Стаття

Отримано 26.06.2022

Доопрацьовано 14.11.2022

Прийнято 15.12.2022

Взято з Вип. 112, 2022

Сторінки 123 -136

Hubar, Yu., & Kharchenko, A. (2022). IMPACT ON THE VALUE OF LAND BORDER POSITION ERRORS OBTAINED WITH THE USE OF UNMANNED AIRCRAFT. Automobile Roads and Road Construction, (112), 123-136. https://doi.org/10.33744/0365-8171-2022-112-123-136

ВПЛИВ НА ВАРТІСТЬ ЗЕМЕЛЬНИХ ДІЛЯНОК ПОХИБОК ПОЛОЖЕННЯ МЕЖ ОТРИМАНИХ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ

Юрій Губар Анна Харченко

Мета наукової роботи – дослідження впливу похибок положення межових знаків, отриманих за допомогою безпілотних літальних апаратів, на вартість нерухомості. Протягом декількох останніх десятиліть аерознімання є ефективним інструментом для виконання геодезичних робіт, геофізичних досліджень та проведення різних видів моніторингів, проте слід зазначити, що для оцінки вартості нерухомості такі методи практично не застосовуються. Сучасні технології створення топографічних та кадастрових планів ґрунтуються саме на використанні матеріалів цифрового аерознімання. Однак, собівартість застосування літаків та гелікоптерів для локального великомасштабного знімання на порядок вища і тому альтернативним рішенням є використання безпілотних літальних апаратів (БПЛА). БПЛА найчастіше застосовують як значно дешевшу альтернативу традиційного аерознімання з літаків, гелікоптерів, мотодельтапланів і космічного (супутникового) знімання. Окрім значної економічної ефективності (здешевлення у десятки разів), БПЛА мають додаткові привілеї, а саме: маловисотність, точковість, мобільність, екологічна чистота польотів. Роботи із землеустрою здебільшого виконуються безсистемно і без надійного контролю і тому застосовування звичайних геодезичних методів та результатів опрацювання вимірювань не дає змоги отримати необхідну точність координат пунктів, межових знаків та знімальної основи. Все це призводить до виникнення проблем суміщення меж прилеглих ділянок внаслідок використання неякісної кадастрової інформації у базах даних, які формувалися на значному періоді часу регіональними центрами ДЗК. Застосування БПЛА для виконання оціночних робіт дозволяє підняти точність визначення координат меж об’єктів нерухомості та суттєво пришвидшує процедуру оцінювання, що доводить практичну цінність запропонованого в даному дослідженні методу здійснення моніторингу. Встановлено, що для великих населених пунктів точність визначення координат необхідно значно збільшити, адже вартість нерухомості у цих населених пунктах досить велика і, відповідно, похибки у визначенні координат об’єктів нерухомості призводять до похибок у вартості об’єктів нерухомості населеного пункту, що юридично недопустимо. Таким чином, для великих міст доцільно створювати знімання на невеликих висотах і поступово підвищувати точність фотографування місцевості

оцінка нерухомості; безпілотний літальний апарат; апріорна оцінка точності; дистанційне зондування землі; ринкова вартість нерухомості
  1. Haletskyi, V., et al. (2012). Experimental analysis of works on creating large-scale plans of rural settlements using UAVs. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, 76, 85-93.
  2. Hlotov, V., et al. (2014). Analysis and prospects of aerial photography from unmanned aerial vehicles. Modern Achievements of Geodetic Science and Production, 1(27), 131-136.
  3. Burshtynska, Kh.V., & Stankevych, S.A. (2013). Aerospace imaging systems. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing House.
  4. Hlotov, V., & Hunina, A. (2014). Analysis of the possibilities of using unmanned aerial vehicles for aerial imaging processes. Modern Achievements of Geodetic Science and Production, 2(28), 65-70.
  5. Hlotov, V.M., & Smolii, K.B. (2008). Research on technologies for compiling frontal plans of architectural structures using terrestrial digital photography and laser scanning. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, 70, 46-50.
  6. Hubar, Yu. (2017). Analysis of the feasibility of using unmanned aerial vehicles for mass valuation of real estate in settlements. In Materials of the II All-Ukrainian scientific conference “Geodesy, land management, geoinformatics in the southern region: Current state and development prospects” (pp. 131-135). Odesa.
  7. Hubar, Yu. (2011). Determination of the required accuracy of coordinates of boundary markers for the valuation of land in settlements. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, 74, 132-135.
  8. Dorozhynskyi, O., & Pochkin, S. (2009). On some requirements of cadastral works for aerospace imaging. Modern Achievements of Geodetic Science and Production, 1(17), 209-216.
  9. Law of Ukraine "On Topographic-Geodetic and Cartographic Activities". (1999). Bulletin of the Verkhovna Rada of Ukraine, 5, article number 46.
  10. Lobanov, A.N. (1984). Photogrammetry. Moscow: Nedra.
  11. Matiichyk, M.P., & Kachalo, I.A. (2013). Trends in the application of unmanned aerial vehicles in civil aviation. In Materials of the XI international scientific and technical conference "AVIA 2013" (p. 97).
  12. Stankevych, S.A., & Vasko, A.V. (2011). Application of modern aerospace imaging technologies in the agricultural sector. In Scientific aspects of geodesy, land management and information technologies: Proceedings of the scientific-practical conference (pp. 44-50).
  13. Junqing, C., Zongjian, L., Xiaojing, W., & Yongrong, L. (2012). Application ol UAV system tor low altitude photogrammetry in Shanxi. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXIX-B1, 351-354. doi: 10.5194/isprsarchives-XXXIX-B1-351-2012.
  14. Droeschel, D., Schreiber, M., & Behnke, S. (2013). Omnidirectional perception for lightweight UAVs using a continuously rotating 3D laser scanner. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-1/W2, 107-112. doi: 10.5194/isprsarchives-XL-1-W2-107-2013.
  15. Gini, R., Passoni, D., Pinto, L., & Sona, G. (2012). Aerial images from an UAV system: 3D modeling and tree species classification in a park area. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXIX-B1, 361-366. doi: 10.5194/isprsarchives-XXXIX-B1-361-2012.
  16. Grenzdorffer, G., Niemeyer, F., & Schmidt, F. (2012). Development of four vision camera system for a Micro-UAV. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXIX-B1, 369-374. doi: 10.5194/isprsarchives-XXXIX-B1-369-2012.
  17. Kurczynski, Z. (2006). Aerial and satellite imaging of the Earth. Warsaw: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
  18. Makelainen, A., Saari, H., Hippi, I., Sarkeala, J., & Soukkamaki, J. (2013). 2D-hyperspectral frame imager camera data in photogrammetric mosaicking. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-1/W2, 263-267. doi: 10.5194/isprsarchives-XL-1-W2-263-2013.
  19. Hubar, Yu. (2016). The use of unmanned aerial vehicles for estimating market real-estate value. Geodesy, Cartography and Aerial Photography, 84, 76-89.

https://doi.org/10.33744/0365-8171-2022-112-123-136