mercredi, 12 août 2020

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Catégorie » Exploitation

Exploiter les données MAJIC III

J’ai créé une page « Ressources » qui  dresse un inventaire des ressources disponibles en ligne et indispensables à l’exploitation statistique et/ou cartographique des données MAJIC III, couplées au PCI ou la BD-Parcellaire.
Cette liste  n’est pas exhaustive, et mérite d’être mise à jour régulièrement. Une bonne partie de la documentation figurant sous ces liens a déjà été citée ici ou sur les forums GeoRezo et est suffisamment explicite pour ne pas avoir à la ré-écrire ou détailler longuement.

Elle ne demande qu’à être complétée : n’hésitez pas à me faire part de liens ou sites intéressants.

Bonne lecture


Quelques explications sur le code parcellaire

En complément à une interrogation exprimée suite à la journée de formation « Cadastre » organisée par la région PACA, je reporte ici une explication que j’avais fournie il y a quelques temps sur la définition et la présence du champ « PREFIXE » dans la composition de l’identifiant complet d’une parcelle :

Le préfixe de section est destiné à identifier de manière unique des parcelles provenant de communes fusionnées ou absorbées et , de mémoire, existe également sur les communes découpées en arrondissements (voir le guide MAJIC II qui explique tout cela).
Exemple : Les communes Alpha (codcom 001) et Omega (codcom 099) ont été fusionnées pour donner la commune Alpha-Omega (codcom 250)
les nouvelles parcelles de la commune Alpha-Omega seront identifiées de la manière suivante:
codcom   prefixe   cosec   dnupla
250               001             AB         001         pour la parcelle AB 001 provenant de la commune Alpha
250               099             AB         001         pour la parcelle AB 001 provenant de la commune Omega
Dans le cas d’une absorption, la commune absorbante conserve ses identifiants parcellaires en l’état, les parcelles de la commune absorbée étant identifiées ainsi:
codcom   prefixe   cosec   dnupla
099              001            AB          001        pour la parcelle AB 001 provenant de la commune Alpha, absorbée par Omega
099             000             AB         001        pour la parcelle AB 001 provenant de la commune Omega (sans changement)
Par défaut, les données MAJIC II sont complétées et fournies avec un préfixe à 000, pour toutes les communes où il n’y a pas de particularité.

voir cette discussion de 2008 pour plus de détails.


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Un bâtiment non renseigné dans le cadastre ?

J’ai un bâtiment figurant au plan cadastral, mais que je ne retrouve pas dans les données MAJIC III : c’est un immeuble important mais il n’y a pas de logements comptabilisés dans la matrice cadastrale, c’est à dire d’informations associées à la parcelle ?

Cet immeuble est probablement inscrit dans une copropriété.

Dans la matrice cadastrale, les renseignements d’une copropriété sont enregistrés sur un seule parcelle : généralement le plus petit numéro et également la plus petite en surface. Donc souvent, la parcelle qui possède les informations sur une copropriété est une parcelle non bâtie , par exemple un simple délaissé de voirie.

Le lien avec les autres parcelles de la copropriété se fait à travers la notion de « parcelle de référence » contenue dans le fichier « PDL » ou « parties de lot » sous la forme d’une relation 1-n : une parcelle de référence pour plusieurs parcelles de la copropriété. Dans cet exemple de 13 hectares il n’y a pas moins de 26 parcelles rattachées à une minuscule parcelle de référence.

Pour faire une bonne analyse spatiale il est donc souhaitable de reconstruire une couche d’analyse parcellaire agrégée à la parcelle de référence. C’est-à-dire que pour les copropriétés le contour cadastral d’origine est remplacé par un polygone englobant toutes les parcelles de la copro et créé autour de cette notion de parcelle de référence (fonction combiner).

Ensuite il est logique de rattacher à ce nouveau support les informations de la matrice cadastrale. Sans ce travail préalable, on est conduit à donner une image faussée de la densité de logements, concentrée sur une seule parcelle, souvent vide, plutôt que sur une emprise représentative des copropriétés.

Autre réponse possible à la question : ce peut être un batiment public !

Seuls sont répertoriés dans MAJIC III, les locaux imposés ou susceptibles de l’être, à la Taxe Foncière, la contribution économique territoriale (CET, qui remplace la TP depuis 2010) ou la taxe d’habitation.

Un bâtiment public (une mairie, un gymnase collectif, une école…) n’est pas soumis à ces taxes, et de ce fait n’est même pas identifié dans MAJIC III.  Par contre si ce bâtiment abrite un logement (de fonction par exemple), celui-ci est soumis à la TH, et sera donc identifié et décrit dans MAJIC III.


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En test : repérage et analyse des copropriétés

Voilà un article pour décrire un travail conduit à partir des données de la matrice cadastrale et recueillir des avis et idées sur des traitements différents .

Cette analyse des copropriétés s’inscrit dans les réflexions d’un programme local de l’habitat, projet autour du thème du logement, généralement porté par des intercommunalités.

La connaissance du parc des copropriétés permet d’évaluer s’il convient de lancer des actions spécifiques : travail avec les syndics, réactivation de la copropriété, définition de travaux, mobilisation de financements, …

  • Pour repérer ces copropriétés, je ne me suis pas appuyée sur le nom “copropriété” (champ DDENOM de la matrice) mais sur la description du local pour savoir s’il était découpé en lots (GPDL<>0).
  • Ensuite j’ai comptabilisé le nombre de logement à la parcelle tel que décrit dans le wiki pour le comptage des logements à la maille.
  • J’ai concentré cette première analyse sur les copropriétés verticales, c’est-à-dire les immeubles, en retenant les logements classés en appartements (AP).
  • Les deux premiers tris introduisent, bien sur, des biais car le champ GPDL est quelquefois mal renseigné et c’est aussi le cas pour le champs distinguant maisons et appartements.

Pour consolider ce type d’analyse, il conviendrait probablement d’étudier comment redresser les principales erreurs, à l’image du travail fait dans le cadre du fichier FILOCOM.

Dans un deuxième temps, j’ai construit des indicateurs me permettant d’évaluer les principales caractéristiques de ces copropriétés et notamment d’estimer s’il y a des indices de dégradation.

Extrait du schéma relationnel du cadastre

J’ai retenu 4 indicateurs :

  • part du locatif,
  • part de la vacance,
  • date de construction,
  • part d’acquisitions récentes.

La part du locatif et des logements vacants est assez simple à extraire à partir du champs CCTHP(1) du fichier partie d’évaluation ou PEV.

(1) Part de la vacance extrait du champ CCTHP de la PEV.

Les données du champ “occupation” sont à prendre en compte avec les réserves suivantes :

  • ce champ n’est pas alimenté de manière régulière.,
  • une première saisie est faite par les Services du Cadastre lors de la création du logement dans la base,
  • au fil des années cette donnée fait l’objet d’une importation à partir du champ équivalent dans le fichier TH,mais cette importation n’est pas régulière. De plus l’import ne vise pas toutes les valeurs possibles du champ “occupation” disponible dans le fichier TH : seules les valeurs P, V, L sont importées.

Le fichier FILOCOM redresse en partie ces éléments à partir du fichier de la TH, mais l’accés au fichier FILOCOM détaillé est impossible.

La date d’acquisition est extraite du champs JDATAT dans la table local. La date de construction, extraite du même fichier, s’appelle JANNAT, et j’ai pris la date la plus élevée apparaissant pour chaque copropriété car il arrive souvent que le champ ne soit pas rempli, dans ce cas la valeur minimum fait apparaitre zéro. Selon la thématique abordée, par exemple pour la consommation d’espace, il peut être préférable de retenir la date la plus ancienne en excluant les valeurs égales à zéro. (insérer image des principaux champs utilisés pour les traitements de la matrice cadastrale en matière de logements).

A la fin du travail, et pour vérifier mon traitement, j’ai comparé mes volumes avec ceux des données FILOCOM : comme pour le nombre total de logements, il y a des différences mais je reste dans les mêmes ordres de grandeur : mon parc de copropriétés représente près d’un tiers de mon parc de logements.

Ce traitement a été vérifié avec des connaissances terrain :

  • il apparait quelques oublis où le champs GPDL n’était pas bien rempli mais ça parait marginal,
  • pour ce qui concerne la vacance dans ces immeubles, il s’avère difficile de vérifier sur le terrain, notamment à travers les boites aux lettres car, dans les immeubles où le taux de rotation parait important, et entre deux occupations, les étiquettes restent sur les boites aux lettres.

Sur quoi peut déboucher un tel repérage ?

  • sur l’enrichissement de diagnostics de quartiers avec d’autres données du type propriétés publiques et atlas du parc locatif social,
  • sur la mise en place d’une observation ciblée sur les copropriétés,
  • sur la mise en évidence de phénomènes spécifiques, par exemple le suivi des programmes réalisés depuis dix ans à l’aide des incitations fiscales et qui comprennent une part très importante de logements locatifs et quelquefois déjà des phénomènes de vacance.
Article rédigé par Aline avec l’aide de Jean-Michel

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