слайди_

1.

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
Державний біотехнологічний університет
Факультет лісового господарства, деревооброблювальних технологій та землевпорядкування
Спеціальність 193 «Геодезія та землеустрій»
ГЕОІНФОРМАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТА АВТОМАТИЗАЦІЯ РОЗРАХУНКУ
НОРМАТИВНОЇ ГРОШОВОЇ ОЦІНКИ ЗЕМЕЛЬНИХ ДІЛЯНОК В МЕЖАХ
ТЕРИТОРІЇ САРАТСЬКОЇ СЕЛИЩНОЇ ТЕРИТОРІАЛЬНОЇ ГРОМАДИ БІЛГОРОДДНІСТРОВСЬКОГО РАЙОНУ ОДЕСЬКОЇ ОБЛАСТІ
Geoinformation Modeling and Automation of Normative Monetary Valuation Calculation for
Land Parcels within the Territory of Sarata Settlement Territorial Community of BilhorodDnistrovskyi District, Odesa Region
Харків, 2025 р.
КВАЛІФІКАЦІЙНА РОБОТА
студента СВО «Магістр»
денної форми навчання
академічна група 193-24м-ОЗН-01
Виконавець О. М. Кондратенко

2.

Мета кваліфікаційної роботи - розробити геоінформаційну модель та здійснити автоматизацію процесу розрахунку
нормативної грошової оцінки земельних ділянок в межах території Саратської селищної територіальної громади
Білгород-Дністровського району Одеської області для підвищення точності, оперативності та прозорості формування
її економічної основи.
Завдання:
проаналізувати законодавчу та нормативно-правову базу щодо порядку проведення нормативної грошової
оцінки земель в Україні;
зібрати, систематизувати та топологічно скоригувати вхідні просторові дані;
розробити атрибутивну структуру бази даних;
визначити та оновити необхідні категорії, коефіцієнти відповідно до поточних умов і методики;
створити та реалізувати геоінформаційну модель (алгоритм) автоматизованого розрахунку нормативної
грошової оцінки із застосуванням ГІС-технологій;
здійснити фінальний розрахунок НГО земельних ділянок на обраній території та візуалізувати результати у
вигляді схеми оціночних районів.
Об’єкт дослідження та її результати в межах Саратської селищної територіальної громади Білгород-Дністровського
району Одеської області.
Предмет дослідження: геоінформаційні моделі, методи та програмні засоби для автоматизації розрахунку
нормативної грошової оцінки земельних ділянок.

3.

Схема оціночних районів
Результати кореляційного аналізу засвідчили наявність
стійкого оберненого зв’язку між експертними
оцінками транспортної доступності та фактичними
відстанями, виміряними засобами геоінформаційних
систем.
• Для показника віддаленості до центру громади
коефіцієнт кореляції Пірсона становив –0,699, а
коефіцієнт Спірмена — –0,653.
• Ще більш виражений зв’язок зафіксовано для
відстані до транспортної станції: значення Пірсона
дорівнювало –0,869, а Спірмена — –0,846.
Дисперсійний аналіз (ANOVA) підтвердив статистичну
значущість виявлених відмінностей між групами
експертних оцінок.
• Для показника відстані до центру громади значення
F-критерію становило 19,94.
• Для відстані до станції — 82,87, що перевищує
критичні порогові значення на рівні значущості α =
0,05.
Аналіз середніх значень відстаней у межах окремих
бальних груп продемонстрував наявність чіткої
закономірності: вищі експертні оцінки відповідають
меншим фактичним відстаням.

4.

Приклад помилок
топології
зареєстрованих
ділянок на території
територіальної
громади
Таблиця НГО
розрахована в QGIS для
територіальної громади
Схема ГІС-моделі НГО

5.

Шифр
агрогрупи
93в
86е
85е
79е
76е
76д
75е
74е
74д
71е
67е
67д
66е
66д
65е
65д
65г
Кмц - для сільськогосподарських угідь на землях
сільськогосподарського призначення
рілля,
багаторічні
пасовищ
сіножаті
перелоги
насадження
а
0,301
0,674
0,079
0,064
0,925
0,830
0,352
0,283
1,087
0,985
0,414
0,333
0,717
0,985
0,273
0,219
0,463
1,037
0,141
0,135
0,463
2,541
0,326
0,269
0,763
1,711
0,264
0,227
1,018
2,281
0,388
0,311
0,972
2,178
0,370
0,297
1,157
2,592
0,441
0,354
0,578
1,296
0,194
0,170
0,463
1,037
0,150
0,135
0,995
2,229
0,326
0,290
0,902
2,022
0,300
0,262
1,180
2,644
0,449
0,361
1,018
2,281
0,388
0,311
0,856
1,918
0,326
0,262
Фрагмент таблиці Коефіцієнт, який
враховує особливості використання
земельної ділянки в межах категорії
земель за основним цільовим
призначенням (Кмц), для
сільськогосподарських угідь на землях
сільськогосподарського призначення
(рілля, перелоги, багаторічні
насадження, сіножаті, пасовища)
Фрагмент агрогруп
територіальної громади
завантажені у вигляді тайлів,
векторезовані, інфіковані, з
доданим коефіцієнтом
Кмц

6.

Висновки
•Обґрунтовано актуальність автоматизації нормативної грошової оцінки земель в умовах
децентралізації та зростання ролі місцевого самоврядування.
•Проаналізовано нормативно-правову базу та визначено її роль у формуванні методики НГО
земель.
•Сформовано та топологічно скориговано просторову базу даних земельних ділянок
досліджуваної території.
•Розроблено геоінформаційну модель автоматизованого розрахунку нормативної грошової
оцінки із застосуванням ГІС-технологій.
•Забезпечено підвищення точності, об’єктивності та відтворюваності результатів оціночних
розрахунків.
•Виконано фінальний розрахунок НГО та здійснено візуалізацію результатів у вигляді схем
оціночних районів.
•Доведено практичну придатність розробленого підходу для використання органами місцевого
самоврядування та у системі управління земельними ресурсами.
•Підтверджено доцільність застосування геоінформаційних технологій як інструменту
підвищення ефективності та прозорості земельно-оціночних процесів.

7.

Дякую за увагу