Использование экономико-математических методов и моделей для землеустроительных целей

УДК 330.43 DOI: 10.24411/2587-6740-2017-16007

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ЗЕМЛЕУСТРОИТЕЛЬНЫХ ЦЕЛЕЙ

В.Б. Непоклонов, И.А. Хабарова, Д.А. Хабаров, Е.А. Аверьянова, А.В. Гилюк, И.Ф. Абдугапирова, В.А. Киойбаш

В статье рассматриваются вопросы применения экономико-математических методов и моделей в землеустройстве. Авторы статьи определяют общие динамические показатели скорости изъятия земель из природных ландшафтов на нужды цивилизации и скорости возврата земель в природные ландшафты после прекращения на них хозяйственной деятельности и рекультивации. Отмечается сокращение площадей земель сельскохозяйственного назначения, однако процент сельскохозяйственных угодий в составе земель сельскохозяйственного назначения незначительно растет. Авторы статьи определяют возможные варианты изменения состояния земель (антропогенной нагрузки) при различных случаях перевода земель из категории в категорию. Благодаря разработанной в статье матрице становится возможным определение скорости изъятия земель из природных ландшафтов на нужды цивилизации и скорости возврата земель в природные ландшафты после прекращения на них хозяйственной деятельности и рекультивации. Описаны возможные случаи перевода земель из одной категории в другую. Анализируется возможность применения Марковской модели при прогнозировании изменения конверсии землепользования. В статье отмечены достоинства и недостатки применения Марковской модели в землеустроительных целях. Рассмотрен зарубежный опыт прогнозирования и планирования использования земель. Считается, что разрыв между потенциальными возможностями многофакторных моделей использования земель сельскохозяйственного назначения и существующим уровнем их практической реализации ограничивает эффективность систем управления и поддержки принятия решений в области рационального землепользования. В связи с этим развитие исследований, направленных на совершенствование методов и технологий создания и применения многофакторных моделей использования земель различных территорий с учетом региональных особенностей, в том числе для целей планирования и прогнозирования, является актуальным для теории и практики землеустройства.

Ключевые слова: рациональное землепользование, многофакторная модель, Марковская модель, изъятие и возврат земель, перевод земель, категории земель.

Хорошо известно, что в настоящее время роль математических методов в землеустройстве возрастает. Одной из наиболее важных социально-экономических проблем является повышение эффективности использования земель сельскохозяйственного назначения. Ее решению способствует применение математических, в том числе многофакторных моделей при управлении земельными ресурсами. Такие модели позволяют не только описывать процесс использования земель, но и давать точный прогноз на основе фактических данных. Современные тенденции исследований и разработок в области планирования и прогнозирования использования земель таковы, что все более востребованным становится применение в этой области методов математического моделирования. Этому способствует рост многообразия количественных и качественных факторов, подлежащих учету при оценке эффективности использования земель, в том числе факторов, отражающих региональные особенности. Выбор подходящей модели упрощается при наличии определенной классификации. Модели использования земель предлагается классифицировать по следующим признакам: 1) по степени агрегирования объектов моделирования: микроэкономические; одно- и двухсекторные (или одно-, двухпродуктовые); многосекторные (то есть многопродуктовые); глобальные; 2) по цели создания и применения: балансовые; эконометрические; оптимизационные; сетевые; систем массового обслуживания; имитационные; 3) по учету фактора времени: статические; динамические; 4) по типу математического аппарата: линейного программирования; нелинейного программирования; кор-

реляционно-регрессионные модели; теории игр; теории массового обслуживания и др.; 5) по учету фактора неопределенности: стохастические; детерминированные; 6) по длительности рассматриваемого периода времени: долгосрочного прогнозирования (более пяти лет); среднесрочного прогнозирования (до пяти лет); краткосрочного прогнозирования (до года), оперативные (до одного месяца); 7) по целевому назначению: прикладные; теоретико-аналитические [1]. Одним из наиболее удобных и перспективных подходов к построению математических моделей для решения задач землепользования является подход, базирующийся на многофакторном регрессионном анализе эффективности использования земель. В числе требований, предъявляемых к регрессионным моделям, необходимо отметить возможность использования модели для прогнозирования. Процесс построения математической модели показан на рисунке.

Основные этапы построения регрессионной модели:

• проведение предварительного исследования (на данном этапе описывается суть анализируемой проблемы, исследуется рынок акций);

• формирование перечня факторов (как количественных, так и качественных);

• формирование таблицы исходных данных (в данную таблицу включаются количественно измеримые факторы);

• отбор итоговых факторов при помощи проведения корреляционного анализа;

• построение уравнения регрессии (зависимости итоговой величины от совокупности анализируемых факторов);

• проведение прогноза (осуществление краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных прогнозов) [2].

Общий вид модели регрессии R будет

иметь вид: R=Xcxx., где с — полученные

Рис. Процессы построения математической модели

ЗЕМЕЛЬНЫЕ ОТНОШЕНИЯ И ЗЕМЛЕУСТРОЙСТВО

.«А", /л*

коэффициенты регрессии, х — значения отобранных факторов. Само уравнение регрессии будет выглядеть так: у=т0+т1хх1+т2хх2+_ +тпххп, где у — исследуемая величина, т — коэффициенты регрессии, х — отобранные факторы, влияющие на исследуемую величину. В уравнение регрессии могут включаться лишь количественно измеримые факторы. Оценка земель сельскохозяйственного назначения делается на основании данных о практической урожайности сельскохозяйственных культур, сенокосов, производительности пастбищ, насаждений, структур земель для посева. Подобное уравнение регрессии имеет большую практическую ценность и для овощеводов, и для администрации всех субъектов Российской Федерации. Благодаря построению многофакторной модели возможно прогнозировать изменение валового сбора овощей, корректировать посевные площади, условия выращивания для увеличения валового сбора овощей. Такой способ применения многофакторной модели уникален тем, что может рассматривать разные классификации факторов, например, экологические, экономические, социальные и др.

Благодаря эффективному использованию земель становится возможным развивать сельскохозяйственную отрасль. В зарубежных странах при формировании моделей эффективного использования земель используются показатели, учитывающие прогнозирование социальной сферы, динамику использования земель; прогнозирование демографической ситуации; развитие экономики. Планирование использования земель в зарубежных странах разделяется на пространственное и городское. Пространственное планирование — это планирование, направленное на устройство территорий (на больших пространствах). Оно проводится землеустроительными организациями. Городское планирование — это планирование, которое осуществляется в целях регулирования планировки населенных пунктов. Данное планирование проводится архитектурно-планировочными организациями [3].

Очень важным показателем при оценке эффективности использования земель является такое понятие, как эффективность территории. Эффективная территория — территория страны, которая пригодна для хозяйственного освоения. Важнейшей составной частью ведения сельского хозяйства является система земледелия. Она направлена на повышение эффективности использования земли, постоянный рост ее плодородия. В систему земледелия включаются следующие основные элементы: землеустройство, в том числе ведение севооборотов; приемы борьбы с эрозией почвы, ее рациональная обработка; механизация производства; удобрение и известкование; орошение и осушение; семеноводство; окультуривание естественных сенокосов и пастбищ; борьба с сорняками, вредителями и болезнями растений; организационно-экономические и социальные мероприятия. Важное значение в комплексе этих мер принадлежит правильному севообороту. Задача состоит в том, чтобы определить уровень насыщения его ведущей культурой, лучшие предшественники,

МСХЖ — 60 лет!

промежуточные культуры, санитарные функции (очищение почвы и посевов от сорняков, вредителей и возбудителей болезней), оптимальную эффективность. Необходимо обеспечить положительный баланс органического вещества в почве, улучшить ее санитарное состояние, повысить плодородие почвы. Для улучшения использования земли, сохранения и повышения ее плодородия важное значение имеет усиление борьбы с водной и ветровой эрозией, строительство противоселевых сооружений [4].

Механизация производства занимает особое место в системе земледелия. Она способствует облегчению и привлекательности сельскохозяйственного труда, повышению его производительности, выполнению работ в оптимальные сроки и повышению урожайности. Вместе с тем стоит задача осуществления в каждом хозяйстве необходимых мер по более эффективному использованию имеющейся техники, и прежде всего за счет повышения квалификации и ответственности кадров, внедрения прогрессивных форм организации труда.

Нельзя не отметить развитие точного земледелия на основе применения спутниковой навигации. В системе точного земледелия к основным техническим средствам, которые применяются, можно отнести: российскую спутниковую система ГЛОНАСС; автоматические пробоотборники; ГЛОНАСС/СРБ-приемники; технические системы, которые помогают своевременно выявить неоднородность поля; уборочные машины с автоматическим учетом всего урожая; разнообразные измерительные комплексы и сенсоры; приборы дистанционного зондирования сельскохозяйственных посевов и многое другое. Причем программное обеспечение является основным элементом технологии точного земледелия, дающее возможность получения пространственно-ориентированных данных сельскохозяйственных полей, а также оптимизацию, генерацию, и реализацию агротехнических мероприятий с учетом вариабельности характеристик в пределах возделываемого поля [5].

Земля является незаменимым и уникальным природным ресурсом. Именно поэтому земля всегда находилась и находится в центре интересов человеческого общества, которые «группируются» вокруг использова-

ния, распределения, перераспределения, а также восстановления ее полезных потребительских свойств, правил и норм владения и пользования.

Структура земельного фонда РФ ежегодно изменяется (табл. 1). В последнее время возрастает количество изъятий ценных земель под производственные нужды человека, а с другой стороны, сельскохозяйственные земли часто выводятся из производства.

Процесс изъятия и возврата земель возможно рассчитать путем построения всевозможных вариантов изменения состояния земель (антропогенной нагрузки) при различных вариантах перевода земель из категории в категорию. Построенная матрица возможных вариантов изменения антропогенной нагрузки земель позволит в дальнейшем органам, имеющим достоверную информацию о количестве переведенных земель из одних категорий в другие за ряд лет, эффективнее анализировать динамику биосферно-экологических показателей пространственного развития РФ. Также необходимо отметить, что экономико-математические методы оценки земель (в частности с применением многофакторных моделей), не учитывающие региональные особенности земель, не дают возможности эффективно управлять процессом использования земель.

Биосферно-экологические показатели и критерии имеют зональный характер и определяются физико-географическими условиями, специфическими в разных регионах планеты и государств. В каждом регионе объективным показателем является структура землепользования, характеризующая распределение земель между:

• заповедными природными ландшафтами, обеспечивающими воспроизводство биологических видов для миграции за пределы заповедников (в данных государственной отчетности в сфере земельных отношений — это, в основном, земли особо охраняемых территорий и объектов);

• территориями, которые эпизодически посещаются людьми для ведения хозяйственной деятельности, не нарушающей ландшафты, и отдыха;

• сельскохозяйственными угодьями различного предназначения (в государственной отчетности — это общая площадь сельскохозяйственных угодий);

Таблица 1

Распределение земельного фонда Российской Федерации по категориям, млн га

№ категории земель на 01.01.2007 г. на 01.01.2010 г. на 01.01.2013 г. на 01.01.2015 г.

1 402,6 400 386,1 385,5

2 19,1 19,5 19,9 20,1

3 16,7 16,7 16,9 17,2

4 34,2 34,8 46,1 47

5 1104,9 1108,5 1121,9 1122,6

6 27,9 28 28 28

7 104,4 102,3 90,9 89,5

Итого земель в РФ 1709,8 1709,8 1709,8 1709,9

Примечание: 1 категория земель — земли сельскохозяйственного назначения; 2 категория земель — земли населенных пунктов; 3 категория земель — земли промышленности, энергетики, транспорта и иного специального назначения; 4 категория земель — земли особо охраняемых территорий и объектов; 5 категория земель — земли лесного фонда; 6 категория земель — земли водного фонда; 7 категория земель — земли запаса.

- 31

МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ № 6 / 2017

• территориями, отчуждаемыми под инфраструктуры (в государственной отчетности — это земли под дорогами);

• территориями населенных пунктов (в государственной отчетности — это земли населенных пунктов);

• промышленными ландшафтами и полигонами утилизации отходов, на которых невозможно воспроизводство каких-либо естественных биоценозов (т.н. бедленд) (в государственной отчетности — это земли промышленности, энергетики, транспорта и иного специального назначения) [6]. Общими динамическими показателями

пространственного развития государства в целом и его регионов являются:

• скорость изъятия земель из природных ландшафтов на нужды цивилизации (км2 в год);

• скорость возврата земель в природные ландшафты после прекращения на них хозяйственной деятельности и рекультивации (км2 в год);

• соотношение обеих скоростей.

На основании полученных сведений о количестве переведенных земель из одной категории в иные категории (табл. 2) становится возможным рассчитать перечисленные динамические показатели пространственного развития государства и отдельных регионов.

В последние десятилетия глобальные изменения окружающей среды — одна из самых актуальных областей интенсивных исследований на международном уровне. История землепользования показывает, что городские районы являются наиболее динамичными местами на поверхности Земли. Несмотря на колоссальное региональное экономическое значение городов, следует учитывать, что рост городов оказывает значительное негативное воздействие на окружающую экосистему. В первую очередь, это касается процесса конверсии землепользования (перехода земель из одной категории в иную) — динамичного,

Таблица 2 Возможные варианты изменения состояния земель

Категории земель

1

Примечание: а) номера категорий земель те же, что и в примечании к таблице 1; б) цифры в таблице: 1 — изъятие земель из природных ландшафтов на нужды цивилизации; 2 — возврат земель в природные ландшафты после прекращения на них хозяйственной деятельности и рекультивации; 3 — перевод земель из одних нужд цивилизации на другие нужды цивилизации; 4 — перевод земель из одних природных ландшафтов в другие природные ландшафты.

широкомасштабного процесса, стимулирующего антропогенные факторы, которые в значительной степени влияют на природные экосистемы, приводя к повышению уровня их урбанизации [7].

Модели процесса любых изменений в землепользовании делятся на две группы: модели, основанные на регрессии, и модели, основанные на пространственных переходах. Из всех существующих моделей Марковская модель наиболее широко использовалась для моделирования перехода земель из одной категории в другую. Приведем примеры массовых случаев перевода земель из одной категории в другую: перевод земель всех категорий в земли населенных пунктов при изменении границ (расширении) населенных пунктов (пример: «Новая Москва»); перевод земель сельскохозяйствнного назначения и земель лесного фонда в земли промышленности, транспорта и иного специального назначения при строительстве дорог (автомобильных, железных и пр.); перевод земель лесного фонда в земли сельскохозяйственного назначения при так называемой «дачной амнистии». Реже встречается перевод сельскохозяйственных земель в состав земель лесного фонда вследствие зарастания лесом неиспользуемых сельхозугодий, владельцы которых скончались, не оставив наследников, и эти земли перешли в государственную собственность (второй вариант: эти участки были изъяты в пользу государства и переведены в категорию земель лесного фонда при живых владельцах согласно Земельному кодексу в случае неиспользования этих участков по целевому назначению в течение трех лет и более). Возможен перевод земель разных категорий в земли особо охраняемых природных территорий при создании новых заповедников, национальных парков, биосферных заповедников (как правило, один случай на несколько лет). В состав земель водного фонда могут быть включены земли иных категорий при изменении русел рек, при подъеме уровней морей и озер (пример: Каспийское море), при создании водохранилищ [2]. Применимость и осуществимость Марковской модели были подтверждены во многих научных статьях, а результаты ее применения согласуются с экспериментальными данными. Использование цепей Маркова является одним из основных способов изучения долговременной динамики ландшафтов. Построение цепей Маркова в ландшафтной экологии осуществляется на основе данных дистанционного зондирования Земли (аэро- и космические снимки) [8]. Для построения Марковской модели необходимо следующее:

• классификация состояний системы (стадии сукценссии, формы землепользования);

• данные для определения переходных вероятностей или скоростей, с которыми состояния переходят со временем из одной категории классификации в иную;

• данные о начальных условиях, которые сложились в конкретный период времени. Структура ландшафтного покрова имеет

важное экологическое значение, так как влияет на хозяйственное освоение территорий,

имеет существенное значение для поддержания биоразнообразия и экосистемных услуг, связана с устойчивостью экосистем. Цепи Маркова являются удобным инструментом для моделирования перехода земель из одной категории в иную, когда изменения и процессы в ландшафте носят стохастический характер. Марковский процесс — это процесс, в котором будущее состояние системы может быть смоделировано непосредственно на основе предшествующего состояния. Подобное достигается путем вычисления матрицы вероятности перехода изменения в землепользовании с одного временного периода на другой. Такая матрица показывает характер изменений и в то же время служит основой для прогнозирования на более удаленный период времени. Марковская модель обобщает стохастический процесс с независимыми значениями и может быть сформулирована следующим образом:

• конверсию видов землепользования возможно охарактеризовать взаимоисключающими состояниями землепользования, которые покрывают полный спектр изменений в землепользовании;

• выполняется допущение Маркова: вероятности перехода из одного состояния в другое зависят только от текущего состояния и не зависят от предыдущих;

• однородность: вероятности перехода из одного состояния в другое не зависят от времени [9].

Преобразование одного состояния в другое состояние системы называется переходом состояния. Если Р — вероятность преобразования текущего состояния в другое состояние в следующий момент времени, то ее матричное представление выглядит так:

Р =

Р11 Ра Pï\ Pli

Pr 1 Рл

Р\у

Ръ

где Р.. обозначает вероятность перехода от состояния . до состояния ]. Данное уравнение должно удовлетворять двум условиям:

• 1П,Р.=1;

)=1 .)

• 0<Р..<1.

Ключевым шагом Марковской модели является получение первичной матрицы Р и матрицы вероятностей перехода Р. Тогда модель прогноза Маркова выглядит следующим

образом: Р(п)=Р(п-1)*Ри=Р(0)*РиП, где Р(п) — вер°-ятность состояния в любое время, Р — первичная матрица, Р — первичная матрица предшествующего состояния, Р(.. ) — элемент матрицы вероятности перехода.

Основным недостатком прогноза при построении Марковской модели является то, что он не учитывает возможные катастрофические события как природного, так и социального генезиса.

В настоящее время одним из возможных продуктивных путей повышения эффективности использования земель сельскохозяйственного назначения является применение экономико-математических методов и моделей при разработке проектов землеустройства [10].

ЗЕМЕЛЬНЫЕ ОТНОШЕНИЯ И ЗЕМЛЕУСТРОЙСТВО

Литература

1. Хабарова И.А. Математическое и компьютерное моделирование использования земель: проблемы и перспективы // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2016. № 9. С. 21-27.

2. Хабаров Д.А., Давыдова А.А. Эффективность государственного кадастрового учета зон с особыми условиями использования // Славянский форум. 2016. № 4 (14). С. 217-227.

3. Хабаров Д.А., Сизов А.П. Использование динамики баланса земель Российской Федерации для анализа их средоформирующих свойств // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2017. № 3. С. 57-61.

4. Хабарова И.А. Разработка многофакторной модели использования земель Северо-Кавказского

Об авторах:

Непоклонов Виктор Борисович, доктор технических наук, старший научный сотрудник,

исполняющий обязанности проректора по научной работе, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-1241-1117, nauka@miigaik.ru Хабарова Ирина Андреевна, старший преподаватель кафедры кадастра и основ земельного права, irakhabarova@yandex.ru Хабаров Денис Андреевич, ассистент кафедры космического мониторинга и экологии, khabarov177@yandex.ru

Аверьянова Екатерина Андреевна, бакалавр Геодезического факультета по направлению подготовки «Прикладная информатика», katriniya.a@gmail.com ФГБОУ ВО «Московский государственный университет геодезии и картографии»

ECONOMIC-MATHEMATICAL METHODS AND MODELS FOR LAND-BUILDING OBJECTIVES

V.B. Nepoklonov, I.A. Khabarova, D.A. Khabarov, E.A. Averianova, A.V. Giliuk, I.F. Abdugapirova, V.A. Kioibash

This article discusses the application of economic-mathematical methods and models in land management. The authors of the article determine the general dynamic indicators of the rate of land withdrawal from natural landscapes for the needs of civilization and the rate of return of lands to natural landscapes after the termination of economic activities and reclamation. There is a reduction in the area of agricultural land, but the percentage of agricultural land in the agricultural land is growing slightly. The authors of the article identify possible options for changing the state of land (anthropogenic load) in various cases of land transfer from category to category. Thanks to the matrix developed in the article, it becomes possible to determine the rate of land withdrawal from natural landscapes for the needs of civilization and the rate of return of lands to natural landscapes after the termination of economic activities and reclamation. The authors of the article describe possible cases of transferring land from one category to another. The article analyzes the possibility of applying the Markov model in predicting the change in land use conversion. The article highlights the advantages and disadvantages of using the Markov model for land management purposes. In the article foreign experience of forecasting and planning of land use is considered. It is believed that the gap between the potentialities of multifactor models of agricultural land use and the existing level of their practical implementation limits the effectiveness of management systems and decision support in the field of rational land use. In this regard, the development of research aimed at improving the methods and technologies for the creation and application of multifactor models of the use of land in various territories, taking into account regional features, including for planning and forecasting purposes, is relevant for the theory and practice of land management. Keywords: rational land use, multifactor model, Markov model, land withdrawal and recovery, land transfer, land categories.

экономического района с учетом региональных особенностей // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2017. № 3. С. 31-36.

5. Мишина З.А. Экономическая эффективность использования земель сельскохозяйственного назначения в Нижегородской области // Вестник НГИЭИ. 2011. № 5 (6) С. 51-63.

6. Хабарова И.А., Воробей Т.Н. Природоохранные технологии загрязнения почв // Конструкторское бюро. 2017. № 3 (128). С. 46-51.

7. Рассказова А.А. Определение факторов, оказывающих влияние на эффективность сельскохозяйственного землепользования в регионе // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2014. № 10. С. 61-64.

8. Волков С.Н, Комов Н.В., Хлыстун В.Н. Как достичь эффективного управления земельными ресурсами в России? // Международный сельскохозяйственный журнал. 2015. № 3. С. 3-7.

9. Vershinin V.V., Murasheva A.A., Shirokova V.A., Khutorova A.O., Shapovalov D.A., Tarbaev V.A. The solutions of the agricultural land use monitoring problems // International journal of environmental and science education. 2016. V. 11. No. 12. Pp. 5058-5069.

10. Соколов С.М., Богуславский А.А., Васильев А.И., Трифонов О.В., Назаров В.Г., Фролов Р.С. Мобильный комплекс для оперативного создания и обновления навигационных карт // Известия ЮФУ. Технические науки. 2011. № 3 (116). С. 157-165.

References

1. Khabarova I.A. Mathematical and computer modeling of land use: problems and prospects. Zem-leustrojstvo, kadastr i monitoring zemel = Land management, cadastre and land monitoring. 2016. No. 9. Pp. 21-27.

2. Khabarov D.A., Davydova A.A. Efficiency of state cadastral registration of zones with special conditions of use. Slavyanskij forum = Slavic Forum. 2016. No. 4 (14). Pp. 217-227.

3. KhabarovD.A., SizovA.P. The use of the dynamics of the balance of the lands of the Russian Federation for analysis of their media forming properties. Izvestiya vys-shikh uchebnykh zavedenij. Geodeziya i aerofotosemka = Izvestiya Vuzov. Geodesy and aerophotography. 2017. No. 3. Pp. 57-61.

About the authors:

4. Khabarova I.A. Development of a multifactorial model of land use in the North Caucasus Economic Region, taking into account regional features. Zem-leustrojstvo, kadastr i monitoring zemel = Land management, cadastre and land monitoring. 2017. No. 3. Pp.31-36.

5. Mishina Z.A. Economic efficiency of agricultural land use in the Nizhny Novgorod region. Vestnik NGIEI = Vestnik NGIEI. 2011. No. 5 (6) Pp. 51-63.

6. Khabarova I.A., Vorobej T.N. Environmental protection technologies of soil pollution. Konstruk-torskoe byuro = Design bureau. 2017. No. 3 (128). Pp. 46-51.

7. Rasskazova A.A. Determination of the factors influencing the efficiency of agricultural land use in the region. Zemleustrojstvo, kadastr i monitoring zemel =

Land management, cadastre and land monitoring. 2014. No. 10. Pp. 61-64.

8. Volkov S.N., Komov N.V., Khlystun V.N. How to achieve effective land management in Russia? Mezh-dunarodnyj selskokhozyajstvennyj zhurnal = International agricultural journal. 2015. No. 3. Pp. 3-7.

9. Vershinin VV., Murasheva A.A., Shirokova V.A., Khutorova AO, Shapovalov D.A., Tarbaev V.A. The solutions of the agricultural land use monitoring problems. International journal of environmental and science education. 2016. V. 11. No. 12. Pp. 5058-5069.

10. Sokolov S.M., Boguslavskij A.A., Vasilev A.I., Tri-fonov O.V., Nazarov V.G., Frolov R.S. Mobile complex for the rapid creation and updating of navigational charts. Izvestiia IUFU. Tekhnicheskie nauki = Izvestiya SFU. Technical science. 2011. No. 3 (116). Pp. 157-165.

Victor B. Nepoklonov, doctor of technical sciences, senior researcher, acting pro-rector for scientific work, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-1241-1117, nauka@miigaik.ru

Irina A. Khabarova, senior teacher of the department of cadastre and bases of land law, irakhabarova@yandex.ru Denis A. Khabarov, assistant of the department of space monitoring and ecology, khabarov177@yandex.ru Ekaterina A. Averianova, bachelor of Geodesic faculty in the field of training "Applied informatics", katriniya.a@gmail.com Moscow state university of geodesy and cartography

Alena V. Giliuk, graduate student of the faculty "Cadastre of real estate" in the field of preparation "Land management and cadastres", gilyuk@yandex.ru Indira F. Abdugapirova, bachelor of the faculty "Cadastre of real estate" in the field of preparation "Land management and cadastres", indira67@yandex.ru Vitalij A. Kioibash, bachelor of the faculty "Cadastre of real estate" in the field of preparation "Land management and cadastres", vitodja@yandex.ru State university of and use planning

khabarov177@yandex.ru

МСХЖ — 60 лет!

МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ № 6 / 2017