Границы по запросу

Ученые из РТУ МИРЭА разработали новый модуль для популярной геоинформационной системы QGIS. Он позволяет получать данные с Публичной кадастровой карты России по кадастровому номеру, включая адрес участка, площадь, категорию земель, вид разрешенного использования и кадастровую стоимость.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Публичная кадастровая карта содержит информацию обо всех домах, участках и других объектах недвижимости в стране. Однако до сих пор в QGIS не было простого и бесплатного способа загружать эти данные. Новый модуль от РТУ МИРЭА решает эту проблему, предоставляя пользователям векторные границы участков.

«Наша разработка значительно упрощает работу с кадастровыми данными,— отмечает заведующий кафедрой геоинформационных систем РТУ МИРЭА, кандидат технических наук, доцент Алексей Двилянский.— Пользователи QGIS теперь могут быстро получать нужную информацию без дополнительных затрат».

«Модуль уже позволяет получать векторные границы участка,— добавляет выпускник кафедры геоинформационных систем РТУ МИРЭА Кирилл Лазарев.— Для дальнейшего развития было бы полезно добавить функцию автоматической загрузки соседних участков одной категории. Это сократит количество операций для пользователя и позволит оперативно получать информацию о группе объектов».

Сегодня работа с кадастровыми данными требуется во многих сферах — от оформления недвижимости до градостроительного планирования. Новый модуль предлагает бесплатный и простой способ загрузки актуальных данных прямо в QGIS — одну из самых популярных геоинформационных систем. Это особенно важно для государственных учреждений, риелторов и проектных организаций.

Разработка была представлена на VIII Международной научно-практической конференции «Радиоинфоком», посвященной актуальным проблемам и перспективам развития радиотехнических и инфокоммуникационных систем.

Модуль уже готов к использованию. Его можно бесплатно установить в QGIS — это откроет новые возможности для работы с картами и недвижимостью.

Кирилл Лазарев, выпускник кафедры геоинформационных систем РТУ МИРЭА, ответил на вопросы «Ъ-Науки».

— Как появление этого бесплатного и удобного инструмента может повлиять на рынок коммерческих плагинов и сервисов, предлагающих аналогичные функции для GIS-специалистов?

— Тяжело ответить на данный вопрос по той причине, что для этого потребуется опробовать платные сервисы и опробовать их функционал, для того чтобы можно было сравнить разработки. Однако можно точно сказать, что пользователи, которым не нужно обильное количество функционала и которым достаточно представленного технологического решения, могут отказаться от платных ресурсов, что может привести к тому, что разработчикам придется пересмотреть предлагаемые ими подписки и, возможно, даже снизить их трафик.

— Является ли эта разработка шагом к снижению зависимости от зарубежного GIS-софта в госсекторе и профессиональной среде, учитывая, что QGIS — это open-source-платформа?

— Так как плагин работает с отечественным порталом, то, вероятно, из-за отсутствия интереса со стороны зарубежных специалистов отсутствуют иностранные разработки для парсинга данных с Роскадастра. Кроме того, сам QGIS не является отечественной платформой, а следовательно, и плагины, относящиеся к нему, могут быть использованы либо как образец алгоритма, либо требуют доработки для интеграции с отечественными аналогами.

— Насколько модуль способен работать с erroneous или противоречивыми данными из самой Публичной кадастровой карты? Включает ли он механизмы проверки или уведомления пользователя о возможных несоответствиях?

— Продвинутые механизмы проверки отсутствуют, так как это не было целью исследования. Задача заключалась в том, чтобы отобразить, что парсинг данных имеет широкое применение не только в сфере контента, но и существует практическое применение в ГИС. И задача была выполнена успешно, так как результат действительно экономит время, используемое для переноса данных. Если говорить о наиболее вероятных и простых ошибках, то в модуле имеется валидатор, предотвращающий неправильный ввод входных данных пользователем, а также оповещение в случае отсутствия искомого слоя или нарушения в создании векторного слоя. Инструмент доверяет источнику данных, так что в случае несоответствия данных ответственность за проверку лежит на органах, формирующих эти данные в Росреестре.

— Помимо очевидного применения в риелторской деятельности и градостроительстве в каких еще неочевидных сферах (например, экологический мониторинг, логистика, социологические исследования) этот инструмент может найти применение?

— Можно привести несколько примеров. Экологический мониторинг и природопользование. Быстрое получение границ и атрибутов ЗОУИТ (водоохранных зон, ООПТ) для наложения на карты экологических нарушений или планирования природоохранных мероприятий.

Логистика и транспортное планирование. Анализ участков вдоль логистических маршрутов для поиска мест под размещение складов, терминалов или заправок с учетом их кадастровой стоимости и разрешенного использования.

Сельское хозяйство. Получение данных о земельных участках сельхозназначения, их границах и владельцах для анализа землепользования, планирования севооборотов или мелиоративных работ.

Социологические и маркетинговые исследования. Привязка данных опросов или потребительской активности к конкретным территориям (кварталам, районам) на основе их кадастровых характеристик.

— Каковы правовые ограничения на автоматизированное массовое скачивание данных из ПКК? Будет ли в модуль встроена функциональность, обеспечивающая соблюдение этих правил (например, лимиты запросов), чтобы не создавать избыточной нагрузки на серверы Росреестра?

— Это критически важный вопрос. Массовое автоматизированное получение данных с ПКК, особенно с целью их дальнейшей коммерциализации, может нарушать условия использования портала Росреестра. Законность скрапинга / использования API часто находится в серой зоне, если явно не разрешена правообладателем. Однако если учитывать тот факт, что API находится в публичном доступе и может быть использовано, то, скорее всего, администрация не против использования их данных. Однако любое публичное API (явное или неявное) обычно имеет недокументированные лимиты на количество запросов в единицу времени для предотвращения DDoS-атак и злоупотреблений. О встроенных механизмах соблюдения лимитов говорить пока рано. Код отправляет запросы без видимой задержки (time.sleep()), и это создает риски:

1. Для пользователя: есть вероятность, что IP-адрес может быть заблокирован Росреестром на некоторое время за слишком частые запросы.
2. Для инфраструктуры Росреестра: массовое использование такого плагина без ограничений может создать избыточную нагрузку на серверы.

В текущей версии функциональность для соблюдения правил, скорее всего, отсутствует. Это серьезный недостаток, который необходимо устранить в будущих версиях (добавив настройку интервалов между запросами, паузы при ошибках 429 Too Many Requests и т. д.).

— Может ли этот модуль стать стандартным учебным инструментом для студентов географических, строительных и юридических специальностей, упрощая процесс обучения работе с геоданными?

— Модуль демонстрирует работу на стыке географии, информатики (программирование, API, JSON), права (кадастровое право) и экономики (кадастровая стоимость), делая его полезным для студентов всех перечисленных специальностей. Кроме того, в разделе «Основы», которые проходили с Юстусом Александром Александровичем, было задание, в котором приходилось найти пересечение трех участков ЗОУИТ и перевести их в векторные слои. По неопытности приходилось привязывать карту, а затем вручную оцифровывать данную территорию. С данным плагином удалось бы сделать это гораздо быстрее и точнее.

— Использует ли модуль официальное API Росреестра или он работает через парсинг веб-интерфейса?

— Модуль использует официальное (хотя, возможно, не публично документированное) АРІ геопортала НСПД Росреестра.

Это четко указано в работе: после анализа веб-страницы и обнаружения сложностей с Shadow DOM через браузер были обнаружены HTTP-запросы к эндпоинту, который возвращает данные в структурированном формате JSON (фактически GeoJSON). Это и есть использование API, а не парсинг НТМL-кода веб-страницы. Из-за наличия вышеуказанного Shadow DOM парсинг интерфейса представлял трудоемкий процесс, требующий более глубоких познаний в области веб-верстки и парсинга данных.

— Как развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения может преобразовать ваш модуль, например позволив ему не просто загружать данные, но и автоматически анализировать их, выявляя аномалии, прогнозируя стоимость участков или предлагая оптимальные варианты землепользования?

— Интеграция ИИ и машинного обучения могла бы кардинально преобразовать модуль из инструмента получения данных в инструмент анализа и принятия решений.

Например, модель ИИ могла бы автоматически выявлять и помечать аномалии в данных Росреестра: геометрические ошибки, несоответствие между площадью в атрибутах и вычисленной площадью, странные значения кадастровой стоимости. Если говорить о прогнозной аналитике, то можно внедрить обучение модели на исторических данных, что могло бы позволить прогнозировать кадастровую стоимость участков на основе их характеристик (площадь, местоположение, разрешенное использование) и рыночных тенденций.

Говоря о решении каких-то задач, можно модифицировать код так, чтобы система могла анализировать участки на соответствие целевым задачам. Например, по запросу «найти свободный участок до 10 га в 5 км от МКАД для логистического центра под складское строительство» система могла бы автоматически отфильтровать подходящие варианты и ранжировать их по вероятности успешного получения разрешения или потенциальной доходности.

В будущем модуль мог бы превратиться в экспертного ассистента, не только предоставляющего сырые данные, но и предлагающего готовые аналитические выводы и рекомендации на их основе при условии дальнейшего активного развития разработки.

Пресс-служба РТУ МИРЭА