Skip to main content

Спутники, дроны и GIS-платформы: какие технологии помогают при выборе участка

Редакция портала Всеостройке.рф разбиралась, чем руководствуются девелоперы, принимая решение о покупке земли.

Тщательное изучение, анализ инфраструктуры и определение юридической чистоты документов – вот критерии, по которым обычно выбирают землю под строительство. А еще необходимо собрать информацию о топографии района, наличии промышленных объектов, землепользовании и зонировании, ограничениях и разрешении на использование участка. Одним из главных преимуществ использования нейросети в этом вопросе стала способность обрабатывать большие объемы данных. Но на все ли вопросы технологии дают ответ и когда приходится работать в «ручном режиме»? Читайте в нашем материале. 

Что анализирует и оценивает нейросеть 

Сегодня на рынке представлено множество цифровых решений, которые используют девелоперы для оценки рынка городов и локаций. Например, сервис аналитики от единой информационной системы ДОМ.РФ и облачная платформа «СберАналитика»‎, которая подходит для сбора данных. Для поиска участков есть специализированное решение и от ЕРЗ. 

В своей работе команды развития земельного банка используют кадастровые карты онлайн. Каждая «группа» самостоятельно собирает набор инструментов и их комбинации. Однако, по мнению Дмитрия Павлова, директора по стратегическому маркетингу компании BM Group , целостного решения пока нет. 

«Компания “Философт” разработала специализированный инструмент “Цифровая модель рынка недвижимости”. ‎Нам пришлось выстраивать собственную систему такой аналитики для оценки потенциальных участков. Данные о топографии или геологии приходится собирать самостоятельно. На каждом этапе вовлечения земельного участка требуется свой уровень детализации. Когда не хватает ретроданных, или отсутствуют отчеты об изысканиях у лендлордов, мы проводим обследования тех участков и локаций, которые уже прошли на глубокие этапы нашей воронки земельных участков»‎, – говорит Дмитрий Павлов.

Оценить инвестиционную привлекательность того или иного города помогают нейросети. А еще ИИ способен собирать и анализировать большие объемы информации. Например, исторические данные о ценах на землю, о развитии инфраструктуры, социально-экономические показатели региона. Это позволяет выявить тренды и спрогнозировать будущие цены. Сбор данных о земельных участках происходит через различные источники: государственные реестры, порталы федеральных, региональных и муниципальных властей, геодезические данные, экологические отчеты, данные о застройке.

«‎Существует множество ИТ-сервисов, как зарубежных, так и отечественных, которые помогают в поиске и анализе земельных участков. Например, GIS-платформы, порталы ГИСОГД, геопортал Росреестра. Кроме того, у нас имеется собственная разработанная платформа – ЦМРН», – поясняет Ирина Лузянина, директор по развитию земельного банка и GR федерального девелопера «‎Железно»‎

«‎Дикие цветы»

Но все же первоначальную информацию большинство берет из Росреестра. Речь идет о кадастровом номере участка, его характеристиках, информации о владельцах и обременениях, и выписке из ЕГРН. Также на сайте есть сервис «Публичная кадастровая карта», позволяющий визуально изучить участок и его ближайшее окружение. 

Другими важными ресурсами являются Федеральная государственная информационная система территориального планирования (ФГИС ТП) и Реестр Роспотребнадзора о санитарно-эпидемиологических заключениях на проектную документацию. Они позволяют выявить возможные ограничения и характеристики того или иного участка, добавляет Павел Якимчук, партнер, руководитель департамента управления строительными проектами Commonwealth Partnership. 

«У каждого сервиса свои особенности и возможности. В целом, процесс выглядит как микс из ручного поиска и сбора автоматизированных данных», – рассказывает Якимчук.

Михаил Бочаров, заместитель генерального директора по научной работе АО «СиСофт Девелопмент» подтверждает: ИТ-сервисы по поиску градостроительных участков, действительно, существуют. Кроме стандартных инструментов ими широко используется спутниковая и дрон-съемка, что особенно актуально для небольших участков. 

«Но все это должно быть централизовано с точки зрения единого стандарта и достоверности данных. Мы часто слышим о таких сервисах и их возможностях. Однако я не стану “рекламировать” конкретные ресурсы. Просто потому, что эти “дикие цветы” должны расти на одном информационном поле – региональном, в рамках систем вроде ГИСОГД и других официальных источников. Нам слишком важна информационная безопасность, и здесь должен быть налажен госконтроль. Тогда подобные инструменты смогут работать как настоящая госуслуга по приемке, обработке и предоставлению достоверных сведений», – говорит Михаил Бочаров.

В целом, опрошенные нами эксперты разделяют это мнение: сегодня, чтобы подобрать участок, нужно ориентироваться на человеческий интеллект. Технологии лишь упрощают, ускоряют и организуют процессы.

Так, Ирина Лузянина напоминает, что пока лишь в некоторых регионах оцифрованы документы территориального планирования и градостроительного зонирования. Также отсутствуют связь и обмен данными между различными ИТ-сервисами и источниками.

К тому же пока нет ни одного сервиса или комплексного решения, которые могут однозначно ответить на вопросы о потенциальной емкости локального рынка и об уровне платежеспособного спроса, добавляет Дмитрий Павлов. И часто федеральные сервисы не располагают информацией по городам, и застройщикам приходится проводить исследования самостоятельно. То есть любые данные нужно «допиливать вручную» или собирать информацию с нуля.

А некоторые застройщики и вовсе предпочитают не использовать ИИ при  выборе земельных участков. 

«Касательно анализа конкретного земельного участка под наш проект “Пушкино град”. Он выполняется на основании национальной системы пространственных данных, а также региональных геоинформационных систем обеспечения градостроительной деятельности. И сайтов Администрации областей и городских округов, на которых размещена информация о Правилах землепользования и застройки в конкретном регионе или районе. А также информация о вносимых изменениях, о действующих регламентах и об особенностях регулирования земельно-имущественных и градостроительных вопросов в конкретном регионе», – поясняет Георгий Лабинцев, генеральный директор девелоперской компании «Дело», жилой комплекс «Пушкино Град».

По его словам, в компании ни разу не сталкивались с ситуацией, когда застройщик просто вводит в поисковую строку фразу «найти ЗУ площадью 20-30 га для строительства жилья». Инвестиционную привлекательность объекта можно определить, проведя соответствующие переговоры по условиям приобретения земли, получения градостроительной документации с нужными параметрами, запросив ориентировочные стоимости подключения объекта к коммуникациям и т.п. 

«Но никак не использовав подсказки нейросети. Большинство вопросов решаются в ручном режиме», – соглашается Лабинцев с другими экспертами.

Преимущества искусственного интеллекта 

Тем не менее ИИ может стать надежным помощником. Да и в условиях цифровой трансформации экономики строительная отрасль не может оставаться в стороне. Наблюдается устойчивый спрос на автоматизацию всех ключевых процессов, в том числе в работе с земельными активами, их подбором и проверкой. Поэтому наряду с важными государственными инициативами, такими как «Национальная система пространственных данных» (НСПД), активно развиваются частные решения, считает Ольга Алпатова, совладелец IT-проекта TADDEX.  

«К примеру, наш продукт агрегирует данные из открытых источников (НСПД, ЕГРН, РГИС и др.), систематизирует их и формирует отчет в формате PDF за несколько минут (в настоящий момент базовый отчет формируется менее минуты). Тогда как “ручной” анализ у опытного юриста, или специалиста по земле занимает 1,5 часа», – говорит Алпатова. 

Не стоит забывать и тот факт, что параметры работы нейросетей меняются стремительно: сказанное утром, может потерять актуальность уже вечером. Пока есть пределы применения ИИ в части контекстного анализа под конкретную инвестиционную задачу, не все готовы наполнять данные нейросетей коммерчески чувствительной информацией. 

«Есть проблемы интерпретации данных ПЗЗ, выдаваемых в pdf, не всегда корректно распознается информация о скрытых юридических рисках (арестах, ограничениях). Пока мы не можем оставить инвестора, застройщика, или другого участника данного рынка один на один с результатом работы нейросети. Но каждый месяц приходит новое понимание потенциала нейросетей и использования больших языковых моделей при работе с большими объемами информации», – добавляет Ольга Алпатова. 

Как же происходит сбор данных? По словам эксперта, агрегация осуществляется с применением парсинга, что позволяет в режиме реального времени получить актуальную и верифицируемую информацию о правовом статусе участка по кадастровому номеру или геопозиции, существующих ограничениях, близлежащих объектах, зонах с особыми условиями использования территории (ЗОУИТ) и других критически важных характеристик.

Вопросы, которые пока требуют ручной работы:

  • Правила землепользования и застройки (ПЗЗ) в ряде муниципалитетов представлены в формате PDF с низким качеством и без географической привязки, что затрудняет автоматическую интерпретацию.
  • Фактическое использование участка и наличие застройки, как правило, требуют выезда на объект.

«Мы разрабатываем инструменты, позволяющие интерпретировать градостроительную документацию (ПЗЗ, ИСОГД и др.) в автоматическом режиме с последующим формированием цифрового профиля участка. Это является одним из ключевых направлений нашего технологического развития. Среди наших партнеров – “РСХБ Цифра” и ряд ведущих девелоперских компаний. Но о нас не нужно думать только как о сервисе, который адресован исключительно бизнесу. Решение, вообще-то, было задумано и реализовано как помощник кадастровых инженеров и профессиональных юристов, которые могут оперативно сформировать полноценный отчет любых условиях перемещения и дистанционной работы, в том числе находясь на объекте по геопозиции земельного участка», – поясняет Алпатова.

Безусловно, цифровизация позволяет девелоперам устранять неэффективные процессы и ускорять инвестиционно-строительный цикл. Урбанисты полагают, что в ближайшие годы ключевыми инструментами станут искусственный интеллект, анализ больших данных и информационное моделирование. Но готова ли отрасль к этому переходу, ведь требуется увеличить расходы на разработку софта и переподготовку специалистов. Однозначного ответа на этот вопрос пока не существует. Но эксперты уверены, что в ближайшие годы продуктивно смогут работать лишь те, кто идет в ногу со временем и внедряет современные решения в свою компанию. 

Ранее мы рассказывали, какие технологии делают стройку безопасной.

Войдите, чтобы комментировать:
0 комментариев
Новые
Старые Популярные
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
Новости по теме
Последние новости
Как выглядит квартира 190 «квадратов» супермодели Натальи Гоций, возлюбленной миллиардера Романа Абрамовича

Бывает, что дорогой ремонт, заказанный из-за океана, оказывается слишком красивым для реальной жизни. У Натальи Гоций вышло именно так.

В Брянской области продают дешево (за 2,42 млн рублей) дворец Кваренги на 365 комнат: здесь жил министр Завадовский и выращивали ананасы

Бывают лоты, у которых история богаче, чем всё остальное. В селе Ляличи Суражского района продается дворец Петра Завадовского, первого министра народного просвещения Российской империи.

Дата публикации 09-11-2026 18:00
Ввод частных домов в России сократился почти на 11 млн кв. м, а ипотека на ИЖС выросла: почему показатели расходятся

Рост кредитования после обвала 2025 года, потери в крупнейших регионах и переход подрядчиков на эскроу. Что происходит с рынком ИЖС и чего ждать в 2027 году.

Дата публикации 09-11-2026 15:00
Особняк Селин Дион с собственным причалом, бассейном, винным погребом и кинозалом продали за 12,5 млн долларов

Рассказываем, кому досталась роскошная резиденция во Флориде и почему покупателя привлёк не только звёздный след в её истории.

Всё о стройке

Независимая площадка девелопмента
России и стран СНГ