Выписка из егрп на земельный участок образец 2018: Примеры выписки из ЕГРН Росреестра на квартиру, дом, земельный участок

Содержание

Примеры выписки из ЕГРН Росреестра на квартиру, дом, земельный участок

Определен рекомендуемый образец выписки из ФГИС ЕГРН, согласно Приказу Министерства экономического развития РФ № 968, вступившего в силу с 1 января 2017г.

В ознакомительных целях, мы предоставляем примеры выписки из ЕГРН. Вы можете просмотреть образец электронной выписки Росреестра об основных характеристиках объекта недвижимости, образец выписки из ЕГРН о переходе права собственности, а также пример выписки кадастрового плана территории.

Здесь представлены не просто образцы выписок, а настоящие документы, полученные посредством информационно-сервисного портала «Реестры России».

Примеры выписки из ЕГРН о характеристиках и правообладателях объекта недвижимости:

Образец выписки из ЕГРН об основных характеристиках жилого дома

Стоимость выписки из ЕГРН об основных характеристиках жилого дома — 250 руб!

Заказать выписку из ЕГРН!

Образец выписки из ЕГРН об основных характеристиках земельного участка

Стоимость выписки из ЕГРН об основных характеристиках земельного участка — 250 руб!

Проверить земельный участок

Образец выписки из ЕГРН об основных характеристиках квартиры

Стоимость выписки из ЕГРН об основных характеристиках квартиры — 250 руб!

Проверить квартиру!

Образец выписки из ЕГРН о переходе права собственности на объект недвижимости

Стоимость выписки из ЕГРН о переходе прав собственности на объект недвижимости — 250 руб!

Заказать выписку о переходе прав онлайн!

Как выглядит ЭЦП сотрудника Росреестра?
(. SIG)

Электронная цифровая подпись (ЭЦП или ЭЦ) – это электронный файл, который содержит программный код. Этот файл имеет расширение .SIG (на примере, как человекочитаемый файл ПДФ имеет расширение .PDF). Этот файл не предназначен для чтения, но если Вы попытаетесь открыть его текстовым редактором, то увидите примерно такое изображение, как представлено на иллюстрации ниже.

Вы можете проверить файл ЭЦП на соответствие подписанного им документа, т.е. подтвердить правовую значимость полученной выписки на официальном сайте Росреестра по следующей инструкции:
Что такое ЭЦП Росреестра в Выписке из ЕГРН?

Образец электронной выписки Росреестра (.XML)

Наравне с файлом ЭЦП, электронная выписка Росреестра в формате .XML не предназначена для чтения обычными текстовыми редакторами и представляет собой определенный компьютерный код. Для примера, на иллюстрации Вы можете увидеть, как выглядит файл выписки . XML в открытом виде.

Подчеркнем, что имея файл выписки в формате .XML и файл ЭЦП в формате .SIG – Вы в любой момент можете перевести Вашу выписку из ЕГРН в человекочитаемый вид (ПДФ) на официальном сайте Росреестра. Для этого, ознакомьтесь с инструкцией:
Как проверить электронную подпись Выписки?

Примеры устаревших документов Росреестра:


(выведены из оборота или больше не выдаются)

Пример выписки ЕГРП старого образца. (реестр прав)

После объединения Реестра Прав и Кадастра Недвижимости, такой отдельный документ, как «выписка ЕГРП», теперь предоставляется в составе «Выписки из ЕГРН о основных характеристиках и правообладателях объекта недвижимости» (раздел 2).
Ниже представлен образец выписки ЕГРП, которая выдавалась Росреестром до 01 января 2017 года.

Устаревший образец выписки ЕГРП представлен исключительно в ознакомительных целях. Если Вам необходимо получить актуальные данные о правообладателях недвижимости, Вам необходимо заказать «Выписку из ЕГРН о основных характеристиках и правообладателях объекта недвижимости», или, чтобы ознакомиться с историей правообладателей — «Выписку из ЕГРН о переходе прав собственности на объект недвижимости»

Выписка из ЕГРП. Детально о документе.

Кадастровый паспорт. (кадастр недвижимости)

Такой отдельный документ, как «кадастровый паспорт», теперь предоставляется в составе «Выписки из ЕГРН о основных характеристиках и правообладателях объекта недвижимости» (раздел 1).
Ниже представлен образец кадастрового паспорта, который выдавался Росреестром до 01 января 2017 года.

Мы предоставили образец Кадастрового паспорта исключительно в ознакомительных целях. Если Вам нужен актуальный «Кадастровый паспорт», то это означает, что Вам нужна «Выписка из ЕГРН об основных характеристиках объекта недвижимости»!

Выписка из ЕГРН вместо кадастрового паспорта.
Детально.

Свидетельство о праве собственности (реестр прав)

С 01 января 2017 года, такой отдельный документ, как «Свидетельство о государственной регистрации права», теперь предоставляется в составе «Выписки из ЕГРН о основных характеристиках и правообладателях объекта недвижимости» (раздел 2).
Данный документ больше не выдается!

В примерах представлены «Свидетельства о праве собственности» с разными типами обозначения регистрации объекта: условный номер и кадастровый номер (соответственно). Если Вам нужно апредоставить «Свидетельство о собственности», то это означает, что Вам нужна «Выписка из ЕГРН об основных характеристиках объекта недвижимости»!

Информационно-сервисный портал «Реестры России» предоставляет «Личный кабинет» пользователя для каждого нашего зарегистрированного клиента, где Вы, в удобной истории заказов всегда имеете доступ к необходимым документам.

Файлы Ваших выписок надежно защищены и хранятся на нашем сервере 120 календарных дней.

Станьте нашим клиентом!

Примеры выписки из ЕГРН предоставлены исключительно в ознакомительных целях! Это настоящие документы, данные которых действительны на момент получения информации (согласно Федеральному закону №218ФЗ). В образцах выписки, личные данные собственников объектов недвижимости скрыты, согласно политике конфиденциальности портала «Реестры России».

как получить расширенные выписки на ktotam.pro о кадастровой стоимости, цена

Выписка из ЕГРП на земельный участок содержит полную информацию о собственнике объекта недвижимости, его назначении, размере площади, наличии ограничений, обременений, притязаний или арестов. Этот документ рекомендуется получить заблаговременно еще до проведения и оформления купли-продажи земельного участка, чтобы убедиться в юридической чистоте проводимой сделки.

Стоит обратить внимание, что с 1 января 2017 года произошел ряд изменений в кадастровой сфере. В частности, появилось условие, где выписка из ЕГРП, равно как и кадастровый паспорт, свидетельство о госрегистрации заменяются на выписку из ЕГРН.

Сведения в выписке из ЕГРП на земельный участок

Выписка ЕГРП при продаже земельного участка является официальным документом, который содержит следующую информацию об объекте недвижимости:

  • наименование документа;
  • наименование ведомства, осуществляющего регистрацию прав;
  • исходящий номер выписки;
  • указание основания предоставления информации по объекту недвижимости;
  • наименование и площадь объекта недвижимости;
  • назначение земельного участка;
  • адрес;
  • информация о собственнике;
  • сведения о наличии обременений, притязаний, установленных судом ограничений по распоряжению землей;
  • информация о наличии договора долевого участия в строительстве;
  • ФИО заявителя для физических лиц;
  • наименование организации для юридических лиц.

Где заказать выписку из ЕГРП на земельный участок

Любое физическое, юридическое лицо и ИП может заказать выписку из ЕГРП на земельный участок. Для получения документа необходимо лично обратиться в территориальное подразделение Росреестра с паспортом и квитанцией об оплате госпошлины и составить письменное заявление. При обращении через законного представителя, доверенное лицо заявителя кроме паспорта должно предоставить также документ, подтверждающий его полномочия.

При отсутствии в населенном пункте подразделения Росреестра можно также обратиться в МФЦ, который выступая в роли посредника между заявителем и ведомством, принимает заявления и передает их по назначению. Если в Росреестре срок выдачи выписки составляет 5 рабочих дней, то в МФЦ это время может увеличиться, так как отсчет ведется не с момента подачи заявления в МФЦ, а с момента его передачи в Росреестр.

Можно отправить письменное заявление по почте. Однако данный способ займет намного больше времени.

Зачастую справка необходима срочно или же в день обращения. За срочный бумажный вариант выписки придется уплатить двойной размер пошлины, что невыгодно.

Как заказать выписку из ЕГРП на земельный участок онлайн

Интернет дает нам еще один способ, как получить выписку ЕГРП на земельный участок быстро и без переплаты. Любой гражданин может подать онлайн-запрос на официальном сайте Росреестра, заполнив форму или направив запрос по электронной почте. В этом случае на адрес вашей электронной посты будет выслан электронный вариант выписки. В этом случае вам также придется подождать 5 рабочих дней, которое дается на выдачу документа.

Если вам необходим электронный вариант справки в день обращения, то вы можете заказать его на нашем сайте. Выписка будет готова в течение получаса после обработки вашего запроса. В запросе необходимо указать только адрес или кадастровый номер земельного участка.

Автор: проект Кто Там

5. 0

7911

1

Оцените статью

Заказать отчет об объекте недвижимости

Свидетельства о праве на дом выдавать уже не будут — Российская газета

Бояться не надо. Совсем без документов никто не останется. Вместо свидетельств подтверждать право на собственность дома, квартиры или участка будет выписка из Единого государственного реестра прав (ЕГРП). Ее к тому же можно получить не только по старинке, на бумаге, но и в электронном виде.

Известная поговорка про то, что «без бумажки ты — букашка, а с бумажкой — человек», похоже, начинает терять свою актуальность. По крайней мере, в сфере недвижимости. При этом выписка из ЕГРП, по сути, будет гораздо более полным документом, чем ранее выдаваемое свидетельство о праве на собственность. Ведь в ней указываются наиболее актуальные, полные и самые свежие сведения об объекте недвижимости. Например, является ли собственность на него полной или долевой. А также существуют ли на квартиру, дом, участок и прочее какие-то обременения или ограничения.

Если на объект недвижимости, например, зарегистрирована ипотека (то есть квартира в результате находится в залоге у банка), то в выписке можно будет найти номер и дату регистрации договора, дату начала выплат и срок погашения кредита, название банка. И, соответственно, становится понятно, что эту квартиру без разрешения банка до выплаты залога и закрытия ипотеки нельзя продать или совершить иные регистрационно-правовые действия.

Если на недвижимость есть обременения, то есть, допустим, наложен арест, то выписка тоже информирует об этом.

Тем, у кого на недвижимость в виде квартиры или земельного участка уже есть свидетельство, не надо срочно переоформлять его на выписку. Закон устанавливает, что государственные органы власти, органы местного самоуправления, суды и любые другие ответственные за этот процесс органы и организации обязаны принимать для подтверждения регистрации прав на недвижимое имущество выписку из ЕГРП наравне со свидетельством о государственной регистрации.

В свою очередь, те граждане, кто захочет ее оформить, могут это сделать в режиме онлайн. Для этого необходимо заказать ее на сайте Росреестра, на котором есть специальный раздел «Получение сведений из ЕГРП». И получить, соответственно, в двух вариантах — в бумаге, по старинке, или в электронном виде — по-современному.

В XXI веке давно следовало ожидать, что оформление любых действий, отношений и обязательств, которые требуют по закону государственной регистрации, будет переводиться в электронный формат для облегчения работы с документами, считает профессор Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Сергей Стерник.

«В этой связи такую инициативу можно только приветствовать, все это очень своевременно», — уверен эксперт.

По его мнению, возможность получения выписки онлайн в результате приведет к повышению эффективности и к удешевлению процесса. «Думаю, что легче будет бороться с коррупционными проявлениями в этой сфере, с затягиванием процессов регистрации», — предполагает он.

И, наконец, резюмирует эксперт, «в общем списке данных по недвижимости важна не только текущая информация, но и история изменений, в этой связи появление выписки из ЕГРП вместо свидетельства — только на пользу процессу».

Подписывайтесь на основные новости «РГ» в Telegram telegram. me/rgrunews

Формы и образцы выписки из Единого государственного реестра прав

Рынок недвижимости — это один из самых сложных и оборотоспособных сегментов народного хозяйства. Поэтому уже давно назревала необходимость упорядочить сведения обо всех имеющихся на территории РФ объектах недвижимости. В связи с этим в 1998 году был создан Единый гос. реестр прав на недвижимое имущество, который и стал местом хранения всей информации, связанной с правами собственников на имущество. Сегодня любая сделка, происходящая в рамках данного рынка, подтверждается сведениями из Госреестра. Итак, что такое выписка из ЕГРП, как выглядит данный документ?

Формы выписки из ЕГРП

Существует несколько видов и форм данной справки. Для разных целей требуется различная информация, поэтому в представительстве ЕГРП можно заказать:

  • Информационную (простую) выписку (форма № 1) — такие ЕГРП выписки необходимы для проведения сделок (купля-продажа, обмен и т. д), для оформления наследства, получения ипотечного кредита и прочее. Такая справка содержит сведения о расположении помещения, его подробное описание, имя владельца и информацию о правомочности передачи прав собственности.
  • Расширенная информационная справка — как и простая выписка, эта форма запроса в ЕГРП востребована преимущественно при оформлении сделок с недвижимостью. Запросить ее может только сам владелец помещения или его доверенное лицо. Иногда, в случае спорных вопросов, такая выписка может быть выдана представителю гос. структур (круг таких лиц четко ограничен законом №122 РФ). Такая выписка содержит полную информацию о собственнике, его дату рождения, прописку, паспортные данные, существующие и прекращенные обременения, аресты, данные о предыдущих собственниках и на основании чего были зарегистрированы договора купли-продажи.
  • Выписка о составе правоустанавливающих документов (форма №2) — данный бланк выписки из ЕГРП содержит полный перечень правоустанавливающих документов, относящихся к объекту недвижимости. Используется эта выписка для восстановления потерянных документов при оформлении права наследования, ипотеки и некоторых других случаях.
  • Справка о правах отдельного лица (форма №3) — такая форма выписки из ЕГРП содержит наиболее полную информацию о собственнике, в том числе о том, какие еще объекты недвижимости имеются у него. Эта справка может быть затребована жилищным комитетом или банком в случае оформления льготных условий ипотеки или предоставления льготного жилья. Данный образец выписки из ЕГРП выдается как по запросу собственника, так и заинтересованных в получении информации гос. структур.

Как заказать бланк выписки из ЕГРП?

Проще всего выписку из ЕГРП получить с помощью специализированной фирмы, предоставляющей такие услуги. Для этого нужно всего лишь оставить заявку на сайте юридической фирмы, все остальное сделают специалисты.

Выписка о переходе прав на объект недвижимости из ЕГРН

Выписка о переходе прав на объект недвижимости — это значимый документ для выявления скрытых рисков при покупке квартир, домов, земельных участков.
Информация в этой выписке дает возможность оценить оспоримость предыдущих сделок и исключить мошенничество со стороны продавца!
Выписку о переходе прав из ЕГРН может получить любой желающий, эти открытые данные.

Содержание статьи подробное:

Выписка о переходе прав

Выписка о переходе прав даст вам достоверную информацию о количестве отчуждений объекта недвижимости с 31.01.1998 года. То есть почти за 20 лет. Вы узнаете всех предыдущих собственников, датах регистрации перехода права собственности и документах, на основании которых этот переход был зарегистрирован.

Особенно стоит обратить внимание на переход права и его давность на основании свидетельства о наследстве по завещанию и закону.

А так же на основании договора дарения, так как такие договоры часто используют при оформлении притворных (оспоримых) сделок при купле-продаже комнат в коммунальных квартирах и долей в праве собственности на квартиру, так как оформление перехода права собственности по договору дарения не требует уведомлять об этом соседей по коммуналке или других участников долевой собственности.

Форма для заказа электронной выписки  внизу страницы.

Выписка о переходе прав на объект недвижимости

Выписка о переходе прав на объект недвижимости содержит данные о бывших и настоящих правообладателях  и основаниях для регистрации перехода права собственности.
Выписка о переходе права собственности не содержит технических характеристик объекта недвижимости, а так же данных об арестах и обременениях прав и другой важной информации. Например: запрета правообладателя  на переход права собственности без его личного участия или что этот переход зарегистрирован без согласия на то, в силу закона, третьего лица (согласия супруга на отчуждение совместно нажитого имущества).

То есть  для получения всех необходимых для сделки  данных, ее нужно дополнить другой выпиской —  Выпиской из ЕГРН об объекте недвижимости( об отсутствии арестов и обременений).

Выписка из ЕГРН о переходе прав образец

Если на объект недвижимости было много переходов права — это объемный документ.

Я привожу пример реальной выписки о переходе прав. Персональные данные участников сделок намеренно мною скрыты.

Обратите внимание!

Здесь дана информация  о регистрации права собственности и регистрации перехода права.

Второй пример выписки из ЕГРН о переходе прав

Выписка о переходе прав, сведения в ней

Выписка о переходе прав содержит информацию о всех владельцах объекта недвижимости и о том сколько раз она перепродавалась или отчуждалась по договору дарения или мены, или иначе.

Так можно оценить риски оспоримой сделки!

Выписка о переходе прав заказать

Заказать выписку о переходе прав, об общедоступных сведениях и мониторинг изменений, которые вносятся в ЕГРН можно  на сайте Росреестра через личный кабинет. Для этого необходимо зарегистрироваться на портале Госуслуг и подтвердить свои персональные данные в МФЦ.

Две эти выписки дадут вам полную информацию об объекте недвижимости, арестах и обременениях и истории изменений правообладателей.

Закажите выписки из ЕГРН

С 30.04.2021 запрещена перепродажа выписок из ЕГРН, многочисленные сервисы, которые были интегрированы с сайтом Росреестра и перепродавали выписки, сейчас предлагают так называемые «отчеты».
По сути это те же выписки, только без электронной цифровой подписи Росреестра.
Вероятно ими можно пользоваться на этапе подготовки к сделке.

Но в суд с ними не пойдешь.

Заказать выписку из ЕГРН с электронной цифровой подписью можно сейчас только на сайте ГОСУСЛУГ.

Выписка из ЕГРН о переходе прав бесплатно

Сайт Росреестра позволяет получить некоторые данные из ЕГРН бесплатно.
Например: кадастровый номер, технические характеристики объекта.

Такие данные бесплатно вам будут сразу выданы при заполнении формы заказа. Напишите полный адрес объекта и нажмите поиск.

Выписка из ЕГРН о переходе прав расширенная

Расширенная выписка из ЕГРН содержит общедоступные сведения и сведения о правоустанавливающих документах, на основании которых произошла регистрация перехода права в последней сделке.
А так же планировку помещения, план земельного участка
Эта выписка немного дороже.

История из практики

2 марта  2018 года

Стороны сделки собрались за столом переговоров для передачи задатка по нежилому помещению. Продавец и его риэлтор торопят.

Предоставляют Свидетельство о регистрации права собственности от сентября 2015 года. Основание для регистрации  — решение суда.

Свежей выписки их ЕГРН нет.

Я не смогла ее получить заранее — у помещения нет номера, а в копии свидетельства риэлтор отказала.
Так что кадастровый номер мне не известен.

Составили предварительный договор купли-продажи. Продавец написал расписку, готов ее обменять на деньги — задаток.

Продавец торопит с передачей денег, ведет себя странно, почти лежит на кресле и все время смотрит на часы — демонстрируя свою занятость и важность.

Покупатель — волнуется, дрожит. Постоянно на меня смотрит, изучает мою реакцию.

Риэлтор со стороны продавца торопит, манипулирует — выражает покупателю сомнения в моем профессионализме.

Я предлагаю покупателю  сделать паузу и получить свежую выписку из ЕГРН, ведь теперь у нас есть кадастровый номер.

Расходимся до вечера. Получаем вслед «бурчание».

Заказываем электронную выписку. Приходит  через пару часов  — арест от 12.2017 года.

Вот так!

Всегда рада разъяснить. Автор

Вопросы

Уважаемый Сергей! В связи с поступлением Вашего вопроса, сообщаем следующее. Передача Вами указанных денежных средств с правовой точки зрения будет являться заключением договора займа. В соответствии со статьёй 807 Гражданского кодекса Российской Федерации (ГК РФ) по договору займа одна сторона (займодавец) передает в собственность другой стороне (заемщику) деньги или другие вещи, определенные родовыми признаками, а заемщик обязуется возвратить займодавцу такую же сумму денег (сумму займа) или равное количество других полученных им вещей того же рода и качества. Договор займа между гражданами должен быть заключен в письменной форме, если его сумма превышает не менее чем в десять раз установленный законом минимальный размер оплаты труда, а в случае, когда займодавцем является юридическое лицо, — независимо от суммы. Несоблюдение простой письменной формы сделки будет иметь последствия, а именно стороны будут лишены права в случае спора ссылаться в подтверждение сделки и ее условий на свидетельские показания, но не лишает их права приводить письменные и другие доказательства. Обращаем Ваше внимание на вопрос об иностранной валюте в качестве предмета договора займа – она может являться таковым, но только с соблюдением правил статей 140, 141 и 317 ГК РФ. В денежном обязательстве может быть предусмотрено, что оно подлежит оплате в рублях в сумме, эквивалентной определенной сумме в иностранной валюте или в условных денежных единицах. В этом случае подлежащая уплате в рублях сумма определяется по официальному курсу соответствующей валюты или условных денежных единиц на день платежа, если иной курс или иная дата его определения не установлены законом или соглашением сторон (статья 317 ГК РФ). Таким образом, вы вправе указать в качестве эквивалента платежа иностранную валюту для минимизации рисков, но вернуть сумму заёмщик должен будет в рублях. Перечень нотариальных действий, совершаемых нотариусами, перечислен в ст.35 Основ законодательства РФ о нотариате. В число нотариальных действий входит, в числе прочих, удостоверение сделок. При этом расписка в получении денежной суммы не является сделкой, а лишь подтверждает передачу денег по договору займа. В описанном Вами случае нотариус может нотариально удостоверить договор займа, в котором будут указаны срок и порядок возврата суммы займа. Нотариальная форма для такого договора не является обязательной, но в случае нотариального удостоверения, такой договор будет обладать повышенной доказательственной силой в суде. Согласно статье 61 Гражданско-процессуального кодекса обстоятельства, подтвержденные нотариусом при совершении нотариального действия, не требуют доказывания, если подлинность нотариально оформленного документа не опровергнута в порядке, установленном статьей 186 данного Кодекса, или не установлено существенное нарушение порядка совершения нотариального действия. Вопрос о возврате суммы займа, в случае, отказа заемщика от выполнения договора, относится к судебной компетенции. Статьей 811 ГК РФ предусмотрены последствия нарушения заемщиком договора займа: если иное не предусмотрено законом или договором займа, в случаях, когда заемщик не возвращает в срок сумму займа, на эту сумму подлежат уплате проценты в размере, предусмотренном пунктом 1 статьи 395 ГК РФ, со дня, когда она должна была быть возвращена, до дня ее возврата займодавцу независимо от уплаты процентов, предусмотренных пунктом 1 статьи 809 ГК РФ; если договором займа предусмотрено возвращение займа по частям (в рассрочку), то при нарушении заемщиком срока, установленного для возврата очередной части займа, займодавец вправе потребовать досрочного возврата всей оставшейся суммы займа вместе с причитающимися процентами. Принудительное исполнение судебных актов регулируется Федеральным законом от 2 октября 2007 г. № 229-ФЗ «Об исполнительном производстве».

Технологическая схема по предоставлению муниципальной услуги Предоставление в собственность, аренду, постоянное (бессрочное) пользование, безвозмездное пользование земельного участка, находящегося в муниципальной собственности, без проведения торгов

1. Предоставление в собственность, аренду, постоянное (бессрочное) пользование, безвозмездное пользование земельного участка, находящегося в муниципальной собственности, без проведения торгов 30 дней нет — заявление не соответствует требованиям пункта 2.6.1.  Административного регламента;

— подано в иной уполномоченный орган;

— к заявлению не приложены документы, предоставляемые в соответствии с пунктом 2.6.1.  Административного регламента.

Заявителю указываются причины возврата заявления о предварительном согласовании предоставления земельного участка.

Заявление в форме электронного документа, представленное с нарушением требований пункта 2.6.1. Административного регламента не рассматривается.

 

— с заявлением о предоставлении земельного участка обратилось лицо, которое в соответствии с земельным законодательством не имеет права на приобретение земельного участка без проведения торгов;

— указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок предоставлен на праве постоянного (бессрочного) пользования, безвозмездного пользования, пожизненного наследуемого владения или аренды, за исключением случаев, если с заявлением о предоставлении земельного участка обратился обладатель данных прав или подано заявление о предоставлении земельного участка в соответствии с подпунктом 10 пункта 2 статьи 39. 10 Земельного кодекса РФ;

-указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок предоставлен некоммерческой организации, созданной гражданами, для ведения огородничества, садоводства, дачного хозяйства или комплексного освоения территории в целях индивидуального жилищного строительства, за исключением случаев обращения с заявлением члена этой некоммерческой организации либо этой некоммерческой организации, если земельный участок относится к имуществу общего пользования;

— на указанном в заявлении о предоставлении земельного участка земельном участке расположены здание, сооружение, объект незавершенного строительства, принадлежащие гражданам или юридическим лицам, за исключением случаев, если сооружение (в том числе сооружение, строительство которого не завершено) размещается на земельном участке на условиях сервитута, или на земельном участке размещен объект, предусмотренный пунктом 3 статьи 39.36 Земельного кодекса РФ и это не препятствует использованию земельного участка в соответствии с его разрешенным использованием, либо с заявлением о предоставлении земельного участка обратился собственник этих здания, сооружения, помещений в них этого объекта незавершенного строительства;

— на указанном в заявлении о предоставлении земельного участка земельном участке расположены здание, сооружение, объект незавершенного строительства, находящиеся в государственной или муниципальной собственности, за исключением случаев, если сооружение (в том числе сооружение, строительство которого не завершено) размещается на земельном участке на условиях сервитута или с заявлением о предоставлении земельного участка обратился правообладатель этих здания, сооружения, помещений в них, этого объекта незавершенного строительства;

— указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок является изъятым из оборота или ограниченным в обороте и его предоставление не допускается на праве, указанном в заявлении о предоставлении земельного участка;   -указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок является зарезервированным для государственных или муниципальных нужд в случае, если заявитель обратился с заявлением о предоставлении земельного участка в собственность, постоянное (бессрочное) пользование или с заявлением о предоставлении земельного участка в аренду, безвозмездное пользование на срок, превышающий срок действия решения о резервировании земельного участка, за исключением случая предоставления земельного участка для целей резервирования;

— указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок расположен в границах территории, в отношении которой с другим лицом заключен договор о развитии застроенной территории, за исключением случаев, если с заявлением о предоставлении земельного участка обратился собственник здания, сооружения, помещений в них, объекта незавершенного строительства, расположенных на таком земельном участке, или правообладатель такого земельного участка;

— указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок расположен в границах территории, в отношении которой с другим лицом заключен договор о развитии застроенной территории, или земельный участок образован из земельного участка, в отношении которого с другим лицом заключен договор о комплексном освоении территории, за исключением случаев, если такой земельный участок предназначен для размещения объектов федерального значения, объектов регионального значения или объектов местного значения и с заявлением о предоставлении такого земельного участка обратилось лицо, уполномоченное на строительство указанных объектов;

— указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок образован из земельного участка, в отношении которого заключен договор о комплексном освоении территории или договор о развитии застроенной территории, и в соответствии с утвержденной документацией по планировке территории предназначен для размещения объектов федерального значения, объектов регионального значения или объектов местного значения, за исключением случаев, если с заявлением о предоставлении в аренду земельного участка обратилось лицо, с которым заключен договор о комплексном освоении территории или договор о развитии застроенной территории, предусматривающие обязательство данного лица по строительству указанных объектов;

— указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок является предметом аукциона, извещение о проведении которого размещено в соответствии с пунктом 19 статьи 39. 11 Земельного кодекса РФ;

— в отношении земельного участка, указанного в заявлении о его предоставлении, поступило предусмотренное подпунктом 6 пункта 4 статьи 39.11 Земельного кодекса РФ заявление о проведении аукциона по его продаже или аукциона на право заключения договора его аренды при условии, что такой земельный участок образован в соответствии с подпунктом 4 пункта 4 статьи 39.11 Земельного кодекса РФ и администрацией не принято решение об отказе в проведении этого аукциона по основаниям, предусмотренным пунктом 8 статьи 39.11 Земельного кодекса РФ;

— в отношении земельного участка, указанного в заявлении о его предоставлении, опубликовано и размещено в соответствии с подпунктом 1 пункта 1 статьи 39.18 Земельного кодекса РФ извещение о предоставлении земельного участка для индивидуального жилищного строительства, ведения личного подсобного хозяйства, садоводства, дачного хозяйства или осуществления крестьянским (фермерским) хозяйством его деятельности;

— разрешенное использование земельного участка не соответствует целям использования такого земельного участка, указанным в заявлении о предоставлении земельного участка, за исключением случаев размещения линейного объекта в соответствии с утвержденным проектом планировки территории;

— испрашиваемый земельный участок не включен, в утвержденный в установленном Правительством Российской Федерации порядке перечень земельных участков, предоставленных для нужд обороны и безопасности и временно не используемых для указанных нужд, в случае, если подано заявление о предоставлении земельного участка в соответствии с подпунктом 10 пункта 2 статьи 39. 10 Земельного кодекса РФ;

— площадь земельного участка, указанного в заявлении о предоставлении земельного участка некоммерческой организации, созданной гражданами, для ведения огородничества, садоводства, превышает предельный размер, установленный в соответствии с федеральным законом;

— указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок в соответствии с утвержденными документами территориального планирования и (или) документацией по планировке территории предназначен для размещения объектов федерального значения, объектов регионального значения или объектов местного значения и с заявлением о предоставлении земельного участка обратилось лицо, не уполномоченное на строительство этих объектов;

— указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок предназначен для размещения здания, сооружения в соответствии с государственной программой Российской Федерации, государственной программой Воронежской области и с заявлением о предоставлении земельного участка обратилось лицо, не уполномоченное на строительство этих здания, сооружения;

— предоставление земельного участка на заявленном виде прав не допускается;

— в отношении земельного участка, указанного в заявлении о его предоставлении, не установлен вид разрешенного использования;

— указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок не отнесен к определенной категории земель;

— в отношении земельного участка, указанного в заявлении о его предоставлении, принято решение о предварительном согласовании его предоставления, срок действия которого не истек, и с заявлением о предоставлении земельного участка обратилось иное не указанное в этом решении лицо;

— указанный в заявлении о предоставлении земельного участка земельный участок изъят для государственных или муниципальных нужд и указанная в заявлении цель предоставления такого земельного участка не соответствует целям, для которых такой земельный участок был изъят, за исключением земельных участков, изъятых для государственных или муниципальных нужд в связи с признанием многоквартирного дома, который расположен на таком земельном участке, аварийным и подлежащим сносу или реконструкции;

— границы земельного участка, указанного в заявлении о его предоставлении, подлежат уточнению в соответствии с Федеральным законом «О государственном кадастре недвижимости»;

— площадь земельного участка, указанного в заявлении о его предоставлении, превышает его площадь, указанную в схеме расположения земельного участка, проекте межевания территории или в проектной документации о местоположении, границах, площади и об иных количественных и качественных характеристиках лесных участков, в соответствии с которыми такой земельный участок образован, более чем на десять процентов.

 

нет нет — в орган;

— посредством почтовой связи в орган;

— в МФЦ;

— через Портал государственных и муниципальных услуг Воронежской области

 

— в органе на бумажном носителе;

— почтовая связь;

— в МФЦ на бумажном носителе, полученном из органа

Единая система отчетности | CBHSQ Data

Таблица единой системы отчетности (URS) 2019 для Montana
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Нью-Гэмпшира
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Американского Самоа
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Нью-Йорка
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Калифорнии
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) 2019 для Северных Марианских островов
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) 2019 для таблицы данных Oregon
| Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) 2019 для таблицы данных
штата Делавэр | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Пуэрто-Рико
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Флориды
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Южной Каролины
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Гавайев
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Техаса
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Индианы
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Луизианы
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица Единой системы отчетности (URS) 2019 для Виргинских островов
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Массачусетса
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Западной Вирджинии
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для штата Миссисипи
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Небраски
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных единой системы отчетности (URS) на 2019 год для штата Алабама
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Нью-Джерси
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) на 2019 год для штата Аризона
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Северной Каролины
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Колорадо
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Огайо
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Палау
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) на 2019 год для округа Колумбия
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Республики Маршалловы Острова
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Грузии
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Южной Дакоты
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Айдахо
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для штата Юта
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Канзаса
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для штата Мэн
| Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Вирджинии
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) на 2019 год для штата Мичиган
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для штата Висконсин
| Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для штата Миссури
| Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Невады
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Аляски
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) на 2019 год для штата Нью-Мексико
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Арканзаса
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Северной Дакоты
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Коннектикута
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Оклахомы
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Пенсильвании
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) 2019 для Федеративных Штатов Микронезии
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Род-Айленда
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Гуама
| Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Теннесси
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Иллинойса
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица единой системы отчетности (URS) 2019 для таблицы данных
штата Кентукки | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для штата Вермонт
| Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Мэриленда
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) на 2019 год для Вашингтона
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных Единой системы отчетности (URS) 2019 для Миннесоты
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.
Таблица данных единой системы отчетности (URS) 2019 для штата Вайоминг
Таблица данных | Опрос: Единая система отчетности — 22 мая 2020 г.

Страница не найдена | Группа Всемирного банка

Выберите тему3D-печатьДоступ и подключениеДоступ к финансамДоступ к финансам и работеДоступ к финансам для домашних хозяйств и частных лицДоступ к финансам для женщинДоступ к официальным контрактамДоступ к инфраструктуре и рабочим местамДоступ к правосудиюДоступ к современным источникам питания для приготовления пищиДоступ к начальному образованиюДоступ к общественному освещениюДоступ к среднему образованиюДоступ к услугам в городахДоступ к социальным сетям Безопасность Активная политика на рынке труда Совместные выгоды от адаптации Административная децентрализация Административные модели для управления твердыми отходами Административные подсистемыЗдоровье подростковПитание для подростков Базовое образование для взрослыхМетоды и программы обучения для взрослыхРасширенные решения по учету для интеграции возобновляемых источников энергииПовышение финансовой доступности для предоставления услуг в области здравоохраненияПредоставление услуг в области здравоохраненияПредоставление финансовых услугПредоставление финансовых услуг и Здоровье Старение и Работа Старение населения АгробизнесAgr ibusiness DevelopmentAgribusiness ManagementAgricultural CreditAgricultural EmploymentAgricultural FinanceAgricultural Финансовый риск ReductionAgricultural инноваций SystemsAgricultural Ввод SubsidiesAgricultural InsuranceAgricultural Законы и RegulationsAgricultural Micro InsuranceAgricultural Выход MarketsAgricultural PoliciesAgricultural Производительность и MarketsAgricultural ResearchAgricultural риска и SecurityAgricultural Поставка ChainAgricultural Технология AdaptationAgricultural TradeAgricultural воды ManagementAgricultureAgriculture и пищевой SecurityAgriculture и связанной с ними SubsidiesAgriculture ExtensionAgriculture Информация и StatisticsAgriculture Поставка ChainsAgriculture TechnologyAgro- Пастбищное животноводствоПотоки помощи в области здравоохраненияКатастрофа самолетаЗагрязнение воздухаЗагрязнение воздуха отходамиАэропортыВоздушный транспортАльтернативное образованиеАнаэробное сбраживание отходовАнализ торговых сетейАналитические инструменты трудоустройстваАнгел и венчурный капиталУправление загрязнением животныхЖивотная продукция ctionAnimal ProteinAnimal WelfareAntenatal и Послеродовая CareAnti-CorruptionAnti коррупции LegislationApplication DevelopmentAppropriate Здоровье TechnologiesAquacultureArsenic и контаминантов RemovalAspirations и PovertyAsset ManagementAssistive DevicesAuthentication и AuthorizationAutomotive Значение ChainAviation SafetyBackbone Телекоммуникационная инфраструктура DevelopmentBacterial DiseaseBalance из PaymentsBanking Доставка ChannelsBanking InstitutionsBanking Учреждение Укрепление и BuildingBanking сети ManagementBanking на WomenBanking о женщинах данных и AnalyticsBanking по положению женщин Финансовая мобилизацияБанковское обслуживание женщин, гендерная разведкаБанковское обслуживание женщин Нефинансовые услугиБанковское регулированиеБанковское управление рискамиУправление банковскими рискамиБанковская стратегия и управление рискамиБанковское регулирование и надзорBarrio DigitalБазовый пакет медицинских услугПляжная уборкаПоведенческий дизайн и бедностьПоведенческая диагностика и сокращение бедности uityBehavior ChangeBehavior Изменение связи ВИЧ / AIDSBehavior Изменение IncentivesBehavior Изменение общественного HealthBenchmarking для водоснабжения и SanitationBeneficial OwnershipBenefit Sharing гидроэнергетических и DamsBenefits раннего детства DevelopmentBicyclesBicycle TransportBig DataBioCarbonBiodiversityBiodiversity и сельхозпродукцией ProgramBiofortification из CropsBiofuels EnergyBiogas EnergyBiological DiseasesBiomass EnergyBlended FinanceBlended MicrofinanceBlindnessBlockchain и финансовой ServicesBlue GrowthBody знаний о Регулирование инфраструктурыБезопасность границБезотраслевое банковское делоЗаказание, взяточничество и мошенничество rs, инкубаторы и акселераторыВход в бизнес и запуск и универсальные магазиныБизнес-средаБизнес-аналитикаБизнес-право и регулированиеБизнес-регулирование и рабочие местаНалогообложение бизнесаBus Rapid TransitКадастр и земельная регистрацияРак Создание потенциала для управления твердыми отходамиКонтракты на создание и управление мощностями для твердых отходовРынки капитала и регулирование рынков капитала и регулирования рынков капитала ТранспортУглеродные финансыЦены на углеродНалог на углеродТорговля углеродомУправление карьеройКонсы для обученияДенежные переводыКатегория для социальных программДанные переписиЦентральные банкиИзменение рабочих местХимические вещества и удобренияХимические разливыРазвитие детейДетский трудДетский труд и образованиеДетиИнтерфейс для управления социальной экономикой и социальная безопасность АвтобусыC Очистка городовИндикаторы городов и сравнительный анализИнформационные системы городовСистемы планирования городовСтратегии городов и территориальное планированиеСистемы городовУправление системами городовНадзор со стороны гражданского обществаГидроэнергетические работы и плотиныУборка после стихийных бедствийЧистые технологические отраслиИзменение климатаИзменение климата Адаптация к изменению климатаИзменение климата Адаптация к изменению климата Адаптация к изменению климата в районе изменения климата Адаптация в городских районахИзменение климата и риск стихийных бедствийИзменение климата и беженцыИзменение климата и уязвимые группыВлияние изменения климатаЗакон об изменении климатаСмягчение последствий изменения климатаКонкурентоспособные отрасли промышленностиКлиматические финансыПрогнозирование климатаКлиматические стихийные бедствияУстойчивость к климатуРазвитие устойчивости к изменению климата Развитие устойчивости к климату и обеспечение устойчивости к климатическим воздействиям Обеспечение устойчивости к климатическим воздействиям Энергия и устойчивость гидроэнергетики и плотин ШокиСистема сбора коммунальных отходовИнфекционные заболевания Адаптация к климату на уровне сообществ Медицинские работники на уровне сообществ Готовность на уровне сообществПрограммы на уровне сообществ Медицинское страхование на уровне сообществ Вмешательства в здравоохранение на уровне сообществСоглашения о развитии сообществРазвитие сообществ и обращение с твердыми отходамиРазвитие сообществ и развитие на основе сообществ Развитие сообществ и развитие сообществ d Затронутые государстваРазвитие сообществ и обеспечение средств к существованию Развитие, ориентированное на сообщества, и местное управление Развитие, ориентированное на сообщества, и устойчивость к изменению климатаРазвитие сообществ и обеспечение средств к существованию в сельской местностиСотрудники здравоохранения сообществКартирование сообществПитание сообществУчастие сообществ в начальном образованииУправление водоснабжением сообществ и политикаКомпания и корпоративное правоКонкурсная работа ОтраслиКонкурентоспособность и рабочие места Диагностика конкурентоспособности КомпостированиеУсловные переводы денежных средствПодтверждение предвзятости и бедностиКонфликт и насилиеЗаконодательство о конфликте интересовСвязанность и отстающие регионыФинансирование сохраненияСтроительство и реабилитация школСтроительство и разрешенияЗащита потребителейПотребление за границуКонтактные обязательства по транспортировке отходовКонтактные обязательства по транспортировке отходов sposalНакопительные пенсииКондиционная очистка питьевой водыСооперативное развитиеЗакон об авторском правеСохранение коралловых рифовОсновные трудовые стандартыКоронавирус (COVID-19) Корпоративные сети передачи данныхКорпоративное управлениеКорпоративное управление для рынков капиталаКорпоративное управление банкамиКорпоративное управление финансовыми учреждениямиКорпоративное управление для управления электроэнергетическими предприятиями Анализ выгод от проектов по водоснабжению Возмещение затрат на управление отходамиАнализ занятости на основе страныСоциальный анализ в странеКредитная отчетностьКредитный скорингКредитные союзыПреступления против человечностиУголовное правосудие iculum DevelopmentCustomer Отношение ManagementCustoms и Пограничное ManagementCustoms и торговля RegulationsCyber ​​CrimeCyber ​​безопасность для BankingCybersecurity в области финансов TechnologyCycloneDams и ReservoirsDataData-Driven City ManagementData AnalyticsDatabase SoftwareData CataloguesData CentersData Driven LendingData MiningData PrivacyData Защита LawData SecurityData VisualizationDay Уход CentersDeafDebtDebt и фискальная SustainabilityDebt и реформы Макроэкономической StabilityDebt FundsDebt ManagementDebt Управления эффективность AssessmentsDebt Управление ПланыСистема управления долгомРазмещение долгаРеструктуризация долгаСистема обеспечения устойчивости долгаВырубка лесовУправление дельтойОбучение по запросуДемобилизация, разоружение и реинтеграцияДемократия и ростДемографические измененияДемографические дивидендыПроектирование, строительство, эксплуатация и техническое обслуживание плотинПроектирование, строительство, эксплуатация и техническое обслуживание гидротерминалов GrowthDevelopment Помощь в HealthDiagnosticsDigital CurrencyDigital DividendsDigital Экономика StrategyDigital FinanceDigital Финансы Доставка ChannelsDigital GovernmentDigital Green AgricultureDigital Идентичность и eKYCDigital ManufacturingDigital TechnologyDigitizationDisabilityDisability AllowanceDisability PensionDisaster PreparednessDisaster ResilienceDisaster Плотный CitiesDisaster Риск AssessmentDisaster финансирования рисков и InsuranceDisaster риска ManagementDisaster Риск ReductionDiscriminationDiscrimination против ImmigrantsDiscrimination против ЛГБТ IndividualsDisease PreventionDiseasesDisease Surveillance SystemsDissemination знаний по актуальным темам, связанным к риску дорожного движенияОбразование на расстоянииОбучение энергоресурсовРайонные дорогиДиверсификация производства и экспортаДиверсификация развитияБыточное насилие Сбор мусора от двери до двериДренажКачество дренажной водыСтандарты качества питьевой водыАвтомобили с водителемДроны e-Commerce Applicationse-Governmente-Government Applicationse-Government Procuremente-правительственные услуги для бизнеса — правительственные услуги для гражданина — правительственные услуги для правительстваЭлектронные деньгиЭлектронные закупкиРаннее развитие ребенкаРаннее детствоРаннее детское образованиеФинансирование на раннем этапеРаннее наставничествоСистемы раннего предупрежденияНаблюдение за водой на ЗемлеЭкономический и социальный анализ МобильностьЭкономические оценки гидроэнергетики и плотинЭкономическое управление и прозрачностьЭкономический ростАналитика экономического ростаДиагностика экономического ростаПолитика экономического ростаАнализ проектов экономического ростаЭкономические последствия грудного вскармливанияЭкономические шоки и изменение климатаЭкономические шоки и продовольственная безопасностьЭкономические шоки и торговляЭкономические шоки и уязвимость системы управления образованием УчрежденияЭкосистемы Регулирующие услугиЭкосистемы Экосистемные услугиЭкотуризмОбразованиеОбразование, развитие навыков и рынок трудаОбразование, насилие и социальная сплоченностьОбразование и равенство в образовании СистемыОбразование женщинПолитика и планирование в области образованияПрогнозы в области образованияОбеспечение качества и аккредитация в сфере образованияРеформа образованияИсследования и разработки в области образованияСтратегическое планирование и управление образованиемЭффективная система несостоятельности и прав кредиторовЭффективность и здоровьеЭффективность распределения ресурсовЭффективное энергоснабжение для пожилых людейЭлектроэнергия и мониторинг доступа к электроэнергииЭлектроэнергия и доступ к электроэнергии ectronic IdentityElectronic PaymentsElectronic PedagogyEmergency BenefitsEmergency ConditionsEmergency Медицинского ServicesEmergency акушерского CareEmergency PreparednessEmerging Рынок TrendsEmerging Транспорт TechnologiesEmployability, навыки и JobsEmployability TrainingEmploymentEmployment и заработная плата DataEmployment ProtectionEmployment Инструменты и MethodsEnergy политика AccessEnergy доступа и RegulationsEnergy и климат ChangeEnergy и ExtractivesEnergy и WaterEnergy EfficiencyEnergy Эффективности СПРОС: UrbanEnergy Эффективность FinanceEnergy Эффективность в воде и очистка сточных водПолитика повышения энергоэффективностиЭнергоэффективное оборудованиеЭнергоэффективные зданияЭнергоэффективное освещениеЭнергоэффективный транспортЭнергетическое финансированиеЭнергетика для очистки воды и сточных водЭнергия из отходовВосстановление энергии из сточных водЭнергетические ресурсыМобилизацияЭнергетические риски Снижение рискаЭнергосберегающие системы хранения энергииДорожные аккумуляторы для хранения энергииЭкономия энергосберегающих аккумуляторов hitecture Информация ManagementEnterprise SurveysEntrepreneurial и исследования диаспоры LinkageEntrepreneurshipEntrepreneurship и инновационный менеджмент CapabilityEntrepreneurship DevelopmentEntrepreneurship TrainingEnvironmentEnvironment, природные ресурсы и синий EconomyEnvironmental соглашение и ConventionsEnvironmental и социальная AssessmentsEnvironmental и социальная оценка CategorizationEnvironmental риски в отходах ManagementEnvironmental DisasterEnvironmental GovernanceEnvironmental HealthEnvironmental воздействие AssessmentEnvironmental Воздействии бедных отходы ManagementEnvironmental Информационных ManagementEnvironmental Законов и RegulationsEnvironmentally устойчивого РостЭкологический менеджментЭкологический менеджмент и планы смягчения последствийЭкологические компенсацииЭкологическая политика и институтыЭкологические меры безопасностиЭкологическая устойчивостьЭкологическое водопользование и защита водосборных бассейновОкружающая среда и природные ресурсыЭкологические проблемы, связанные с гидроэнергетикой и плотинамиEpi демиология и эпиднадзор за болезнямиРавенство возможностейФинансирование акционерного капиталаЭрозияКонтроль эрозииЭтика и кодексы поведенияЭтнические, религиозные и другие меньшинстваЭтнические группы и рабочие местаПолитика на основе фактических данныхПолитика обменных курсовИсключениеАнализ расходов и инструментыЭкспортно-ориентированная индустриализация и рабочие местаЭкспортные факторы экономического роста и динамика экспорта и интегрированное ландшафтное планирование Экстремальные температурыСнижение рисков экстремальных погодных условийСемейное планированиеПотребление фермерских хозяйствВозможности для хозяйств ilityFinancial Потребительский ProtectionFinancial кризис PreparednessFinancial AnalyticsFinancial данных InclusionFinancial Включение и SavingsFinancial Включение отдельных лиц, участвующих в AgricultureFinancial Включение WomenFinancial инклюзии StrategiesFinancial инфраструктуры и RemittancesFinancial InstitutionsFinancial IntegrityFinancial IntermediariesFinancial Законы и сектор RegulationsFinancial LiteracyFinancial риска ManagementFinancial и социального InclusionFinancial Сектор DevelopmentFinancial Сектор InstabilityFinancial TechnologyFinancial уязвимости и RisksFinTech и финансового InclusionFintech SandboxFirm -Анализ занятости на уровне компанийИнновации на уровне компанийДинамика торговли и производительности на уровне компанийИнновации в компанияхИнновации, производительность и рост компаний Политика и GrowthFiscal политики и InequalityFiscal политики и JobsFiscal RisksFiscal Пространство для HealthFiscal SustainabilityFiscal устойчивости для HealthFiscal TransparencyFisheries LawFixed Местные AccessFlash FloodFloodFlood ControlFlood DamageFlood Воздействие WasteFlood ProtectionFlood Упругость InfrastructureFlood риска ManagementFood Борн DiseasesFood DistributionFood FortificationFood Цена AnalysisFood SafetyFood стандартов безопасности, аудита и CertificationFood SecurityFood TradeForced DisplacementForced LaborForeign Direct Инвестиционный анализЛесная экосистемаЛесные пожарыЛесоводствоЛесаФормальная занятостьФормализация и продуктивностьХрупкость, хрупкость, конфликты и насилиеСоглашения о свободной торговле и рабочие местаЗоны свободной торговлиФрахтовые услугиГрузовые поездаПресноводные экосистемыПресноводное рыболовствоПоддержка топливных субсидийФинансирование инноваций в сфере финансирования и управление финансовыми рискамиИзменение климата пол и экономические права и возможности пол и занятость пол и энергия пол и финансы пол и рост пол и здоровье пол и человеческое развитие пол и информационные и коммуникационные технологии пол и инфраструктура пол и рынок труда пол и земельный пол и макроэкономическая политика пол и развитие сельских районов и предоставление услуг пол и навыки пол и транспорт пол и городское развитие санитария и водоснабжение и молодежьГендерное насилиеГендерная идентичностьГендерный мониторинг и оценкаГеографические информационные системыГеографический таргетинг для социальных программГеологическое картографирование и базы данныхГеологическое обследованиеГеофизическое событиеГеотермальная энергияГлобальные основы гендерной политикиОбследования передовых практик глобального поощрения инвестицийГлобальное партнерство в области образования, глобальное партнерство, глобальное партнерство, обеспечение сбалансированности деятельности на основе результатов дорожного регулирования РостУправление горнодобывающей промышленностью Нефть и GasGovernance IndicatorsGovernance в общественной SectorGovernance автомобильных дорог AuthoritiesGovernance StructuresGovernment CentersGovernment данных ExpenditureGovernment финансированию HealthGovernment здравоохранения SubsidyGovernment учреждений по выбросам нефти и GasGovernment PaymentsGovernment ProcurementGPOBAGraduate труда MarketGraduation StrategyGreen BondsGreen CitiesGreen FinanceGreen Финансы MechanismsGreen GrowthGreenhouse Газ AccountingGreenhouse Газ EmissionsGreenhouse газ из WasteGreen Промышленные ZonesGrid Connected ElectrificationGrid ExtensionGrievance возмещения МеханизмПочвенное орошениеУправление грунтовыми водамиПодполнение подземных водРостРост, бедность и неравенствоЗдоровье и отстающие регионыДиагностика ростаФонд справедливого ростаРост с развивающихся рынковРост в нестабильных и конфликтных государствахМониторинг и продвижение ростаПоляки роста и экономические зоныЗдоровье и отходыМониторинг опасностей для здоровья arketРаспределение ресурсов здравоохраненияПричины и факторы риска для здоровьяЗдоровье, образование, информация и коммуникацияВлияние отходов на здоровьеЧрезвычайные ситуации в области здравоохраненияЗдравоохранение Готовность к чрезвычайным ситуациям и меры реагирования на стихийные бедствия Управление и администрация Информационные системы управления здравоохранениемЗдоровье инвалидовПолитика и планирование в области здравоохраненияЗдравоохранение и медицинские технологииЗдоровье и профилактика заболеванийРынки предоставления медицинских услугПредоставление медицинских услуг Управление и PlanningHealthy LifestylesHealthy OceansHeavily задолженности бедных CountriesHHealthHighwaysHIV / СПИД EffectivenessHIV и AIDSHIV TestingHorticultureHospital CareHospital ManagementHost CommunityHost CountryHousehold EnterprisesHousehold SurveysHousing ФинансыПерсоналИнформационные Capital AccumulationHuman капитала и GrowthHuman капитала для GrowthHuman капитала для инноваций и EntrepreneurshipHuman Centered DesignHumanitarian AidHumanitarian LawHuman ResourcesHuman Ресурсы для Abuses HealthHuman RightsHuman прав и ViolationsHurricaneHVAC мощность передачи для Интеграция возобновляемых источников энергии Выбросы парниковых газов Гидрологическое мероприятиеГидрометические услугиУправление контрактами на гидроэнергетику и плотиныГидроэнергетика и плотиныУправление сектором гидроэнергетики и плотин (политика, регулирование, институты) Гидроэнергетика и управление сектором плотин, планирование и оптимизацияГидроэнергетика и социальное воздействиеГигиеническое просвещение ИКТИКТ и сельское хозяйство S ingle Window SystemsICT и социальная подотчетностьICT и транспортICT-приложенияМониторинг данных ICTICT для бизнес-климатаICT для вовлечения гражданICT для рабочих местICT для городского развития и городовВлияние ICT на рабочие местаICT-промышленность и услугиICT-инфраструктураICT-инновации и трансформацияICT-инновацииМетодологии ICT-инновацийИКТ-инновации и трансформацияICT-инновацииМетоды и процедуры ICT-инновацийICT ГрамотностьICT-методы и процедуры управления записями и результатами ICT Статистический потенциалСтратегия ИКТСтратегия, политика и регулированиеИКТСистема создания стоимостиИКТСистема идентификации Незаконные финансовые потокиИммиграцияИммунизацияОценка воздействия для политики, основанной на фактах РаботаИнклюзивное образованиеИнклюзивный ростIncl usive Рост Хрупкие и конфликт StatesInclusive JobsInclusive Работа и PovertyIncome генерирующая ActivitiesIncome InequalityIndigenous PeoplesIndustrial, коммерческий и институциональный WasteIndustrial Кластеры и значение ChainsIndustrial PoliciesIndustrial PollutionIndustrial WasteIndustrial Вода PollutionIndustrial ZonesIndustry Законы и RegulationsIndustry политики и Real SectorsInequalityInequality и Shared ProsperityInequality под LawInfant и ребенка HealthInfant и ребенка MortalityInflationInflation Таргетинг и занятость Неформальная занятость Неформальный сектор Неформальный сектор Производительность в неформальном секторе Сектор профессионального обучения Неформальный сектор отходовИнформационные и коммуникационные технологииИнформационные и коммуникационные технологии (ИКТ) Информационные и коммуникационные технологии для бизнес-климатаИнформационный аудит и соблюдение требований Информационная безопасность и конфиденциальность социальной защиты и трудовые информационные системыИнформационные системы для управления отходамиИнформационные системы и РостИнфраструктура и постконфликтная реконструкцияИнфраструктурные фондыИнвестиции в инфраструктуру для создания рабочих местФинансирование инфраструктурных проектов Внутренняя аквакультураВнутренние водные путиИнновации, технологии и предпринимательство РостИнновации в данных Интегрированное управление водными ресурсами в городахИнтегрированное управление загрязнением воды в городахИнтегрированное управление водными ресурсамиИнтеграция и функциональная совместимость систем социальной защиты и трудовой информацииИнтеграция мигрантовИнтеграция и борьба с коррупциейПрава интеллектуальной собственностиИнтеллектуальные транспортные системыИнтеллектуальные транспортные системы для дорожных сетейПолитика процентных ставокВнутренне перемещенные лица Международные инвестицииИнтернет-финансовые стандарты Управление отходамиИнвестиционные фондыИнвестиционные стимулыИнвестиционные стимулы Прозрачность и управлениеИнвестиционная политика и рабочие местаПланирование действий инвестиционной политики и взаимодействие с заинтересованными сторонамиИнвестиционная политика и продвижение ОсадкиМетоды орошения и дренажаКартирование и мониторинг орошенияКачество оросительной водыИсламские финансыСоздание рабочих мест и возможности трудоустройстваУстановка рабочих местКачество рабочих мест и показатели рынка трудаВакансииВакансии и развитие И природные ресурсыРабота в нестабильных государствахРабота в сфере государственного управленияРабота в странах с низким уровнем доходаРабота в богатых ресурсами странахРабота в туризмеРаботы в сфере торговли и повышения конкурентоспособностиРабота в урбанизирующихся странахСтратегии работыСудебная реформа и судебная реформа Доходы и бедность Анализ рынка труда Оценка рынка труда Рынок труда EquilibriumLabor рыночных институтов и PoliciesLabor рынка RegulationLabor MarketsLabor MobilityLabor ParticipationLabor ProductivityLabor SupplyLand AcquisitionLand и HousingLandfill газа managementLandfill газа в EnergyLandfill SitingLand ReclamationLand ReformLandslideLandslide После EarthquakeLandslide риска ReductionLand TenureLand Использование LawsLanguage из InstructionLast Mile ConnectivityLatin AmericaLeachate ManagementLearning теории AssessmentLearning и когнитивной строительстваПрактика и регулятивных FrameworkLevels из EducationLeveraging технологии для финансового InclusionLicensing и заключение контрактов на добычу полезных ископаемых. Ожидаемая продолжительность жизни. Обучение на протяжении всей жизни. Связь фермеров с рынками. Сжиженный природный газ. Риск ликвидности. Средства к существованию. Навыки для получения средств к существованию. Животноводство. Кредитные программы. Кредиты и гарантии. Кредиты и гарантии для инноваций. Местное и региональное экономическое развитие.Помощь, ориентированная на результатФискальная система местного правительстваЛогистические узлы и платформыЛотерея и рандомизированное таргетинг ХрупкостьМакроэкономическая стабильность и ростМакроэкономическая устойчивостьМакроэкономическая уязвимость и долг SafetyMarket-Based Изменение климата MitigationMarket доступа IssuesMarket DisciplineMarket Диверсификация и JobsMarket FailuresMarket Взаимосвязи для SMEsMarkets и учреждений по борьбе с нищетой и общим ProsperityMass TransitMaternal и ребенка NutritionMaternal смертности и MorbidityMaternity LeaveMedical DevicesMedical оборудованиеМедицинское и SuppliesMedical TechnologyMedical WasteMedium Term управления долгом StrategyMental HealthMergers и выбросу AcquisitionsMetadataMethaneMethane от WasteMetropolitan GovernanceMicro -КредитМикропредприятияМикро-страхованиеМикро-сбереженияМикроэкономический анализ экономического развитияМикрофинансированиеМикромаппингМикронутриентыМигрантыМиграционная политика и рабочие местаОбеспечение финансирования закрытия шахтыМини-сетевые системыМинимальная заработная плата и прожиточный минимумЗдоровье и безопасность горнодобывающей промышленности r and Dams on FisheriesMobile ApplicationsMobile BankingMobile Device ManagementMobile e-services ApplicationsMobile IDMobile ID ApplicationsMobile Local AccessMobile MoneyMobile Network OperatorsMobile Networks and DevicesMobile Open Government ApplicationMobile PhoneMobile Technology in Financial ServicesModes of Transport and Policying Policy and Employment Ecosystems для политики, основанной на фактических данныхСмертностьСтоимость аварии автотранспортных средствМоторный транспортГорные экосистемы Финансы MSMEМногогранная бедностьМногокомпонентные пенсионные системыИнициатива многостороннего облегчения бремени долгаМультимодальный транспортМеждународные корпорации и рабочие местаМуниципальная администрация по управлению отходамиМуниципальное управление активамиМуниципальное управление земельными ресурсами Стратегия муниципального планирования для управления твердыми отходами al Стратегии финансовой интеграцииНациональные законы по управлению твердыми отходамиНациональные паркиНациональная защита и безопасностьНациональная городская политикаНациональный план управления отходамиНациональная политика и планирование в отношении отходовУчет естественного капиталаСтатистические бедствияСтатус стихийные бедствияПриродный газЗащита естественной среды обитанияПриродные места обитанияПриродные ресурсыУправление природными ресурсамиСбор доходов от природных ресурсовКоммунальные объекты природных ресурсовУправление доходами от природных ресурсовПриродный парк -Управление доходами от природных ресурсов и травмы Неконфликтные пенсииНемоторизованный транспортБезопасность пользователей безвозобновляемых источников энергииНегосударственные субъекты безопасностиНетарифные мерыНетрадиционное управление на основе данныхНе у меня на заднем двореАтомная энергияПитаниеПитание и сельское хозяйствоПитание и населениеПитание и социальная защитаПитание и программы питания и санитарииПитание Здоровье и безопасность при обращении с отходамиOc ean Загрязнение Вне сети ЭлектрификацияОффшорная ветроэнергетика Нефтяная энергия Разработка и добыча нефти и газа Экспорт нефти и газаНефть и газовая промышленностьПолитика, стратегия и институты в нефтегазовой отраслиНефть и газовые системы Пенсия по старостиВнутренний скотОнлайн-рынокОткрытое сжиганиеПолитика открытых данныхОткрытая свалкаОткрытое правительство и прозрачностьОткрытый источникОткрытый источник Преступность Другие препятствия на пути к трудоустройству Дети и молодежь, не посещающие школу Инфраструктура рынка Платформы платежейСистемы платежей eer lendingPeer-to-peer NetworksPension ArrangementsPension FundsPolitated Maintenance ContractsPolitance Organic PollutantsPersonal dataPightsPersonal PropertyPesticidesPest ManagementPest ManagementPharmaceuticals Физическая инвалидностьПолитика и координация политикиПолитическая и институциональная устойчивостьПолитическая экономика и политическая экономика ВойнаПолитическое насилие и войнаУправление загрязнениемНаселение, старение и здоровье Изменение климатаБедность и бюджетная обеспеченность и бюджетный, финансово-экономический кризисБедность и здоровьеБезопасность и стратегии занятости Экономика Дизайн и регулирование рынка электроэнергетического сектораПроектирование и регулирование рынка электроэнергетического сектораПолитика и институты в электроэнергетическом сектореРеформа электроэнергетического сектораРегулирование электроэнергетического сектораРеструктуризация электроэнергетического сектораПланирование энергосистемыПланирование энергетических системТарифы на электроэнергиюПередача электроэнергииРабота и управление электроэнергетическими предприятиямиРеформа электроэнергетикиPPPPPncyPPPPPPPPPPPYPPPPPPPPPY в инфраструктуре и социальной сфере Лицензионное управление инвестициямиPPP в предоставлении государственных услугPPP в социальной защите и труде Законодательная база PPPPPP ПолитикаPPP Политика и стратегия PPP ЗакупкиPPP Управление закупкамиPPP Оценка проекта Идентификация проектаPPPPPP Выбор проектаPPPs и высшие контрольные учрежденияPPP СтратегияPPPPPPPPPPPPPPP Частное образование Фонды акционерного капиталаЧастное участие в инфраструктуреЧастный сектор и изменение климатаРазвитие частного сектораРазвитие частного сектора для ГЧП Субъекты частного сектора в здравоохраненииИнвестиции частного сектора в управление отходамиЗакупка товаров и материалов для сектора здравоохраненияЗакупка медицинского оборудования и расходных материаловПродуктивное использование электроэнергииПроизводительность и ростПроизводительность и заработная платаЗаконодательная политика в отношении собственности и земли Регламент Налоговые льготы по операциямСистемы охраняемых территорийМеханизмы оплаты провайдеровВнедрение PTAГосударственно-частное партнерствоГосударственно-частное партнерство для таможниМеханизмы общественной подотчетностиГосударственное администрированиеОбщая осведомленность и коммуникацияПубличные велосипеды Оценка воздействияОценка воздействия государственного сектораВмешательство государственного сектора в профессиональное образованиеУправление государственным секторомПланирование, мониторинг и оценка стратегической политики в государственном сектореПредоставление государственных услугУслуги общественного транспортаОбщественный транспорт Анализ парниковых газов на железных дорогах Интермодальные перевозки и логистика Железнодорожные перевозкиПолитика и нормативные положения в отношении железнодорожного транспортаЖелезнодорожные происшествияЖелезные дороги Изнасилование и сексуальное насилие Данные о бедности в реальном времени Набор, удержание и развертывание медицинских работниковСтимулы для наймаВторичные доходы для управления отходамиТехнологии повторного использования для управления твердыми отходамиРегиональное геологическое картированиеРегиональная гармонизация и упрощение таможенных процедурРегиональная интеграцияРегиональная инвестиционная политикаРегиональные дороги Инфраструктура исследованийРезервные ставкиУправление водохранилищамиЖилые отходыУстойчивые городаУстойчивые города и транспортОбеспечивающая инфраструктураРезультаты Управление отходами Финансирование управления отходами на основе результатов Финансирование водоснабжения на основе результатовОценка результатов и воздействия Финансирование на основе результатов Измерение результатов и свидетельства Розничные платежиВозвращающиеся мигрантыУправление доходамиПрава на услугиУправление речным бассейномРечное наводнениеВосстановление рекВосстановление рекДорожные системы Управление дорожными активами Безопасность дорожных переходов Безопасность автомобильных дорог orsRoad TransportRoad Тип — Национальная RoadsRoad Тип — Сельский RoadsRoad Тип — Urban RoadsRural AccessibilityRural Community Driven DevelopmentRural ConnectivityRural DevelopmentRural EducationRural ElectrificationRural FinanceRural HealthRural Нищета и LivelihoodsRural RoadsRural в городской MigrationRural политики и PlanningSafeguards TransportRural транспорта для MiningSafeguards в транспортном GovernanceSafety NetsSanitary LandfillSanitationSanitation и гигиена поведения ChangeSanitation TechnologiesSatellite ConnectivitySatellite NetworksSchool Переход от работы к работе Администрация школыШкольное питаниеШкольное здравоохранениеНаука, технологии и инновацииСреднее образованиеСреднее образование, наука и математикаРеформы регулирования и политики в секторах Социальная и экологическая оценка секторов Приложения ИКТ для конкретных секторовСистемы защищенных транзакцийРынки ценных бумагСнижение сейсмических рисковСамостоятельная занятость и предпринимательствоСенсоризацияУслуги сенсоризации сексуальное и гендерное разнообразиеСексуальные и гендерные меньшинстваСексуальная ориентацияСексуальная ориентация и гендерная идентичностьСексуальное репродуктивное здоровье, здоровье матери и ребенкаСексуальное репродуктивное и материнское здоровьеОбщая инфраструктураОбщая санитарияШоки и уязвимость к бедностиПродолжительные меры по охране климатаПрограммы по снижению квалификации и компенсации за трудоустройство Монтаж Предприятия и JobsSmall Масштаб возобновляемых источников энергии FinanceSmart CitiesSmart EnergySmart Сетка InfrastructureSmart Сетка для возобновляемых источников энергии IntegrationSmart NetworksSmart PhoneSMESME DevelopmentSME FinanceSMEsSMEs и цепочки начисления стоимости DevelopmentSocial AccountabilitySocial AnalysisSocial AssistanceSocial Design Помощь и EvaluationSocial Помощь EvaluationSocial CohesionSocial ConflictSocial Спрос на EducationSocial детерминантам HealthSocial DevelopmentSocial EnterpriseSocial Impact BondsSocial InclusionSocial Inclu Социальная интеграция в сфере обращения с твердыми отходами Социальная интеграция женщин Социальная интеграция молодежиСоциальное страхованиеПособия по социальному страхованиюСоциальные медиаСоциальные нормы и бедностьСоциальные пенсииСоциальная защита и ростСоциальная защита и трудСоциальная защита и системы предоставления трудаСоциальная защита труда и платформа информационных систем труда, социальная защита и социальная защита и институты труда Предоставление услугСистемы социальной защиты и трудаСоциальные реестрыСоциальная устойчивость и изменение климатаСоциальные гарантииСети социальной защиты для женщинСлужбы социальной поддержкиСоциальные аспекты насилия и конфликтовПодготовка мягких навыковУправление почвами и углеродомУправление эрозией почвУправление здоровьем почвыУправление почвойПолитика управления твердыми отходами и твердыми отходамиПолитика регулирования и регулирования обращения с твердыми отходами Разделение источников рециклируемых отходовSovereign Asset Man возрастКосмическая погодаПространственный агентИнфраструктура пространственных данныхПространственный ростПространственное неравенствоПространственное планирование и землепользованиеПространственное планирование и управление землепользованиемСпециализированные услугиСтарт-ап и рабочие местаГосударственная легитимность, возможности и полномочияГосударственные предприятияСтатистические обследованияПоложения законодательства, регулирующие предоставление медицинских услуг, регулирующие предоставление медицинских услуг и предоставление медицинских услуг Городское планированиеСтруктурная политика и реформаСтруктурная трансформация для роста ЗадержкаСубнациональный долг и финансыСубсидируемые займы и грантыЦепи снабжения и распределенияАнализ цепочек поставокЦепочки поставок и логистикаПоддержка технологических предпринимателейСтруктурные дренажные системыУправление поверхностными водамиУстойчивое хранение водыУправление лесами Устойчивое развитие и социальная помощь evenue политики и AdministrationTaxationTax IncentivesTax LawTax PolicyTax Правила ReformsTax SimplificationTeacher AbsenteeismTeacher Развертывание и RecruitmentTeacher PerformanceTeachers ManagementTeacher TrainingTeaching и обучение MaterialsTechnologyTechnology и InnovationTechnology Расширение ServicesTelecommunicationsTelecommunications и широкополосного AccessTelecommunications Закон и RegulationTelecommunications Национальная политика в секторе PolicyTelecommunications и RegulationTemporary EmploymentTemporary Движение LaborTerrestrial BiodiversityTerrorismTertiary EducationThematic на основе соглашений PPPsTourismTourism Значение ChainToxic PollutionTracer StudyTradeTrade и переговорыТорговля и изменение климатаТорговля и товарное финансированиеТорговля и конкурентоспособностьТорговля и занятость е, вторичные эффекты и взаимосвязь, торговая политика и рабочие места, торговая политика ИзменениеТранспортная и экономическая географияТранспорт и ВИЧ / СПИДУслуги по транспортировке и логистикеТранспорт и бедностьТранспорт и устойчивое развитиеТранспорт и городское развитиеЭкономика транспортаТранспортное оборудованиеТранспортное финансирование и финансированиеВлияние транспорта на здоровьеВлияние транспорта на окружающую средуВлияние транспорта на торговлюСистемы транспортной информации Транспортная инфраструктура Транспортная инфраструктура ransport PolicyTransport PricingTransport SafetyTreasuryTreatiesTropical CycloneTropical StormUnconditional TransfersUnemploymentUnique IdentifierUniversal Доступ в TransportUniversal здравоохранения CoverageUniversal социального PensionsUniversity и колледж EducationUnpaid WorkUpstream ActivitiesUpstream Нефть и GasUrban AccessibilityUrban преступности и ViolenceUrban DevelopmentUrban EcosystemsUrban Energy EfficiencyUrban еды SupplyUrban управления и города SystemsUrban HealthUrbanization и GrowthUrbanization и JobsUrbanization ReviewsUrban Участия PlanningUrban PollutionUrban загрязнения и окружающей среды HealthUrban БедностьГородская железная дорогаРегенерация городаГородские дорогиБезопасность городских дорогГородская санитарияУтилизация твердых отходов и уборка в городахГородской транспорт Инфраструктура городского транспорта Ландшафт городского транспорта Политика и планирование городского транспортаСистема городского транспорта l, уровень внутри страны, города, кластера и фирмы Производство овощей и фруктовСтандарты безопасности транспортных средствФонд венчурного капиталаПредотвращение насилияПрофессиональное и техническое обучениеПрофессиональное образование и техническое обучениеПрофессиональное образование и обучение Сбор отходов в неофициальных поселениях, сбор отходов в небольших городах и сельских районах, удаление и очистка сточных вод Отвод и обработка отходов Финансирование отходов Образование отходов Сжигание отходов Модели управления отходами, Планирование управления отходами, Сборщики отходов, Сборы и очистка сточных вод, очистка сточных вод и очистка сточных вод. и водное хозяйство upplyВода и окружающая средаЗаболевания, связанные с водой и выделениямиВодные ресурсы, коренные и уязвимые группыВодоснабжение и санитарияЗаконодательство и регулирование в области водоснабжения и санитарииХлорирование водыУправление спросом на воду и ее сохранениеЭффективность использования водыПрава и распределение водных ресурсовИнформация о воде и показателиСтруктуры управления водными ресурсамиЗагрязнение водыМониторинг качества водыСтандарты управления качеством водных ресурсов и климатические условия в городахСтандарты управления водными ресурсами Стратегия и реформа Водная безопасность и комплексное управление ресурсамиУправление водосборными бассейнамиВодоразделыВодоснабжениеВодоснабжение и санитарияВодоснабжение и санитария для пригородных и неформальных поселенийУправление водоснабжением и санитариейМодели предоставления услуг водоснабжения и санитарииВодоснабжениеВодоснабжениеРеформа коммунального хозяйстваВодные путиПогода бедствийСтрахование погодных условийОценка лесных угодийВлияние на окружающую среду esourcesЭнергия ветраЭнергия ветра Закон и регулирование силы ветра ВетерЖенщины и доступ к правосудиюЖенщины и корпоративное лидерство Расширение прав и возможностей женщинРабочий возраст НаселениеУсловия трудаРабочие часыМолодежь и гендерное насилие Трудоустройство молодежи

Что такое обследование собственности и где я могу его получить? |

(TNS) — Объем работы, необходимый после предложения дома и фактического переезда, может быть больше, чем вы думаете. Например, некоторым покупателям жилья может потребоваться обследование собственности, прежде чем они закроются на новом месте.

Обследование собственности проводится для определения или подтверждения земельных границ, таких как земельный участок, на котором находится дом, и выявления других типов ограничений и условий, применимых к юридическому описанию собственности.

При покупке дома или пристройки к своей собственности вам понадобится обследование собственности. Давайте подробнее рассмотрим, что это такое и как его получить.

Что такое обследование собственности?
Исследование собственности направлено на определение того, что принадлежит вам, а что нет. Кертис Самнер, исполнительный директор Национального общества профессиональных геодезистов (NSPS), говорит, что они сделали это по разным причинам.

«Обследование собственности проводится по ряду причин», — говорит Самнер.

Он добавляет, что обследования используются для установления границ при разработке новых земельных участков, а также для определения и подтверждения уже установленных земельных границ.Например, если вы планируете поставить забор на своем участке, вам необходимо знать, где заканчивается граница участка, а где начинается граница участка вашего соседа. Это то, что вам поможет определить обзор собственности.

Если вы хотите купить дом, вам может потребоваться пройти опрос, в зависимости от того, где вы живете. Многие кредиторы и титульные компании требуют копию опроса, чтобы закрыть дом, но это не обязательно везде.

Где я могу найти результаты обследования моего объекта недвижимости?
Если вы покупаете дом, попросите продавца обратиться к своему кредитору и / или в юридическую компанию, чтобы узнать, есть ли в досье результаты обследования.Офис местного налогового инспектора также может иметь его.

Если вы уже являетесь домовладельцем, и вам никогда не предоставляли опрос, ваш местный реестр собственности или инженерный отдел может иметь его в файле, но он, вероятно, устарел и может быть устаревшим. Хотя такие датированные обследования обычно точны на стандартных городских участках, они могут быть ошибочными, если вы живете на бывшем загородном участке, который был переделан для застройки пригородов. Вы также можете узнать у соседей, где они получили свое.

Какие бывают типы обследований собственности?
Поскольку существует множество причин для проведения опроса, существует несколько различных типов опросов.Например, геодезия проводится, чтобы показать границы земельного участка. Есть также топографические съемки, которые показывают как плоскость, так и высоту местности. Например, если требуется улучшение дороги, потребуется топографическая съемка.

Другие типы опросов включают:

  • Обследование памятников: они выполняются, если вы хотите добавить забор к своей собственности.
  • Обследования в процессе строительства: определение границ собственности, а также мест, где можно сделать улучшения, например проездов и тротуаров
  • Обследования ипотеки: как и обследования в процессе строительства, они показывают границы собственности для всего имущества, которое будет заложено.
  • Обследование пойм: Показать зоны опасности наводнения

Если вы запрашиваете обследование собственности, укажите, зачем вам это нужно. Таким образом, когда вы получите оценку работы, она будет точной по отношению к тому, что вам нужно сделать.

Почему так важно обследование собственности?
Хотя обследования собственности не требуются повсюду, они проводятся во многих юрисдикциях по всей стране. Это потому, что они подробно описывают, как ваша собственность определяется в официальном качестве.Вместо того, чтобы гадать, где находятся ваши владения, у вас есть документ, который проясняет это.

Эмори Вулл, генеральный менеджер Title Partners в Южной Флориде, говорит, что для получения полиса страхования титула кредитора необходимы обследования собственности.

«Чтобы (для выдачи полиса страхования титула) мы должны знать, есть ли какие-либо посягательства на собственность до закрытия», — говорит Вулл. «Обычно их делают перед покупкой дома или, скажем, когда кто-то ставит бассейн или забор.”

Вулл говорит, что города или подрядчики потребуют обследования перед получением разрешений. Так что, если вы надеетесь построить бассейн на заднем дворе, вам нужно будет пройти недавний опрос. Хотя есть шанс, что вы можете использовать старый опрос для получения разрешений, это не всегда гарантировано. В этом случае вы можете захотеть пройти новый опрос.

Сколько стоит обследование собственности
Стоимость обследования собственности зависит от того, какой тип обследования вам нужен, а также от размера, местоположения и истории собственности.Простое обследование границ собственности стоит от 100 до 600 долларов, в то время как ипотечное обследование стоит в среднем 500 долларов, согласно данным HomeAdvisor, в которых указаны средние затраты на различные типы обследований собственности. Чем сложнее характеристики объекта и его история записей, тем больше вы, вероятно, заплатите за время геодезиста.

Если вы покупаете дом и нуждаетесь в обследовании, чтобы установить границы собственности, определить, находится ли собственность в зоне затопления или она требуется вашему кредитору, вы оплатите обследование.

Как нанять оценщика?
Поиск геодезистов в вашем районе — один из лучших способов найти компании, которые выполнят свою работу.

«В каждом из 50 штатов есть исследовательские общества, и все они связаны с NSPS», — говорит Самнер. «У каждого из этих обществ есть веб-сайт, который обычно включает раздел« Найдите геодезиста »».

Не бойтесь спрашивать рекомендации у своей юридической компании или кредитора. Это поможет вам найти надежного и надежного геодезиста поблизости от вас.

Вам также следует найти время, чтобы опросить вашего потенциального инспектора. Заранее обсудите свои потребности, чтобы убедиться, что они соответствуют требованиям. «Убедитесь, что инспектор имеет лицензию на практику в штате, где расположена недвижимость», — советует Самнер.

Помните, сколько времени уходит на заполнение опроса. Вулл говорит, что обследование собственности обычно можно провести в течение недели, но это может занять до трех, в зависимости от компании.

Самнер говорит, что невозможно точно определить, сколько времени потребуется на заполнение опроса, поскольку необходимо учитывать очень много переменных, включая качество и доступность записей собственности, таких как документы.

Bottom Line
Вам может не понадобиться обследование собственности перед покупкой дома. В некоторых случаях он может потребоваться вашему кредитору или титульной компании, поэтому убедитесь, что вы готовы к дополнительной работе и расходам. Независимо от того, закрываете ли вы дом или планируете крупную пристройку, знание точных границ вашей собственности может помочь в дальнейшем избежать дорогостоящих головных болей и споров с соседями.

© 2019 Bankrate.com
Распространяется Tribune Content Agency, LLC

Мультиспектральное и топографическое объединение для автоматизированного удаления дорог

Геометрия дороги является важной информацией в различных исследованиях ГИС.Таким образом, надежная и обновленная информация о дорогах требует замены традиционных съемок на местах более точными и эффективными технологиями дистанционного зондирования. Как правило, этот подход включает улучшение изображения и извлечение соответствующих функций, таких как удлиненный градиент и пересекающиеся углы. До сих пор его последствиям часто мешает неправильное извлечение других городских периферийных устройств с аналогичными характеристиками пикселей. Поэтому в этой статье предлагается объединить спутниковые изображения THEOS и топографические производные, полученные из базовых цифровых моделей поверхности (DSM).Мультиспектральные индексы в тематических слоях и свойства поверхности обозначенных дорог были введены в современные алгоритмы машинного обучения. Позже результаты были объединены с учетом постоянно выровненного дорожного покрытия. Таким образом, предложенный метод позволил исключить нерелевантные городские структуры, такие как здания и другие сооружения, которые в противном случае оставались бы традиционным извлечением на основе индекса. Числовая оценка указывает на отзыв 84,64%, точность 97,40% и общую точность 97.78% при статистике 0,89 Каппа. Представленный здесь визуальный осмотр также подтверждает соответствие наземной справочной информации.

1 Введение

Технология компьютеризированного дистанционного зондирования (RS) в настоящее время применяется в различных областях, от географической окружающей среды, гидрологии до экологии и других административных задач, решая как городские, так и сельские проблемы. К ним относятся, помимо прочего, транспорт и навигация, планирование логистических маршрутов, анализ городского планирования и роста, уменьшение опасности для населения, управление природными ресурсами и т. Д.В существующих исследованиях эти вопросы обычно решались путем извлечения сначала представляющих интерес объектов с карт дистанционного зондирования [1, 2, 3] в отношении лежащих под ними земных покровов и / или других искусственных сооружений (например, зданий, сооружений и дорог и т. Д.) [4], а затем проанализировав их характеристики формы. Среди многих других структур дорога считается одним из наиболее важных элементов для последующего географического анализа, поскольку она служит связующим звеном между соответствующими элементами. Надежные и самые свежие данные о сети дорог и их геометрических свойствах важны для обеспечения информированного планирования.Правительство принимает во внимание дорожную информацию, например, при распределении ресурсов, разработке соответствующего городского планирования, подготовке маршрутов эвакуации на случай непредвиденных обстоятельств и т. Д. [5, 6]. Предприятия также полагаются на дорожную сеть при разработке своей экономически эффективной логистической стратегии [7]. В дополнение к этим институциональным интересам, люди могут извлечь выгоду из этой информации для навигации в незнакомые места по наиболее экономичным или самым быстрым маршрутам [8]. Соответственно, без самых последних и надежных данных о дорогах эти положения не могут быть выполнены столь эффективно, и как таковое традиционное обследование людей на месте, несмотря на его точность, больше не является эффективным средством предоставления такой информации.

Спутниковая съемка становится все более популярной альтернативой. Извлечение дорог или классификация их пикселей из спутниковых снимков имеет преимущества очевидной точности и актуальности. Кроме того, этот способ более экономичен по сравнению с обычной экспедицией как с точки зрения человеческих ресурсов, так и с точки зрения затрат. Применение компьютеризированных методов анализа этих изображений потенциально может снизить потребность в интерпретации экспертом. Согласно недавней литературе, в этом сценарии использовалось пять методов визуализации, т.е.е., спутниковые, радиолокационные, аэрофотоснимки, лидарные и цифровые изображения местности. Тем не менее превосходные извлечения, полученные из спутниковых изображений с высоким разрешением, например WorldView, QuickBird, SPOT, IKONOS и THEOS и т. Д. [9, 10, 11], сделали их преобладающими. Компьютеризированные методы извлечения дороги можно разделить на две группы: полностью и полуавтоматические, в зависимости от того, требуется ли пользователю выполнять инициализацию в пределах области [4]. Типичные методы, используемые для отличия дороги от окружающих пикселей, включали средний сдвиг, набор уровней, опорную векторную машину (SVM) или особенности формы и т. Д.Сосредоточившись на планарном картировании, они имеют схожие недостатки, а именно: 1) оператору приходится корректировать размеры ядра из-за дорог с разной шириной и 2) невозможность вычесть некоторые недорожки из-за неоднозначных гипотез пикселей (например, локальная интенсивность и фронт / граница. кривизна и др.). Благодаря недавним достижениям в области датчиков, были проведены исследования по применению многоспектральных индексов при извлечении на дорогах. Это NDBI [12], NDVI [13, 14, 15, 16, 17, 18], SAVI [18, 19, 20] и NDWI [15, 21]. Эти показатели выражаются как арифметическое отношение многоволновых коэффициентов отражения.Поскольку эти значения зависят от материала, их статистика может быть использована для выделения интересующих материалов. По-прежнему сложно точно установить конкретные пороговые значения, наиболее подходящие для разнообразных условий сбора данных и географических регионов. Следовательно, некоторые другие городские сооружения неизбежно неправильно интерпретируются и классифицируются как дороги. Было предпринято несколько попыток разработать новые индексы различения дорог по спутниковым данным WorldView-2 [22, 23]. Результаты, представленные в нем, аналогичным образом показали некоторые ложные срабатывания (здания), а также ложноотрицательные результаты (незавершенные дороги).

Спутниковая съемка THEOS была еще одним видом интересов в недавних исследованиях. Изображение Pan-Sharpen использовалось при извлечении дорог с использованием, например, морфологии и нечетких C-средств для предварительной обработки и автоматической классификации соответственно [24]. Это исследование показало точность извлечения 70%, при этом ошибка была ложноположительной из-за городских объектов. На сегодняшний день многоспектральные изображения THEOS и другие спутниковые изображения с высоким разрешением еще не смогли эффективно отличить дорожные следы от других построек, особенно с помощью показателей отражения, из-за их ограниченного спектрального разрешения [25, 26].Чтобы решить эту проблему, сохраняя при этом свои относительно богатые пространственные детали, в этом исследовании предлагается объединить многоспектральную модель THEOS с данными цифровой модели поверхности (DSM). При таком подходе спектральные индексы будут интегрированы с местными топографическими производными в векторные атрибуты. Затем были использованы как контролируемое, так и неконтролируемое машинное обучение (ML) и слияние на основе этих векторов, чтобы точно отличать дороги от других застроек. Остальная часть этого документа организована следующим образом: Раздел 2 более подробно рассматривает соответствующую литературу и материалы, т.е.е., спектральные индексы, DSM, ML и слияние данных. В разделах 3 и 4 описывается предлагаемый метод и приводятся экспериментальные результаты, как численно, так и визуально, с обсуждениями. Наконец, в разделе 5 излагаются заключительные замечания этого исследования, его достоинства и значение результатов.

2 Справочная литература

Объединение данных часто использовалось в исследованиях дистанционного зондирования для проверки и консолидации как полученной, так и обработанной информации, как правило, с использованием различных методов визуализации.Например, слияние при постобработке применялось после классификации земного покрова, такой как здания [27], реки [28] и дороги [16] и т. Д. Двумя наиболее известными методами слияния являются голосование большинством [29] и Демпстера-Шафера [ 30]. Первый использовался для объединения извлеченных дорог из LiDAR между использованием минимального расстояния (MD) и максимального правдоподобия (ML) [31], в то время как последний использовался для объединения извлеченных дорог из LiDAR и аэрофотоснимков [16]. Основываясь на предыдущих результатах, это исследование предложило объединение данных между извлеченными дорогами на основе спектральных индексов THEOS и тех, которые характеризуются соответствующими производными DSM.Позже в наших экспериментах будет показано, что для этой цели достаточно более тривиального и эффективного голосования большинством.

Географическое объединение может оперировать более чем одной гипотезой, извлеченной из одинаковых или разных модальностей, которыми в нашем предложении являются спектральные индексы и топографические данные. Спектральные индексы в настоящее время используются в различных исследованиях ДЗ и ГИС, например, при анализе растительности, управлении засухой и наводнением, планировании ирригации, обнаружении изменений в городских и сельских районах и т. Д.[32, 33]. В частности, для выемки дорог был изучен ряд индексов, таких как NDBI [12], NDVI [13, 14, 15, 16, 17, 18], SAVI [18, 19, 20] и NDWI [15, 21]. ]. Большинство существующих методов определяли проблему извлечения дороги как разделение пикселей индекса с помощью некоторых пороговых значений, которые могут быть назначены эмпирически [14] или статистически (например, K-среднее или средний сдвиг и т. Д.) [19]. Поскольку эти методы зависели как от наблюдателя, так и от данных, и, кроме того, калибровка датчика выполнялась по первичной отражательной способности, а не по алгебраическим индексам, следовательно, гипотеза об уникальной точке распознавания не обязательно подтверждается.Соответственно, остались незавершенные участки дороги или ошибочно включенные нерелевантные объекты. Чтобы уменьшить неоднозначность из-за схожих диапазонов индексов, в некоторых исследованиях были исключены, например, водные поверхности путем введения нового индекса, полученного из диапазона NIR2 на изображении WorldView-2 [22, 23]. Однако эти работы оставались непригодными для городских территорий, где здания и другие сооружения могли ошибочно восприниматься как дороги. Кроме того, они в основном полагались на диапазон NIR2, без которого невозможно рассчитать индексы для конкретных дорог.Из предыдущих исследований было очевидно, что одного индекса недостаточно, чтобы отличить дороги от других объектов.

Поскольку показатели отражения одной и той же структуры могут изменяться от одного пикселя к другому, или индексы разных пикселей могут быть одинаковыми, всесторонний оптимальный пиксельный порог может оказаться бесполезным. Чтобы поднять эту проблему, некоторые исследования включали масштаб формы и компактность и, таким образом, разработали классификацию на основе объектов (OBC). На основе этого предложения до сих пор было рассмотрено несколько вариантов с более обнадеживающими результатами.OBC в SPOT5 и QuickBird обеспечил точность извлечения дороги примерно 92-93%, оставив несколько зданий и других построек [34, 35]. Аналогичный подход был использован для изображений WorldView2 с точностью 88% [36]. OBC также был объединен с техникой Fuzzy и применен к объединенным 3 спутниковым изображениям, то есть IKONOS 2, Quick Bird и WorldView2, но не так успешно, с точностью всего 72,36% [37]. Аналогичным образом рассматривалась SVM [38] с использованием как IKONOS, так и QuickBird, но каждая в разных областях исследований.В этой работе было обнаружено, что OBC превосходит классификацию по пикселям. Некоторые гипотезы формы, несмотря на это, должны были быть наложены, что привело к большой вариативности характеристик (примерно 13%), зависящей от характеристик исследуемых областей.

В дополнение к спектральным индексам, полученным из этих спутниковых изображений, другие исследования также рассматривали DSM как альтернативу или усовершенствование. DSM — это пространственная модель, которая выражает топографическую отметку с учетом, например, навеса и крыш зданий.Поскольку измерения производятся бортовым датчиком, фактическая высота местности иногда недоступна, особенно в сельскохозяйственных и городских районах. Тем не менее, эта модальность больше всего подходит для выделения зданий и построек [39, 40]. Некоторые исследования проанализировали DSM и использовали его для определения затопляемого бассейна [41] или объединили его с изображениями Landsat для извлечения водоемов, проходов и небольших разветвлений [28]. Интеграция DSM с данными аэрофотосъемки также была предложена Херумурти и др. в недавних исследованиях по выемке дорог, [42] и [43].В основе обеих работ лежало преобразование Радона, в котором первая и вторая использовали стратегию пересечения нуля и морфологию соответственно. Полученная в результате точность около 80% в среднем свидетельствует о том, что преобразование Радона с предложенной предварительной обработкой превосходит обычное преобразование Хафа и полагается только на DSM или аэрофотоснимок. Используя подход слияния данных, Родригес-Куэнка [16] решил извлечь дорогу из аэрофотоснимка, объединенного с LIDAR. В частности, в качестве детерминанта использовался nDSM, полученный из LIDAR путем вычитания DTM из DSM.Обоснованием было то, что абсолютные отметки дороги варьировались от одного маршрута к другому, следовательно, было невозможно указать единственное пороговое значение для извлечения дорог. В нормальных условиях высота DSM на открытых участках должна быть идентична высоте DTM, тогда как цифры будут отличаться, если на поверхности местности находятся, например, здания, заводы или дороги и т. Д. Это смещение, а именно nDSM, с учетом других эвристических атрибутов, может использоваться для определения типов земного покрова. Однако следует соблюдать осторожность, поскольку после вычитания могут быть участки возвышенной местности, смешанные с извлеченными дорогами.Этот побочный эффект был заметен в их эксперименте. Точность извлечения, достигнутая в этом исследовании, составила 87,87% с коэффициентом Каппа 0,63. Основываясь на аналогичных данных DSM и nDSM, SVM использовался в качестве контролируемого классификатора в еще одном независимом исследовании [44], в котором сообщалось о точности извлечения 63,7%.

Очевидно, что автоматизация большинства ранее упомянутых исследований по извлечению растительного покрова в значительной степени основывалась на стратегиях машинного обучения (ML). ML — это компьютеризированный метод, который широко применяется в дистанционном зондировании, особенно при извлечении и классификации землепользования и растительного покрова, таких как определение водохранилища, строительства и строительства дорог.В литературе ML можно разделить на контролируемые и неконтролируемые методы. Это были, например, SVM [45], ANN [33], KNN [46], K-среднее [47] и Fuzzy C-means [48] и т. Д. Для выемки дорог в большинстве работ обычно применялся классификатор ML для предварительно обработанные пиксели. Wang et al. [49], например, применили K-среднее к медианным отфильтрованным изображениям QuickBird, в то время как Maurya et al. [50] применили нечеткие C-средства для увеличения резкости изображений THEOS. Несмотря на относительно высокую точность 70–85%, эти работы страдали от чрезмерной сегментации недопустимых структур, интенсивность пикселей которых перекрывала интенсивность пикселей дорог.Таким образом, согласно недавним исследованиям, дискриминация на гиперплоских кривых, таких как SVM, была предпочтительным выбором. Высота поверхности из DSM и nDSM, например, использовалась в качестве входных векторов SVM [16]. Основываясь на ответах Габора на изображения ВПГ, Matkan et al. [45] сравнили SVM и K-среднее и пришли к выводу, что первое было более точным. До сих пор извлеченные дороги оставались неструктурированными и нечеткими, и поэтому не подходили для последующего компьютерного анализа. Чтобы уменьшить количество ложных срабатываний в SVM, в другом исследовании [24] использовалась специальная структурная и морфологическая постобработка для выездных работ вне дорог.Анализ этих исследований также показывает, что SVM подходит для данных мультиклассов с криволинейной дискриминацией. Его точность превосходит другие контролируемые методы, даже распределение данных не гауссово, особенно когда доступен только небольшой обучающий набор. Поэтому это исследование выбрало SVM в классификации на основе спектральных индексов. Что касается геометрических производных, однако, более эффективных K-средних было достаточно для отделения дороги от внедорожных объектов, не требуя экспертного надзора, а также с гораздо меньшими вычислительными потребностями.

3 Предлагаемая схема и эксперименты

Основная цель этого исследования заключалась в повышении точности и надежности идентификации дорог с помощью объединения данных THEOS и DSM. Как контролируемые, так и неконтролируемые стратегии ML использовались для преодоления препятствующих факторов, описанных в соответствующей литературе. Более конкретно, три спектральных индекса дорожного и внедорожного внешнего вида были обучены с использованием SVM под наблюдением экспертов, в то время как их соответствующее стандартное отклонение локальной поверхности было обучено неконтролируемым алгоритмом K-среднего.Путь, извлеченный из обеих стратегий, был затем объединен посредством голосования большинством. По сравнению с классической пиксельной обработкой, SVM была эмпирической и, следовательно, менее подвержена изменчивости между и внутри наблюдателя. Причина этого заключалась в том, что, в отличие, например, от рентгеновских изображений ближнего поля, показатели отражения не калибровались по географическому положению и атмосферным параметрам. При определении оптимального порога для дорог нужно было полагаться на их визуальную подсказку, что в отличие от нашего случая, когда они были неявно изучены SVM.Впоследствии соответствующие априорные локальные свойства поверхности, полученные с помощью K-средних, усилили фактические дороги, в то же время удалив любые спорадические извлечения, происходившие через границы поддерживающих векторов, из-за неоднозначного распределения. Предлагаемая схема представлена ​​на рисунке 1.

Рисунок 1

Блок-схема предложенной схемы

3.1 Изученная площадь

В данной статье исследуемой областью был район Муанг провинции Патумтхани.Он расположен в центральном районе Таиланда. (14 ° 6 ′ северной широты, 100 ° 37 ′ восточной долготы). Город возник в результате городской застройки Бангкока. Его примечательной особенностью является то, что его землепользование представляет собой обширную жилую, коммерческую и промышленную застройку, а также быстрорастущие логистические и транспортные сети. Эти факторы способствовали тому, что до города было легко добраться, что сделало его важным деловым центром в регионе. Поэтому точное и надежное определение взаимосвязей инфраструктуры, особенно ее дорожных сетей, представляло большой интерес, и как таковое было выбрано для проверки предложенной схемы.

3.2 Подготовка и предварительная обработка данных

Данные дистанционного зондирования, использованные в этом исследовании, представляли собой спутниковые изображения THEOS, полученные от Агентства по развитию геоинформатики и космических технологий (GISTDA), и цифровую модель поверхности (DSM), полученные от Департамента землеустройства и Департамента общественных работ и городского и сельского планирования. Истинные данные о дорогах, сегментированных вручную, для проверки также были получены от этих институтов. Поскольку мультиспектральные изображения THEOS были записаны 1 st февраля 2012 года с разрешением 2 метра, в то время как разрешение DSM составляло всего 5 метров, DSM сначала была билинейно интерполирована, чтобы их пространственное разрешение совпало.Детали сбора данных THEOS, включая их спектральные характеристики, перечислены в таблице 1. На рисунках 2 и 3 показаны примеры данных THEOS и DSM, соответственно.

Таблица 1

Информация о получении изображений THEOS

Тип изображения Мультиспектральный
Разрешение 2 метра
Band 1 Синий (0.452-0.512)
Группа 2 Зеленый (0,533-0,590)
THEOS ( мкм м) Band 3 Red (0,636-0,679)
Диапазон 4 NIR (0,851-0,879)
Дата приобретения 1 февраля 2012 г.
Источник Геоинформатика и космические технологии
Общественная организация «Агентство развития»

Рисунок 2

THEOS изображения двух выбранных областей

Рисунок 3

Данные DSM двух областей выборки, относительно рисунка 2

3.3 Классификация спектральных индексов

Существующие исследования подтверждают, что полагаясь на какой-либо один индекс, нельзя определить дороги с достаточной точностью. Если не будут задействованы некоторые высокоуровневые алгоритмы зрения, в извлечениях останутся некоторые другие неправильно классифицированные структуры. Поддерживая тот факт, что предложенная схема может быть легко включена в большинство пакетов программного обеспечения RS без необходимости дополнительного программного вмешательства, это исследование, таким образом, выбрало три хорошо принятых спектральных индекса THEOS, т.е.е., NDVI, SAVI и NDWI, выражения которых представлены в таблице 2. Эти пиксельные атрибуты затем будут переданы в контролируемое обучение SVM, чтобы избежать необходимости вручную или программно настраивать пороговое значение. В противном случае это неизбежно привело бы к изменчивости между и внутри наблюдателей.

Таблица 2

Спектральные индексы, рассматриваемые в данной работе

Индексы Выражения Список литературы
NDVI (БИК-КРАСНЫЙ) / (БИК + КРАСНЫЙ) [13]
SAVI (БИК-КРАСНЫЙ (1 + L)) / (БИК + КРАСНЫЙ + L) [19]
NDWI (зеленый-NIR) / (зеленый + NIR) [21]

3.4 Классификация на основе объектов

В ходе экспериментов предложенный метод слияния будет сравниваться с анализом изображений THEOS, основанным на классификации на основе объектов. С помощью OBC изображение сегментируется на области или объекты на основе их однородности, а не отражения одного пикселя. Затем каждый тематический слой будет реконструирован из класса, описанного аналогичными совокупными параметрами. Это исследование сравнивали с вариантом OBC. В частности, масштаб, форма и компактность, характеризующие размер, весовой коэффициент и конгрегацию, были прописаны с помощью 50, 0.2 и 0,8 соответственно. Полученные ансамбли впоследствии будут классифицированы с помощью SVM.

3.5 Местное стандартное отклонение DSM

После обзора литературы, приведенного выше, мы пришли к выводу, что извлечения дороги на основе индивидуальных или коллективных данных отражения пикселей или одних только топографических данных недостаточно. Изображение THEOS имеет высокое пространственное, но ограниченное спектральное разрешение. Таким образом, полученные спектральные индексы не так сильно различимы, как индексы из других мультиспектральных модальностей.DSM, с другой стороны, не содержит каких-либо отражающих атрибутов, но может со сравнительно высокой точностью различать различные объекты по их высоте. Стоит отметить, что, в отличие от цифровой модели местности (DTM), данные DSM кодируют высоту объектов, покрывающих нижележащую местность. Навес, крыша здания, река и дорога, находящиеся в одном и том же регионе, могут быть эффективно устранены. На данный момент не существует стандартного значения высоты для любого из этих объектов, конечно, в зависимости от местности, на которой он находится.Тем не менее существуют и другие топографические атрибуты, обычно применяемые для анализа местности, например, аспект уклона, кривизна, отмывка и видимость. На основе критерия транспортировки, согласно которому для инженерных целей геометрические отклонения вдоль автомобильного проезда не должны превышать некоторый предел безопасности. При анализе дороги особое внимание уделялось уклону и кривизне. Однако они смогли выделить только границы дороги, но не ее внутреннюю часть. Более того, они могут выйти из строя, когда высота дороги примерно равна высоте окружающей земли.Таким образом, в этом исследовании использовалась двойственность граничных областей и выражалась взаимосвязь с использованием локального стандартного отклонения (LSD) DSM. Таким образом, предполагалось, что по мере приближения LSD к нулю дороги могут отличаться от других участков земли. В этом исследовании LSD был рассчитан для любого заданного местоположения в радиусе 10 метров (окно 5 × 5 пикселей, каждый пиксель имеет разрешение 2 метра). Точно так же, чтобы избежать необходимости вручную задавать порог (т.е. быть плоским), LSD были выделены с помощью общего неконтролируемого ML, т.е.е., алгоритм K-средних.

3.6 Машинное обучение и объединение данных

Ранее предполагалось, что объединение многоспектральных индексов с DSM поможет повысить точность извлечения, в то время как ML играет важную роль в автоматизации процессов. В этом исследовании параллельно выполнялись два метода машинного обучения. Во-первых, управляемая двухклассная SVM использовалась для классификации дорожных и внедорожных пикселей на основе NDVI, SAVI и NDWI, которые были получены из данных THEOS. Обучающая выборка состояла из 1000 случайно выбранных точек, классы которых были известны.Наши предварительные эксперименты показали, что ядро ​​RBF обеспечивает наиболее точную дискриминацию и, следовательно, было выбрано. Во-вторых, неконтролируемое 2-х классное K-средство аналогичным образом использовалось для различения дорог и бездорожья, но на основе LSD, полученного из DSM на основе евклидовой метрики. Всего в экспериментах было рассмотрено 8 изображений. Извлеченные дороги из обоих ML были затем сплавлены на следующем этапе.

Как и ожидалось, остаются некоторые другие земные покровы, такие как здания, с аналогичными показателями отражения, помимо дорог в результатах, извлеченных SVM.Однако эти ошибочные структуры были исключены при извлечении K-средних, но вместо этого были ошибочно включены другие относительно плоские объекты. Как правило, реальные дороги отражаются в обеих классификациях, поэтому для объединения этих результатов использовалось голосование большинством. В частности, данный пиксель будет назначен классу объекта дороги, только если он присутствует как в SVM, так и в выделении K-средних.

4 Результаты и обсуждение

Хотя ML на основе спектрального индекса, например, с использованием SVM, широко использовался в литературе, в следующем эксперименте мы намеревались показать, что, когда требуется более высокое пространственное разрешение, особенно для извлечения дороги, и, таким образом, если учитывались изображения THEOS, дискриминация одних только многоспектральных показателей было недостаточно.Это утверждение было прояснено путем сравнения выделений, полученных с помощью классификации SVM (на основе только спектральных индексов), и данных, полученных с помощью предлагаемого метода слияния данных. Эти результаты извлечения были проверены относительно вручную сегментированной наземной истины, предоставленной Департаментом общественных работ и городского и сельского планирования), и карт землепользования, которые были предоставлены Департаментом землеустройства Таиланда. На рисунках 4-7 (a) и 4-7 (b) показаны дороги (показаны черными пикселями), извлеченные из изображений с 1 по 4, на основе спектральных индексов и с использованием предложенного метода, соответственно.Из-за ограниченного пространства на рис. 8 (a – d) показаны только те, которые были извлечены из изображений 5–8 с использованием предложенного метода. Очевидно, что из-за скомпрометированного спектрального разрешения предыдущая экстракция на основе индекса оставила некоторые участки земли, кроме дороги, например, здания и водоемы. Эти ложные срабатывания в основном были устранены предложенным слиянием. Однако выровненная мощеная земля, окружающая некоторые здания или местные проезды, оставалась заметной на Рисунках 6 (b), 8 (b) и 8 (d). Это было связано с тем, что эти структуры хорошо соответствовали как нашим спектральным (THEOS), так и геометрическим (DSM) предположениям.Если бы они были строго удалены, можно было бы реализовать промежуточный алгоритм постобработки (например, многоугольники в сравнении с линейными сегментами и т. Д.), Но их подробная обработка выпадала за рамки данного исследования.

Рисунок 4

Извлечение дорог с изображения №1 с использованием мультиспектральных индексов (а) и предложенного метода (б)

Рисунок 5

Дорожные извлечения с фото No.2 с использованием мультиспектральных индексов (а) и предлагаемого метода (б)

Рисунок 6

Извлечение дорог с изображения №3 с использованием мультиспектральных индексов (а) и предложенного метода (б)

Рисунок 7

Извлечение дорог с изображения №4 с использованием мультиспектральных индексов (а) и предложенного метода (б)

Рисунок 8

Дополнительные примеры извлечения дорог с изображения No.5 — 8 по предлагаемому способу. Результаты накладываются на соответствующее изображение THEOS

.

Кроме того, точность извлечения дороги также оценивалась и объективно сравнивалась с использованием шести критериев, то есть точности (точность производителя) и отзыва (точность пользователя) как дорожных, так и внедорожных классов, общей точности и коэффициента Каппа. С этой целью пиксели дороги были проверены на соответствие оцифрованным вручную эталонам. Для 8 рассмотренных изображений усредненная точность (дороги и бездорожья), отзыв (дороги и бездорожья), общая точность и каппа спектрального извлечения SVM составили 11.13, 94,85, 80,65, 36,45, 40,81 процента и 0,05 соответственно, а с помощью предлагаемого метода — 97,40, 97,66, 84,64, 99,72, 97,78 процента и 0,89 соответственно. Соответствующие меры для каждого изображения перечислены в Таблице 3 и на Рисунке 10 для сравнения спектральных методов и предлагаемых методов.

Таблица 3

Сравнение коэффициентов общей точности и Каппа и их арбитраж

Изображение Спектральная точность (среднее ± стандартное отклонение) Предложено (среднее ± стандартное отклонение) Спектральный каппа (среднее ± стандартное отклонение) Предложено (среднее ± стандартное отклонение)
1 37.44 96,65 0,07 0,82
2 44,10 98,92 0,05 0,90
3 59,04 98,65 0,11 0,91
4 44,67 93,02 0,11 0.78
5 28,95 99,83 0,01 0,97
6 38,61 97,84 0,02 0,86
7 47,81 97,81 0,01 0,89
8 25,85 99.51 0,01 0,98
в среднем 40,81 ± 10,60 97,78 ± 2,18 0,05 ± 0,04 0,89 ± 0,07

Рисунок 9

Извлечение дорог из изображения №1-4 с использованием классификации на основе объектов

Рисунок 10

Сравнение точности и отзыва дорог и бездорожья на каждом изображении (1–8) (ось y).Значения выражены в процентах (ось x). Для наглядности диапазон оси x был скорректирован для каждой категории

Сравнение предложенного метода с более новым подходом OBC также подчеркивает его достоинства. Хотя OBC может работать лучше, чем спектральный метод, рисунки 9 и 10 показывают, что он уступает предлагаемому методу с общей точностью только 57,86 ± 14,28. Визуально, из-за отсутствия топографических выводов, OBC оставил некоторое бездорожье, а также пропустил некоторые дорожные ограничения, аналогичные тем, которые были получены с помощью метода на основе спектрального индекса.Таким образом, можно с уверенностью сказать, что OBC не подходит для такой задачи, основываясь на изображениях THEOS.

В отличие от других мультиспектральных модальностей с более низким разрешением, THEOS имеет гораздо более плохое разделение полос, и, следовательно, без какой-либо другой контекстной / топографической информации, он был на 50-80% лучше предложенных методов с точки зрения точности точность и отзывчивость внедорожного класса). В целом общая точность предложенного метода была намного выше — 97.78 ± 2,18 процента. Более того, его каппа 0,89 указывает на то, что извлеченные дороги хорошо соответствуют тем, которые указаны в наземных справочниках. Чтобы оценить чувствительность и специфичность обоих методов, на рис. 12 сравнили их показатели TP, TN, FP и FN соответственно для изображений 1–8 (подробные аннотации см. На этикетках графиков). В частности, TP и FP означают, что пиксели были назначены классу дороги, в то время как фактически они были пикселями дороги и бездорожья соответственно. Точно так же TN и FN означают, что пиксели вне дороги были назначены правильно и неправильно как таковые.Ставки TP и FP, а также ставки TN и FN рассчитывались как соотношение между значениями и соответствующими суммами классов, то есть (TP + FP) и (TN + FN), соответственно. Из этих графиков было очевидно, что специфичность (уровни TP) и чувствительность (уровни TN), полученные с помощью предлагаемого метода для всех изображений, были постоянно выше, чем у его аналогов. Чтобы повысить ограниченную способность различения спектров отражения в изображениях с высоким пространственным разрешением, геометрическая производная может быть включена и иметь неоднозначные структуры, удаленные тривиальным слиянием.Это отчетливо проявилось как в визуальном осмотре, так и в низких показателях FN и FP результатов, полученных с помощью предложенного метода.

Рисунок 11

Сравнение коэффициентов общей точности и Каппа и их арбитраж

Рисунок 12

Специфика и чувствительность извлечения дорог с изображения №1–8 (в каждом ракурсе) с использованием мультиспектральных индексов на основе (слева) и предложенного метода (справа)

Для более качественной демонстрации работоспособности предложенного метода его также сравнили с дорогами на топографических картах.Из-за его отражающих свойств можно было извлечь только асфальтированную дорогу. Другими необработанными дорогами были грунтовая дорога, дорога с гравием и дорога из латерита или муррама. На следующих иллюстрациях рассматриваются два типа дорог: шоссе / главная улица (Тип 1) и проспект (Тип 2), фактическая ширина которых составляет не менее 4 метров. Полученные в результате извлечения сравнивались как с соответствующими спутниковыми изображениями (рисунки 13 и 14), так и с топографическими картами (рисунки 15 и 16), предоставленными Google Earth. На рисунке 13 показаны обе дороги типа 1 (оранжевый) и 2 (синий), названия которых — шоссе Западного внешнего кольца Бангкока и улица Ват Чан Тарам, соответственно.На вставках показан соответствующий вид реальных дорог в перспективе. На рисунке 14 показаны аналогичные извлечения, но только для дорог типа 2 (белые). Дорога с номером 1 — это безымянная дорога, расположенная в подрайоне Банг Тоэй, Патумтхани, а дорога с номером 2 — это переулок Кху Кхванг 10. Из обоих рисунков видно, что извлеченные дороги хорошо соответствовали их действительным спутниковым картам Google. На рис. 15 (a) показаны фрагменты, наложенные на топографическую карту Google, а на рис. 15 (b) и (c) увеличено изображение шоссе Западного внешнего кольца Бангкока и улицы Ват Чан Тарам, соответственно.На рисунке 16 показаны аналогичные топографические наложения небольших выемок дороги, соответствующие рисунку 14.

Рисунок 13

Два типа результатов извлечения, наложенные на топографическую карту Google

Рисунок 14

Другой пример дорог типа 2, наложенных на топографическую карту Google

Рисунок 15

Топографическая карта Google (a) и соответствующие выемки дорог из областей № 1 (b) и 2 (c), соответственно

Рисунок 16

Топографическая карта Google (a) и соответствующие выемки дорог из областей № 1 (b) и 2 (c), соответственно

По сравнению с другими существующими работами по выемке дорог, предложенный метод преодолел несколько предыдущих ограничений.Они включают, помимо прочего, необходимость полагаться на пользователя для инициализации оценки [4], в зависимости от порогового значения, которое варьируется от одной области исследования к другой [22, 23], невозможность удаления других городских структур [22, 23, 34, 35] и относительно невысокой точностью [22, 23, 34, 35]. Более детальное сравнение с базовыми методами (например, основанными на одиночном аэрофотоснимке и DSM-изображении), предлагаемый метод имеет на 10% более высокую точность и на 0,25 более высокое значение Каппа. Предлагаемый метод также смог более удовлетворительно удалять пиксели, не относящиеся к дорогам, чем это было возможно ранее [16].Более поздний метод OBC [34, 35], с помощью которого предложенный метод также был протестирован, дал меньшую точность, чем предложенный метод, примерно на 4-5%. Он также пропустил некоторые пиксели дороги, а некоторые городские объекты были неправильно классифицированы. Более того, с точки зрения стратегии машинного обучения, обычная классификация Fuzzy-C-means на изображениях THEOS [24] не смогла достичь сопоставимых результатов, то есть с точностью на 25% ниже. Таким образом, можно с уверенностью заключить, что объединение многоспектральных индексов и локальной статистики DSM с классификацией SVM и K-средних может преодолеть препятствующие факторы, которые ранее допускались.

Предлагаемый метод пригоден для извлечения дорог на основе оптических спутниковых изображений, состоящих из NIR2-диапазонов. Также, по крайней мере, требуется информация DSM о соответствующей области для вычисления LSD, чтобы дополнительно повысить производительность извлечения. Без диапазона NIR разумно полагать, что объединение результата OBC с топографическими данными аналогичным образом могло бы также повысить точность извлечения, но его разъяснение вышло за рамки данной статьи и открылось для перспективных исследований.

5 Заключение

Классификация географических объектов на основе спектральных индексов является одним из активных направлений исследований в области дистанционного зондирования. Пока что следует соблюдать осторожность, когда в некоторых модальностях их спектральное разрешение не сравнимо с их пространственным разрешением. Обычно это бывает, когда требуется подробный геометрический анализ (например, ответвлений рек, дорог и т. Д.). Увеличение пространственного разрешения за счет увеличения дискретизации или выбор альтернативных захватов не обязательно гарантирует успех, например, с использованием тех же индексов.Мы пока не сообщали о таком случае, когда THEOS рассматривалась для детальной выемки дороги. Из экспериментов было очевидно, что на основе одних только NDVI, SAVI и MNDWI, даже при использовании с современным алгоритмом машинного обучения, по-прежнему невозможно правильно выделить дорожные конструкции.

Для решения этой проблемы мы представили основанный на объединении данных метод для точного и надежного извлечения дорог на многоспектральных спутниковых изображениях с высоким пространственным разрешением THEOS. С этой целью, предположения о конкретных топографических свойствах, т.е.е., локальное стандартное отклонение, полученное из данных DSM, было наложено на результат экстракции путем слияния. В отличие от других подходов в литературе, где обычно требовались алгоритмы компьютерного зрения более высокого уровня (например, морфология, преобразование Хафа, анализ формы и т. Д.), В предлагаемой схеме использовались только стандартные элементы, уже доступные в большинство пакетов программного обеспечения с открытым исходным кодом / коммерческих программ. Это позволило легко развернуть его в типичных условиях лаборатории RS с меньшим количеством программных средств.Как визуальные, так и числовые оценки, представленные в настоящем документе, показали, что результирующие выемки дороги были удовлетворительными и соответствовали наземным справочным данным. Однако в зависимости от аналитических целей передовые методы компьютерного зрения могут быть объединены для определения, например, топологически достоверных дорожных сетей. На рисунке 17 показан один из таких примеров, где к выделенным пикселям дороги было применено тривиальное прореживание, чтобы облегчить их перцептивную группировку. Подробное рассмотрение этих методов постобработки выходит за рамки данной презентации, и читатели могут обратиться к исследованиям, уже упомянутым в литературе.

Рисунок 17

Примеры возможного расширенного извлечения дороги, где к извлеченным пикселям дороги применялось тривиальное прореживание, чтобы облегчить их перцептивную группировку

Еще один аспект, заслуживающий изучения, — это оптимальный выбор методов визуализации для этого приложения. Например, WorldView, IKONOS и QuickBird имеют более высокое пространственное и спектральное разрешение, чем THEOS, и поэтому могут предложить лучшее извлечение дороги.Кроме того, можно изучить более совершенные схемы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы лучше распознавать другие географические структуры с аналогичными отражающими свойствами, такие как здания, реки и дороги.

Авторы хотели бы поблагодарить Департамент общественных работ и городского и сельского планирования, веб-сайт USGS, геоинформатику, Google Inc. и Агентство по развитию космических технологий, Общественную организацию и Департамент землеустройства Таиланда за предоставление данных дистанционного зондирования ( THEOS), использованный при подготовке статьи.

Список литературы

[1] Асмус В.В., Бучнев А.А., Пяткин В.П. Управляемая классификация данных дистанционного зондирования Земли. Оптоэлектроника, приборы и обработка данных, 2008, 44 (4), 331-336 Поиск в Google Scholar

[2] Блашке Т., Анализ изображений на основе объектов для дистанционного зондирования. Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию, 2010, 65 (1), 2-16 Поиск в Google Scholar

[3] Lv Q., Dou Y., Niu X., Xu J., Xu J., Xia F. , Классификация городского землепользования и земного покрова с использованием данных дистанционного зондирования SAR через сети глубокого убеждения.Journal of Sensors, 2015, 2015 (1), 1-10, 10.1155 / 2015/538063 Поиск в Google Scholar

[4] Десаи В.П., Вала Х., Обзор методов выемки дороги с использованием спутникового изображения. Международный журнал инженерных исследований и технологий, 2014 г., 3 (11), 1422-1424 Поиск в Google Scholar

[5] Фуруто Т., Ямада Х., Какумото С., Разработка системы поддержки эвакуации в районах, затронутых множественными -опасности. В материалах 14-й Всемирной конференции по сейсмической инженерии, Пекин, Китай, 2008 г., 1-6. Поиск в Google Scholar

[6] Шимура Ю., Ямамото К., Методика поиска путей эвакуации при землетрясении с помощью многоцелевого ГА и ГИС. Журнал географической информационной системы, 2014 г., 6 (5), 492-525, 10.4236 / jgis.2014.65042 Поиск в Google Scholar

[7] Босона Т., Нордмарк И., Гебрезенбет Г. и Юнгберг Д., GIS- основанный на анализе интегрированной сети распределения продуктов питания в местной цепочке поставок продуктов питания. Международный журнал бизнеса и менеджмента, 2013 г., 8 (17), 13-34, 10.5539 / ijbm.v8n17p13 Поиск в Google Scholar

[8] Ким Дж.Г., Хан Д. Ю., Ю К. Ю., Ким И. И., Ри С. М., Эффективное извлечение дорожной информации для приложений автомобильной навигации с использованием разметки дорожного покрытия, полученной из аэрофотоснимков, Канадский журнал гражданского строительства, 2006 г., 33 (10), 1320–1331, 10.1139 / l06-069 Искать в Google Scholar

[9] Джин X., Дэвис CH, Автоматизированное извлечение зданий из спутниковых изображений высокого разрешения в городских районах с использованием структурной, контекстной и спектральной информации. Журнал EURASIP о достижениях в обработке сигналов, 2005, 2005 (14), 1-11, 10.1155 / asp.2005.2196 Искать в Google Scholar

[10] Лю З., Цуй С., Ян К., Извлечение зданий из спутниковых изображений высокого разрешения на основе многомасштабной сегментации изображений и сопоставления моделей. В «Приложениях наблюдения Земли и дистанционного зондирования», EORSA 2008. Международный семинар, IEEE, 2008, 1-7 https://doi.org/10.1109/eorsa.2008.4620321 Поиск в Google Scholar

[11] Цуй WH, Feng X., Цинь К., Индекс прямоугольника пикселей, используемый в объектно-ориентированном извлечении зданий из изображений с высоким разрешением, на 35-м Международном симпозиуме по дистанционному зондированию окружающей среды (ISRSE35), 2014, 1-7, 10.1088 / 1755-1315 / 17/1/012233 Искать в Google Scholar

[12] Чжа Ю., Ни С.Х., Ян С., Эффективный подход к автоматическому извлечению городского землепользования из изображений TM. Journal of Remote Sensing-BEIJING, 2003, 7 (1), 37-40 Поиск в Google Scholar

[13] Роуз-младший Дж., Хаас Р. Х., Шелл Дж. А., Диринг Д. В., Мониторинг систем растительности на Великих равнинах с помощью ERTS, в Третьем симпозиуме ERTS, 1973, 309-317. Поиск в Google Scholar

[14] Шекелфорд А.К., Дэвис К.Х., Полностью автоматизированное извлечение дорожной сети из спутниковых мультиспектральных изображений высокого разрешения.В симпозиуме по геонаукам и дистанционному зондированию, 2003. IGARSS’03. Ход работы. 2003 IEEE International, 2003, 461-463, 10.1109 / igarss.2003.1293809 Поиск в Google Scholar

[15] Мангара П., Одинди Дж., Клейн Л., Ремас Х., Извлечение дорог с использованием объектно-ориентированной классификации. http://africageodownloads.info/058_mhangara_odindi_kleyn_remas.pdf (дата обращения: 04.01.2016). Искать в Google Scholar

[16] Родригес-Куэнка Б., де Агирре А.М., Алонсо М.С., дель Валь А., Метод извлечения дорог на уровне пикселей и объектов с использованием изображений с высоким разрешением и данных LIDAR с теорией доказательств.В специальной публикации ЕКА, 2013 г., 722 (1), 269-274. Поиск в Google Scholar

[17] Пракаш Т., Командур Б., Чанг Т., Эльфик Н., Как А.А., Общая основа отслеживания движения по дороге для обнаружения маркировка и объекты на спутниковых снимках. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth and Remote Sensing, 2015, 8 (10), 4729-4741, 10.1109 / jstars.2015.2495142 Search in Google Scholar

[18] Lak AM, Zoej MJV, Mokhtarzade M., A new метод обнаружения дорог в городских районах с использованием спутниковых изображений высокого разрешения и данных лидаров, основанный на нечеткой классификации ближайших соседей и оптимальных характеристиках.Арабский журнал наук о Земле, 2016, 9 (5), 1-11. 10.1007 / s12517-016-2374-1 Поиск в Google Scholar

[19] Хуэте А.Р., Индекс растительности с поправкой на почву (SAVI). Дистанционное зондирование окружающей среды, 1988, 25, 295-306, 10.1016 / 0034-4257 (88) -x Искать в Google Scholar

[20] Караман Э., Чинар У., Гедик Э., Ярдемчи Я., Халичи У., Новый алгоритм автоматического выделения дорожной сети на мультиспектральных спутниковых снимках. Труды 4-й GEOBIA, 2012, 455-459. Поиск в Google Scholar

[21] Mcfeeters S.K., Использование нормализованного разностного индекса воды (NDWI) при определении границ открытых водоемов, Международный журнал дистанционного зондирования, 1996, 17 (7), 1425–1432, 10.1080 / 01431169608948714 Поиск в Google Scholar

[22] Шахи К., Шафри Х.З. и Тахерзаде Э. Новый спектральный индекс для автоматического обнаружения теней при картировании городов на основе спутниковых изображений WorldView-2. Международный журнал компьютеров, управления, квантовой и информационной инженерии, 2014 г., 8 (10), 27-33. Поиск в Google Scholar

[23] Шахи К., Шафри Х.З., Тахерзаде Э., Мансор С., Мунианди Р., Новый спектральный индекс для автоматического извлечения дорожных сетей из спутниковых изображений WorldView-2. Египетский журнал дистанционного зондирования и космической науки, 2015 г., 18 (1), 27-33, 10.1016 / j.ejrs.2014.12.003 Поиск в Google Scholar

[24] Сангпрадид С., Сарапиром С., Дорожные извлечения из Панорамированные изображения THEOS. Журнал Ассоциации дистанционного зондирования и ГИС Таиланда, 2014 г., 15 (2), 12-17 Поиск в Google Scholar

[25] Херольд М., Гарднер М.Е., Робертс Д.А. Требования к спектральному разрешению для картирования городских территорий. Наука о Земле и дистанционное зондирование, IEEE Transactions on, 2003, 41 (9), 1907-1919, 10.1109 / tgrs.2003. 815238 Поиск в Google Scholar

[26] Карлир А., Вольф Э., Возможности классификации данных VHR по регионам в рамки управления с помощью дистанционного зондирования европейской CAP. В 31-м Международном симпозиуме по дистанционному зондированию окружающей среды, 2005 г., 1-4, 10.1117 / 12.627641 Поиск в Google Scholar

[27] Лу Й.Х., Триндер Дж. К., Кубик К., Автоматическое обнаружение зданий с использованием алгоритма Демпстера-Шафера. Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование, 2006, 72 (4), 395-403, 10.14358 / перс. 72.4.395 Поиск в Google Scholar

[28] Путтинаоварат С., Хоркаев П., Хаймук К., Польнигонгит В., Adaptive моделирование гидрологического поля потока на основе извлечения водных объектов и информации о поверхности, Журнал прикладного дистанционного зондирования, 2015 г., 9 (1), 095041-1-095041-22, 10.1117 / 1.jrs.9.095041 Поиск в Google Scholar

[29] Лам Л.Суен С.Ю., Применение большинства голосов для распознавания образов: анализ его поведения и производительности, Системы, Человек и Кибернетика, Часть A: Системы и Люди, Транзакции IEEE, 1997, 27 (5), 553-568, 10.1109 / 3468.618255 Поиск в Google Scholar

[30] Хегарат-Маскл Л., Блох И., Видаль-Маджар Д., Применение теории доказательств Демпстера-Шафера к неконтролируемой классификации в дистанционном зондировании с несколькими источниками. Науки о Земле и дистанционное зондирование, IEEE Transactions, 1997, 35 (4), 1018-1031, 10.1109 / 36.602544 Искать в Google Scholar

[31] Самадзадеган Ф., Хан М., Бигдели Б., Автоматическое извлечение дорог из данных LIDAR на основе объединения классификаторов. В Urban Remote Sensing Event 2009 Joint, IEEE, 2009, 1-6, 10.1109 / urs.2009.5137739 Поиск в Google Scholar

[32] Хе К., Ши П., Се Д., Чжао Ю., Улучшение нормализованной разницы построенный индекс для картирования городских застроенных территорий с использованием полуавтоматического подхода к сегментации. Письма о дистанционном зондировании, 2010 г., 1 (4), 213-221, 10.1080 / 01431161.2010.481681 Поиск в Google Scholar

[33] Патель Н., Мукерджи Р., Извлечение непроницаемых особенностей из спектральных индексов с помощью искусственной нейронной сети. Arabian Journal of Geosciences, 2015, 8 (6), 3729-3741, 10.1007 / s12517-014-1492-x Поиск в Google Scholar

[34] Ван П., Чжай З., Фу Х., Чжао З., Автоматическое извлечение дорожной информации с помощью объектно-ориентированной технологии. The Open Automation and Control Systems Journal, 2015, 7, 1842-1849, 10.2174 / 1874444301507011842 Искать в Google Scholar

[35] Ризви И.А., Мохан Б.К., Объектно-ориентированный метод автоматического извлечения дороги из спутниковых изображений высокого разрешения. Иранский журнал наук о Земле, 2010, 2 (1), 55-62. Искать в Google Scholar

[36] Мабуди М., Амини Дж., Влияние сегментации на основе объектов на извлечение дорожной сети из спутниковых изображений. В материалах 36-й Азиатской конференции по дистанционному зондированию, Манила, Филиппины, 2015. 19–23. Поиск в Google Scholar

[37] Кумар М., Сингх Р.К., Раджу П.Л.Н., Кришнамурти Ю.В.Н. Извлечение дорожной сети из мультиспектральных спутниковых снимков высокого разрешения на основе объектно-ориентированных методов. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2014, 2 (8), 107, 10.5194 / isprsannals-ii-8-107-2014 Искать в Google Scholar

[38] Miao Z., Shi W., Гамба П., Ли З., Объектный метод выделения дорожной сети на спутниковых снимках VHR. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth and Remote Sensing, 2015, 8 (10), 4853-4862, 10.1109 / jstars.2015.2443552 Искать в Google Scholar

[39] Ли Ю., Лин З.Л., Шимамура Х., Интегрированный метод извлечения зданий из цифровой модели поверхности и изображений. Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации, 2008, 37, 81-86 Поиск в Google Scholar

[40] Бредиф М., Турнэр О., Валле Б., Чемпион Н., Извлечение полигональных следов зданий из цифровых моделей поверхности: полностью автоматическая глобальная система оптимизации.Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию, 2013 г., 77, 57-65, 10.1016 / j.isprsjprs.2012.11.007 Поиск в Google Scholar

[41] Сун Х., Тан Г., Ли Ф., Цзян Л., Чжоу Ю., Цянь К., Извлечение лёссовой линии плеча на основе параллельной модели змеи GVF в лёссовых холмах Китая. Компьютеры и науки о Земле, 2013, 52, 11-20, 10.1016 / j.cageo.2012.08.014 Искать в Google Scholar

[42] Херумурти Д., Учимура К., Кутаки Г., Уэмура Т., Извлечение городской дорожной сети на основе аэрофотоснимков RGB с очень высоким разрешением и данных DSM.В 34-й Азиатской конференции по дистанционному зондированию, 2013 г., 725-73, 10.1109 / sitis.2013.24 Поиск в Google Scholar

[43] Херумурти Д., Учимура К., Кутаки Г., Уэмура Т., Извлечение городских дорог на основе морфологические операции и преобразование радона по данным DSM. ITE Transactions on Media Technology and Applications, 2014, 2 (3), 277-286, 10.3169 / mta.2.277 Поиск в Google Scholar

[44] Маткан А.А., Хаджеб М., Садегян С., Извлечение дорог из данных LIDAR с использованием поддержка векторной машинной классификации.Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование, 2014 г., 80 (5), 409-422, 10.14358 / перс. 80.5.409 Искать в Google Scholar

[45] Тюркер М., Коч-Сан Д., Извлечение зданий из оптических материалов высокого разрешения. космические изображения с использованием интеграции классификации опорных векторов (SVM), преобразования Хафа и перцепционной группировки. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2015, 34, 58-69, 10.1016 / j.jag.2014.06.016 Search in Google Scholar

[46] Паламулень Л.Г., Нду Н. Н., Разработка методологии дистанционного зондирования для различения городских застроенных территорий и голых земель в городе Мафикенг, Южная Африка. В симпозиуме по геонаукам и дистанционному зондированию (IGARSS), 2014 IEEE International, 2014, 2205-2208, 10.1109 / igarss.2014.6946906 Поиск в Google Scholar

[47] Пизани Р., Ридель П., Феррейра М., Маркес М., Мизобе Р., Папа Дж., Классификация изображений землепользования с помощью кластеризации лесов по оптимальной траектории. В симпозиуме по геонаукам и дистанционному зондированию (IGARSS) 2011 IEEE International, 2011, 826-829, 10.1109 / igarss.2011.6049258 Искать в Google Scholar

[48] Соумья Б., Шиларани Б., Классификация земного покрова с использованием преобразованных нечетких C-средних. Sadhana, 2011, 36 (2), 153-165, 10.1007 / s12046-011-0018-4 Искать в Google Scholar

[49] Ван Й., Ли Х., Чжан Л., Чжан В., Автоматическое извлечение дороги городских территорий на основе изображений дистанционного зондирования с высоким пространственным разрешением. Int. Arch. Фотограмметрия, удаленный датчик пространственной информации. Sci, 2008, 86 Поиск в Google Scholar

[50] Маурья Р., Гупта П.Р., Шукла А.С., Дорожное извлечение с использованием кластеризации k-средних и морфологических операций. In Image Information Processing (ICIIP), Международная конференция 2011, 2011, 1-6, 10.1109 / iciip.2011.6108839 Поиск в Google Scholar

Поступила: 05.09.2017

Принято: 13.06.2018

Опубликовано в сети: 14.09.2018

© 2018 Paramate Horkaew и Supattra Puttinaovarat, опубликовано De Gruyter

Эта работа находится под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Лицензия.

Где мне пройти обследование собственности?

Объем работы, необходимый после того, как вы сделали предложение о доме и фактически переехал в него, может оказаться больше, чем вы думаете. Например, некоторым покупателям жилья может потребоваться обследование собственности, прежде чем они закроются на новом месте.

Обследования собственности проводятся для определения или подтверждения границ земельных участков, таких как земельный участок, на котором находится дом, и выявления других типов ограничений и условий, применимых к юридическому описанию собственности.

При покупке дома или пристройки к своей собственности вам понадобится обследование собственности. Давайте подробнее рассмотрим, что это такое и как его получить.

Что такое обследование собственности?

Обследование собственности — это определение того, что принадлежит вам, а что нет. Кертис Самнер, исполнительный директор Национального общества профессиональных геодезистов (NSPS), говорит, что они сделали это по разным причинам.

«Обследование собственности проводится по ряду причин», — говорит Самнер.

Он добавляет, что обследования используются для установления границ при разработке новых земельных участков, а также для определения и подтверждения уже установленных земельных границ.

Например, если вы планируете поставить забор на своем участке, вам необходимо знать, где заканчивается граница участка, а где начинается граница участка вашего соседа. Это то, что вам поможет определить обзор собственности.

Если вы хотите купить дом, вам может потребоваться пройти опрос, в зависимости от того, где вы живете.Многие кредиторы и титульные компании требуют копию опроса, чтобы закрыть дом, но это не обязательно везде.

Где найти обзор моего объекта недвижимости?

Если вы покупаете дом, попросите продавца обратиться к своему кредитору и / или в юридическую компанию, чтобы узнать, есть ли в досье результаты обследования. Офис местного налогового инспектора также может иметь его.

Если вы уже являетесь домовладельцем, и вам никогда не предоставляли опрос, возможно, в вашем местном реестре собственности или в инженерном отделе он есть, но он, вероятно, устарел и может быть устаревшим.Хотя такие датированные обследования обычно точны на стандартных городских участках, они могут быть ошибочными, если вы живете на бывшем загородном участке, который был переделан для застройки пригородов. Вы также можете узнать у соседей, где они получили свое.

[ПРОЧИТАЙТЕ: Недвижимость снова стала любимой долгосрочной инвестицией американцев]

Какие бывают типы обследований собственности?

Поскольку существует множество причин для проведения опроса, существует несколько различных типов опросов.

Например, геодезия проводится, чтобы показать границы земельного участка. Есть также топографические съемки, которые показывают как плоскость, так и высоту местности. Например, если требуется улучшение дороги, потребуется топографическая съемка.

Другие типы обследований включают:

  • Обследования памятников : они выполняются, если вы хотите добавить забор к своей собственности.
  • Обследования в процессе строительства : Определите границы владений, а также места, где можно сделать улучшения, например, проезды и тротуары.
  • Обследования ипотеки : Как и обследования в процессе строительства, они показывают границы собственности для всего имущества, которое будет заложено.
  • Обследование пойм : Показать опасные зоны затопления.

Если вы запрашиваете обследование собственности, укажите, зачем вам это нужно. Таким образом, когда вы получите оценку работы, она будет точной по отношению к тому, что вам нужно сделать.

Почему обследования собственности важны?

Хотя обследования собственности не требуются повсюду, они проводятся во многих юрисдикциях по всей стране.Это потому, что они подробно описывают, как ваша собственность определяется в официальном качестве. Вместо того, чтобы гадать, где находятся ваши владения, у вас есть документ, который проясняет это.

Эмори Вулл, генеральный директор Title Partners в Южной Флориде, говорит, что для получения полиса страхования титула кредитора необходимы обследования собственности.

«Чтобы (для выдачи полиса страхования титула) мы должны знать, есть ли какие-либо посягательства на собственность до закрытия», — говорит Вулл. «Обычно их делают перед покупкой дома или, скажем, когда кто-то ставит бассейн или забор.

Вулл говорит, что городам или подрядчикам потребуется обследование, прежде чем можно будет получить разрешения. Так что, если вы надеетесь построить бассейн на заднем дворе, вам нужно будет пройти недавний опрос. Хотя есть шанс, что вы можете использовать старый опрос для получения разрешений, это не всегда гарантировано. В этом случае вы можете захотеть пройти новый опрос.

[ПРОЧИТАЙТЕ: Лучшие кредиты на улучшение жилья в 2020 году]

Сколько стоит обследование собственности

Стоимость обследования собственности зависит от того, какой тип обследования вам нужен, а также от размера, местоположения и истории собственности.Простое обследование границ собственности стоит от 100 до 600 долларов, в то время как ипотечное обследование стоит в среднем 500 долларов, согласно данным HomeAdvisor, в которых указаны средние затраты на различные типы обследований собственности. Чем сложнее характеристики объекта и его история записей, тем больше вы, вероятно, заплатите за время геодезиста.

Если вы покупаете дом и нуждаетесь в обследовании, чтобы установить границы собственности, определить, находится ли собственность в зоне затопления или она требуется вашему кредитору, вы оплатите обследование.

Как мне нанять геодезиста?

Поиск геодезистов в вашем районе — один из лучших способов найти компании, которые выполнят свою работу.

«В каждом из 50 штатов есть исследовательские общества, и все они связаны с NSPS», — говорит Самнер. «У каждого из этих обществ есть веб-сайт, который обычно включает раздел« Найдите геодезиста »».

Не бойтесь спрашивать рекомендации у своей юридической компании или кредитора. Это поможет вам найти надежного и надежного геодезиста поблизости от вас.

Вы также должны найти время, чтобы опросить вашего потенциального инспектора. Заранее обсудите свои потребности, чтобы убедиться, что они соответствуют требованиям. «Убедитесь, что инспектор имеет лицензию на практику в штате, где расположена недвижимость», — советует Самнер.

Помните, сколько времени уходит на заполнение опроса. Вулл говорит, что обследование собственности обычно можно провести в течение недели, но это может занять до трех, в зависимости от компании.

Самнер говорит, что невозможно точно определить, сколько времени потребуется на заполнение опроса, поскольку необходимо учитывать очень много переменных, включая качество и доступность записей собственности, таких как документы.

Итог

Вам может не понадобиться обследование собственности перед покупкой дома. В некоторых случаях он может потребоваться вашему кредитору или титульной компании, поэтому убедитесь, что вы готовы к дополнительной работе и расходам. Независимо от того, закрываете ли вы дом или планируете крупную пристройку, знание точных границ вашей собственности может помочь в дальнейшем избежать дорогостоящих головных болей и споров с соседями.

Подробнее:

Полужесткая уретероскопия: показания, советы и рекомендации

Мочекаменная болезнь.2018; 46 (1): 39–45.

1 и 2

Лили А. Уайтхерст

1 Отделение урологии, Больница округа Ройал Хэмпшир, Ромси-роуд, Винчестер, SO22 5DG UK

Отделение Бхаскара К. Сомани

Урология, Университетская больница Саутгемптона, Фонд NHS Foundation, Саутгемптон, SO16 6YD UK

1 Отделение урологии, Королевская больница графства Хэмпшир, Ромси-роуд, Винчестер, SO22 5DG UK

2 Отделение урологии, Университетская больница Саутгемптона NHS Foundation Trust, Саутгемптон, SO16 6YD UK

Автор, ответственный за переписку.

Поступило 30.01.2017 г .; Принято 11 ноября 2017 г.

Открытый доступ Эта статья распространяется на условиях Международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии вы должным образом указываете первоначального автора (авторов) и источник, предоставляете ссылку на лицензию Creative Commons и указываете, были ли внесены изменения. Эта статья цитируется в других статьях PMC.

Abstract

Достижения в области уретероскопических технологий, наряду с расширением возможностей лечения, способствовали быстрому развитию эндоурологии. Полужесткая уретероскопия — широко известная процедура, широко используемая при различных урологических состояниях, с высокими показателями успешности. В этой статье представлены «советы и рекомендации» для процедуры полужесткой уретероскопии и лечения часто встречающихся патологий, таких как почечные камни, стриктуры мочеточника и уротелиальные опухоли.

Ключевые слова: Мочекаменная болезнь, Полужесткая уретероскопия, Советы и рекомендации, Камни, Уретерореноскопия

Введение

Уретероскопия (URS) была открыта своевременно в 1912 году, когда детский цистоскоп был случайно вставлен в лоханку почки ребенка. расширенный мочеточник; однако Янг ​​и Маккей опубликовали эти результаты в 1929 г. [1].Следующей разработкой уретероскопа стало изобретение Хопкинсом в 1956 г. цилиндрической системы стержневых линз, которая позволила уменьшить диаметр эндоскопа и улучшить светопропускание, тем самым улучшив эндоскопический доступ и качество изображения [2]. Дальнейшие успехи были ограничены медленным внедрением волоконно-оптических технологий в медицинскую практику [1]. Наконец, в 1980 году уролог Перес-Кастро в сотрудничестве с Карлом Сторцем изготовил первый уретероскоп, который представлял собой жесткий зонд 12 футов длиной 50 см с отдельным оптическим и рабочим каналом.В следующем году его успешно использовали для литотрипсии почечного камня [3]. Первый полужесткий уретероскоп был представлен в 1989 году, и он быстро заменил жесткую модель, поскольку он мог допускать сгибание до 2 дюймов от вертикальной оси без искажения изображения и, следовательно, имел меньшую вероятность перелома [2]. С тех пор технологии значительно продвинулись вперед, и во всем мире широко используются как гибкие, так и полужесткие уретероскопы [2–4].

Показания к URS включают как диагностические, так и терапевтические вмешательства при каменной болезни, стриктурах и опухолях мочеточника у различных групп пациентов.В текущих рекомендациях Европейской ассоциации урологов (EAU) говорится, что и уретероскопия, и ударно-волновая литотрипсия (SWL) имеют сопоставимые показатели отсутствия камней (SFR) для большинства камней мочеточника. В то время как URS или SWL могут использоваться для камней <10 мм при любом расположении камней в мочеточнике, EAU рекомендует использовать URS в качестве первой линии для камней в дистальных отделах мочеточника более 10 мм [5]. Частота осложнений при УРС улучшилась с момента их внедрения и в настоящее время составляет от 9 до 25%, при этом большинство осложнений лечится консервативно [4, 5].

Целью данной статьи является обобщение текущих показаний к полужесткой уретероскопии и предоставление «советов и приемов» для ее успешного проведения.

Предоперационная подготовка и оборудование

Для всех пациентов, перенесших УРС, должно быть адекватное планирование. Правильная визуализация пациента должна выполняться до операции и отображаться в операционной для каждой процедуры. Также следует выполнять обычный анализ мочи, чтобы исключить какие-либо признаки инфекции.Информированное согласие должно быть получено от всех людей, и следует упомянуть важные риски, связанные с инструментами, такие как невозможность получить доступ к мочеточнику, перфорация мочеточника и стриктуры после УРС. Также необходимо обсудить очень небольшой риск отрыва мочеточника (<1%) и его последствия [4, 5].

Контрольный список в стиле Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) должен выполняться для всех случаев с маркировкой на стороне пациента и антибиотиками в соответствии с политикой местной больницы. Каждый случай должен быть оформлен стандартным образом; Пациенты должны располагаться в положении для дорсальной литотомии, обеспечивая, чтобы все точки давления были покрыты подушками, чтобы предотвратить повреждение тканей и нервов [6, 7].Общая анестезия (ГА) рекомендуется вместо спинальной анестезии, если пациент подходит, особенно для длительных процедур. GA также обеспечивает меньший дыхательный объем легких, и, следовательно, движение дыхания менее мешает процедуре, и механическая вентиляция может быть временно остановлена ​​при необходимости [8]. Рентгеноскопическое оборудование должно быть доступно в операционной, а знак предупреждения об облучении и / или лазерный знак следует разместить за пределами операционной [6, 7]. Предлагается установка оборудования с рентгеновской С-образной дугой и эндоскопической стойкой на противоположных сторонах, чтобы их размещение не мешало друг другу [9].Подогретый физиологический раствор — это стандартная жидкость, используемая для ирригации, и она обычно находится под давлением, чтобы обеспечить адекватный обзор на кончике прицела [2]; однако давление в почечной системе не должно превышать 30 см H 2 O, так как это может привести к послеоперационной боли и риску внутриканальцевого обратного потока с разрывом свода [7].

Любое дополнительное оборудование, которое может потребоваться во время процедуры, должно быть подготовлено и доступно до начала рассмотрения дела. Сюда входят проволочные направители (как предохранительные, так и рабочие), которые важны для получения доступа и навигации в почечной системе, а также позволяют повторно вводить мочеточниковые катетеры, эндоскопы и стенты с минимальной травмой.Существуют различные типы проволочного направителя, но важными характеристиками являются гибкий наконечник, низкое трение и жесткий вал [6]. Направляющие, как правило, покрываются политетрафторэтиленом (ПТФЭ) или гидрофильным полимером, который перед введением необходимо поддерживать во влажном состоянии, поскольку это облегчает размещение и помогает защитить рабочий канал прицелов. Устройства для извлечения камня необходимы для удаления фрагментов и, как правило, изготавливаются из нитинола, который подходит для обработки камня, поскольку устройства могут сохранять свою форму и не допускать перекручивания [6].Инструменты с нитинолом, как правило, тоньше, чем другие инструменты, что означает, что они менее закрывают рабочий канал и, как правило, не мешают зрению, уменьшая поток ирригации [10].

Фрагментация камня при жесткой УРС достигается либо с помощью пневматического, либо лазерного устройства фрагментации, хотя последнее становится все более популярным [7–11]. Лазерный аппарат должен быть настроен до начала процедуры, и при его использовании должны соблюдаться соответствующие правила техники безопасности для безопасности как пациента, так и персонала.Пневматическая система может эффективно использоваться при хорошем измельчении камней во время жесткого URS; однако ретропульсия камня в почку — обычная проблема, встречающаяся в 5–40% случаев [12]. Меньшие по размеру камни, большая проксимальная дилатация мочеточника и значительный гидронефроз являются факторами риска миграции камней, что приводит к увеличению заболеваемости пациентов и увеличению затрат [12]. Этого можно избежать, установив специальные устройства, препятствующие ретропульсии, такие как устройства для окклюзии мочеточника, часто состоящие из нитиноловых проволок; например, Stone Cone от Boston Scientific, предназначенный для предотвращения миграции камней [10].Было разработано множество устройств, которые могут быть размещены проксимальнее камня и служат двойной цели: собирать фрагменты камня и предотвращать проксимальную миграцию [11]. В качестве альтернативы можно использовать корзиночное устройство для инкапсуляции камня перед литотрипсией, чтобы уловить любые мигрирующие фрагменты [11]. Компания Boston Scientific также разработала водорастворимый полимерный гель BackStop ® . Он обладает свойством, называемым обратной термочувствительностью, когда вязкость геля увеличивается при температуре тела.Это позволяет ему образовывать пробку за пределами камня, а при орошении холодным физиологическим раствором он ликвидируется и может быть вымыт из мочеточника [10]. Гольмиевый YAG-лазер (Ho: YAG) является наиболее часто используемым лазером для фрагментации камней и, по-видимому, имеет значительно меньшую ретропульсию, связан с меньшим количеством осложнений и может использоваться для лечения камней в мочеточнике или почках с использованием как жестких, так и жестких гибкая УРС [5]. Использование лазерных защитных очков является обязательным требованием для всех сотрудников операционной.

Обычное предоперационное стентирование перед УРС не требуется, хотя оно играет важную роль у пациентов с узкими мочеточниками, обеспечивая пассивную дилатацию, так что затем можно выполнить отложенную процедуру.Точно так же послеоперационное стентирование может быть связано с болезнью и должно использоваться только у пациентов с повышенным риском осложнений, таких как предыдущая ятрогенная травма, пораженный камень мочеточника, перфорация мочеточника, а также при таких состояниях, как одиночная почка, беременность, забрюшинный фиброз в анамнезе [5, 7, 11]. Хотя идеальная продолжительность послеоперационного двойного J-стента неизвестна, большинство урологов предпочитают его использование в течение 1-2 недель после УРС [5]. Его следует устанавливать с натянутым проводником и проверять его положение как цистоскопически, так и рентгеноскопически [6].

Техника уретероскопии

Первоначально необходимо выполнить цистоскопию для визуализации мочевого пузыря, исключения любых злокачественных новообразований и выявления отверстия мочеточника (УМ). На этом этапе можно ввести безопасный проводник через UO в почку, чтобы обеспечить повторный атравматический доступ к мочеточнику / почке. В рекомендациях EAU рекомендуется использовать страховочную проволоку [5], хотя эту процедуру можно выполнять и без нее. Доступ к UO обычно прямой, и необходимо соблюдать осторожность с цистоскопом на шейке мочевого пузыря, особенно у мужчин с увеличенной сосудистой предстательной железой [13].Советы при трудном доступе включают использование самого уретероскопа для введения проволоки под прямым контролем, поместив ее конец в UO [13].

После достижения удовлетворительного доступа с помощью проволочного проводника можно ввести мочеточниковый катетер через проволоку, что позволит эндоурологу выполнить ретроградную уретеропиелографию с флуороскопическим красителем. Этот катетер обычно имеет размер 5–6 F с открытым кончиком и может использоваться в качестве канала для введения красителя или для получения образцов мочи для цитологического исследования [6]. Если на этом этапе из мочеточника выходит гной, следует просто установить стент, чтобы слить инфекцию и отсрочить любое вмешательство [7].Перед использованием мочеточниковый катетер необходимо заправить во избежание попадания воздуха в почечную систему. Рентгеноскопия помогает очертить анатомию; однако у пациентов с подтвержденными изображениями дистальными камнями перед этим можно выполнить дистальную УРС, чтобы предотвратить потенциальную миграцию камней [2]. После визуализации безопасного прохода проволочный направитель можно продвинуть в почечную лоханку под контролем радиологов. Рекомендуется использовать «вспышку» излучения вместо постоянного скрининга для снижения его дозы [7].После того, как проводник надежно введен в почечную лоханку, при желании ассистент может «прикрепить» проводник к фиксированной стерильной точке, чтобы избежать его перекручивания и гарантировать, что он не будет случайно выдернут во время любого вмешательства [14]. На этом этапе оперирующий хирург может пожелать заменить исходную проволочную направляющую, если она имеет гидрофильное покрытие, поскольку они имеют тенденцию выскользнуть из мочевыводящих путей [6]. Его следует менять через катетер с открытым концом над гидрофильной проволокой, так как он обеспечивает доступ к почечной лоханке [6].В некоторых случаях продвижение проволочного проводника может быть затруднено из-за анатомических барьеров. Примеры включают J-образный крючок дистального отдела мочеточника или патологический процесс, такой как удар камня, тугая стриктура или опухоль [6]. Методы борьбы с этим включают дополнительную инъекцию красителя на уровне препятствия, чтобы лучше определить возможные пути продвижения. В качестве альтернативы, длина «гибкого конца» проволочного направителя может быть увеличена для обеспечения большей гибкости на уровне препятствия [6].С трудностями при установке самого уретероскопа можно бороться с помощью различных методов, таких как баллонные и пластиковые расширители, если это необходимо [5]. Если мочеточниковый доступ невозможен, установка стента JJ с последующим УРС через 7–14 дней предлагает альтернативную процедуру [5], поскольку это помогает постепенно расширять мочеточник, чтобы через него можно было провести зонд.

Установка эндоскопа

Перед введением эндоскопа необходимо опорожнить мочевой пузырь, чтобы избежать сжатия устья мочеточника и облегчить продвижение эндоскопа [7].Эндоуролог должен держать эндоуролог доминирующей рукой, а другой рукой стабилизировать диафрагму в области уретрального прохода [14]. Следует всегда следить за тем, чтобы уретероскоп оставался прямым и не допускал ненужных нагрузок на его стержень. Если попасть в UO затруднительно, прицел можно повернуть на 90–180 °, чтобы компенсировать изогнутый клюв на его кончике [7]. Первоначальный защитный проводник будет держать UO открытым, а второй «навигационный» провод, обычно из ПТФЭ, может быть добавлен для расширения доступа для прицела.Часто легче проследить этот навигационный провод вверх по мочеточнику с помощью прицела между двумя проводами, что позволяет обойти любые препятствия [7]. Если мочеточник плотно прилегает к мочеточнику, а прицел продвигается с трудом, ни в коем случае нельзя прикладывать силу, так как существует высокий риск перфорации мочеточника. Когда чувствуется какое-либо сопротивление, эндоуролог должен переоценить ситуацию; все силы, прикладываемые к эндоскопу, должны прекратиться, и повторная рентгеноскопическая инъекция красителя может определить причину обструкции [14].Гидрофильная проволока с большей вероятностью проскользнет мимо препятствия, чем проволока из ПТФЭ, и если проблема не исчезнет, ​​можно испытать проволоку с изогнутым концом [7]. Если контраст выходит за пределы непроходимости, показана попытка провести гидрофильную проволоку через мочеточниковый катетер [7]. Для ретинированных камней, которые мешают продвижению процедуры, смещение может быть предпринято либо легкими толчками с помощью мочеточникового катетера или самого эндоскопа (техника Billiard Cue), либо с помощью зонда после фрагментации камня [7]; однако новичку не следует браться за это.Любые доказательства ятрогенного повреждения слизистой оболочки являются показанием к отсрочке эндоскопического вмешательства, и в этом случае рекомендуется просто вставить стент через проволочную страховку [7].

Показания для полужесткой уретероскопии

Благодаря быстрому развитию технологий, возможности для эндоскопических урологических процедур расширяются. Поскольку уретероскопия выполняет как диагностические, так и терапевтические функции, ее можно безопасно использовать для лечения целого ряда состояний, включая каменную болезнь, стриктуры мочеточника и опухоли мочеточника [4, 5].Уретероскоп с плотностью ≤ 8 F считается безопасным, а постоянное улучшение прицелов с более узкими просветами позволяет проводить эндоскопическое лечение большему количеству пациентов [5].

Лечение камней

По сравнению с литотрипсией (SWL) быстрое развитие уретероскопов позволило лечить большинство камней мочеточника, особенно для тех, кому требуется установка стента перед SWL (> 1,5 см) или которые слишком велики (> 2) см) для УВЛ [5, 14]. Полужесткие уретероскопы могут использоваться выборочно при камнях в почечной лоханке, если вид и подход к камню выглядит благоприятным; в противном случае при камнях в тазово-чашечной системе обычно необходимо использовать гибкую УРС [5, 10, 13].Это также позволило лечить камни у пациентов с ожирением, которые ранее не подходили для УВЛ из-за большого расстояния между камнями и кожей [10].

Перед началом процедуры должны быть легко доступны рекомендованное устройство для фрагментации камней и другие средства утилизации, такие как проволочный направитель, корзины и стенты. Оборудование должно быть выбрано соответствующим образом: настройки лазера должны быть изменены в соответствии с характеристиками камня и выбранной корзиной правильного размера, с учетом того, что валы большего размера уменьшат поток ирригационной жидкости и могут повлиять на обзор хирурга [7, 11].Не существует подтвержденной превосходной техники лазерной фрагментации, и выбор превращения камня в пыль или легко извлекаемых фрагментов зависит от предпочтений хирурга [11]. Одно правило, которое применяется повсеместно, заключается в том, что целевой камень должен быть постоянно визуализирован, и хирург никогда не должен пытаться «забрать корзину вслепую», пытаясь достать его, или пытаться вытащить корзину, если кажется, что она застряла [7, 10] .

В глобальном исследовании всех пациентов с уретероскопией, проведенном Отделом клинических исследований Эндоурологического общества (CROES), было обнаружено, что в большинстве процедур, выполняемых по поводу каменной болезни, использовались полужесткие уретероскопы [15].Полужесткая УРС обычно обеспечивает 95% успешное удаление камней в дистальных отделах мочеточника [16], так как эти камни легче получить с помощью жесткого эндоскопа, и эти фрагменты с меньшей вероятностью мигрируют в проксимальном направлении [17]. Еще одним преимуществом полужесткого эндоскопа является его более широкий рабочий канал, который обеспечивает улучшенный поток и немного более высокое давление орошения, что улучшает обзор во время процедуры [16]. Однако недостатком полужесткой URS является низкая частота отказов доступа, а это означает, что в дальнейшем потребуются дальнейшие процедуры [15].Это непреднамеренно увеличивает общую стоимость вмешательства. Также существует потенциальный риск перелома эндоскопа, что особенно актуально для пациентов мужского пола с большим расстоянием между относительно жесткой простатической уретрой и более развитыми поясничными мышцами почечной лоханки [17]. Гибкая уретероскопия в основном играет роль в проксимальных камнях мочеточника, и группа CROES сообщила, что она имеет несколько более высокий процент успеха в удалении камней (85,5%) по сравнению с полужесткой URS (83.8%) [15]. Они менее эффективны при удалении камней в дистальных отделах, так как трудно поддерживать доступ к мочеточнику с помощью гибкого эндоскопа [18]. В целом, исследование CROES показало, что не было значительной разницы в частоте осложнений между гибкой и полужесткой URS [15]; поэтому хирург должен взвесить выбор эндоскопа с расположением камня, доступностью, стоимостью и личными предпочтениями (таблица).

Таблица 1

Сводка «советов и приемов», необходимых для преодоления трудностей во время полужесткой URS

Шаг 1 Шаг 2 Шаг 3 Шаг 4 Шаг 5
Трудность на шейке мочевого пузыря / UO [7] Будьте осторожны с прицелом на шейке мочевого пузыря, чтобы избежать травм (напр.g., увеличенная простата) Поверните зонд на 90 ° –180 ° в UO, чтобы компенсировать изогнутый клюв Используйте провод с гидрофильным наконечником — он может загрузить мочеточниковый катетер, чтобы направить его в случае затруднений и приблизиться к инферо — сбоку Можно использовать рентгеноскопию для определения анатомии и выявления любых «рыбных крючков» нижнего мочеточника Можно вставить сам уретероскоп в UO и использовать его для введения проводника
Сложно внутри мочеточника [5– 7] Поместите дополнительный навигационный трос, чтобы открыть UO / мочеточник и пропустить зрительную трубу Увеличьте длину «гибкого» кончика троса или используйте трос с угловым (J-образным) кончиком, чтобы пройти мочеточник Дополнительная инъекция флуороскопического красителя на уровне непроходимости может помочь определить путь Использование баллонных и пластиковых расширителей для постепенного растяжения мочеточника для обеспечения продвижения установите JJ-стент и отложите вмешательство
Застрявшая корзина [7, 10, 19] Избегайте любого принудительного или слепого вмешательства в корзину (не тяните) Может потребоваться фрагментация захваченного камня свободно извлекать корзину Если корзина не может быть удалена после фрагментации камня, подумайте о том, чтобы отрезать проволоку корзины, чтобы освободить ее
Непроходимый камень [7] Попытка предпринять только компетентный эндоуролог (не процедура для новичков) Мягкое подталкивание мочеточниковым катетером с целью вытеснения камня Точно так же сам уретероскоп можно использовать для смещения камня (метод бильярдного кия) В случае неудачи, фрагментация камня в поле зрения, а затем прицел может быть расширен Если камень вызывает Z-образную конфигурацию верхнего мочеточника, используйте последовательное продвижение проволоки для перемещения по изгибам
Плохое изображение [11] Убедитесь, что прицел сфокусирован, яркость света отрегулирована и баланс белого завершен Используйте вспомогательное оборудование меньшего размера, так как более узкие стержни будут меньше перекрывать поток ирригации Рассмотрите возможность увеличения давления при орошении, если любое кровотечение происходит для улучшения обзора Если все еще не удается, установите стент JJ и отложите вмешательство

Стриктуры мочеточника

Стриктуры мочеточника определяются как сужение мочеточника, которое вызывает функциональное и / или анатомическая непроходимость [13].Они могут быть врожденными, идиопатическими или приобретенными, и уретероскопия является одновременно признанной ятрогенной причиной и вариантом лечения. Золотым стандартом восстановления стриктуры мочеточника была открытая операция [13]; однако с развитием уретероскопических методов они быстро обгоняют более инвазивный подход. Открытое ведение стриктур мочеточника зависит от их расположения; дистальные стриктуры часто требуют повторной имплантации, тогда как проксимальные и средние стриктуры мочеточника можно лечить с помощью лоскута кабана, уретероуретеростомии или транспозиции подвздошной кишки [20].

При использовании уретероскопа возможны варианты между баллонной дилатацией, последовательной эндоскопической дилатацией или лазерной эндоуретеротомией [5, 11, 21]. Успех баллонной дилатации составляет от 48 до 82% [13]. Техника выполняется путем введения баллонного устройства над безопасным проводником под рентгеноскопическим контролем, что помогает очертить анатомию стриктуры. Затем баллон можно надуть контролируемым образом, чтобы постепенно расширить область стеноза [13]. После процедуры устанавливается мочеточниковый стент, продолжительность которого зависит от предпочтений хирурга и может составлять от 1 до 8 недель [13].Лазерная эндоуретеротомия обеспечивает долгосрочные результаты, сопоставимые с открытыми операциями, с более низкими показателями заболеваемости и более коротким временем восстановления [22]. Как и в случае с каменной болезнью, гольмиевый YAG-лазер является наиболее часто используемым устройством для этой процедуры, поскольку он имеет низкий уровень осложнений [21]. Первоначально сегмент стриктуры требует достаточного баллонного расширения, чтобы можно было легко провести полужесткий уретероскоп [23]. Затем прицел можно продвинуть через страховочную проволоку, чтобы эндоуретеротомию можно было выполнять под контролем зрения.Стриктура иссекается с помощью лазерного устройства, и адекватная глубина разреза может быть подтверждена путем визуализации экстрауретического жира и экстравазации контраста рентгенологически [23]. После операции рекомендуется установить стент, так как он способствует заживлению мочеточника, предотвращает экстравазацию мочи и снижает частоту повторного подтягивания [13]. Противопоказаниями к уретероскопическому лечению являются стриктуры длиной более 1,5 см, плохая функция почек (рСКФ <25) мкм и сильная дилатация почечной лоханки [13].

Уротелиальная патология: диагностическая и терапевтическая роль URS

Уретерореноскопия позволяет напрямую визуализировать любую патологию в просвете мочеточника или почки. Когда УРС используется в диагностических целях, необходимо проявлять дополнительную осторожность, чтобы свести к минимуму любую травму, связанную с областью действия или проводником, поскольку повреждение тонких слоев слизистой оболочки может быть ошибочно принято за патологический процесс [14]. URS обладает дополнительными преимуществами, так как является диагностическим инструментом, и образцы мочи могут быть взяты для цитологии (желательно перед инструментами) с образцами тканей для гистологии с использованием самого эндоскопа [11].Это довольно неинвазивный метод исследования значительной патологии мочевыводящих путей. Существует два метода биопсии уротелиальной опухоли: метод холодной резки с использованием корзины для камней или одноразовые щипцы для биопсии [11]. При взятии биопсии следует соблюдать осторожность, чтобы избежать перфорации мочеточника. Развитие уретероскопии как диагностического инструмента также стимулировало разработку вспомогательного оборудования, такого как устройство BIGopsy ® от Cook Medical, которое позволяет брать максимально возможный образец ткани при удалении эндоскопа [10].Хотя стандартным лечением уротелиальных опухолей является нефроуретерэктомия (НУ), оно не подходит для всех групп пациентов, таких как пациенты с единственной почкой, хроническим заболеванием почек, двусторонним злокачественным заболеванием или тем, что пациенты предпочитают избегать НУ [6, 24]. Доступные варианты лечения с использованием уретероскопа включают использование техники холодной резки для удаления опухоли или вапоризации с помощью гольмиевого YAG-лазера [6].

Специализированные случаи URS: мочекаменная болезнь при беременности, ожирение, детский диатез и кровоточащий диатез

Лечение каменной болезни у определенных групп пациентов, таких как беременность, ожирение, педиатрия и пациенты с кровоточащим диатезом, является сложной задачей и создает дилемму управления [ 25–29].В то время как УВЛ противопоказана беременным и пациентам с кровоточащим диатезом, она менее эффективна при ожирении и требует ГА у педиатрических пациентов. Уретероскопический доступ может использоваться с относительно хорошим показателем успеха в этих группах пациентов, а жесткая УРС имеет хороший показатель успеха при большинстве камней мочеточника у этих пациентов с высоким риском [25–29].

Заключение

Роль полужесткой уретероскопии эволюционировала за последние 3 десятилетия, но до сих пор остается основой лечения при диагностических и терапевтических вмешательствах на мочеточнике.

Соблюдение этических стандартов

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Финансирования на эту работу не поступало.

Этические стандарты

Обзорная статья, поэтому этическое одобрение или информированное согласие не требуется. Он не включает никаких исследований с участием людей или животных.

Ссылки

1. Джонстон В., Лоу Р., Дас С. Эволюция и прогресс уретероскопии. Urol Clin North Am. 2004; 31: 5–13.DOI: 10.1016 / S0094-0143 (03) 00100-9. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 2. Basillote J, Lee D, Eichel L, Clayman R. Уретероскопы: гибкие, жесткие и полужесткие. Urol Clin North Am. 2004; 31: 21–32. DOI: 10.1016 / S0094-0143 (03) 00094-6. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 3. Рассвайлер Дж. Знаковая статья для эндоурологии. Eur Urol. 2006; 50: 395–399. DOI: 10.1016 / j.eururo.2006.06.032. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 4. Сомани Б.К., Джусти Г., Сан Й. и др. Осложнения, связанные с уретероскопией (URS), связанные с лечением мочекаменной болезни: глобальное исследование клинического офиса эндоурологического общества URS.Мир Дж Урол. 2017; 35 (4): 675–681. DOI: 10.1007 / s00345-016-1909-0. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 5. Тюрк С., Петржик А., Сарица К. и др. Рекомендации ЕАУ по интервенционному лечению мочекаменной болезни. Eur Urol. 2016; 69 (3): 475–82. DOI: 10.1016 / j.eururo.2015.07.041. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 7. Рукин Н., Сомани Б., Паттерсон Дж. И др. Советы и приемы уретероскопии: общее заявление Часть I. Базовая уретероскопия. Cent Eur J Urol. 2015; 68: 439–446. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 8.Эмилиани Э., Талсо М., Багдади М. и др. Использование апноэ при уретероскопии. Урология. 2016; 97: 266–268. DOI: 10.1016 / j.urology.2016.06.016. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 9. Giusti G, Proietti S, Villa L и др. Современная стандартная методика современной гибкой уретероскопии: советы и рекомендации. Eur Urol. 2016; 70: 188–194. DOI: 10.1016 / j.eururo.2016.03.035. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 10. Джеавлет П., Мултеску Р., Джеавлет Б. Расширяя границы уретероскопии: текущее состояние и перспективы на будущее.Нат Рев Урол. 2014; 11: 373–382. DOI: 10.1038 / nrurol.2014.118. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 11. Рукин Н., Сомани Б., Паттерсон Дж. И др. Советы и приемы уретероскопии: общее заявление. Часть II. Расширенная уретероскопия. Cent Eur J Urol. 2015; 69: 98–104. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 12. Ахмед М., Педро Р., Кили С. и др. Систематическая оценка устройств для окклюзии мочеточника: установка, развертывание, миграция и извлечение камней. Урология. 2009; 73: 976–980. DOI: 10.1016 / j.urology.2008.12.048. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 13. Tyritzis S, Wiklund N. Снова о стриктурах мочеточника… попытка увидеть свет в конце туннеля: всесторонний обзор. J Endourol Endourol Soc. 2014; 29: 124–136. DOI: 10.1089 / конец 2014.0522. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 14. Спрунгер Дж., Херрелл С.Д. Техники уретероскопии. Urol Clin N Am. 2004. 31: 61–69. DOI: 10.1016 / S0094-0143 (03) 00093-4. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 15. Кастро Э., Остхер П., Джинга В. и др. Различия в лечении уретероскопических камней и исходах для дистальных, средних, проксимальных или множественных локализаций мочеточника: глобальное исследование уретероскопии, проведенное бюро клинических исследований эндоурологического общества.Eur Urol. 2014; 66: 102–109. DOI: 10.1016 / j.eururo.2014.01.011. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 16. Turkan S, Ekmekcioglu O, Irkilata L, et al. Достаточно ли полужесткой уретероскопии при лечении камней проксимального отдела мочеточника? Когда нужна комбинированная терапия с гибкой уретероскопией? Springerplus. 2016; 5:30. DOI: 10.1186 / s40064-016-1677-8. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 18. Премингер Дж., Тизелиус Х.-Дж., Ассимос Д. и др. Руководство по лечению камней в мочеточнике.J Urol. 2007; 178: 2418–2434. DOI: 10.1016 / j.juro.2007.09.107. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 19. Ансари М.С., Гоэль А., Каран С.К., Арон М. Хольмий: Спасение застрявшей корзины с камнями с помощью YAG-лазера. Int Urol Nephrol. 2015; 34: 463–464. DOI: 10,1023 / А: 1025686012384. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 21. Раздан С, Зильберштейн И.К., Бэгли Д.Х. Уретероскопическая эндоуретеротомия. BJUI. 2005; 95 (Приложение 2): 94–101. DOI: 10.1111 / j.1464-410X.2005.05207.x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 22. Эмилиани Э., Бреда А. Лазерная эндоуретеротомия и эндопиелотомия: обновленная информация.Мир Дж Урол. 2014; 33: 583–587. DOI: 10.1007 / s00345-014-1405-3. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 23. Ибрагим Х., Мохиелден К., Абдель-Бари А., Аль-Кандари А. Установка одинарного или двойного мочеточникового стента после лазерной эндоуретеротомии для лечения доброкачественных стриктур мочеточника: рандомизированное клиническое исследование. J Endourol Endourol Soc. 2015; 29: 1204–1209. DOI: 10.1089 / конец.2015.0445. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 24. Мандалапу Р.С., Ремзи М., де Рейке Т.М. и др. Обновление консультации ICUD-SIU по уротелиальной карциноме верхних мочевых путей 2016: лечение уротелиальной карциномы верхних мочевых путей с низким риском.Мир Дж Урол. 2017; 35 (3): 355–365. DOI: 10.1007 / s00345-016-1859-6. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 25. Ishii H, Aboumarzouk O, Somani B. Текущее состояние уретероскопии при каменной болезни во время беременности. Мочекаменная болезнь. 2013; 42: 1–7. DOI: 10.1007 / s00240-013-0635-у. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 26. Бозкурт Ю., Сойлемез Х., Атар М. и др. Эффективность и безопасность уретероскопии у беременных: сравнительное исследование. Мочекаменная болезнь. 2013; 41: 37–42. DOI: 10.1007 / s00240-012-0523-х.[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 27. Aboumarzouk O, Somani BK, Monga M. Гибкая уретероскопия и гольмиевая лазерная литотрипсия YAG при каменной болезни у пациентов с кровоточащим диатезом: систематический обзор литературы. Int Braz J Urol. 2012. 38 (3): 298–305. DOI: 10.1590 / S1677-55382012000300002. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 28. Исии Х., Гриффин С., Сомани Б.К. Уретероскопия при каменной болезни в педиатрической популяции — систематический обзор. BJU Int. 2015; 115 (6): 867–873. DOI: 10.1111 / bju.12927.[PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 29. Исии Х., Кузинс М., Абумарзук О. и др. Результаты систематического обзора литературы по уретероскопии при мочекаменной болезни у людей с ожирением и патологическим ожирением. J Endourol. 2016; 30 (2): 135–145. DOI: 10.1089 / конец.2015.0547. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Моделирование текущего частичного покрова инвазивного чужеродного растения и факторов его вторжения в экосистему засушливых земель

  • 1.

    Вила, М. и др. . Экологические воздействия инвазивных чужеродных растений: метаанализ их воздействия на виды, сообщества и экосистемы. Ecol. Lett. 14 , 702–708 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • 2.

    Пейчар Л. и Муни Х. А. Инвазивные виды, экосистемные услуги и благосостояние человека. Trends Ecol. Evol. 24 , 497–504 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • 3.

    Пиментел, Д., Зунига, Р. и Моррисон, Д. Обновленная информация об экологических и экономических издержках, связанных с чужеродными инвазивными видами в Соединенных Штатах. Ecol. Экон. 52 , 273–288 (2005).

    Артикул Google Scholar

  • 4.

    Ле Мэтр, Д. К., Гуш, М. Б. и Дзикити, С. Воздействие вторжения чужеродных видов растений на водные потоки в масштабах древостоя и водосбора. AoB Plants 7 (2015).

  • 5.

    Вудфорд, Д. Дж. и др. . Противостояние злой проблеме управления биологическими инвазиями. NeoBiota 31 , 63–86 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 6.

    Шеклтон, Р. Т., Ле Мэтр, Д. К., Ван Вилген, Б. В. и Ричардсон, Д. М. На пути к национальной стратегии оптимизации управления широко распространенными инвазивными деревьями (виды Prosopis; мескит) в Южной Африке. Экосист . Серв . 1–11 https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2016.11.022 (2017).

  • 7.

    Локвуд, Дж. Л., Блэкберн, Т. М., Кэсси, П., Олден, Дж.D. Облик будущего: неместные хищники среди млекопитающих и судьба разнообразия островных птиц. Голоценовые вымирания 235 (2009).

  • 8.

    Менуз, Д. Р. и Кеттенринг, К. М. Важность дорог, питательных веществ и климата для укоренения инвазивных растений в прибрежных районах на северо-западе США. Biol. Вторжения 15 , 1601–1612 (2013).

    Артикул Google Scholar

  • 9.

    Циммерманн Н. Е., Эдвардс Т. К., Грэм К. Х., Пирман П. Б. и Свеннинг Дж. С. Новые тенденции в моделировании распределения видов. Экография (коп.). 33 , 985–989 (2010).

    Артикул Google Scholar

  • 10.

    Фрейзер, А. Э. и Ван, Л. Характеризация пространственных структур инвазивных видов с использованием субпиксельных классификаций. Remote Sens. Environ. 115 , 1997–2007 (2011).

    ADS Статья Google Scholar

  • 11.

    Карлсон, М. и др. . Картирование древесного полога и надземной биомассы в судано-сахелианских лесах с использованием Landsat 8 и случайного леса. Remote Sens. 7 , 10017–10041 (2015).

    ADS Статья Google Scholar

  • 12.

    Лорена А.С. и др. . Сравнение классификаторов машинного обучения при моделировании потенциального распределения. Expert Syst. Прил. 38 , 5268–5275 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • 13.

    Брейман Л. Случайный лес 2001. 1–33, https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004 (2001).

  • 14.

    Катлер Д. Р. и др. . Случайные леса для классификации в экологии. Экология 88 , 2783–2792 (2007).

    Артикул Google Scholar

  • 15.

    Родригес-Галиано, В. Ф., Роган, Дж. И Ригол-санчес, Дж. П. Оценка эффективности случайного классификатора лесов для классификации земного покрова. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 67 , 93–104 (2012).

    ADS Статья Google Scholar

  • 16.

    Пасечник, Н. М. Комплекс Prosopis juliflora — Prosopis pallida: комплекс Prosopis juliflora — Prosopis pallida (2001).

  • 17.

    Серце Д. и Пасечник Н. М. Контроль распространения Prosopis в Эфиопии путем его использования. HDRA. Hdra (2005 г.).

  • 18.

    Mwangi, E. & Swallow, B. Нашествие {{Prosopis juliflora} и местных источников средств к существованию}. Уорлд Агрофор . Цент . 68 , https://doi.org/10.4103/0972-4923.49207 (2005).

  • 19.

    Шеклтон, Р. Т., Ле Мэтр, Д. К., Пасечник, Н. М. и Ричардсон, Д. М. Просопис: глобальная оценка биогеографии, преимуществ, воздействия и управления одним из худших в мире таксонов древесных инвазивных растений. Растения AoB 6 , 1–18 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 20.

    Кебеде, А. Т. и Коппок, Д. Л. Распространение с помощью домашнего скота Prosopis juliflora Imperils Grasslands и находящейся под угрозой исчезновения зебры Греви на северо-востоке Эфиопии. Rangel. Ecol. Manag. 68 , 402–407 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 21.

    Национальная стратегия управления просописом. Министерство животноводства и рыболовства (2017).

  • 22.

    Ван Винген, Б. В. и др. . Оценка эффективности крупномасштабной национальной стратегии борьбы с инвазивными чужеродными растениями в Южной Африке Брайан В. Ван Вильген. Biol. Консерв. 148 , 28–38 (2012).

    ADS Статья Google Scholar

  • 23.

    Аяну Ю. и др. .Экосистемный инженер раскрыл: Prosopis juliflora угрожает экосистемным услугам? Рег. Environ. Чанг. 15 , 155–167 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 24.

    Робинсон, Т. П., Ван Клинкен, Р. Д. и Меттернихт, Г. Пространственные и временные скорости и характер инвазии мескита (виды Prosopis) в Западной Австралии. J. Arid Environ. 72 , 175–188 (2008).

    ADS Статья Google Scholar

  • 25.

    Ваки, Т. Т., Евангелиста, П. Х., Ярневич, К. С. и Лайтури, М. Картографирование текущего и потенциального распространения неместных prosopis juliflorain в регионе Афар в Эфиопии. PLoS One 9 , 3–11 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 26.

    Shiferaw, H., Teketay, D., Nemomissa, S. & Assefa, F. Некоторые биологические характеристики, которые способствуют инвазии Prosopis juliflora (Sw.) DC. в районе Средне-Авашской рифтовой долины, северо-восток Эфиопии. J. Arid Environ. 58 , 135–154 (2004).

    ADS Статья Google Scholar

  • 27.

    Engda, G., Sensing, R. & Systems, GI Пространственный и временной анализ вторжения Prosopis juliflora (Swarz) DC в Amibara woreda из Афарского NRS Пространственный и временной анализ вторжения Prosopis juliflora (Swarz) DC Invasion в Amibara Woreda of the Afar NRS (2009).

  • 28.

    Argaw, T. Влияние использования инвазивного Prosopis juliflora (SWARTZ) DC.по экономике сельских домохозяйств в районе Геване, регион Афар. J. Econ. Поддерживать. Dev. 6 , 81–98 (2015).

    Google Scholar

  • 29.

    Пасечник, Н. М., Харрис, П. Дж. К. и Смит, С. Дж. Идентификация тропических видов Prosopis. Полевое руководство. Управляющий 44 (2004).

  • 30.

    Cabra-Rivas, I., Saldaña, A., Castro-Díez, P. & Gallien, L. Многоуровневый подход к определению движущих сил вторжения и будущей динамики захватчиков. Biol. Вторжения 18 , 411–426 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 31.

    Хименес-Вальверде, А. и Лобо, Дж. М. Пороговые критерии для преобразования вероятности присутствия видов в либо — либо присутствие — отсутствие. Acta Oecologica 31 , 361–369 (2007).

    ADS Статья Google Scholar

  • 32.

    Родригес, Х.П., Бротонс, Л., Бустаманте, Дж. И Сеоан, Дж. Применение прогнозного моделирования распределения видов для сохранения биоразнообразия. Дайверы. Дистриб. 13 , 243–251 (2007).

    Артикул Google Scholar

  • 33.

    Мейнард, К. Н. и Куинн, Дж. Ф. Прогнозирование распределения видов: критическое сравнение наиболее распространенных статистических моделей с использованием искусственных видов. J. Biogeogr. 34 , 1455–1469 (2007).

    Артикул Google Scholar

  • 34.

    Реттберг, С. Оспариваемые рассказы об уязвимости и рисках пастбищ в Афарском регионе Эфиопии. Скотоводство 1 , 248–273 (2010).

    Google Scholar

  • 35.

    Guisan, A. & Thuiller, W. Прогнозирование распространения видов: предложение не только простых моделей среды обитания. Ecol. Lett. 8 , 993–1009 (2005).

    Артикул Google Scholar

  • 36.

    Лу Д., Мозель П., Брондизио Э. и Моран Э. Международный журнал оценки методов атмосферной коррекции для данных Landsat TM, применимых к LBA бассейна Амазонки. Внутр. J. Remote Sens. 23 , 2651–2671 (2002).

    ADS Статья Google Scholar

  • 37.

    Барси, Дж. А., Ли, К., Кваран, Г., Маркхэм, Б. Л. и Педелти, Дж. А. Спектральный отклик оперативного формирователя изображений Земли Landsat-8. Remote Sens. 6 , 10232–10251 (2014).

    ADS Статья Google Scholar

  • 38.

    He, K. S. et al. . Сформирует ли дистанционное зондирование следующее поколение моделей распространения видов? Remote Sens. Ecol. Консерв. 1 , 4–18 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 39.

    Pearson, R.G. Моделирование распределения видов для преподавателей и практиков в области охраны природы. Уроки консерв. 3 , 54–89 (2010).

    Google Scholar

  • 40.

    Elith, J. et al. . Статистическое объяснение MaxEnt для экологов. Дайверы. Дистриб. 17 , 43–57 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • 41.

    Белджиу М. и Дрэгу Л. Случайный лес в дистанционном зондировании: обзор приложений и будущих направлений. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 114 , 24–31 (2016).

    ADS Статья Google Scholar

  • 42.

    Мец, К. Э. Основные принципы анализа ROC. Семин. Nucl. Med. 8 , 283–298 (1978).

    CAS Статья Google Scholar

  • 43.

    Лиау А. и Винер М. Классификация и регрессия методом randomForest. R news 2 , 18–22 (2002).

    Google Scholar

  • 44.

    Чен, Л., Пэн, С. и Ян, Б. Прогнозирование вторжения инопланетных трав с помощью моделей машинного обучения: важны как биогеографические, так и жизненно важные черты. Biol. Вторжения 17 , 2187–2198 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 45.

    Натэкин А. и Кнолл А. Машины для повышения градиента, учебное пособие. Передний . Нейроробот . 7 , (2013).

  • 46.

    Литвик, Дж. Р., Элит, Дж., Чаддертон, У. Л., Роу, Д. и Хасти, Т. Рассеивание, нарушение и контрастирующие биогеографии диадромных и недиадромных видов рыб Новой Зеландии. J. Biogeogr. 35 , 1481–1497 (2008).

    Артикул Google Scholar

  • 47.

    Элит, Дж., Литвик, Дж. Р. и Хасти, Т. А. Рабочее руководство по усиленным деревьям регрессии — Интернет-приложения, стр. 1. J. Anim. Ecol. 77 , 802–813 (2008).

  • 48.

    Хиджманс, Р. Дж. И Элит, Дж. Моделирование распределения видов с помощью R. R CRAN Proj . 79 стр., Https://doi.org/10.1016/S0550-3213(02)00216-X (2015).

  • 49.

    Хиджманс, Р. Дж. И Элит, Дж. Моделирование распределения видов с помощью R Introduction (2016).

  • 50.

    Араужо, М. Б. и Гисан, А. Пять (или около того) проблем для моделирования распределения видов. J. Biogeogr. 33 , 1677–1688 (2006).

    Артикул Google Scholar

  • 51.

    Craig, A., Cloarec, O., Holmes, E., Nicholson, J. K. & Lindon, J. C. Эффекты масштабирования и нормализации в наборах метабономических данных ЯМР-спектроскопии. Анал. Chem. 78 , 2262–2267 (2006).

    CAS Статья Google Scholar

  • 52.

    Брейман Л. Случайные леса. Мах. Учить. 45 , 5–32 (2001).

    Артикул Google Scholar

  • 53.

    Элит, Дж., Литвик, Дж. Р., Хасти, Т. и Р. Литвик, Дж. Элит, Литвик и Хасти Рабочее руководство по усиленным деревьям регрессии — Интернет-приложения, стр. 1. J. Anim. Ecol. 77 , 802–813 (2008).

  • 54.

    Ridgeway, G. Обобщенные модели с ускорением: руководство по пакету gbm. Compute 1 , 1–12 (2007).

    Google Scholar

  • 55.

    Элит, Дж. И Грэм, Х. С. Есть ли они? Как они? ПОЧЕМУ они отличаются? О поиске причин различий в характеристиках моделей распространения видов. Экография (коп.). 32 , 66–77 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • 56.

    Rouget, M. & Richardson, D.M. Выведение процесса из паттерна инвазий растений: полумеханистическая модель, включающая давление размножения и факторы окружающей среды. г. Nat. 162 , 713–724 (2003).

    Артикул Google Scholar

  • 57.

    Bartuszevige, A.M. et al. . Северное общество Ойкос Относительная важность ландшафта и особенностей сообщества во вторжении экзотического кустарника в фрагментированный Ла. Экография 29 , 213–222 (2006).

    Артикул Google Scholar

  • 58.

    Уилсон, Дж. Р. У., Дормонт, Э. Э., Прентис, П. Дж., Лоу, А. Дж. И Ричардсон, Д. М. Что-то в том, как вы двигаетесь: пути рассредоточения влияют на успех вторжения. Trends Ecol. Evol. 24 , 136–144 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • 59.

    Rouget, M. et al. . Составление карты потенциальных ареалов основных захватчиков растений в Южной Африке, Лесото и Свазиленде с использованием климатической пригодности. Дайверы. Дистриб. 10 , 475–484 (2004).

    Артикул Google Scholar

  • 60.

    Флори, С. Л. и Клэй, К. Влияние дорог и возраста сукцессии лесов на инвазии экспериментальных растений. Biol. Консерв. 142 , 2531–2537 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • 61.

    Гелбард, Дж. Л. и Харрисон, С. Бездорожные места обитания как убежища для естественных пастбищ: взаимодействие с почвой, внешним видом и пастбищами. Ecol. Прил. 13 , 404–415 (2003).

    Артикул Google Scholar

  • 62.

    Mcshane, R.R. и др. . Распространение инвазионных и местных прибрежных древесных растений на западе США в зависимости от климата, речного стока, геометрии поймы и моделей интродукции. Экография (коп.). 38 , 1254–1265 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 63.

    Майнали, К. П. и др. . Проектирование будущего распространения инвазивных видов: сравнение и улучшение методологий моделирования распространения видов. Глоб. Чанг. Биол. 21 , 4464–4480 (2015).

    ADS Статья Google Scholar

  • 64.

    Vicente, J., Alves, P., Randin, C., Guisan, A. & Honrado, J. Что движет неуязвимостью? Многомодельный тест на вывод и пространственное моделирование моделей богатства чужеродных видов растений в северной Португалии. Экография (коп.). 33 , 1081–1092 (2010).

    Артикул Google Scholar

  • 65.

    Старк, Дж. И Терасава, К. Изменение климата и конфликт в скотоводческих регионах Эфиопии: растущие проблемы, новые меры реагирования, https://doi.org/10.1186/2193-7532-1-13 (2011 г.) ).

  • 66.

    Паркер И. М. и др. . К структуре для понимания экологических эффектов захватчика. Biol.Вторжения 1 , 3–19 (1999).

    Артикул Google Scholar

  • 67.

    Шеклтон, Р. Т., Ле Мэтр, Д. К., Ван Вилген, Б. В. и Ричардсон, Д. М. Влияние инвазивных чужеродных видов Prosopis (мескит) на местные растения в различных средах в Южной Африке. Южноафриканский J. Bot. 97 , 25–31 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 68.

    Стоквелл, Д. Р. и Петерсон, А. Т. Влияние размера выборки на точность моделей распределения видов 148 , 1–13 (2002).

  • 69.

    Hengl, T. et al. . Картирование свойств почв Африки с разрешением 250 м: случайные леса значительно улучшают текущие прогнозы. PLoS One 10 , 1–17 (2015).

    MathSciNet Статья Google Scholar

  • 70.

    Грайс, А.К., Кларксон, Дж. Р. и Калверт, М. Географическая дифференциация целей управления инвазивными видами: тематическое исследование Hymenachne amplexicaulis в Австралии. Environ. Sci. Политика 14 , 986–997 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • 71.

    Тербланш, К. и др. . Подход к разработке национальной стратегии борьбы с инвазивными чужеродными видами растений: пример Parthenium hysterophorus в Южной Африке. Боталия 46 (1), a2053, https://doi.org/10.4102/abc.v46i1.2053 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 72.

    Coutts, SR, Van Klinken, RD, Yokomizo, H. & Buckley, YM Каковы ключевые факторы распространения инвазивных растений: расселение, демография или ландшафт: и как мы можем использовать эти знания для помощи в управлении ? Biol. Вторжения 13 , 1649–1661 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • 73.

    Каплат П., Хуэй К., Максвелл Б. Д. и Пельтцер Д. А. Стратегии межуровневого управления для оптимального контроля над деревьями, вторгающимися с исходных плантаций. Biol. Вторжения 16 , 677–690 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 74.

    Вила, М. и Ибаньес, И. Вторжение растений в ландшафт. Landsc. Ecol. 26 , 461–472 (2011).

    Артикул Google Scholar

  • 75.

    Haregeweyn, N., Tsunekawa, A., Tsubo, M., Meshesha, D. & Melkie, A. Анализ скорости вторжения, воздействия и мер контроля Prosopis juliflora: тематическое исследование района Амибара, Восточная Эфиопия. Environ. Монит. Оценивать. 185 , 7527–7542 (2013).

    CAS Статья Google Scholar

  • 76.

    Робинсон Т. П., Ван Клинкен Р. Д. и Меттернихт Г. Сравнение альтернативных стратегий моделирования распространения инвазивных видов. Ecol. Modell. 221 , 2261–2269 (2010).

    Артикул Google Scholar

  • .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *