<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://iereview.ru/lib/pkp/xml/oai2.xsl" ?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/
		http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
	<responseDate>2026-08-23T22:50:07Z</responseDate>
	<request identifier="oai:ojs2.iereview.ru:article/339" metadataPrefix="jats" verb="GetRecord">https://iereview.ru/index.php/IE/oai</request>
	<GetRecord>
		<record>
			<header>
				<identifier>oai:ojs2.iereview.ru:article/339</identifier>
				<datestamp>2026-08-11T17:16:37Z</datestamp>
				<setSpec>IE:DEAM</setSpec>
			</header>
			<metadata>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="" dtd-version="1.4" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.4/xsd/JATS-archivearticle1.xsd" xml:lang="ru">
			<front>
			<journal-meta>
				<journal-id journal-id-type="publisher">IE</journal-id><journal-id journal-id-type="ojs">IE</journal-id>
				<journal-title-group>
			<journal-title xml:lang="ru">СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY</trans-title></trans-title-group>
</journal-title-group>			<issn pub-type="ppub">0039-2391</issn>			<publisher><publisher-name>ИП Подколзин М.М.</publisher-name></publisher>
			<self-uri xlink:href="https://iereview.ru/index.php/IE"/>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="publisher-id">339</article-id>
			<article-id pub-id-type="other" specific-use="edn">ATDKKY</article-id>
			<article-id pub-id-type="doi">10.25726/u1996-7165-6418-j</article-id>
			<article-categories><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="en"><subject>DESIGN AND MODELING</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="ru"><subject>ПРОЕКТИРОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ</subject></subj-group></article-categories>
			<title-group><article-title xml:lang="ru">Применение данных дистанционного зондирования и БПЛА для выявления неучтённых и неправильно учтённых объектов недвижимости</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Application of remote sensing and UAV data for detecting unregistered and incorrectly registered real estate objects</trans-title></trans-title-group></title-group>
			<contrib-group content-type="author">
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Прохоренко</surname>
							<given-names>Екатерина Олеговна</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Prokhorenko</surname>
							<given-names>Ekaterina O.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>prokhorenko.eo@dvfu.ru</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Соркомова</surname>
							<given-names>Маргарита Степановна</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Sorkomova</surname>
							<given-names>Margarita S.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>sorkomova.ms@dvfu.ru</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Базарова</surname>
							<given-names>Алтана Батоевна</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Bazarova</surname>
							<given-names>Altana B.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>bazarova.aba@dvfu.ru</email>
				</contrib>
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Воронина</surname>
							<given-names>Алина Сергеевна</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Voronina</surname>
							<given-names>Alina S.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>voronina.as@dvfu.ru</email>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff-alternatives id="aff-1">
				<aff xml:lang="ru"><institution content-type="orgname">Дальневосточный федеральный университет, 690922, Россия, Приморский край, г. Владивосток, о. Русский, п. Аякс, д. 10</institution></aff>
				<aff xml:lang="en"><institution content-type="orgname">Far Eastern Federal University, 10 Ajax Bay, Russky Island, Vladivostok, 690922, Russia</institution></aff>
			</aff-alternatives>
			<pub-date date-type="collection"><year>2026</year></pub-date><pub-date date-type="pub" publication-format="epub">
				<day>30</day>
				<month>07</month>
				<year>2026</year>
			</pub-date>
			<volume seq="14">70</volume>
			<issue>7</issue>
				<issue-id>29</issue-id><issue-title xml:lang="ru">Строительные и дорожные машины</issue-title><issue-title xml:lang="en">Stroitel'nye i dorozhnye mashiny</issue-title><fpage>160</fpage>
				<lpage>171</lpage>
			<history>
				<date date-type="received" iso-8601-date="2026-05-12">
					<day>12</day>
					<month>05</month>
					<year>2026</year>
				</date>
			</history>
			<permissions>
				<copyright-statement xml:lang="ru">© 2026 СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. Все права защищены.</copyright-statement>
				<copyright-statement xml:lang="en">© 2026 STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY. All rights reserved.</copyright-statement>
				<copyright-year>2026</copyright-year>
				<copyright-holder xml:lang="ru">СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ</copyright-holder>
				<copyright-holder xml:lang="en">STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY</copyright-holder>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="ru">
					<license-p>Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние).</license-p>
				</license>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="en">
					<license-p>The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.</license-p>
				</license>
			</permissions>
			
			<self-uri xlink:href="https://iereview.ru/index.php/IE/article/view/339"/>
			
			
			
			<abstract xml:lang="ru"><p>Полнота Единого государственного реестра недвижимости остаётся неравномерной: часть существующих строений и участков не имеет учётной записи, у другой части сведения о контуре, площади или назначении расходятся с натурой сверх нормативного допуска. Цель работы – количественно сопоставить три источника пространственных данных (космические снимки субметрового разрешения, аэрофотосъёмку с беспилотного воздушного судна и воздушное лазерное сканирование) по двум раздельным критериям: полноте обнаружения объектов и соответствию плановой точности их контуров допуску кадастрового учёта. Построена авторская расчётная модель обнаружения на полигоне площадью 12,4 км² с эталоном из 1 463 объектов капитального строительства. Беспилотная съёмка с наземным обоснованием дала погрешность 0,072 м при доле точек в допуске 93,5%; субметровые снимки к фиксации контура непригодны (0,41 м); лазерное сканирование обеспечило наивысшую полноту обнаружения (свыше 0,97) при плановой точности за пределом допуска (0,11 м). Вне корректного учёта оказалось 28,8% объектов полигона. Оптимум достигается разведением функций обнаружения и координатной фиксации между источниками с разными свойствами съёмочного материала, а не подбором единственного универсального источника.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The completeness of the Unified State Register of Real Estate remains uneven: a share of buildings and land plots existing on the ground has no registration record, while for another share the data on contour, area or designated use diverge from reality beyond the statutory tolerance. The study quantitatively compares three sources of spatial data (submetre satellite imagery, aerial photography from an unmanned aerial vehicle, and airborne laser scanning) against two separate criteria: completeness of object detection and conformity of contour planimetric accuracy to the cadastral tolerance. An author's computational detection model was built over a 12.4 km² test site with a reference set of 1,463 capital construction objects. UAV aerial photography with ground geodetic control yielded an error of 0.072 m with 93,5% of points within tolerance; submetre satellite imagery proved unsuitable for fixing the contour (0.41 m); laser scanning provided the highest detection recall (over 0.97) at a planimetric accuracy beyond tolerance (0.11 m). In total, 28,8% of the site's objects fall outside correct registration. The optimum is reached by separating the functions of detection and coordinate fixation between sources with differing properties of the survey material rather than by selecting a single universal source.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>remote sensing</kwd><kwd>unmanned aerial vehicle</kwd><kwd>real estate objects</kwd><kwd>cadastral registration</kwd><kwd>Unified State Register of Real Estate</kwd><kwd>image interpretation</kwd><kwd>airborne laser scanning</kwd><kwd>coordinate accuracy</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>дистанционное зондирование Земли</kwd><kwd>беспилотное воздушное судно</kwd><kwd>объекты недвижимости</kwd><kwd>кадастровый учёт</kwd><kwd>Единый государственный реестр недвижимости</kwd><kwd>дешифрирование</kwd><kwd>воздушное лазерное сканирование</kwd><kwd>точность координат</kwd></kwd-group><funding-group>
				<funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без внешнего финансирования.</funding-statement>
				<funding-statement xml:lang="en">The study was conducted without external funding.</funding-statement>
			</funding-group>
			<counts><page-count count="12"/></counts>
			<custom-meta-group>
				<custom-meta>
					<meta-name>metadata-license</meta-name>
					<meta-value><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0</ext-link></meta-value>
				</custom-meta>
			<custom-meta><meta-name>issue-cover</meta-name><meta-value><inline-graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="https://iereview.ru/public/journals/1/cover_issue_29_ru_RU.png"/></meta-value></custom-meta></custom-meta-group>
		</article-meta>
	</front>
	<back>
		<ref-list xml:lang="ru">
			<title>Список литературы</title>
			<ref id="R1"><mixed-citation>Адамцевич Л.А., Воробьев П.Ю., Железнов Е.М. Технология мониторинга объектов капитального строительства на этапах жизненного цикла методами дистанционного зондирования с использованием беспилотных летательных аппаратов (дронов) на основе высокоточной цифровой модели объекта // Строительство и архитектура. 2021. Т. 9. № 3. С. 51-55.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Акопова А.Н., Осенняя А.В., Андрющенко А.Е., Осенняя Е.А. Проблемы выявления объектов самовольного строительства на территории городов и пути их решения // Наука. Техника. Технологии (политехнический вестник). 2025. № 1. С. 19-21.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Борзилова Ю.С. Проблемы выявления ранее учтенных объектов недвижимости // Бизнес-трансформация: управление улучшениями. 2023. № 4. С. 154-159.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>Винокуров И.В. Использование модели Mask R-CNN для сегментации объектов недвижимости на аэрофотоснимках // Программные системы: теория и приложения. 2025. Т. 16. № 1 (64). С. 3-44.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Голеняев П.В., Яньшин А.С., Ломакин С.В. Дешифрирование космических снимков для кадастра недвижимости: новые возможности и преимущества // Модели и технологии природообустройства (региональный аспект). 2023. № 2 (17). С. 107-110.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Гура Д.А., Дьяченко Р.А., Самарин С.В., Беспятчук Д.А. Методика использования воздушного лазерного сканирования и нейросетевых технологий для обеспечения достоверными пространственными данными кадастра недвижимости // Геодезия и картография. 2025. Т. 86. № 6. С. 54-63.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>Гура Д.А., Тихонов Т.А., Пацула К.С., Захарова Е.С., Фоменко Л.Ю. Методика разметки объектов недвижимости на ортофотоснимках с помощью инструмента Label Studio // Московский экономический журнал. 2025. Т. 10. № 6. С. 238-248.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>Гургов Б.Ш. Управление недвижимостью с использованием БПЛА // Славянский форум. 2024. № 4 (46). С. 376-386.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Добровольский Д.О. Исследование эффективности дешифрирования объектов кадастрового учета по разносезонным аэроснимкам и бинарным картам высот с применением сверточной нейронной сети // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2022. Т. 66. № 2. С. 81-91.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R10"><mixed-citation>Елфимова О.И., Чернов А.В. Анализ методов повышения количества сведений об объектах недвижимости в ЕГРН // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2024. Т. 7. № 3. С. 41-50.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R11"><mixed-citation>Иванова Т.В., Дубровский А.В. Выявление правообладателей ранее учтенных объектов недвижимости для внесения данных в ЕГРН // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2023. Т. 7. № 2. С. 142-146.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R12"><mixed-citation>Ишамятова И.Х., Отвагина М.Г. Информационное обеспечение выявления территорий подлежащих учету в ЕГРН в Тверской области на основе данных ДЗЗ // Московский экономический журнал. 2022. Т. 7. № 7.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R13"><mixed-citation>Костеша В.А., Колесникова И.К., Мадис Д.С. Применение результатов аэрофотосъемки с БЛА для комплексных кадастровых работ // Регулирование земельно-имущественных отношений в России: правовое и геопространственное обеспечение, оценка недвижимости, экология, технологические решения. 2023. № 1. С. 227-233.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R14"><mixed-citation>Новиков С.С. Перспективы использования фотограмметрического метода определения координат характерных точек границ земельного участка при выполнении кадастровых работ // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2024. Т. 68. № 6. С. 87-97.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R15"><mixed-citation>Саблина О.С. Автоматическое выявление самовольных построек и нецелевого использования земельных участков с помощью нейросетей и анализа космических снимков // Скиф. Вопросы студенческой науки. 2025. № 9 (109). С. 7-12.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
		<ref-list xml:lang="en">
			<title>References</title>
			<ref id="RE1"><mixed-citation>Adamtsevich L.A., Vorobyev P.Yu., Zheleznov E.M. Technology for monitoring capital construction objects at life cycle stages by remote sensing methods using unmanned aerial vehicles (drones) based on a high-precision digital object model // Construction and Architecture. 2021. Vol. 9. № 3. pp. 51-55.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE2"><mixed-citation>Akopova A.N., Osennyaya A.V., Andryushchenko A.E., Osennyaya E.A. Problems of identifying objects of unauthorized construction in urban areas and ways to solve them // Science. Engineering. Technologies (Polytechnic Bulletin). 2025. № 1. pp. 19-21.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE3"><mixed-citation>Borzilova Yu.S. Problems of identifying previously registered real estate objects // Business Transformation: Managing Improvements. 2023. № 4. pp. 154-159.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE4"><mixed-citation>Vinokurov I.V. Using the Mask R-CNN model for segmentation of real estate objects on aerial images // Program Systems: Theory and Applications. 2025. Vol. 16. № 1 (64). pp. 3-44.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE5"><mixed-citation>Golenyaev P.V., Yanshin A.S., Lomakin S.V. Interpretation of satellite images for the real estate cadastre: new opportunities and advantages // Models and Technologies of Environmental Engineering (Regional Aspect). 2023. № 2 (17). pp. 107-110.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE6"><mixed-citation>Gura D.A., Dyachenko R.A., Samarin S.V., Bespyatchuk D.A. A methodology for using airborne laser scanning and neural network technologies to provide reliable spatial data for the real estate cadastre // Geodesy and Cartography. 2025. Vol. 86. № 6. pp. 54-63.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE7"><mixed-citation>Gura D.A., Tikhonov T.A., Patsula K.S., Zakharova E.S., Fomenko L.Yu. A methodology for labeling real estate objects on orthophoto images using the Label Studio tool // Moscow Economic Journal. 2025. Vol. 10. № 6. pp. 238-248.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE8"><mixed-citation>Gurgov B.Sh. Real estate management using UAVs // Slavic Forum. 2024. № 4 (46). pp. 376-386.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE9"><mixed-citation>Dobrovolsky D.O. A study of the efficiency of interpreting cadastral registration objects from multi-season aerial images and binary height maps using a convolutional neural network // Higher Educational Institutions Bulletin. Geodesy and Aerophotography. 2022. Vol. 66. № 2. pp. 81-91.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE10"><mixed-citation>Elfimova O.I., Chernov A.V. Analysis of methods for increasing the amount of information on real estate objects in the USRRE // Interexpo Geo-Siberia. 2024. Vol. 7. № 3. pp. 41-50.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE11"><mixed-citation>Ivanova T.V., Dubrovsky A.V. Identification of rightholders of previously registered real estate objects for entering data into the USRRE // Interexpo Geo-Siberia. 2023. Vol. 7. № 2. pp. 142-146.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE12"><mixed-citation>Ishamyatova I.Kh., Otvagina M.G. Information support for identifying territories subject to registration in the USRRE in the Tver region based on remote sensing data // Moscow Economic Journal. 2022. Vol. 7. № 7.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE13"><mixed-citation>Kostesha V.A., Kolesnikova I.K., Madis D.S. Application of UAV aerial photography results for complex cadastral works // Regulation of Land and Property Relations in Russia: Legal and Geospatial Support, Real Estate Valuation, Ecology, Technological Solutions. 2023. № 1. pp. 227-233.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE14"><mixed-citation>Novikov S.S. Prospects for using the photogrammetric method of determining the coordinates of characteristic points of land plot boundaries in cadastral works // Higher Educational Institutions Bulletin. Geodesy and Aerophotography. 2024. Vol. 68. № 6. pp. 87-97.</mixed-citation></ref>
			<ref id="RE15"><mixed-citation>Sablina O.S. Automatic detection of unauthorized buildings and misuse of land plots using neural networks and analysis of satellite images // Skif. Questions of Student Science. 2025. № 9 (109). pp. 7-12.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>			</metadata>
		</record>
	</GetRecord>
</OAI-PMH>
