Материалы по запросу: гис в землеустройстве
Использование геоинформационных систем при уточнении границ земель сельскохозяйственного назначения
понятия ГИС; – охарактеризовать нормативно-правовое обеспечение категории земель сельскохозяйственного назначения - показать роль ГИС-технологий при проектировании внутрихозяйственного землеустройства на
ОТВЕТЫ: СИНЕРГИЯ. Основы городского кадастра. ГИС.ти_ФРК (подходят на 90+баллов из 100)
ОТВЕТЫ: СИНЕРГИЯ. Основы городского кадастра. ГИС.ти_ФРК (подходят на 90+баллов из 100)
[ОТВЕТЫ] СИНЕРГИЯ. Основы городского кадастра. ГИС.ти_ФРК (подходят на 90+баллов из 100)
[ОТВЕТЫ] СИНЕРГИЯ. Основы городского кадастра. ГИС.ти_ФРК (подходят на 90+баллов из 100)
Производственная практика Землеустройство и кадастры
Производственная практика Землеустройство и кадастры
Информационные технологии в профессиональной деятельности (СР) Тест 4
Текст вопросаГеоинформационные системы применяются в Выберите один ответ: a. складском учете b. землеустройстве c. налоговом учете d. бухгалтерском учете Вопрос 6Верно Баллов: 1,00 из 1,00 Отметить вопрос
Проект - Системы координат, используемые при проведении геодезических и картографических работ (презентация+ реферат)
Современные технологии, такие как GPS, дистанционное зондирование, беспилотные летательные аппараты (БПЛА) и ГИС, генерируют огромные объемы геопространственных данных. Правильное использование систем координат критически
Перспективы кадастровой деятельности
дистанционного зондирования Земли в кадастровой деятельности / Т. М. Вишневская, Г. А. Рукавишников // Землеустройство и кадастр: наука и практика. – 2022. – № 4(28). – С. 18–23. 5. Григорьев, В. А. Анализ правовых
Исследование процесса постановки на кадастровый учет автомобильных дорог с мостовыми сооружениями
формирования земельного участка, создание съемочного обоснования, создание геоинформационной системы (ГИС) на объекте работ
Информационное обеспечение организации рационального использования и охраны земель сельскохозяйственного назначения на основе регионального геопортала
11.2025). 4. Федеральный закон от 18.06.2001 № 78-ФЗ (ред. от 08.08.2024) «О землеустройстве» // [электронный ресурс] URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_32132/ (дата обращения:
Мониторинг агропромышленных территорий
Ноженко Т.В., Шелёхин А.В. Мониторинг земель сельскохозяйственного назначения с применением ГИС-технологий (на примере Саргатского района Омской области) // В сборнике: Каталог выпускных квалификационных
АВТОНОМНАЯ КООРДИНАТНАЯ ПРИВЯЗКА СЪЕМОЧНЫХ СЕТЕЙ, УСТАНОВЛЕННЫХ НА БЕСПИЛОТНОМ ЛЕТАТЕЛЬНОМ АППАРАТЕ ПО АЭРОФОТОСНИМКАМ
Физматлит, 2018. – 301 с. 32. Князев, А.Н. Применение БПЛА в кадастровых работах / А.Н. Князев // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – 2021. – № 4. – С. 55–61. 33. Ковалев, Д.С. Обработка данных
АВТОНОМНАЯ КООРДИНАТНАЯ ПРИВЯЗКА СЪЕМОЧНЫХ СЕТЕЙ, УСТАНОВЛЕННЫХ НА БЕСПИЛОТНОМ ЛЕТАТЕЛЬНОМ АППАРАТЕ ПО АЭРОФОТОСНИМКАМ
Физматлит, 2018. – 301 с. 32. Князев, А.Н. Применение БПЛА в кадастровых работах / А.Н. Князев // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – 2021. – № 4. – С. 55–61. 33. Ковалев, Д.С. Обработка данных
Информационные технологии и системы в профессиональной деятельности (ДОУА) Тестовые вопросы к разделу 4 НСПК
Геоинформационные системы применяются в: a. складском учете b. бухгалтерском учете c. налоговом учете d. землеустройстве 6. Информационные системы обеспечивают: a. страхование информации b. лизинг информации c. кредитование
Темы дипломных работ по землеустройству и кадастру: оценка и управление недвижимостью
зарегистрировано более 170 млн объектов — и число ежегодно растёт. Это означает, что специалисты по землеустройству и кадастру остаются востребованными. Каждый новый объект требует постановки на учёт, оценки и
114
0
Картографическое обеспечение мониторинга земель Всеволожского района Ленинградской области на примере ООО «Картография»
– Режим доступа: http://www.consultant.ru/ 7. Федеральный закон от 18.06.2001 № 78-ФЗ «О землеустройстве» // СПС «Консультант плюс». // СПС «Консультант плюс». – Режим доступа: http://www.consultant
Анализ и пути совершенствования деятельности по государственному кадастровому учету объектов недвижимости в регионе
2023). 7. О землеустройстве Федеральный закон от 18.06.2001 № 78-ФЗ, ред. от 11.06.2021 – URL: http://www.consultant.ru (дата обращения: 30.03.2023). 8. Аксенова Е.Г. Эффективность применения ГИС при постановке
Сформулируйте основные критерии выбора между векторными и растровыми данными в ГИС для задач землеустройства…
Сформулируйте основные критерии выбора между векторными и растровыми данными в ГИС для задач землеустройства и кадастра, оценивая влияние на точность, обновляемость и юридическую значимость картографических
Ответ на вопрос
Кратко — критерии выбора и влияние на точность, обновляемость и юридическую значимость.
1. Семантика и характер объектов
- Вектор: хорошо для дискретных объектов (земельные участки, границы, точки координат служб). Обеспечивает точные контуры, атрибуты и идентификаторы.
- Растер: хорошо для непрерывных полей (растительность, высота, ортофото, спутниковые снимки). Используется как фон/доказательная база и для автоматического извлечения признаков.
2. Точность позиционирования и расчётов
- Вектор обеспечивает более точные измерения длины/площади при корректной геометрии и точности вершин.
- Для растра погрешность связана с размером пикселя \(r\): максимальная позиционная погрешность ≈ \(\frac{r}{2}\). Площадная квантование границы грубо оценивается как примерно \(\Delta A \approx \frac{P\cdot r}{2}\), где \(P\) — периметр участка.
- Оценка систематической погрешности часто через RMS: \(\mathrm{RMSE}=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} d_i^2}\) (где \(d_i\) — ошибки координат). Для юридически значимых данных требования к \(\mathrm{RMSE}\) задаются стандартами.
3. Юридическая значимость и стандарты
- Кадастр: как правило, авторитетные границы хранятся в векторе с уникальными идентификаторами, топологией, аттрибуцией и сертификатами соответствия стандартам (формат обмена, система координат, класс точности).
- Ортофото/спутниковые изображения (растр) служат доказательством и источником, но редко являются единственным юридическим носителем границ без векторной фиксации и метрологического подтверждения.
- Наличие полной метадаты, протоколов съёмки и подтверждённой привязки (референцные точки) критично для юридической силы.
4. Обновляемость и версия данных
- Вектор проще редактировать, вести версионность, отслеживать изменения участков и атрибутов; оптимален для оперативного учёта прав и сделок.
- Растр легче обновлять массово (новые спутниковые снимки), полезен для мониторинга изменений использования земли; автоматическое перегенерирование векторных границ из растра требует валидации и ручной коррекции.
5. Топология и целостность данных
- Вектор поддерживает топологические правила (несоприкасающиеся участки, отсутствие разрывов, смежность) — важно для корректных кадастровых операций.
- Растер лишён встроенной топологии; преобразование в векторную топологию требует постобработки.
6. Масштаб и обобщение
- При большом масштабе (детально) предпочтителен вектор; при мелком масштабе тематические обобщённые растр/вектор возможны, но растр устраняет сложную векторную генерализацию.
- При выборе учитывайте размер пикселя \(r\) и требуемую точность: если требуемая позиционная погрешность \(e_{req}\), выбирайте \(r\) так, чтобы \(\frac{r}{2}\le e_{req}\).
7. Производительность, хранение и интеграция
- Растры больших площадей (высокое разрешение) занимают много места и требуют оптимизации (плитки, компрессия). Вектор эффективен для хранения сложных но относительно компактных объектов и связей.
- Комбинированные решения (вектор для границ + растровые базы для фона/контроля) дают баланс.
Рекомендация для землеустройства и кадастра
- Авторитетные кадастровые границы — вектор (с валидацией топологии, метаданными и соответствием стандартам точности).
- Растер (ортофото, DEM, классификации) — как вспомогательная и доказательная основа, для мониторинга и автоматизированного извлечения, с последующей верификацией и занесением правок в вектор.
- При оценке точности используйте формальные метрики (\(\mathrm{RMSE}\), требования к \(e_{req}\)), и при расчёте погрешности районов учитывайте влияние размера пикселя \(r\) через \(\frac{r}{2}\) и \(\Delta A\approx\frac{P\cdot r}{2}\).
Еще 56
1
Сравните подходы к интеграции векторных кадастровых данных и растровых ортофотопланов в ГИС для эффективного…
Сравните подходы к интеграции векторных кадастровых данных и растровых ортофотопланов в ГИС для эффективного землеустройства; какие алгоритмы топологической корректировки и проверки целостности примените
Ответ на вопрос
Кратко — сравнение подходов и конкретные алгоритмы/проверки для интеграции векторного кадастра и растровых ортофотопланов (для эффективного землеустройства).
1) Общая стратегия интеграции — варианты и когда применять
- Вектор-ориентированный рабочий процесс (основывать границы на кадастре):
- когда кадастр имеет высокую точность и юридическую силу; ортофото используется как фон и для визуальной проверки/коррекции.
- преимущества: сохранение атрибутивной непротиворечивости; проще поддерживать топологию.
- Растр-ориентированный рабочий процесс (извлечение объектов из ортофото):
- когда ортофото свежее и отражает реальные границы (например, новые разделы/строительства); автоматическое извлечение границ с последующей валидацией/сопоставлением с кадастром.
- преимущества: ловит фактическое состояние; требует последующей топологической коррекции и привязки к кадастровым ID.
- Смешанный (conflation): сопоставление и корректировка векторов по ортофото с использованием правил и иерархии доверия (кадастр vs. съемка).
- рекомендуется в большинстве случаев: сначала геопривязка/согласование систем координат, затем автоматизированная конфликация (conflation) с ручной валидацией критических участков.
2) Подготовка и привязка (предварительные шаги)
- Единая система координат / преобразования (Helmert/affine/полиномиальная) и проверка datum.
- Точечная регистрация: подбор контрольных точек (GCP), вычисление RMS ошибки:
\[
RMS = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left(dx_i^2 + dy_i^2\right)}
\]
— целевой RMS должен соответствовать допустимой погрешности кадастра.
- Если требуется локальная корректировка: rubber-sheeting (thin-plate spline) или локальные аффинные поправки.
3) Автоматическое извлечение из ортофото (если нужно)
- Классические методы: градиент/детекторы краёв (Canny), морфология, сегментация, векторизация (marching squares).
- Современные: семантическая/инстанс-сегментация (U-Net, Mask R-CNN или специализированные CNN), последующая векторизация и упрощение.
- Постобработка: сглаживание/генерализация (Douglas–Peucker) с контролем точности.
4) Алгоритмы топологической корректировки (конкретно)
- Планаризация и разбиение в сетку:
- найти все пересечения отрезков (алгоритм Bentley–Ottmann для эффективности) и выполнить разрезы, чтобы получить Planar Straight Line Graph (PSLG).
- Снаппинг/сшивка узлов:
- snap vertices по tolerance; использовать алгоритмы кластеризации точек (DBSCAN) для группировки близких узлов.
- Устранение дубликатов и висячих ребер:
- удалить дублирующие вершины/рёбра; удалить или сопоставить dangling edges (правило: убрать, если длина < порог).
- Исправление перекрытий и зазоров (slivers/gaps/overlaps):
- выполнять топологические операции overlay (union/difference/intersection) — алгоритмы Greiner–Hormann или GEOS/JTS реализации.
- слияние мелких «лопастей» по площади (eliminate small polygons) или buffer(0) для исправления мелких топологических ошибок (внимание к потерям точности).
- Восстановление замкнутых полигонов:
- polygonize линийного набора (алгоритм построения полигона из PSLG).
- Геометрические преобразования для согласования:
- constrained Delaunay triangulation для детекции и исправления нелокальных конфликтов; использование сеточного сглаживания для устранения «шумных» границ.
5) Проверки целостности и валидация (что проверять и алгоритмы)
- Геометрические проверки:
- валидность геометрии (no self-intersection, closed rings) — использовать алгоритмы проверки валидности GEOS/JTS.
- отсутствие самопересечений: detect and split.
- отсутствие висячих узлов, дублирующих рёбер.
- Топологические правила (правила можно формализовать, например, в геоданных или СУБД):
- polygons must not overlap;
- polygons must cover without gaps (если обяз.) — coverage rule;
- boundaries must coincide where parcels смежны (shared boundary equality).
- Пространственно-атрибутивные проверки:
- соответствие идентификаторов (unique parcel IDs), непротиворечивость владельцев/площадей.
- Контроль площади и формы:
- процентное отклонение площади:
\[
\%\Delta A = 100 \cdot \frac{|A_{vector} - A_{raster}|}{A_{vector}}
\]
— задать допустимый порог (например, \(\leq 1\%-5\%\) в зависимости от требований).
- Пространственная мера несоответствия (форма/положение):
- Hausdorff distance для оценки расхождения границ:
\[
H(A,B)=\max\{\sup_{a\in A}\inf_{b\in B} d(a,b),\ \sup_{b\in B}\inf_{a\in A} d(b,a)\}.
\]
- среднеквадратическое отклонение точек (RMS) для контрольных точек (см. выше).
- Сопоставление вершин/ребер:
- алгоритмы сопоставления точек (iterative closest point — ICP; Coherent Point Drift — CPD) для выравнивания наборов вершин при конфликации.
- Тесты согласованности сети (graph consistency):
- проверка связности компоненты, вычисление характеристик графа (Euler): для плоского графа можно анализировать
\[
V - E + F = 1 + C
\]
где \(V\) — вершины, \(E\) — рёбра, \(F\) — лица (полигоны), \(C\) — число компонент; аномалии сигнализируют о топологических ошибках.
6) Практические правила и пороги
- Выбирать snapping tolerance = несколько пикселей ортофото или на основе допустимой метрической погрешности; пример: \(t = \max(1.5 \cdot GSD,\ 0.1\;\mathrm{m})\), где GSD — ground sample distance (резервативно).
- Минимальная площадь для устранения «шливеров»: порог как процент средней площади соседних участков или абсолютный порог (напр., \(
Еще 47
1
Как внедрение ГИС и цифровых двоичных моделей (BIM+ГИС) меняет процессы землеустройства и градостроительства…
Как внедрение ГИС и цифровых двоичных моделей (BIM+ГИС) меняет процессы землеустройства и градостроительства — какие интеграционные проблемы и решения вы предвидите?
Ответ на вопрос
Кратко — внедрение связки BIM+ГИС переводит землеустройство и градостроительство от разрозненных 2D‑планов и чертежей к единой цифровой модели (цифровой двойник) с явным жизненным циклом объектов, что меняет процессы принятия решений, согласований, кадастра, мониторинга и эксплуатации. Ниже — ключевые изменения, ожидаемые интеграционные проблемы и практические решения.
Что меняется (влияние на процессы)
- Централизованный цифровой контекст: проекты зданий (BIM) привязываются к пространственной привязке и инфраструктуре (GIS) — быстрее согласования, автоматизация проверок соответствия, моделирование воздействия на территорию.
- 3D‑кадастр и правовые границы: появление объемных участков и прав (многоуровневые сервитуты, под/надземные права).
- Цепочка жизненного цикла: от проектирования к эксплуатации — единый источник данных для обслуживания инфраструктуры, планирования ремонтов, оценки стоимости.
- Аналитика и симуляция: интеграция городских симуляций (трафик, затопление, шум) с реальной инженерной информацией.
- Автоматизация процедур: электронные паспорта участков, автоматические согласования, проверки норм и расчёты воздействия.
Ключевые интеграционные проблемы
1. Семантический разрыв:
- BIM описывает элементы с богатой семантикой (узлы, характеристики материалов), GIS — пространственные и тематические слои; термины и структуры не совпадают.
2. Различие масштабов и уровней детализации:
- BIM — детализация до компонентов; GIS — крупномасштабные слои города. Конфликты LoD/LoD (Level of Detail).
3. Системы координат и геопривязка:
- локальные координатные системы зданий vs национальные геодезические системы; ошибки трансформации.
4. Форматы и стандарты:
- множество форматов (IFC, CityGML, Shapefile, GeoJSON, 3D Tiles), несовместимость версий.
5. Объем и производительность:
- крупные BIM‑модели тяжёлые для GIS‑порталов; визуализация и передачи в реальном времени.
6. Жизненный цикл и версионность:
- несогласованные процессы обновления данных; кто «источник правды»?
7. Юридические и регуляторные вопросы:
- приём данных как доказательства в кадастре, ответственность за ошибки.
8. Качество данных и точность:
- вертикальная точность, допуски для кадастра vs допуски инженеров.
9. Безопасность и конфиденциальность:
- детальные BIM‑модели могут раскрывать уязвимые данные (инженерные сети, планировки).
10. Навыки и организованные процессы:
- необходимость новых ролей и рабочих процессов, изменение ответственности.
Практические решения и подходы
- Стандартизация и схемы согласования:
- применять открытые стандарты: OGC (WMS/WFS/3D Tiles), CityGML, IFC, LandInfra; использовать ADE/Profiles для локальных требований.
- Семантическая связанность:
- построение мэппингов/ontology‑mediators между IFC ↔ CityGML (или собственными онтологиями); использование RDF/OWL для семантической интеграции.
- Уровни детализации и правила агрегирования:
- определить правила агрегации BIM → GIS (например, свёртка компонентов в объекты LoD2/LoD3); использовать LoD‑мэппинги.
- Геопривязка и преобразования:
- централизованный сервис преобразований CRS; строгая запись метаданных о точности; применять 7‑параметровую трансформацию при необходимости: \(\mathbf{x}'=(1+s)\mathbf{R}\mathbf{x}+\mathbf{t}\).
- Общая среда данных (CDE) и API:
- единое хранилище (CDE) с API/микросервисами, чёткими правами: хранение «источника правды», управление версиями и журналом изменений.
- Потоковая обработка и кэширование:
- использовать рантайм‑стриминг (3D Tiles, LOD‑кадры), пространственные индексы (R‑tree), и серверную генерацию упрощённых представлений.
- Верификация и правила качества:
- автоматические валидации (геометрия, топология, нормативы); контроль согласованности атрибутов между BIM и GIS.
- Модель управления данными и ролями:
- MDM/MDI (master data/integration); чёткие SLA и RACI для обновлений и ответсвенности.
- Юридические механизмы:
- вводить правовые регламенты для признания цифровых артефактов (цифровой акт земельной границы), стандарты подписей/целостности (PKI, хэш‑контроль).
- Безопасность:
- разграничение доступа, anonymization/обфускация чувствительных частей, аудит.
- Пилоты и поэтапное внедрение:
- начать с пилотов на конкретных сценариях (кадастр 3D, уличная инфраструктура), оценивать ROI и корректировать процессы.
- Обучение и изменения в процессах:
- совместное обучение GIS‑ и BIM‑команд, внедрение междисциплинарных рабочих процедур.
Короткие рекомендации реализации
- Определите «межплатформенный» минимальный набор атрибутов (core schema) для обмена.
- Внедрите CDE с версионированием и веб‑API; храните исходные BIM‑файлы и геопривязанные производные.
- Автоматизируйте преобразование LoD и CRS через сервисы, а не ручными конвертами.
- Запланируйте юридическую валидацию цифровых данных в рамках местного кадастрового права.
- Начните с конкретных бизнес‑кейсов (разрешения, 3D‑кадастр, управление сетями) и масштабируйте.
Краткий итог
Интеграция BIM+GIS даёт мощный инструмент для точного, быстрого и прозрачного градостроительного и землеустроительного менеджмента, но требует решения проблем семантики, масштаба, CRS, стандартов, версионности и права. Практической дорогой являются стандарты, CDE, сервисы трансформации/валидации, семантическая интеграция и поэтапные пилоты с обновлением регуляторики и навыков.
Еще 27
1
Как современные ГИС-инструменты изменили подходы к землеустройству и кадастровым работам, и какие навыки…
Как современные ГИС-инструменты изменили подходы к землеустройству и кадастровым работам, и какие навыки должны приобретать практикующие кадастровые инженеры для работы в цифровой среде
Ответ на вопрос
Современные ГИС-инструменты изменили землеустройство и кадастровые работы следующим образом (кратко с пояснениями):
- Интеграция разнородных данных: объединяют картографию, кадастр, аэрофотосъёмку, данные дистанционного зондирования и реестры в единую платформу, что ускоряет анализ и минимизирует ошибки при сопоставлении источников.
- Повышение точности и скорость съёмки: сочетание GNSS/RTK, БПЛА (фотограмметрия) и LiDAR даёт более точные и плотные пространственные данные, сокращая полевые работы и переработку.
- Автоматизация рутинных операций: обработка ортофото, оцифровка границ, топологическая валидация, расчёт площадей и генерирование отчётов автоматизируются, уменьшая трудоёмкость и субъективность.
- Пространственные БД и работа в масштабе: использование СУБД с геопространственными расширениями (например, PostGIS) обеспечивает централизованное хранение, версионирование и быстрый запрос больших объёмов кадастровых данных.
- Веб‑ГИС и доступность: публикуемые сервисы (WMS/WFS/REST) повышают прозрачность, облегчают взаимодействие с заказчиками и органами власти, поддерживают удалённый доступ и коллективную работу.
- Аналитика и поддержка решений: ГИС позволяет проводить пространственный анализ (буферизация, наложения, анализ доступности) для планирования, оценки рисков и оптимизации использования земли.
- Переход к трёхмерному кадастру: возможности моделирования \(\text{3D}\) и управления над/подземными правами становятся доступнее, что важно в плотной застройке и инфраструктуре.
- Стандарты и интероперабельность: активное применение стандартов (форматы, метаданные, API) улучшает обмен данными и юридическую значимость цифровых карт и реестров.
- Мониторинг и контроль изменений: регулярный приём спутниковых/аэровизуальных данных позволяет оперативно отслеживать изменения границ, использования земель и нарушений.
Какие навыки должны приобрести практикующие кадастровые инженеры:
- Базовые и продвинутые навыки работы с ГИС‑ПО: умение работать в QGIS и/или ArcGIS Pro — создание карт, топологическая валидация, геообработка, символизация и печать.
- Пространственные базы данных и SQL: проектирование схем, загрузка и запросы в PostGIS (знание SQL для выборок и агрегатов).
- Программирование и автоматизация: скрипты на Python (библиотеки GDAL/OGR, Fiona, Shapely, PyProj), автоматизация рабочих процессов и создание инструментов обработки.
- Работа с ГИС‑сервером и веб‑технологиями: настройка GeoServer/MapServer, публикация WMS/WFS/REST, основы веб‑картографии (Leaflet, OpenLayers).
- Геодезия и приём данных: практические навыки GNSS/RTK, классические съёмочные методы, измерения ошибок, понимание систем привязки и преобразований координат.
- Обработка данных дистанционного зондирования: основы фотограмметрии, обработка данных БПЛА, знакомство с LiDAR и инструментами (например, PDAL), ортообработка.
- Моделирование и анализ: пространственный анализ, расчёт площадей/объёмов, построение топологических связей, работа с \(\text{3D}\)-данными/цифровыми моделями рельефа.
- Стандарты, метаданные и качество данных: знание LADM, стандартов ISO 191xx, форматов (GeoJSON, GPKG, shapefile), навыки верификации и управления качеством данных (QA/QC).
- Законодательство и административные процедуры: понимание кадастрового права, требований к документообороту и юридической значимости цифровых данных.
- Кибербезопасность, конфиденциальность и управление доступом: базовые знания о защите персональных данных и управлении правами доступа.
- Софт‑скиллы: проектный менеджмент, взаимодействие с заказчиками и коллегами, умение интерпретировать результаты для неспециалистов.
- Непрерывное обучение и сертификация: готовность осваивать новые инструменты, участие в профильных курсах и получение сертификатов (по GIS, GNSS, фотограмметрии).
Короткая практическая рекомендация: начать с освоения QGIS + Python + основ PostGIS и практических навыков GNSS/БПЛА; затем расширять компетенции через веб‑ГИС и стандарты обмена (WFS/WMS, LADM).
Еще 28
1
Что часто ищут
- ксу налоги
- бухгалтерский учет с применением цифровых технологий
- синергия учебная практика отчет юриспруденция
- понятие и виды подзаконных нормативных правовых актов
- укажите виды эксплуатационных затрат при расчете экономической эффективности проекта учитываются в организации где вы проходили практику
- мти курсовая железобетонные и каменные конструкции
- психологические теории и практика школьного образования психологические основы образовательной среды школы
- мти технология возведения зданий и сооружений
- мти реконструкция зданий и сооружений
- распределенные хранилища данных курс
Поможем написать учебную работу