. М. Использование разносезонных изображений Sentinel-2 для картографирования водоохранных лесов Марийского Заволжья // Геодезия и картография. – 2022. – № 8. – С. 76–94. – DOI 10.25686/ 2022.79.42.008.
2. Lamichhane S., Adhikari K., Kumar L. Use of Multi-Seasonal Satellite Images to Predict SOC from Cultivated Lands in a Montane Ecosystem // Remote Sensing. – 2021. – Vol. 13 (23). – P. 4772. – DOI 10.3390/rs13234772.
3. Новаковский Б. А., Пермяков Р. В. Комплексное геоинформационно-фотограмметрическое моделирование рельефа : учебное пособие. – М. : МИИГАиК, 2019. – 175 с.
4. Karra K., Kontgis C., Statman-Weil Z., Mazzariello J. C., Mathis M., Brumby S. P. Global land use / land cover with Sentinel 2 and deep learning // 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS. – Brussels, Belgium, 2021. – P. 4704–4707. – DOI 10.1109/ IGARSS47720.2021.9553499.
5. Bertaud A., Renaud B. Socialist cities without land markets // Journal of urban economics. – 1997. – Vol. 41 (1). – P. 137–151. – DOI 10.1016/j.jenvman.2021.113317.