МАСОВНА ПРОЦЕНА ВРЕДНОСТИ НЕПОКРЕТНОСТИ У ИМПЛЕМЕНТАЦИЈИ FELA ОКВИРА UN- GGIM: ИНСТРУМЕНТ ЕФЕКТИВНЕ АДМИНИСТРАЦИЈЕ ЗЕМЉИШТА И ОДРЖИВОГ УРБАНОГ РАЗВОЈА

MASS VALUATION OF REAL ESTATE IN THE IMPLEMENTATION OF THE UN-GGIM FELA FRAMEWORK: AN INSTRUMENT FOR EFFECTIVE LAND ADMINISTRATION AND SUSTAINABLE URBAN DEVELOPMENT

Autori:

Милош Вујчић

Ивана Штрбац

Катарина Мицић

Катарина Бабовић

 

Download PDF

DOI: 10.46793/Urbanizam26.269V
 

РЕЗИМЕ: Оквир за ефективну земљишну администрацију (“FELA”), усвојен од стране “UN-GGIM” 2020. године, препознаје вредност непокретности као један од четири кључна стуба ефективне земљишне администрације, поред власништва, коришћења и развоја земљишта, истичући тако значај систематског праћења тржишних цена у савременим системима управљања земљиштем. Прелиминарни модели масовне процене вредности парцела пољопривредног земљишта развијени од стране Републичког геодетског завода, који су тренутно у фази тестирања и валидације, заснивају се на сложеним принципима, при чему, у својој основи, ови модели користе неуронске мреже као примарни механизам за апроксимацију функционалне зависности између просторних, правних и других карактеристика парцела и тржишне вредности парцела. Поред тога, у развоју модела разматрана је и диференцијално-геометријска структура података. У том контексту, анализом локалне структуре, креиране су латентне варијабле које представљају скривене факторе утицаја на цену, а које нису директно мерљиве кроз расположиве атрибуте. Ове латентне варијабле доприносе коначној процени вредности као додатак излазу неуронске мреже, при чему се њихов утицај моделира локалном применом интерполационих техника. У анализи добијених процењених вредности посвећена је пажња подручјима у близини административних граница градова. Анализом генерисаних heat мапа могу се идентификовати зоне са повишеним ценама пољопривредног земљишта које одступају од типичних вредности у околним руралним областима. Такве аномалије у ценама тумаче се као потенцијални индикатори урбаног ширења, односно повећаног притиска на конверзију пољопривредног земљишта у грађевинско. Предложени модел може послужити као алат за рано препознавање просторних образаца урбанизације и пружити подршку доносиоцима одлука у процесу планирања и ажурирања урбанистичких планова.

 

Кључне речи: “FELA“, „UN-GGIM“, пољопривредно земљиште, неуронске мреже, административне границе градова.

 

ABSTRACT: The Framework for Effective Land Administration (FELA), adopted by UN-GGIM in 2020, recognizes real estate value as one of the four key pillars of effective land administration, alongside land ownership, land use, and land development, thereby highlighting the importance of systematic monitoring of market prices in modern land management systems. The preliminary mass valuation models for agricultural land, developed by the Republic Geodetic Authority and currently in the testing and validation phase, are based on complex principles. At their core, these models use neural networks as the primary mechanism for approximating the functional relationship between spatial, legal, and other parcel characteristics and the market value of parcels. In addition, the differential-geometric structure of the data was also considered during model development. In this context, through the analysis of the local structure, latent variables were created to represent hidden factors influencing price that cannot be directly measured through the available attributes. These latent variables contribute to the final value estimation as an addition to the neural network output, with their influence modeled through the local application of interpolation techniques. In the analysis of the obtained estimated values, particular attention was given to areas near administrative city boundaries. By analyzing the generated heat maps, it is possible to identify zones with elevated agricultural land prices that deviate from typical values in surrounding rural areas. Such price anomalies can be interpreted as potential indicators of urban expansion, i.e., increased pressure for the conversion of agricultural land into construction land. The proposed model can serve as a tool for the early detection of spatial patterns of urbanization and provide support to decision-makers in the process of planning and updating urban development plans.

 

Keywords: FELA, UN-GGIM, agricultural land, neural networks, administrative city boundaries.

 

  РЕФЕРЕНЦЕ

 

  • A. S. Dornfest, B. Marchand, D. Warr, A Dettbarn, W. Forde, Ј. Myers, and C. Neihardt. Standard on Automated Valuation Models. International Association of Assessing Officers, 2022.
  • Bengio, Y., Goodfellow, I., & Courville, A. (2017). Deep learning (Vol. 1, pp. 23-24). Cambridge, MA, USA: MIT press.
  • Bishop, C. M., & Nasrabadi, N. M. (2006). Pattern recognition and machine learning (Vol. 4, No. 4, p. 738). New York: springer.
  • Clarke, K. C., Hoppen, S., & Gaydos, L. (1997). A self-modifying cellular automaton model of historical urbanization in the San Francisco Bay area. Environment and planning B: Planning and design, 24(2), 247-261.
  • Enemark, S., Bell, K. C., Lemmen, C. H. J., & McLaren, R. (2014). Fit-for-purpose land administration. International Federation of Surveyors (FIG).
  • Group of Authors. Standard on Ratio Studies. International Association of Assessing Officers, 2025.
  • Kaufmann, J., & Steudler, D. (1998). Cadastre 2014: A vision for a future cadastral system (pp. 1-8). J. Kaufmann, D. Steudler.
  • Unger, E. M., Bennett, R., Crompvoets, J., Lisec, A., & Cantat, F. (2022, September). Advancing FELA—The framework for effective land administration. In Proceedings of the FIG Congress.
  • Williamson, I., Enemark, S., Wallace, J., & Rajabifard, A. (2010). Land administration for sustainable development (Vol. 487). Redlands, CA, USA: ESRI Press Academic.