НарушенияВРИ
Демонстрационный набор данных «НеВРИ»: земельные участки с нарушениями вида разрешённого использования по району около кампуса Самарского Университета — с кадастровыми номерами, адресами, категорией земель, фактическим назначением зданий, налоговыми ставками и налоговым эффектом от устранения нарушений.
Что внутри набора
Демонстрационный набор по нарушениям ВРИ: один геопространственный слой GeoJSON и одно машинночитаемое описание набора в формате Frictionless Data Package. Всё открывается стандартными средствами — без проприетарных форматов и сторонних SDK.
data/nevri.geojson
Земельные участки с нарушениями ВРИ по району около кампуса Самарского Университета.
metadata/datapackage.json
Машинночитаемое описание набора: ресурсы, поля, типы, ограничения и проверяемая целостность данных.
Скачать набор
- ↓ Скачать
Архив набора nevri-v16-2026
nevri
Поля набора
Схема полей демонстрационного набора по нарушениям ВРИ: кадастровый номер и адрес участка, разрешённое и фактическое использование, категория земель, кадастровая стоимость, площадь, налоговые ставки и организации на участке.
cad_num
stringКадастровый номер ЗУ с нарушением
address
stringАдрес ЗУ
allowed
stringВРИ
allowed_doc
stringВРИ по документу
category
stringКатегория земель
building_type
stringФактическое назначение здания на этом ЗУ
cost
numberКадастровая стоимость
square
numberПлощадь в метрах квадратных
current_tax_rate
numberСтавка земельного налога сейчас
real_tax_rate
numberСправедливая ставка земельного налога
tax_effect
numberНалоговый эффект от устранения нарушений
orgs
arrayКоммерческие организации на ЗУ
orgs_rubrics
arrayВиды деятельности коммерческих организаций
Как использовать
Набор открывается в QGIS напрямую из GeoJSON, читается геопandasом в Python и проверяется фреймворком Frictionless.
Откройте data/nevri.geojson → слой nevri
GeoJSON распознаётся QGIS автоматически — предварительная конвертация не требуется.
Рекомендуемая система координат — EPSG:4326.
import geopandas as gpd
gdf = gpd.read_file("data/nevri.geojson")
print(gdf.head())
Слой читается как GeoDataFrame с готовой геометрией — можно сразу строить карты
и фильтровать по allowed, category или building_type.
pip install frictionless
frictionless validate metadata/datapackage.json
Проверка идёт по metadata/datapackage.json: состав ресурсов, типы полей,
обязательные значения и уникальность первичного ключа cad_num.
Версия, лицензия и авторы
- Идентификатор
- nevri-v16-2026
- Версия
- 1.16.1
- Дата создания
- 2026-10-01
- Лицензия
- CC BY 4.0
CC BY 4.0 — используйте свободно с указанием авторства. Creative Commons Attribution 4.0 International: можно свободно использовать, распространять и адаптировать набор. Полный текст лицензии доступен на creativecommons.org/licenses/by/4.0.