INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL Международный агрокультурный журнал 2588-0209 114903 10.55186/25880209_2026_10_1_4 1.6.15. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель (экономические науки) 1.6.15. Land management, cadastre and land monitoring (economic sciences) 1.6.15. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель (экономические науки) AUTOMATION OF THE INFORMATION COLLECTION PROCESS FOR CADASTRAL VALUATION OF LAND PLOTS USING NEURAL NETWORK TECHNOLOGIES АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА СБОРА ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ Барсукова Галина Николаевна Barsukova Galina Nikolaevna

кандидат экономических наук;

candidate of economic sciences;

 Лысенко Александр Анатольевич Lysenko Aleksandr Anatol'evich Пузанова Дарья Сергеевна Puzanova Dar'ya Sergeevna Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина Краснодар Россия Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilina Krasnodar Russian Federation ГБУ КК «Крайтехинвентаризация – Краевое БТИ» Краснодар Россия Regional BTI Krasnodar Russian Federation Краснодарский филиал Государственной компании «Автодор» Россия Krasnodar branch of the State Company "Avtodor" Russian Federation 9 1 58 83 20 01 2026 https://ecience.ru/en/nauka/article/114903/view

С учетом региональных особенностей Краснодарского края в исследовании выявлены проблемы государственной кадастровой оценки земельных участков, обусловленные применением методик, ориентированных на рыночные показатели, неактуальностью информации в процессе подготовительных работ, игнорированием технологических параметров. Эти факторы провоцируют судебные разбирательства по оспариванию кадастровой стоимости. Научно-технический экспертный совет при Ассоциации бюджетных учреждений по кадастровой оценке еще в 2018 году инициировал создание специализированного программного обеспечения, автоматизирующего деятельность государственных бюджетных учреждений, выполняющих государственную кадастровую оценку. В статье предложена инновационная методика сбора и анализа информации на этапе подготовительных работ к государственной кадастровой оценке земельных участков, основанная на применении технологий искусственного интеллекта, адаптированная к региональным особенностям Краснодарского края. Разработаны алгоритмы автоматизированного сбора данных об объектах-аналогах, и система компьютерного зрения для анализа текущего состояния земельных участков. Особенностью методики является интеграция автоматизированной системы сбора и обработки кадастровых данных на основе машинного обучения, алгоритмов распознавания нецелевого использования земель по спутниковым снимкам, и региональная адаптированность модели оценки с учетом агроклиматических и экономических факторов Краснодарского края. Методические и технологические решения, направленные на совершенствование процесса государственной кадастровой оценки объектов недвижимости, экономически обоснованы, рассчитаны показатели, подтверждающие их экономическую эффективность и социальную значимость.

Taking into account the regional peculiarities of the Krasnodar Territory, the study revealed the problems of the state cadastral valuation of real estate, including land plots, due to the use of market-oriented methods, the lack of relevance of information during preparatory work, and ignoring technological parameters. These factors provoke legal proceedings to challenge the cadastral value. Back in 2018, the Scientific and Technical Expert Council at the Association of Budgetary Institutions for Cadastral Valuation initiated the creation of specialized software that automates the activities of state budgetary institutions performing state cadastral valuation. The article proposes an innovative methodology for collecting and analyzing information at the stage of preparatory work for the state cadastral valuation of real estate, based on the use of artificial intelligence technologies, adapted to the regional peculiarities of the Krasnodar Territory. Algorithms for automated data collection on analog objects and a computer vision system for analyzing the current state of land plots have been developed. A special feature of the methodology is the integration of an automated system for collecting and processing cadastral data based on machine learning, algorithms for recognizing inappropriate land use from satellite images, and the regional adaptability of the assessment model taking into account agro-climatic and economic factors of the Krasnodar Territory. Methodological and technological solutions aimed at improving the process of state cadastral valuation of real estate objects are economically justified, and indicators have been calculated that confirm their economic effectiveness and social significance.

 Региональные особенности государственная кадастровая оценка объекты недвижимости информация сбор и анализ данных искусственный интеллект экономическая эффективность Regional features state cadastral valuation real estate objects information data collection and analysis artificial intelligence economic efficiency

Варламов, А.А., д-р. экон. наук, профессор С.А. Гальченко, д-р. экон. наук, профессор Р.В. Жданова, канд. экон. наук, доцент А.А. Рассказова, канд. экон. наук, доцент Государственный университет по землеустройству, г. Москва Анализ информационного обеспечения проведения государственной кадастровой оценки земель сельскохозяйственного назначения. Varlamov, A.A., d-r. ekon. nauk, professor S.A. Gal'chenko, d-r. ekon. nauk, professor R.V. Zhdanova, kand. ekon. nauk, docent A.A. Rasskazova, kand. ekon. nauk, docent Gosudarstvennyy universitet po zemleustroystvu, g. Moskva Analiz informacionnogo obespecheniya provedeniya gosudarstvennoy kadastrovoy ocenki zemel' sel'skohozyaystvennogo naznacheniya. Пальцева, Д. Е. Подходы к цифровой трансформации системы кадастровой оценки на примере земель сельскохозяйственного назначения / Д. Е. Пальцева, Н. А. Студенкова. – Текст: непосредственный // Проблемы геологии и освоения недр: ТрудыXXVII Международного молодёжного научного симпозиума имени академика М. А. Усова. – 2023. – Т. 1. – С. 164–165. Pal'ceva, D. E. Podhody k cifrovoy transformacii sistemy kadastrovoy ocenki na primere zemel' sel'skohozyaystvennogo naznacheniya / D. E. Pal'ceva, N. A. Studenkova. – Tekst: neposredstvennyy // Problemy geologii i osvoeniya nedr: TrudyXXVII Mezhdunarodnogo molodezhnogo nauchnogo simpoziuma imeni akademika M. A. Usova. – 2023. – T. 1. – S. 164–165. Козина, М. В. Формирование подходов к развитию цифровой инфраструктуры системы кадастровой оценки на примере земель сельскохозяйственного назначения / М. В. Козина, Н. А. Студенкова, Д. Е. Пальцева. – Текст : непосредственный // Известия Томского поли-технического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2023. – Т. 334, № 8. – С. 7–1. Kozina, M. V. Formirovanie podhodov k razvitiyu cifrovoy infrastruktury sistemy kadastrovoy ocenki na primere zemel' sel'skohozyaystvennogo naznacheniya / M. V. Kozina, N. A. Studenkova, D. E. Pal'ceva. – Tekst : neposredstvennyy // Izvestiya Tomskogo poli-tehnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov. – 2023. – T. 334, № 8. – S. 7–1. О порядке ведения государственного реестра земель сельскохозяйственного назначения : постановление Правительства РФ от 02.02.2023 № 154. – URL: https://docs.cntd.ru/document/1300788234. – Текст : электронный. O poryadke vedeniya gosudarstvennogo reestra zemel' sel'skohozyaystvennogo naznacheniya : postanovlenie Pravitel'stva RF ot 02.02.2023 № 154. – URL: https://docs.cntd.ru/document/1300788234. – Tekst : elektronnyy. Барвинко, О. А. Роль искусственного интеллекта в решении задач землеустройства / О. А. Барвинко, Д. А. Пикалов, Г. Н. Барсукова // Наука и инновации. Искусственный интеллект в современном мире : материалы Международной научно-практической конференции. Электронный ресурс, Краснодар, 27 февраля 2024 года. – Краснодар: ФГБУ "Российское энергетическое агентство" Минэнерго России Краснодарский ЦНТИ- филиал ФГБУ "РЭА" Минэнерго России, 2024. – С. 33-37. – EDN UQLZKY. Barvinko, O. A. Rol' iskusstvennogo intellekta v reshenii zadach zemleustroystva / O. A. Barvinko, D. A. Pikalov, G. N. Barsukova // Nauka i innovacii. Iskusstvennyy intellekt v sovremennom mire : materialy Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii. Elektronnyy resurs, Krasnodar, 27 fevralya 2024 goda. – Krasnodar: FGBU "Rossiyskoe energeticheskoe agentstvo" Minenergo Rossii Krasnodarskiy CNTI- filial FGBU "REA" Minenergo Rossii, 2024. – S. 33-37. – EDN UQLZKY. Барсукова Г. Н. Региональные особенности земельных ресурсов Краснодарского края / Г. Н. Барсукова, К. А. Юрченко // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – 2020. – № 6(185). – С. 29-33. ; Региональное землеустройство / Г. Н. Барсукова, К. А. Юрченко, Э. Н. Цораева [и др.]. – Краснодар : Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина, 2019. – 154 с. Barsukova G. N. Regional'nye osobennosti zemel'nyh resursov Krasnodarskogo kraya / G. N. Barsukova, K. A. Yurchenko // Zemleustroystvo, kadastr i monitoring zemel'. – 2020. – № 6(185). – S. 29-33. ; Regional'noe zemleustroystvo / G. N. Barsukova, K. A. Yurchenko, E. N. Coraeva [i dr.]. – Krasnodar : Kubanskiy gosudarstvennyy agrarnyy universitet imeni I.T. Trubilina, 2019. – 154 s. Barsukova, G. N. Establishment of boundaries and determination of highly valuable grape-suitable agricultural land areas using modern information technologies / G. N. Barsukova, K. A. Yurchenko // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2022. – Vol. 1045, No. 1. – P. 012073. – DOI 10.1088/1755-1315/1045/1/012073. – EDN LMRJHT. Barsukova, G. N. Establishment of boundaries and determination of highly valuable grape-suitable agricultural land areas using modern information technologies / G. N. Barsukova, K. A. Yurchenko // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2022. – Vol. 1045, No. 1. – P. 012073. – DOI 10.1088/1755-1315/1045/1/012073. – EDN LMRJHT. Барсукова, Г. Н. Использование геоинформационных подходов при верификации рыночной информации из открытых источников для целей государственной кадастровой оценки объектов недвижимости / Г. Н. Барсукова, А. А. Лысенко, В. В. Губа // Московский экономический журнал. – 2024. – Т. 9, № 6. – С. 377-388. – DOI 10.55186/2413046X_2024_9_6_298. – EDN ZZCFIZ. Barsukova, G. N. Ispol'zovanie geoinformacionnyh podhodov pri verifikacii rynochnoy informacii iz otkrytyh istochnikov dlya celey gosudarstvennoy kadastrovoy ocenki ob'ektov nedvizhimosti / G. N. Barsukova, A. A. Lysenko, V. V. Guba // Moskovskiy ekonomicheskiy zhurnal. – 2024. – T. 9, № 6. – S. 377-388. – DOI 10.55186/2413046X_2024_9_6_298. – EDN ZZCFIZ.