Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  



Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

В Калининградской области используют нейронную сеть для поиска самостроев и незаконных вырубок

Как сообщает kgd.ru, в Калининградской области используют нейронную сеть для поиска самостроев и незаконных вырубок. Местные разработчики применили искусственный интеллект для анализа данных дистанционного зондирования Земли. Об этом корреспонденту Калининград.Ru рассказали в пресс-службе регионального правительства.

Теперь нейронная сеть самостоятельно определяет все капитальные строения на снимке за несколько секунд. Система способна анализировать с высокой точностью использование земельных участков и выявлять самозахваты, самострои, вырубку деревьев, изменение и использование береговой линии.

В 2019-2020 годах правительство региона заключило контракты на создание пространственных данных — цифровых ортофотопланов масштаба 1:2000 и 3Д стерео моделей. Ручная обработка материалов занимала от нескольких часов до недель в зависимости от площади территории. Использование нейронной сети позволяет обрабатывать всю территорию области за сутки в автоматическом режиме.

По словам вице-премьера регионального правительства Натальи Сибирёвой, управление территорией — один из основных инструментов пополнения бюджета. В соответствии с законодательством, недвижимость становится объектом налогообложения после регистрации в ЕГРН. При этом в реестр должны внести его основные характеристики, достаточные для определения кадастровой стоимости. Сейчас в области учтено более 600 тысяч объектов недвижимости.

Оценочный прогноз количества объектов недвижимости, потенциально подлежащих государственному учёту, по региону составляет чуть более 10%. Это самовольные постройки, объекты ранее возникшего права, а также те, у которых отсутствуют либо некорректно внесены основные характеристики, — отметили в пресс-службе.

По оценкам властей, ежегодные налоговые потери могут составлять до 300 млн рублей. «Применение современных технологий с использованием искусственного интеллекта позволяет оперативно выявить нарушения, за счёт чего значительно повысить собираемость налогов. Дополнительные поступления в бюджет — это средства, которые впоследствии пойдут на строительство социальных объектов, благоустройство и другие нужды муниципалитетов», — отметила Сибирёва.


Разделы, к которым прикреплен документ:
Страны и регионы / Россия / Северо-Западный ФО / Калининградская область
Тематич. разделы / ДДЗ
Тематич. разделы / Картография, ГИС
Тематич. разделы / Кадастр, инвентаризация
Организации
Новости
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: https://kgd.ru/news/society/item/96395-v-kaliningradskoj-oblasti-ispolzuyut-nejronnuyu-set-dlya-poiska-samostroev-i-nezakonnyh-vyrubok 10:55:29 10.08 2021   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров

    Наши предложения
  Новости Gisa.ru в Телеграм
  Реклама на сайте
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Конференции ГИС-Ассоциации
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.01971697807312 sec, Question: 80