Коротко: предлагаю поэтапную методику очистки, геопривязки и верификации данных + оценку последствий и приоритетные шаги.
Подходы к очистке данных
- Выявление аномалий автоматом: детекция перекрытий и «слёров», вычисление разницы площадей: $\Delta A=A_{cad}-A_{tax}$; относительная ошибка $\epsilon =\frac{\Delta A}{A_{tax}}$. Фильтровать по порогу $|\epsilon |>\tau$ (например, задавать порог по риску).
- Топологическая очистка: удалить самопересечения, объединить смежные полигонты, удалить «узкие» фрагменты; применять правила топологии (no overlaps, no gaps) в PostGIS/GRASS/QGIS.
- Консолидация атрибутов: стандартная схема атрибутов, унификация форматов дат/имен/кодов, устранение дубликатов через fuzzy-matching по ФИО/ИНН/адресам.
- Сопоставление реестров (conflation): пространственные join’ы + правила приоритета источника данных (какой источник авторитетнее в конкретном регионе).
Подходы к геопривязке
- Опорные точки и ортофотопокрытие: закупить/обновить ортофото и набор геодезических контрольно‑измерительных точек (GCP).
- Высокоточная съёмка там, где надо: GNSS/RTK для границ и спорных участков; требования позиционирования: целевой класс точности $<0.5\text{м}$ там, где это критично.
- Пространственные преобразования: сначала жесткая привязка (аффинная/Helmert), затем локальная коррекция (thin‑plate spline) при необходимости «растягивания» для соответствия ортофото.
- Автоматическое «прищёлкивание» вершин к линиям/точкам с контролем допустимого перемещения (snap tolerance), чтобы избежать потери площади.
Подходы к верификации
- Стратифицированный наземный контроль: выборка по стратификации (высокая стоимость/высокая ценность/спорные участки). Для оценки доли ошибок можно применять формулу выборки для доли: $n=\frac{Z^{2}p(1-p)}{E^2}$.
- Верификация по изображениям: сверка с временным рядом спутников/ортофото для выявления изменений границ и использования земли.
- Коммунальная/интерактивная валидация: публичные веб‑карты и механизмы подачи замечаний от землепользователей; протоколы подтверждения владельца (подпись, документ).
- Правовая сверка: соотнести кадастр с ипотечными/судебными/налоговыми актами; фиксировать источник доказательства.
- Автоматические проверки согласованности: контроль на пересечения, пересекающиеся права, несоответствие площади в пределах допустимой погрешности.
Инструменты и рабочие процессы
- СУБД геопространственная: PostGIS + topology, версия данных (git-like, GeoGig).
- ETL и конвертация: FME / GDAL / Python (GeoPandas, Shapely).
- Визуализация и сбор замечаний: QGIS, веб‑карта с багтрекером.
- Протоколирование метаданных: фиксировать provenance, метод измерения, дата, погрешность.
Оценка социально‑экономических последствий длительного существования ошибок
- Налоговые потери: прямой убыток по земельному налогу можно вычислить как
$$L=\sum _i{t}_i\cdot v_i\cdot (A_{tax,i}-A_{cad,i}),$$ где $t_i$ — налоговая ставка, $v_i$ — условная стоимость земли за единицу площади.
- Неправомерные субсидии и выплаты: ошибки приводят к перераспределению дотаций/пособий, рост затрат бюджета и социальной несправедливости.
- Правовые споры и транзакционные издержки: увеличение числа споров, судебных дел, затрат на оформление сделок, страхование рисков — замедление рынка земли.
- Инвестиции и кредитование: банки и инвесторы требуют чистых прав и точных границ; неопределённость снижает кредитование и инвестиции в модернизацию сельского хозяйства.
- Производственные потери: неопределённость в границах мешает эффективному использованию техники, агролизинговым схемам, путает планы использования удобрений/орошения — снижение урожайности.
- Социальная напряжённость: рост конфликтов между землепользователями, местными сообществами и властью; возможны массовые протесты в проблемных районах.
- Долгосрочные экономические эффекты: снижение налогооблагаемой базы, снижение скорости приватизации/реформ, уменьшение общей эффективности агросектора.
Приоритеты и быстрые шаги
- Быстрый аудит: автоматически выявить и сгенерировать реестр «горячих точек» (перекрытия, сильные отклонения площадей).
- Пилот: провести полную процедуру очистки/привязки/верификации в одном районе с высокой плотностью проблем и в одном «чистом» районе для калибровки методик.
- Масштабирование: по результатам пилота определить пороги автоматической коррекции и требование для полевых измерений.
- Правовая и коммуникационная работа: разработать процедуру уведомления землепользователей, механизм разрешения споров и корректировки реестров с юридической силой.
Краткие рекомендации для запуска сейчас
- Запустить автоматизированный аудит аномалий (перекрытия, $\Delta A$ по порогам).
- Закупить/обновить ортофото и собрать критические GCP.
- Начать пилот с полевыми RTK‑измерениями для спорных и высокоценных участков.
- Ввести версионирование данных и прозрачный канал для заявлений от населения.
Если нужно, могу предложить примерную схему пилота и шаблон проверки качества (метрики и целевые пороги).