Программные продукты и системы

Свидетельством формирования информационного общества в России является развитие территориально распределенной системы геопорталов, поисково-информационных картографических сервисов, основное содержание которых – базовые пространственные данные. Термин «базовые» выделяет общедоступную часть цифровых данных о пространственных объектах, разрешенных к открытому опубликованию.

Основные характеристики геопространственных данных

Пространственный объект описывается наборами координатных и атрибутивных данных, связанных уникальным идентификатором. Из атрибутивных данных особое значение имеют адресные данные, позволяющие однозначно идентифицировать пространственный объект (здание, земельный участок) на территории Российской Федерации.

С 1 июля 2014 года вступил в силу Федеральный закон от 28.12.2013 № 443-ФЗ, согласно которому в качестве единой базы адресов для всех государственных и муниципальных организаций следует использовать Федеральную информационную адресную систему (ФИАС). ФИАС содержит открытую, достоверную и единообразно структурированную адресную информацию о территории Российской Федерации, предоставляемую на бесплатной основе. Адрес пространственного объекта используется для интеграции и взаимодействия с информационными ресурсами муниципального, регионального, федерального уровней. Это означает, что пространственный объект, содержащийся на любом картографическом сервере в пределах Российской Федерации, может быть описан двумя уникальными характеристиками – набором координат и адресом.

Объект недвижимости (ОН), внесенный в Публичную кадастровую карту, которая разме- щена на портале услуг Росреестра [1], имеет адресную характеристику, координатные данные и набор атрибутивных данных Государственного кадастра недвижимости (ГКН), связанные уникальным идентификатором (УИ) в пределах информационной системы ГКН. Государственная структура, физическое или юридическое лицо в силу своей компетенции получают сведения об интересующем объекте недвижимого имущества из ГКН (Публичной кадастровой карты) по адресу объекта. Выполнить поиск объекта на Публичной кадастровой карте можно по кадастровому номеру объекта, а также по адресу либо пространственным координатам, используя расширенный поиск. В основе механизма поиска необходимой информации лежат SQL-запросы к БД ГКН, перечень которых определен соответствующими нормативными документами. На рисунке 1 схематично показан ОН на Публичной кадастровой карте, который отображен с помощью набора координат X и Y поворотных точек и связан через УИ ГКН с записями атрибутов соответствующих таблиц из БД ГКН.

Поисково-информационный картографический портал Яндекс имеет атрибутивную информацию социальной направленности о пространственных объектах отображаемой территории. С 2012 года к картографическому сервису Yandex – Яндекс.Кар­ты – подключен сетевой краудсорсинговый сервис – Народная карта Yandex, предназначенный для «наполнения» карты силами авторизированных добровольцев. Рисунок 2, аналогичный по структуре рисунку 1, отображает атрибутивные и позиционные характеристики объекта на Яндекс.Кар­тах, причем интерактивный интерфейс позволяет как добавлять, так и уточнять сведения. Поиск выполняется по адресу объекта и названию организации средствами языка YMapsML, разработанными Яндексом для работы с геоинформационными сервисами. Портал Яндекс имеет и развивает интерфейс программирования приложений API Яндекс.Карты (API, АpplicationProgrammingInter­face), который предоставляет доступ ко всему содержимому Яндекс.Карты для использования во внешних программных продуктах.

Анализ содержимого двух карт показывает, что число объектов недвижимости Яндекс.Карты значительно (в 2–3 раза) превышает число объектов на Публичной кадастровой карте портала Росреестра. Однако преимуществом Публичной кадастровой карты является отображение объектов недвижимости, сведения о которых содержатся в ГКН.

Процедура геокодирования

Согласно Национальному стандарту Российской Федерации ГОСТ Р 52438-2005 «Географические информационные системы. Термины и определения», под геокодированием понимается косвенное описание местоположения пространственного объекта путем его соотнесения с позиционированным объектом. Местоположение геокодируемого объекта обычно описывается через географическое название, почтовый адрес, почтовый код и другие идентификационные и адресные характеристики какого-либо позиционированного объекта. Геокодирование является автоматизированной процедурой, сокращающей временные затраты на создание новых пространственных данных геоинформационной системы (ГИС-проекта) некоторой территории. Сочетание двух свойств портала Яндекс – наличие многотысячной БД пространственных объектов с адресами и ин- терфейса прикладного программирования – дает возможность корректного выполнения процедуры геокодирования во вновь создаваемых проек- тах ГИС.

Компонент API Яндекс.Карты Геокодер [2] позволяет пользователю по адресу географического объекта извлекать координаты и, наоборот, определять адрес объекта на карте по его координатам (обратное геокодирование). Необходимым условием для работы с Геокодером является наличие у ПО пользователя встроенной возможности обращения к сервису Яндекс.Карты. API Яндекс.Карты Геокодер использует стандартную географическую систему координат WGS84, основанную на проекции Меркатора EPSG: 43226. Точка задается парой координат – долгота и широта.

Геокодирование в среде Quantum GIS

Геоинформационная система Quantum GIS (QGIS) [3] с открытым исходным кодом активно поддерживается и продвигается независимым информационным российским ресурсом GIS-Lab – неформальным сообществом профессионалов в области геотехнологий [4]. QGIS не имеет встроенной возможности пользоваться сервисами геокодирования. Именно поэтому разработчиками ПО был создан модуль для выполнения пакетного геокодирования RuGeocoder, причем термин «пакетное» отражает факт одновременного возвращения координат пространственных объектов, адреса которых сведены в одну таблицу. Модуль RuGeo­coder направляет адресные данные из подготовленной таблицы Яндекс.Карты Геокодеру и принимает возвращенные Геокодером координаты объектов.

В рамках ведомственного ГИС-проекта выполнено геокодирование зданий организации на территории Тверской области по имеющимся адресным данным с использованием сервиса Yandex.

Исходные данные для выполненной работы:

–      таблица с адресами подразделений организации, расположенных на территории Тверской области (74 объекта);

–      открытая векторная карта Тверской области на основе данных OpenStreetMap [5], содержащая 14 векторных картографических слоев, в том числе точечные и площадные слои зданий и населенных пунктов.

Для приема координат в проекте обязательно создается точечный слой («Недвижимость»), в который RuGeocoder конвертирует таблицу с адресами в SHP-формате геоданных. В результате проделанной конвертации был получен точечный SHP-слой с той же самой атрибутивной информацией и нулевыми координатами подразделений организации, расположенных на территории Тверской области. Адреса из полученного SHP-файла были разбиты на составные части: населенный пункт, улица, дом, строение и пр. [6]. Кроме того, если включена соответствующая опция, то к атрибутивной информации будут добавлены пустые поля, такие как settlement, street, building и geocod­ed [7]. Эти поля использовались для повышения качества геокодирования.

После предварительной подготовки адресов можно приступать к выполнению команды «Пакетное геокодирование». Процесс выполнения операции показан на рисунке 3.

В открывшейся форме необходимо выбрать слой для геокодирования и указать субъект Российской Федерации, в котором расположены объекты атрибутивной базы. Время выполнения геокодирования будет зависеть от количества записей в слое, скорости интернет-соединения и загруженности выбранного сервиса. В строке атрибутивных данных, для которых геокодирование выполнено успешно, произойдут изменения в поле geocoded в соответствии с полученными результатами (результаты геокодирования показаны «звездочками» на рисунке 4).

Когда Геокодер не находит точный адрес, на карте отобразятся координаты улицы, а при невозможности определить улицу – координаты населенного пункта. Если адреса объектов геокодирования не распознаны Геокодером, их координаты будут записаны с нулевым значением. После выполненной операции в поле geocoded будет записан адрес, который вернул Геокодер. Данное поле удобно использовать для анализа результатов обработки.

Анализ результатов обработки показал, что для 74 объектов недвижимости, представленных в таблице, правильно было геокодировано 67, для 7 объектов Геокодер вернул координаты центра улицы, так как адресов этих зданий нет в базе данных Яндекс.Карты. На рисунке 5 изображен фрагмент карты Тверской области с результатом правильного геокодирования, когда Геокодер вернул в атрибутивную таблицу координаты ведомственного объекта.

По умолчанию координаты геокодированных объектов в атрибутивную таблицу не записываются. Однако по команде «Вектор/Обработка геометрии» пункт «Экспортировать/Добавить поле геометрии» координаты геокодированных объектов добавляются в таблицу [7].

В рамках ведомственного ГИС-проекта выполнено геокодирование зданий организации на территории Тверской области по имеющимся адресным данным с использованием сервиса Yandex.

В ГИС-проекте был создан точечный слой объектов ведомственной недвижимости, для которой можно добавлять и актуализировать атрибутивную информацию. Визуальное представление объектов в зависимости от состава атрибутов расширит возможности процедуры принятия решений по эффективному управлению ведомственной недвижимостью. Таким образом, можно отметить целесообразность использования процедуры геокодирования для актуализации объектов карты при незначительных затратах времени.

Литература  

1.     Публичная кадастровая карта. URL: http://maps.rosree­str.ru/PortalOnline/ (дата обращения: 30.04.2015).

2.     Яндекс.Карты – Геокодер. URL: https://tech.yandex.ru/ maps/geocoder/ (дата обращения: 30.04.2015).

3.     Геоинформационный портал ГИС-Ассоциации. URL: http://www.gisa.ru/ (дата обращения: 15.04.2015).

4.     Проекты. URL:http://gis-lab.info/projects.html/ (дата обращения: 11.04.2015).

5.     Данные OpenStreetMap в формате shape-файлов. Тверская область (RU-TVE). URL: http://beryllium.gis-lab.info/pro­ject/ osmshp/region/RU-TVE (дата обращения: 15.04.2015).

6.     Чигирев В.В. Разработка приложения для адресного геокодирования в среде ГИС. Электронная библиотека. URL: http://www.inf.tsu.ru/library/DiplomaWorks/CompScience/2003/ Chigirev/diplom.pdf  (дата обращения: 15.04.2015).

7.     Рыжков С.А. Пакетное геокодирование в QGIS. Географические информационные системы и дистанционное зондирование. URL: http://gis-lab.info/qa/rugeocoder.html (дата обращения: 15.04.2015).