Российские власти переходят к управлению развитием территорий на основе Национальной системы пространственных данных (НСПД). Для этого разрабатывают цифровую модель страны на основе актуализированной информации всех государственных ведомств. На первом этапе в электронный вид переводят данные о земельных угодьях. Как проходит эта работа? Почему нужно оцифровать архивные карты? Применим ли для их распознавания ИИ? Можно ли ускорить работу?
Содержание
Переход к экономике данных
Одна из целей НСПД — помочь руководству регионов понять, какие ресурсы есть в их распоряжении и как ими эффективно управлять в условиях динамических изменений.
Например, вырубаются леса и это влияет на всю окружающую экосистему. Где ещё пять лет назад на поле можно было посеять определённую сельскохозяйственную культуру, сегодня может ничего не вырасти: исчез лес, холод стал беспрепятственно поступать на поле с ближайшей возвышенности. Посадки замерзнут — и фермерское предприятие прогорит.
После оцифровки и актуализации данных правительство сможет точно узнать инвестиционный потенциал и привлекательность территорий, понять, какие шаги необходимы для развития и какой доход можно извлечь в пользу бюджета.
Обсудите вашу задачу со специалистом — это бесплатно
Нужны эталонные данные для геоинформационной системы или государственного реестра? Свяжитесь с нашим экспертом Евгением Гусарским, чтобы оценить проект.
@beorg_sup
Как происходит оцифровка пространственных данных?
Сначала создают цифровую топографическую основу на базе существующих физических карт. Для этого топографические планшеты — листы с географическими картами, наклеенными на основу — сканируют, параллельно собирая дополнительные сведения в Росреестре и других ведомствах.
Информацию сводят в единый цифровой фрагмент карты местности с помощью программного обеспечения для векторизации — геоинформационной системы. ПО позволяет сформировать 2D, 3D или 4D-карту с учётом естественного изгиба земной поверхности.
Когда все планшеты оцифрованы, все электронные копии склеиваются в единую карту пространства. На эту подложку наносится семантика — разъяснения, какой участок карты что именно обозначает: где земля определённой категории, где водоохранная зона, река, ручей и пр.
Почему нужна оцифровка старых карт?
Почему для подготовки цифровой топологической основы нельзя использовать данные Яндекс.карт? Или спутниковые снимки? Зачем нужно обязательно сканировать архивные ведомственные карты?
Дело в том, что только ведомственные планшеты содержат детальную информацию, из которой понятно, где земля под пастбище, пашню, а где под застройку. Без планшетов не получится определить высоту и вид деревьев, состав леса.
Может быть и такая ситуация: на поле болото, на болоте остров, на острове — лес. К чему его отнести? К полю? К болоту? Такие вопросы критически важны для ведения хозяйственной деятельности.
ИИ споткнулся о географию
Нейросети довольно хорошо справляются с типовыми задачами, когда их обучают на качественном массиве. Оцифровка границ земельных участков на естественных территориях России — задача нетривиальная: все границы нестандартные.
Есть целый ряд факторов, препятствующих эффективному применению ИИ для подготовки цифровой подложки НСПД:
- Сроки работ. Проекты имеют определённые временные рамки. Для разработки и обучения нейросетей требуется время. Разметка данных для обучения по смыслу и объёму равна ручной оцифровке.
- Изменения в ТЗ. Частые изменения в техническом задании осложняют и удорожают применение ИИ, значительно увеличивая сроки.
- Качество планшетов. Местами оно может быть невысоким — проблемы с определением контуров и границ. Такие данные может распознать только человеческий глаз: нейросеть ошибается в 80–90% случаев. Без ручной верификации ИИ оказывается лишним.
- Сложные контуры местности. В некоторых районах контуры лесов, пастбищ и сенокосов очень извилисты и протяжённы, что порождает ошибки геометрии.
Кроме того, в процессе оцифровки постоянно возникают неточности, которые приходится вручную устранять профессиональным картографам.
На каком этапе ИИ всё-таки можно применять?
Технологии искусственного интеллекта могут пригодиться на следующем этапе работы с пространственными данными — для актуализации оцифрованных массивов.
Например, с помощью ИИ можно проводить мониторинг динамики изменений: анализировать данные спутниковых снимков и сопоставлять их с электронными данными. Таким образом можно выявлять несоответствия между подготовленными цифровыми основами и реальной ситуацией: отслеживать изменившиеся границы участков, незарегистрированные постройки, вырубленный лес.
Таким образом, ИИ будет успешно применяться тогда, когда для его работы подготовлены полные и качественно размеченные данные.
Опыт работы: как можно ускорить работу по оцифровке?
В ходе одного из недавних проектов по оцифровке сельскохозяйственных угодий в электронный вид перевели 9 млн гектаров — немногим меньше размеров Португалии. В среднем в обычных условиях для оцифровки такой территории требуется около 4 месяцев.
Ускорить оцифровку в 2 раза получилось за счёт краудсорсинга. Профессиональные картографы и обученные ими операторы работали через облачный модуль из разных часовых поясов. Для этого в облако интегрировали геоинформационную систему, в которой работали люди. Большой объём данных был обработан на единой площадке в короткие сроки. Финальные данные сводились централизованно и проверялись экспертами.
Несостыковки в процессе сбора оцифрованных фрагментов в единую карту решались с помощью автоматического скрипта и ручных правок профессиональных картографов. Применение облачной платформы также решило вопрос точечной нагрузки на рабочие станции операторов: все ресурсоёмкие вычисления происходили в облаке, а не локально.
Справочно о НСПД
С 1 января 2022 года действует Постановление Правительства РФ «Об утверждении государственной программы «Национальная система пространственных данных (НСПД)» (№ 2148).
НСПД станет цифровой моделью страны и будет содержать полные сведения о земле и недвижимости, включая информацию о правах, кадастровой оценке, сведения о виде и статусе различных территорий — земель, водных, лесных угодий и др.
На момент старта программы:
- не были учтены сведения о правообладателях почти 50 млн объектов;
- отсутствовали установленные границы у более чем 23 млн земельных участков;
- в ЕГРН содержалось значительное количество ошибок.
После оцифровки и актуализации данных станет возможно:
- повысить качество госуслуг по кадастровому учёту и государственной регистрации прав в электронном виде;
- создать и внедрить цифровое геопространственное обеспечение, интегрированное с муниципальными и региональными инфосистемами;
- обеспечить полноту и качество сведений в ЕГРН.
Формирование единой цифровой платформы пространственных данных планируется к 2030 году.
Об авторе
Александр Миронов — директор направления госпрограмм компании «Биорг». Реализовал более 50 госконтрактов с 2018 года. Руководил комплексными проектами по распознаванию и переводу в электронный вид актов гражданского состояния органов ЗАГС — более 40 млн записей. Реализовал пилотный проект в Архангельской области по распознаванию документации госзакупок на базе технологий машинного обучения и краудсорсинга. Курирует проекты векторизации.
Часто задаваемые вопросы
Что такое НСПД и зачем она нужна?
НСПД (Национальная система пространственных данных) — цифровая модель страны с полными сведениями о земле и недвижимости, включая права, кадастровую оценку и статус территорий. Инициатива направлена на переход к эффективному управлению территориями. На старте программы не были учтены сведения о правообладателях почти 50 млн объектов, а более 23 млн земельных участков не имели установленных границ. Формирование единой платформы планируется к 2030 году.
Как происходит оцифровка пространственных данных?
Топографические планшеты (листы с географическими картами) сканируются, параллельно собираются дополнительные сведения в Росреестре. Информацию сводят в единый цифровой фрагмент с помощью ПО для векторизации — геоинформационной системы. После оцифровки всех планшетов электронные копии склеиваются в единую карту, на которую наносится семантическая разметка с разъяснениями категорий земли.
Почему нельзя использовать данные Яндекс.карт или спутниковые снимки вместо архивных карт?
Только ведомственные планшеты содержат детальную информацию о категориях земель: где пастбище, пашня, а где земля под застройку. Без планшетов нельзя определить высоту и вид деревьев, состав леса, точные границы угодий. Яндекс.карты и спутниковые снимки не дают юридически значимой информации о категориях земельных участков, необходимой для хозяйственной деятельности и налогового учёта.
Почему ИИ плохо справляется с оцифровкой пространственных данных?
Четыре основных причины: сжатые сроки не дают времени на обучение нейросетей; частые изменения в ТЗ осложняют применение ИИ; плохое качество части планшетов — нейросеть ошибается в 80–90% случаев, без ручной верификации не обойтись; сложные извилистые контуры лесов и пастбищ порождают ошибки геометрии.
На каком этапе ИИ всё же полезен при работе с пространственными данными?
ИИ эффективен на этапе актуализации уже оцифрованных массивов: мониторинг динамики изменений путём анализа спутниковых снимков и сопоставления с электронными данными. Это позволяет выявлять несоответствия между цифровой подложкой и реальностью — изменившиеся границы, незарегистрированные постройки, вырубленный лес. ИИ работает эффективно, только когда для него подготовлены полные и качественно размеченные данные.
Как краудсорсинг помог ускорить оцифровку пространственных данных?
В одном из проектов в электронный вид перевели 9 млн гектаров с/х угодий (сопоставимо с площадью Португалии). В обычных условиях это заняло бы около 4 месяцев. Благодаря краудсорсингу — профессиональные картографы и обученные ими операторы работали через облачный модуль из разных часовых поясов — оцифровку удалось ускорить вдвое. Геоинформационная система была интегрирована в облако, данные сводились централизованно и проверялись экспертами.
Обсудите вашу задачу со специалистом — это бесплатно
Нужны эталонные данные для геоинформационной системы или государственного реестра? Свяжитесь с нашим экспертом Евгением Гусарским, чтобы оценить проект.
@beorg_sup