ДонНТУ   Портал магистров

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

Введение

Рынок недвижимости характеризуется как сложная, динамичная и информационно насыщенная сфера. Эффективность работы его участников в значительной степени определяется доступностью, достоверностью и наглядностью данных об объектах и рыночных тенденциях. В эпоху цифровой трансформации традиционные подходы к сбору и анализу информации о недвижимости демонстрируют свою неэффективность, что ведет к повышенным временным и ресурсным затратам, риску принятия неверных решений и снижению прозрачности рынка. Создание специализированного веб-ресурса, который интегрирует функционал геоинформационных систем (ГИС), рассматривается как перспективное направление для преодоления этих ограничений и формирования качественно нового уровня сервиса для всех заинтересованных сторон. Целью данной работы является разработка архитектуры веб-сервиса, предназначенного для операций купли-продажи и аренды недвижимости. В рамках исследования был проанализирован опыт применения геоинформационных технологий, на основе которого сформулирован ряд задач, решение которых позволит достичь поставленной цели. Среди них:

В результате будет создана база данных, содержащая характеристики объектов недвижимости, а также разработана усовершенствованная тематическая карта, которая, в сравнении с аналогами, обеспечивает более наглядное представление информации и учитывает не только пространственные, но и иные ключевые параметры объектов.

1. Актуальность создания и модернизации тематических карт для отображения характеристик недвижимости

Российский рынок недвижимости отличается значительной региональной неравномерностью. Исследования показывают, что около 65% всех сделок сосредоточено в 15 крупнейших городах, причем на Москву и Санкт-Петербург приходится до 40% общего оборота. Эта концентрация сопровождается существенным ценовым разрывом: разница в стоимости между столичными агломерациями и регионами может достигать 3-4 раз. В текущий период наблюдается рост средних цен на жилье на 18-25%. Ситуация усугубляется колебаниями валютных курсов и резкими изменениями ипотечных ставок (диапазон от 7% до 15%), что создает для участников рынка нестабильную, «качелеобразную» ценовую среду. [1–4]

Структурные изменения последних лет проявляются в увеличении доли новостроек в общем объеме продаж до 45%, параллельном росте спроса на загородную недвижимость (на 30% с 2020 года) и снижении привлекательности коммерческих объектов в связи с массовым переходом на удаленные форматы работы. К основным проблемам отрасли продолжают относиться информационная асимметрия (расхождение в данных между продавцами и покупателями может достигать 40%), высокие транзакционные издержки (до 15% от стоимости объекта), а также непрозрачность истории объектов и сопутствующие юридические риски. Совокупное действие этих факторов приводит к значительной трудоемкости процессов сравнения предложений и принятия решений.

Несмотря на перечисленные негативные тенденции, спрос на покупку и аренду жилья и помещений различного назначения остается стабильно высоким, что обусловлено ростом демографических показателей и постоянным развитием городской инфраструктуры.

Цифровая трансформация кардинально меняет рынок недвижимости. Дематериализация процессов выражается в повсеместном внедрении электронных подписей (которые используются в 90% ипотечных сделок) и онлайн-регистрации прав собственности (что сократило сроки процедуры с 14 до 3 дней).[1–5]

Данные изменения приносят ощутимые результаты: время совершения сделки сократилось на 40%, транзакционные издержки снизились на 25-30%, а прозрачность рынка возросла. Это повышает удобство для потребителей и производительность труда риелторов.

Среди примеров цифровизации отрасли можно выделить сервис ЦИАН [6]. Он предлагает пользователям широкий набор атрибутов для сортировки объектов, сложные алгоритмы динамического ценообразования и уникальную интеграцию с реестром проблемных объектов. Однако ему свойственны и ограничения: недостаточно глубокая аналитика локаций, отсутствие исторических данных по динамике цен и слабые инструменты визуализации (см. рис. 1).

Рисунок 1 – пример визуализации сервис Циан

Платформа ДомКлик [7] создала сквозную экосистему, объединяющую поиск недвижимости, ипотечное кредитование, оформление сделок и страхование. Ее ключевое преимущество — прямая интеграция с государственными реестрами в режиме реального времени и автоматизированная оценка залоговой стоимости. Основные ограничения — относительно скромные возможности фильтрации и недостаточно развитые инструменты визуальной аналитики (см. рис. 2).

Рисунок 2 - пример визуализации сервис Домклик

Глобальный сервис Airbnb [8], предназначенный для бронирования жилья по всему миру, отличается простотой использования. Однако для решения комплексных задач анализа рынка недвижимости он не подходит, поскольку не имеет встроенных инструментов для работы с географическими данными, визуализация которых возможна с помощью тематических ГИС-карт (см. рис. 3).

Рисунок 3 - пример визуализации сервис Airbnb

Современный рынок недвижимости находится в процессе глубокой трансформации под влиянием цифровых технологий. Сервисы, подобные ЦИАН и ДомКлик, демонстрируют различные, но пока фрагментарные подходы к решению отраслевых проблем.

Ни одна из существующих платформ не предлагает комплексного ГИС-решения, способного обеспечить уровень пространственного анализа, необходимый профессиональным участникам рынка, или предоставить достаточно удобную визуализацию для рядовых пользователей.

Разработка специализированного веб-ГИС ресурса, предлагаемая в данном исследовании, направлена на заполнение этой ниши за счет создания инструментов тематического картографирования, призванных повысить эффективность работы с рынком недвижимости.

Актуальность создания или существенной модернизации веб-ресурса на основе ГИС, предоставляющего данные о недвижимости через тематические карты, обусловлена рядом факторов:

Экспоненциальный рост объема и сложности данных. Рынок генерирует огромные массивы разноплановой информации (характеристики объектов, параметры сделок, данные об инфраструктуре, экологии, демографии). Традиционные табличные форматы не способны обеспечить их эффективное и наглядное представление для анализа. [ 5, 9–13]

Ключевая роль пространственного фактора. Местоположение является фундаментальным свойством объекта недвижимости, определяющим его стоимость и привлекательность. ГИС предоставляют естественный и интуитивно понятный инструмент для привязки данных к карте. [5, 11, 14]

Недостатки существующих решений. Многие текущие онлайн-порталы предлагают лишь базовые картографические функции (точечное отображение объектов), без возможности сложного пространственного анализа и наложения тематических слоев. [ 9, 15]

Повышение требований к прозрачности и доступности информации. Участники рынка нуждаются в открытом доступе к достоверным и структурированным данным для принятия обоснованных решений. [2, 17, 18]

Цифровизация рынка недвижимости. Разработка современных цифровых сервисов с использованием передовых технологий, таких как ГИС, становится конкурентным преимуществом и необходимостью для соответствия ожиданиям клиентов. [18, 19]

Потребность в снижении трудоемкости. Значительная часть времени специалистов тратится на ручной сбор и анализ разрозненных данных. Интегрированный веб-ГИС ресурс способен автоматизировать эти процессы. [21, 22]

Поддержка принятия стратегических решений. Подобный сервис может быть востребован не только частными лицами, но и девелоперами, инвесторами и органами власти для проведения пространственной аналитики и выявления перспективных направлений развития.

Опыт успешных цифровых сервисов подтверждает актуальность развития тематического картографирования. Например, карты возраста зданий от Kontinents [23] наглядно демонстрируют, как цветовая дифференциация полигонов позволяет мгновенно оценить историю застройки (см. рис. 4). Для недвижимости аналогичный подход можно применить для визуализации цен, типа застройки или степени износа фонда.

Рисунок 4 – Отображение характеристики «год постройки» на тематической карте Kontinents

Сервис 2ГИС [24] является эталоном удобства в части наложения множества тематических слоев (транспорт, инфраструктура, границы районов), что критически важно для комплексной оценки локации (см. рис. 5, 6). Специализированный ресурс должен развивать этот подход, добавляя специфические для недвижимости данные.

Рисунок 5 – пример отображения информации на карте 2ГИС «Недвижимость» без дополнительных фильтров

Рисунок 6 – пример отображения информации на карте 2ГИС «Недвижимость» с использованием фильтра отображения расстояния до станций метро

Портал Яндекс.Недвижимость [25] эффективно использует карту как основной интерфейс для поиска, позволяя применять сложные фильтры и сразу видеть результат в пространственном контексте (см. рис. 7). Однако потенциал для более глубокой тематической визуализации используется не полностью.

Рисунок 7 – пример отображения информации на карте Яндекс Недвижимость

Сервис NASA FIRMS [26] случит выдающимся примером динамической тематической карты, работающей с данными в реальном времени и предоставляющей инструменты пространственного анализа (см. рис. 8). Подобные подходы могут быть применены для визуализации динамики цен на рынке недвижимости или мониторинга изменений инфраструктуры.

Рисунок 8 – пример отображения информации на карте NASA FIRMS

Анализ существующих сервисов позволяет выделить ключевые тенденции, подтверждающие актуальность разработки:

Таким образом, модернизация подходов к визуализации данных через создание специализированного веб-ГИС ресурса является не просто техническим улучшением, а ответом на насущные потребности рынка в условиях цифровой экономики, направленным на повышение его эффективности, прозрачности и доступности.

2. Объект и предмет исследования

Объект исследования — применение геоинформационных систем (ГИС) в сфере недвижимости.Объект исследования охватывает не только технические аспекты использования ГИС-инструментов, но и всю экосистему их применения в контексте рынка недвижимости.

Это включает:

Предмет исследования — применение ГИС-технологий для создания веб-ресурса, предоставляющего услуги в сфере недвижимости. Предмет исследования фокусируется на методологических и практических аспектах разработки и функционирования именно веб-ориентированного ГИС-ресурса как сервисной платформы.

Конкретно рассматриваются:

3. Цель работы

Целью работы является разработка концепции и методологии создания специализированного веб-ресурса, основанного на ГИС-технологиях, который обеспечит комплексное и наглядное представление данных о рынке недвижимости, направленное на существенное снижение трудоемкости процессов поиска и анализа для всех категорий пользователей и повышение прозрачности рынка.

Ожидаемым результатом достижения цели является функционирующий прототип веб-ГИС платформы, который подтвердит свою способность снижать временные затраты пользователей на аналитические задачи и повышать качество принимаемых решений.

4. Задачи для достижения поставленной цели

Для достижения поставленной цели необходимо последовательно решить следующий комплекс задач:

Провести комплексный анализ современного состояния рынка недвижимости и существующих ИТ-решений. Выявить ключевые проблемы, потребности пользователей и тенденции цифровизации. Проанализировать функциональные возможности и ограничения российских и зарубежных веб-порталов о недвижимости и ГИС-платформ. Изучить научные и практические разработки в области веб-ГИС и пространственной аналитики для недвижимости.

Формализовать требования к специализированному веб-ГИС ресурсу:

Разработать методологию интеграции и управления данными:

Разработать концепцию сервисов и функционала для пользователей:

Оценить эффективность предложенной методологии и разработать рекомендации:

5. Методология выполнения поставленных задач

Для решения поставленных задач и достижения цели исследования предлагается придерживаться методологии, основанной на принципах системного анализа, проектного управления и научного исследования.

Теоретический этап включает в себя системный анализ рынка недвижимости как сложной системы для выявления его структуры и проблемных зон, который дополняется всесторонним обзором научных публикаций, отраслевых отчётов и существующих ИТ-решений с привлечением ресурсов электронных библиотек. На следующем этапе осуществляется сравнительный анализ, предполагающий сопоставление возможностей, архитектур и эффективности различных подходов к построению веб-ГИС, что в конечном итоге позволяет перейти к формализации требований к будущей системе с использованием стандартных методологий проектирования программного обеспечения, таких как User Stories и Use Case Diagrams.

На этапе проектирования и разработки должна быть создана архитектура системы с применением паттернов, характерных для распределённых систем, и специализированных ГИС-решений, таких как многослойные карты и пространственные базы данных. Параллельно необходимо разработать методологийю визуализации и анализа данных, основанных на принципах картографии и геовизуализации, а также включающих применение математических методов пространственной статистики (например, интерполяции и оценки пространственной автокорреляции) и алгоритмов геообработки, таких как построение буферных зон и сетевой анализ.

После этого наступает этап апробации, который включает в себя создание функционального прототипа системы, которую необходимо протестировать и оценить эффективность разработанных методов в сравнении с традиционными подходами.

На обобщающем этапе осуществляется синтез всех полученных результатов, интегрируемых в единую методологическую основу, что позволяет перейти к разработке практических рекомендаций по реализации, внедрению и дальнейшему развитию веб-ГИС ресурса, после чего завершающей задачей становится оформление итогов исследования — систематизация и изложение всех материалов в соответствии со стандартными требованиями к научной работе.

Заключение

Разработка специализированного веб-ресурса, использующего ГИС-технологии для предоставления данных о рынке недвижимости через продвинутые тематические карты и инструменты пространственного анализа, является высокоактуальной задачей в условиях цифровой экономики и роста сложности рыночных данных.

Такой ресурс способен стать ключевым инструментом для снижения трудоемкости работы с информацией, повышения прозрачности рынка, качества аналитики и обоснованности принимаемых решений для всех его участников. Поставленная цель требует решения комплекса взаимосвязанных задач, от глубокого анализа потребностей до проектирования архитектуры и методологий визуализации. Предлагаемая методология, основанная на системном подходе, анализе существующего опыта и апробации, обеспечит достижение цели и создаст основу для практической реализации веб-ГИС платформы нового поколения для рынка недвижимости.

Список источников

  1. Аверьянова В. Виртуальный метр: как цифровизация меняет рынок недвижимости. — URL: https://iz.ru/1835569/valentina-averanova/virtualnyi-metr-kak-cifrovizacia-menaet-rynok-nedvizimosti (дата обращения: 20.07.2025).
  2. Евгеньевна М.Е., Николаевна С.Е., Борисовна П.З. Современное состояние рынка недвижимости россии в условиях цифровой экономики // Наука Красноярья. — 2021. — Т. 10. — № 3. — C. 71-86.
  3. Виталий Минашкин, Константин Ордов, Венера Шайдуллина, Елена Звонарева Конференция «Рынок недвижимости в эпоху цифровых платформ: перспективы и вызовы на горизонте 2025». — 2025.
  4. Милкина Ю.А., Кулбаева М.Т. Актуальные Проблемы Цифровизации Экономики И Управления Недвижимостью В Сфере Кадастра И Системе Управления Земельными Ресурсами // Russian Studies in Law and Politics. — 2020. — Т. 4. — № 2. — C. 47-57.
  5. Т.н Ю., А.в Б., О.в П., А.п В. Гис-технологии для социально-экономических исследований // Вестник Московского университета. Серия 5. География. — 2022. — № 4. — C. 52-63.
  6. Циан - база недвижимости в Московской области | Продажа, аренда квартир и другой недвижимости. — URL: https://www.cian.ru/ (дата обращения: 21.07.2025).
  7. Домклик - поиск, проверка и безопасная сделка с недвижимостью! — URL: https://domclick.ru (дата обращения: 21.07.2025).
  8. Airbnb | Жилье для отпуска, домики, пляжные дома и многое другое. — URL: https://www.airbnb.ru/ (дата обращения: 21.07.2025).
  9. Кикин П.М. Разработка методики создания тематических карт средствами веб-технологий : кандидат наук / П.М. Кикин. — Новосибирск, 2014.
  10. Ю.а С., Г.и П., Л.н Б. Фрэймворк для создания тематической карты распределения показателей комфортности региона // Международный научно-исследовательский журнал. — 2023. — № 4 (130). — C. 3.
  11. М.р С., А.в М., К.с П., Н.ю Н., Е.а К., М.и К., А.а Г. ГИС-технологии - современный помощник в подборе недвижимости // Инженерный вестник Дона. — 2020. — № 1 (61). — C. 22.
  12. Александровна К.У. Актуальность ГИС-технологий в кадастровой деятельности // XLX Samara Regional Student Scientific Conference. — 2024. — Т. 1. — № 0. — C. 165-167.
  13. Зайцева (Зборомирская) Я.В., Васильева А.А. Составление Карты Земель Кадастрового Квартала Брюховецкого Района С Применением Гис-Технологий. — Пензенский государственный аграрный университет, 2021. — C. 45-48.
  14. ГИС – геоинформационная система недвижимости | NextGIS. — 2022.
  15. Показатели рынка недвижимости в России падают в 2025 году - ДОМ.РФ. — URL: https://business-magazine.online/fn_1694890.html (дата обращения: 21.07.2025).
  16. Александрович Б.А., Юрьевич Б.П., Юрьевна Б.Т. Расчет и визуализация картографических маршрутов с использованием программного обеспечения qgis и pgrouting // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). — 2021. — Т. 26. — № 5. — C. 86-98.
  17. В.р Ч. Сервис и цифровизация в сфере недвижимости // Вестник ассоциации вузов туризма и сервиса. — 2020. — Т. 14. — № 2-2. — C. 224-234.
  18. Цифровая трансформация в сфере недвижимости: как адаптироваться в 2023 году. — URL: https://myqrcards.com/poleznye-statyi/tpost/p1js2uuxt1-tsifrovaya-transformatsiya-v-sfere-nedvi (дата обращения: 20.07.2025).
  19. Спиренков В.А., Шкуров Ф.В., Белогурова Е.Б., Воробьев В.Е., Гвоздев О.Г., Головщинский К.И., Давыдов М.И., Дранев Ю.Я., Замшин В.В., Клубова М.А., Кучин И.И., Матерухин А.В., Матросова (Шпиндлер) Е.Р., Погорелко М.Ю., Ратай Т.В., Салун В.С., Титов Г.С., Турчан М.С., Харченко В.Д., Черникова (Ходаева) В.Н., Черепанова Е.В., Чверткова (Колоусова) О.И., Шашнов С.А., Шлюпиков В.А. Пространственные данные: потребности экономики в условиях цифровизации. Пространственные данные. — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», .
  20. Цифровизация недвижимости: как PropTech изменит рынок после коронакризиса | РБК Недвижимость. — URL: https://realty.rbc.ru/news/5ecf45e09a79471cae40f3f7 (дата обращения: 20.07.2025).
  21. Кунаева Е.П., Еремеев М.А., Полякова Л.С., Скляр А.А. Анализ и визуализация рынка недвижимости Санкт-Петербурга за период с 2005 по 2022 гг. как реализация общепрофессиональной компетенции бакалавров по направлению Землеустройство и кадастры. — Ленинградский государственный университет имени А.С. Пушкина, 2023. — C. 269-274.
  22. Анализ рынка недвижимости России — аналитические материалы Группы «ДЕЛОВОЙ ПРОФИЛЬ». — URL: https://delprof.ru/press-center/open-analytics/analiz-rynka-nedvizhimosti-rossii/ (дата обращения: 20.07.2025).
  23. Города России — карта возраста домов. — URL: https://kontikimaps.ru/how-old/cities250/list (дата обращения: 20.07.2025).
  24. Купить квартиру в Санкт-Петербурге - продажа квартир недорого — 2ГИС. — URL: https://2gis.ru/spb/realty/sale (дата обращения: 21.07.2025).
  25. Недвижимость в Москве продажа и аренда квартир и коммерческой недвижимости – Яндекс Недвижимость. — URL: https://realty.yandex.ru/moskva/ (дата обращения: 21.07.2025).
  26. NASA-FIRMS. — URL: https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/map/ (дата обращения: 21.07.2025).
  27. Цифровые технологии в недвижимости: инновации, тренды и решения для вашего бизнеса. — URL: https://joywork.ru/ (дата обращения: 21.07.2025).
  28. Германович Т.И. База данных в исследовании истории усадеб подмосковья: наполнение, обогащение и аналитика // Исторический журнал: научные исследования. — 2023. — База данных в исследовании истории усадеб подмосковья. — № 3. — C. 29-39.
  29. Н.в Г., А.д Т. Геоаналитика: сбор, анализ и отображение географических данных для решения задач размещения коммерческих организаций // Инновации и инвестиции. — 2023. — Геоаналитика. — № 5. — C. 296-302.
  30. Разработка сайта для недвижимости: обязательные функции - Webmedia. — URL: https://webmedia.ge/news/razrabotka-sajta-dlya-nedvizhimosti-obyazatelnye-funkczii/ (дата обращения: 20.07.2025).
  31. Разработка концепции web-гис по визуализации результатов кадастровой оценки и аналитики рынка недвижимости // ResearchGate.
  32. А Л.М., Д Ф.М., Р С.Е., Г З.А. Исследование эффективности применения визуализации данных при моделировании бизнес-процессов // Auditorium. — 2023. — № 1 (37). — C. 48-52.
  33. НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «COGNITIO RERUM». — 2024.
  34. Галимзянова Э.Р. Использование Web-Картографии В Интернете // Студенческий Вестник. — 2021. — № 28-2 (173). — C. 71-72.
  35. Litvinov N.Yu. Analyzing the scientific content visibility of the repository posted on the website of the journal “Geodezia i Kartografia” website in the Internet // Geodesy and Cartography. — 2021. — Т. 973. — № 7. — C. 56-64.
  36. Якубович В.Т. ПРИМЕНЕНИЕ ОТКРЫТЫХ КАРТОГРАФИЧЕСКИХ СЕРВИСОВ (GOOGLE, ЯНДЕКС, OSM) ПРИ СОЗДАНИИ ИСТОРИЧЕСКИХ ГИС: РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ КАРТЫ ТРАНССИБИРСКОЙ МАГИСТРАЛИ // Историческая информатика. — 2021. — ПРИМЕНЕНИЕ ОТКРЫТЫХ КАРТОГРАФИЧЕСКИХ СЕРВИСОВ (GOOGLE, ЯНДЕКС, OSM) ПРИ СОЗДАНИИ ИСТОРИЧЕСКИХ ГИС. — № 3 (37). — C. 19-37.
  37. Особенности восприятия и понимания цифровых текстов: междисциплинарный взгляд. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-vospriyatiya-i-ponimaniya-tsifrovyh-tekstov-mezhdistsiplinarnyy-vzglyad/viewer (дата обращения: 24.07.2025).
  38. Ивановна М.С., Вячеславович М.В., Владимирович М.Д. Способы визуализации данных материалов исторических исследований на примере судов Российской империи после судебной реформы 1864 г. // Историческая информатика. — 2021. — № 3 (37). — C. 1-18.
  39. Амангулы О., Атаевна Г.С. Визуализация данных. Представление результатов исследования // Наука и мировоззрение. — 2025. — Т. 1. — № 40. — C. 42-48.
  40. Вдовиченко Н.А., Руденко Н.Н. Разработка ГИС-интерфейса для ситуационной системы вычислительного эксперимента на основе C# И DOTSPATIAL // Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. — 2024. — Т. 15. — № 3. — C. 105-112.
  41. А.в В., Г.р В., О.и Х. Программная система пространственной визуализации прогностических и ретроспективных данных вероятности наблюдения полярных сияний // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. — 2021. — Т. 21. — № 2. — C. 225-233.
  42. Васильевич К.А. Базы визуальных источников в сети интернет: проблемы эвристики (на примере изучения истории южного берега Крыма начала ХХ в.) // Историческая информатика. — 2022. — Базы визуальных источников в сети интернет. — № 2 (40). — C. 1-17.
  43. Dzheiranian A.D., Ermakov I.D., Proskuryakov K.A., Lyadova L.N. Development of data visualization tools based on domain specific modeling // GRAPHICON 2024 GRAPHICON 2024. — Omsk State Technicl University, 2024. — C. 300-314.
  44. Approach to the Development of Ontology-Driven Language Toolkits Based on Metamodeling. — URL: https://www.researchgate.net/publication/382975140_Approach_to_the_Development_of_Ontology-Driven_Language_Toolkits_Based_on_Metamodeling (дата обращения: 25.07.2025).
  45. Основы проектирования баз данных PiRIS/blob/master/articles/5_1_1_1_erd2.md at master – kolei/PiRIS - GitHub [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://github.com/kolei/PiRIS/blob/master/articles/5_1_1_1_erd2.md
  46. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть четвертая)" от 18.12.2006 N 230-ФЗ (ред. от 30.01.2024) // Статья 1515. Ответственность за незаконное использование товарного знака
  47. gosstandart.gov.by [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://gosstandart.gov.by/international-standards-and-eu-regulation-on-data-protection (дата обращения: 24.07.2025).
  48. Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://elibrary.ru/defaultx.asp?
  49. Database Softwre and Applications | Microsoft Access [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/access
  50. Google Cloud Software – 2024 Reviews, Pricing & Demo [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.softwareadvice.com.au/software/172153/google-cloud-platform
  51. Окно справки LibreOffice [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://help.libreoffice.org/latest/ru/text/shared/05/new_help.html?&DbPAR=SHARED&System=WIN
  52. MySQL :: MySQL Workbench [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.mysql.com/products/workbench/
  53. phpMyAdmin – Documentation [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.phpmyadmin.net/docs/
  54. Home - phpmyadmin/phpmyadmin Wiki - GitHud [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://github.com/phpmyadmin/phpmyadmin/wiki
  55. phpMyAdmin - Translation [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.phpmyadmin.net/translations/
  56. Query Tools — CUBRID 10.0.0 documentation [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.cubrid.org/manual/en/10.0/qrytool.html
  57. MongoDB: The Developer Data Platform [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.mongodb.com/
  58. Percona Server for MySQL [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.percona.com/mysql/software/percona-server-for-mysql
  59. Navicat GUI | DB Admin Tool for MySQL, Redis, PostgreSQL, MongoDB, MariaDB, Sql Server [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.navicat.com/en
  60. Best practices for Amazon RDS – Amazon Relational Database Service [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_BestPractices.html
  61. DataExpress – конструктор баз данных [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://mydataexpress.ru/?ysclid=lwi0v01wa718497824
  62. Firebird: The true open source database for Windows, Linux, Mac OS X and more [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://firebirdsql.org/
  63. Oracle SQL Developer Release 19.2 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://docs.oracle.com/en/database/oracle/sql-developer/19.2/
  64. PostGIS [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://postgis.net/
  65. Boston Geographic Information Systems [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.bostongis.com/PrinterFriendly.aspx?content_name=postgis_tut01
  66. Министерство труда и социальной защиты российской федерации (приказ от 29 октября 2021 г. n 776н) (об утверждении примерного положения о системе управления охраной труда)
  67. Ю. И. Шокин, В. П. Потапов // Вычислительные технологии. - 2015. - Т.20, №5 - С.175-213
  68. Спицнадель, В.Н. Основы системного анализа: учеб. пособие [Текст] / В. Н. Спицнадель,: СПб., Изд. Дом «Бизнесс-пресса, 2000 г. — 326 с.
  69. Никитин, А. И. Использование системы ГИС в экологии [Текст] / А. И. Никитин, М.К. Абрамов // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. – 2022. – C.563-564
  70. Основные принципы использования геоинормационных систем в экологии и природопользовании [Текст] / Е.С. Чиглинцева [и др.] // Международный научно-исследовательский журнал. - 2023. - №7 (133)
  71. Мушаева К.Б. Геоинформационные системы в экологии и природопользовании [Текст] / К.Б. Мушаева // Научно-агрономический журнал. - 2017. - №2. - С. 45-48.
  72. Raffaelli D.G. Pollution monitoring with meiofauna, using the ratio of nematodes to copepods / D. G. Raffaelli, C. F. Mason // Marine Pollution Bulletin. №12 (5). 1981. P. 158-163.
  73. Application of GIS in water resource management [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL:https://www.spatialpost.com/gis-in-water-resource-management/#The_Role_of_GIS_In_Water_Resource_Management
  74. Clement A.O. Geographic Information System (GIS) Application in Soil Fertility Management: A Review / A.O. Clement, A.L. Darius // Journal of Global Agriculture and Ecology. – 2024. - №16(2), - с. 29-40
  75. Using the RBFN model and GIS technique to assess wind erosion hazard of inner Mongolia, China / Huading S. [и др.] // Land Degradation and Development. – 2006. – №18(4). – c. 413-422
  76. R. Giordano A fuzzy GIS-based system to integrate local and technical knowledge in soil salinity monitoring / Giordano R., Liersch S. // Environmental Modelling & Software. – 2012. - №36. – c. 46-63
  77. Deciphering heavy metal contamination zones in soils of a granitic terrain of southern India using factor analysis and GIS / Purushotham D. [и др.] // Journal of Earth System Science. – 2012. - №121(4). – с. 1059-1070
  78. David B. L. and 2010. The science and application of ecological monitoring / B. L. David, E. L. Gene // Biological Conservation. №143 (6). 2010. P. 1317-1328.
  79. Krivtsov V. Investigations of indirect relationships in ecology and environmental sciences: a review and the implications for comparative theoretical ecosystem analysis / V. Krivtsov // Ecol Model. №174. P. 37-54.
  80. Natalie P. Satellite remote sensing, biodiversity research and conservation of the future / P. Natalie, S. Kamran, T. Woody // Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. – 2014. - № 369(1643)