Les fichiers cadastraux MAJIC et leur exploitation

Transcription

1 Université Blaise Pascal UFR Sciences et Technologies Département Mathématiques Rapport de stage Les fichiers cadastraux MAJIC et leur exploitation Stage effectué du 07 mars 2011 au 5 août 2011 Maître de stage : Jérôme Geoffroy Chef de l Unité Ingénierie des Territoires Enseignant de suivi : Stéphanie Léger Bareï Angélique M2 Statistiques et Traitement de données Année 2010/2011

2 Remerciements Je tiens d abord à remercier toutes les personnes suivantes pour l expérience enrichissante et pleine d intérêt qu elles m ont permis de vivre au sein du Service Territoire et Développement de la Direction Départementale des Territoires. Monsieur Jérôme Geoffroy, chef de l unité Ingénierie des Territoires, et Monsieur Christian Mourra de m avoir accepté en tant que stagiaire au sein de leur unité et pour leur encadrement pendant ces cinq mois. Monsieur Philippe Dupouts, chef du service Territoire et Développement, de m avoir accueilli dans son service. De plus, je remercie l ensemble du Service Territoire et Développement pour leur accueil et leur sympathie pendant cette période. Je tiens également à remercier les agents des autres services de la Direction Départementale des Territoires que j ai eu l occasion de rencontrer. Je tiens également à remercier l équipe pédagogique du Master Statistiques et Traitement de Données, pour avoir assuré le suivi théorique de cette formation et notamment Madame Stéphanie Léger, enseignant de suivi et responsable de la deuxième année du Master et Monsieur Laurent Serlet, responsable du Master.

3 Résumé Le Service Territoires et Développement a reçu en 2010 une extraction de la base de données cadastrales de la Direction Générale des Impôts effectuée au 1 er janvier Cette base de données est très importante et volumineuse. Au niveau national, elle compte 1 milliard de lignes ce qui correspond à 123 GigaOctets. Malgré un premier traitement effectué par le CETE* (Centre d études techniques de l équipement) Nord-Picardie, ces données restent trop nombreuses et difficilement exploitables. Au niveau départemental, on compte locaux sur parcelles. C est pourquoi mon stage se donne pour objectifs : o D organiser la base de données ; o De développer un outil fonctionnel permettant d analyser ces données ; o De vérifier la validité des données ; o De réaliser de nouvelles analyses. Ce travail a été effectué grâce aux logiciels ACCESS et Excel ; la partie base de données et développement du nouvel outil se faisant sous ACCESS et la partie analyse se faisant grâce au logiciel Excel. Après avoir organisé la base de données, il reste soixante cinq attributs qu il est possible d étudier grâce au nouveau formulaire développé. Ce formulaire permet d obtenir ces données au niveau communal, au niveau d une section cadastrale ou au niveau d une parcelle.

4 Sommaire Liste des figures... 2 Introduction Présentation de l établissement Contexte et objectifs de la mission Matériel Structuration de la base de données Développement d un outil fonctionnel Méthode Utilisation du formulaire Analyse des données Analyse des données Consommation de l espace dans le département Différence entre les surfaces agricoles de MAJIC et les déclarations à la PAC 2009 sur l ensemble du département Valeur agricole des terres dominante par commune sur l ensemble du département Valeur agricole des terres dans une commune (exemple de Moncrabeau) Nombre de logements vacants par commune Nombre de logements vacants sur la commune d Agen Nombre de logements sociaux Nombre de logements sociaux sur la commune d Agen Nombre de locaux commerciaux et industriels par commune Évolution cumulée de la surface artificialisée sur le département Étalement urbain Évolution de la tâche urbaine sur la commune d Agen Discussion Conclusion Bibliographie Lexique Liste des annexes

5 Liste des figures Figure 1. Situation géographique de l'établissement... 4 Figure 2. Activités de la DDT... 5 Figure 3. Organigramme du STD... 7 Figure 4. Liaisons entre les tables Figure 5. Page d'accueil du formulaire Figure 6. Bouton de fermeture du formulaire Figure 7. Premier formulaire Figure 8. Bouton de validation Figure 9. Fenêtre où on renseigne le code INSEE de la commune Figure 10. Fenêtre où on renseigne le lieu d'enregistrement du fichier Figure 11. Fenêtre où on renseigne le code de la section Figure 12. Fenêtre où on renseigne le code de la parcelle Figure 13. Fenêtre d'enregistrement du fichier Figure 14. Bouton qui permet le retour à l'accueil Figure 15. Second formulaire Figure 16. Bouton qui permet le retour à l'accueil Figure 17. Exemple de messages d'erreurs Figure 18. Exemple de messages d'erreurs (2) Figure 19. Exemple de messages d'erreurs (3) Figure 20. Bouton permettant d'effacer la requête Figure 21. Consommation de l'espace dans le département Figure 22. Différence de surface agricole entre MAJIC et PAC Figure 23. Valeur agricole des terres du département Figure 24. Valeur agricole des terres à Moncrabeau Figure 25. Nombre de logements vacants dans le département Figure 26. Nombre de logements vacants à Agen Figure 27. Nombre de logements HLM dans le département Figure 28. Nombre de logements HLM à Agen Figure 29. Nombre de locaux commerciaux et industriels dans le département Figure 30. Évolution cumulée de la surface artificialisée dans le département Figure 31. Évolution cumulée de la surface artificialisée sur le SCOT d'agen Figure 32. Évolution cumulée de la surface artificialisée sur la CAA Figure 33. Étalement urbain dans le département Figure 34. Étalement urbain sur le SCOT d'agen Figure 35. Étalement urbain sur la CAA Figure 37. Évolution de la tâche urbaine sur un quartier de la commune d'agen

6 Introduction Dans le cadre de la deuxième année du Master Statistiques et Traitement des Données, j ai effectué un stage de fin d études d une durée de cinq mois (du 07 mars au 05 août 2011) au sein de la Direction Départementale des Territoires (DDT), située à Agen dans le Lot et Garonne, et plus particulièrement dans l unité Ingénierie des Territoires du Service Territoires et Développement. L unité a reçu une extraction de la base de données cadastrale de la Direction Générale des Impôts recensant les caractéristiques de toutes les parcelles du département ainsi que des locaux implantés dessus ( parcelles et locaux dans le Lot et Garonne). Ce stage s inscrit dans le développement d une base de données et d un formulaire permettant d étudier principalement l occupation du sol dans le département. Ensuite des analyses de ces données pourront être effectuées. Dans un premier temps, je présenterai la structure dans laquelle j ai effectué mon stage ainsi que le service dans lequel j ai été accueilli. Ensuite ma mission et les moyens dont je disposais pour la réaliser et enfin des exemples d études pouvant être effectuées ainsi que leurs résultats. 3

7 1. Présentation de l établissement La Direction Départementale des Territoires (DDT) du Lot et Garonne est implantée à Agen, préfecture du département situé en Aquitaine. Ce département a une superficie de km² et compte environ habitants. Figure 1. Situation géographique de l'établissement 4

8 La DDT, créée le 1 er janvier 2010, comprend les principaux services techniques de l État auprès du Préfet, issus de l ex Direction Départementale de l Équipement et l ex Direction Départementale de l Agriculture et de la Forêt ainsi que du service environnement de la préfecture. Elle a pour missions principales de mettre en œuvre les politiques d aménagement et de développement durable, pour promouvoir un développement équilibré et solidaire du territoire, autour de quatre axes, intégrant les orientations du Grenelle de l environnement : L habitat, le logement, la politique de la ville et la construction ; L aménagement, la planification, l urbanisme et l ingénierie territoriale ; L environnement, le développement durable et les risques ; Les transports et leur sécurité, l éducation routière et la gestion de crise. Figure 2. Activités de la DDT 5

9 La DDT du Lot-et-Garonne est composée de 5 services opérationnels : Service Économie agricole en charge : De la politique Agricole Commune ; Des productions animales ; Des productions végétales ; De la vie des exploitations ; De la gestion des usagers et la coordination des contrôles. Service Urbanisme Habitat : Habitat public, conseil au logement ; Habitat privé ; Atelier d urbanisme ; Application du droit des sols. Service Environnement : Service de police de l eau et des milieux aquatiques (gestion de l eau, qualité de l eau, domaine public fluvial et navigation, sécurité des digues ) ; Forêt, chasse ; Protection de la nature. Service Risque Sécurité : Crises, sécurité routière, transport ; Éducation routière ; Prévention des risques ; Accessibilité, règles et techniques de construction. 6

10 Service Territoires et Développement (STD), au sein duquel j ai effectué mon stage : Figure 3. Organigramme du STD Le STD développe des moyens pour la mise en place de politiques publiques issues du Grenelle de l environnement : villes et territoires durables, bâtiments durables, environnement et gestion des risques, promotion des déplacements doux et non polluants, de l accessibilité, des économies d énergie, les déchets, la gestion de l eau. Ce service assure notamment l animation du Comité d Aménagement et de Développement Durable Opérationnel (CADDO) au sein duquel sont abordées toutes les thématiques de la DDT, et divers sujets tels la LGV (future ligne à grande vitesse Bordeaux- Toulouse), le photovoltaïque, la gestion économe de l espace agricole et rural. La diversité de ses missions liées directement à la connaissance des territoires et aux questions de développement durable, positionne le STD de façon transversale au sein de la DDT. 7

11 2. Contexte et objectifs de la mission Le Service Territoires et Développement a reçu en 2010 une extraction de la base de données cadastrale de la Direction Générale des Impôts (DGI) effectuée au 1 er janvier Cette base de données est appelée fichiers MAJIC ou Mises À Jour des Informations Cadastrales. La vocation initiale de ces fichiers est fiscale, que ce soit pour les taxes foncières ou pour la taxe d habitation. Les informations de ces fichiers fonciers sont donc majoritairement déclaratives, ainsi il est important de visualiser la qualité des différentes données foncières afin d accorder celle-ci avec l utilisation des données et les traitements à effectuer. Il faut également prendre en compte le fait que pour les personnes publiques et notamment l État, les mises à jour semblent plus difficiles. La base de données MAJIC est une base très volumineuse. Au niveau national, cette base contient 1 milliard de lignes ce qui fait environ 123 GigaOctets. Elle est composée de cinq fichiers : Fichier des propriétaires d immeubles (FP) : il recense dans chaque commune, l identification et l adresse des personnes physiques et morales redevables des taxes foncières sur les propriétés bâties et non bâties, des gestionnaires et des fonctionnaires ou employés publics logés dans des immeubles exonérés de la taxe foncière et passible de la taxe d enlèvement des ordures ménagères ; Fichier des propriétés bâties (FPB) : il répertorie toutes les informations relatives à l identification et à l évaluation des locaux ; Fichier des propriétés divisées en lots (FPDL) : il répertorie l ensemble des informations relatives aux lots (les lots sont les divisions de la propriété) ; Fichier des propriétés non bâties (FPNB) : il présente, par commune, toutes les informations relatives aux parcelles, aux lots non bâtis et, le cas échéant, aux subdivisions fiscales correspondantes ; Fichier annuaire topographique initialisé réduit (FANTOIR) : il a pour objet essentiel de recenser, pour chaque commune du territoire, la désignation en clair des rues, des ensembles immobiliers dont la voirie interne n a pas reçu de dénomination, des lieuxdits et des pseudos-voies (voies ferrées, autoroutes, rivières, canaux, etc.) nécessaires à l adressage. 8

12 Ces fichiers sont disponibles pour chaque département mais sont principalement à destination des services initiés et habitués à manipuler des fichiers fonciers et disposant d outils d intégration à cause de leur complexité d exploitation. En effet, ces fichiers ne sont pas structurés au format tableur et doivent donc être décodés grâce à des outils spécifiques. C est pourquoi, ils ont été pré traités par le CETE* Nord Picardie qui les a rendus anonymes afin d être conformes aux exigences de la Commission Nationale de l Informatique et des Libertés (CNIL), en enlevant les informations relatives aux propriétaires privés. Le travail du CETE* du Nord a ensuite consisté à les rendre utilisables pour l ensemble des services de l État, en formatant les données initiales dans le but de transmettre des données directement exploitables dans les logiciels bureautiques, les SIG (Système d Information Géographique) et les systèmes de gestion des bases de données. L objectif de ce travail est de faciliter la tâche des services, d effectuer une seule fois le traitement des fichiers provenant des Finances, de rendre lisibles et utilisables les fichiers, mais aussi de transmettre des données produites uniformément à l ensemble de ces services pour permettre les comparaisons. De ce traitement, ont été créées 19 tables, au format csv, contenant toutes les informations présentes dans les fichiers sources. Ces tables contiennent les attributs originaux ainsi que des attributs rajoutés par le CETE* permettant d effectuer des fusions de tables. Ces 19 tables sont réparties comme suit : Le fichier FANTOIR a donné lieu à deux tables : Table des communes qui comptent 18 attributs Table des voies : 23 attributs Le fichier des propriétés bâties a permis d obtenir 7 tables : Table des locaux (68 attributs) Table des parties d évaluation (35 attributs) Table d exonération de partie d évaluation (30 attributs) Table de taxation de partie d évaluation (31 attributs) Table des parties principales d habitation (68 attributs) Table des parties d évaluation professionnelles (19 attributs) Table des parties d évaluation dépendances (39 attributs) 9

13 Le fichier des propriétés divisées en lots a donné lieu à trois tables : Table des propriétés divisées en lots (25 attributs) Table des parcelles composantes (20 attributs) Table des lots de copropriété (30 attributs) Le fichier des propriétés bâties a permis l obtention de 4 tables : Table des parcelles (88 attributs) Table des subdivisions fiscales (44 attributs) Table d exonération de subdivision (23 attributs) Table de taxation de subdivision fiscale (25 attributs) Le fichier des propriétaires a donné lieu à deux tables : Table des droits des propriétaires sur chacun de leurs biens (61 attributs) Table de correspondance entre les numéros de personne (14 attributs) Ainsi qu une table de correspondance entre les lots et les locaux (24 attributs) L ensemble de ces tables représente une importante base de données sachant que dans le département il y a : parcelles* ; locaux. C est pourquoi mon stage se donne pour objectifs : d organiser la base de données ; de construire un outil fonctionnel permettant d analyser ces données ; de vérifier la validité des données ; de réaliser une exploitation des données selon différentes thématiques. 10

14 3. Matériel Pour réaliser cette mission, les logiciels utilisés sont Access et Excel. Le logiciel Access est un logiciel de base de données édité par Microsoft. Ce logiciel regroupe plusieurs fonctionnalités. Dans le cadre de mon stage, les outils que j ai utilisés sont : les tables, les requêtes, les formulaires, VBA (Visual Basic pour Applications). Les tables : Les tables définissent la structure (description des champs présents) des éléments de la base de données. Les fichiers csv sont importés dans ACCESS sous forme de table c est-àdire un tableau à deux dimensions où les colonnes définissent les attributs et les lignes définissent chaque enregistrement. Les requêtes : ACCESS permet de définir des requêtes qui sont ensuite exécutées dans le gestionnaire de base de données. Les données d une requête proviennent d une ou plusieurs tables, de requêtes ou d une combinaison des deux. ACCESS propose plusieurs types de requêtes pour permettre d exécuter différents types d opérations. Celles que j ai utilisés sont : Requête Sélection qui permet d afficher les données sélectionnées Requête Création de table qui permet d extraire les données souhaitées à partir d une ou plusieurs tables puis enregistre les résultats dans une nouvelle table soit dans la base de données ouverte soit dans une autre base de données. Requête Suppression qui permet de supprimer des enregistrements entiers d une base de données selon certains critères. Requête Ajout qui permet d insérer un ensemble d enregistrements à partir de une ou plusieurs tables sources ou requêtes vers une ou plusieurs tables. 11

15 Les formulaires : Les formulaires sont une fonctionnalité d ACCESS qui s éloigne du rôle de la base de données pour entrer dans l exploitation des données. En effet, les formulaires permettent de créer les interfaces utilisateurs afin de manipuler une base de données de manière transparente pour l utilisateur. VBA (Visual Basic pour Applications) : VBA est un langage de scripts, interprété par ACCESS. Il permet de gérer des événements et des traitements complexes. Il permet en particulier de créer des interfaces complexes basées sur les formulaires conjointement au langage VBA. VBA permet également de manipuler les formulaires et leur contenu ainsi que les tables et leur contenu. 12

16 4. Structuration de la base de données Après recueil des besoins des futurs utilisateurs de la base de données, un choix de soixante cinq attributs a été effectué (Annexe 1. Liste des attributs conservés). Ces attributs concernent principalement la thématique de l occupation du sol. Ils sont extraits de trois tables différentes parmi les dix-neuf tables disponibles : tables des parcelles*, table des locaux et table des subdivisions fiscales. Le fait d effectuer des requêtes simultanées sur ces trois tables demandait trop de mémoire à l ordinateur dont la capacité de requêtage était limitée, c est pourquoi j ai fusionné ces trois tables de façon à n obtenir qu une table et pouvoir exécuter une requête de façon plus rapide. La fusion de ces différentes tables a été faite par l attribut idpar qui est un des attributs créés par le CETE* Nord-Picardie. Figure 4. Liaisons entre les tables Cette nouvelle table, appelée parcelles, a été créée grâce à une requête création de table exécutée sous ACCESS. La fusion de ces tables a entraîné la création de doublons dans la table parcelles. Ces doublons sont dûs à la présence de certaines parcelles* qui ont été séparées en plusieurs subdivisions fiscales et qui ont entraîné l apparition de différentes valeurs agricoles* sur une même parcelle* (attribut dclssf). Une autre raison de la création de doublons est la présence de plusieurs locaux sur une même parcelle* et donc la présence de l attribut idlocal pour chaque local de la parcelle*. Un troisième attribut entraîne des doublons, il s agit de l attribut topja qui est un indicateur de la présence d un jeune agriculteur sur une parcelle*. Cet attribut a, pour certaines parcelles*, été rempli une fois comme indiquant la présence d un jeune agriculteur et une fois n a pas été rempli, ce qui n indique pas la présence d un jeune agriculteur sur la parcelle concernée. Pour éviter de fausser les études en comptant plusieurs fois une même parcelle*, il a été décidé de trier ces données selon ces trois attributs qui entraînent la création des doublons. Ce tri a dû être fait en plusieurs étapes afin de m adapter au matériel dont je disposais. En 13

17 effet, la capacité de calcul de l ordinateur ne me permettait pas de traiter l ensemble de la table, il ne pouvait pas traiter plus de enregistrements or, la table parcelles compte enregistrements. J ai donc choisi de créer douze sous tables à partir de cette table grâce à une requête création de table et ainsi de traiter les données par ensemble de commune : Table parcelles2 qui comprend les communes dont le code INSEE est inférieur à Table parcelles3 dont les communes ont leurs codes INSEE compris entre et Table parcelles4 qui comprend les communes dont le code INSEE est compris entre et Table parcelles5 qui comprend les communes dont le code INSEE est compris entre et Table parcelles6 qui comprend les communes dont le code INSEE est compris entre et Table parcelles7 qui comprend les communes dont le code INSEE est compris entre et Table parcelles8 qui comprend les communes dont le code INSEE est compris entre et Table parcelles9 qui comprend les communes dont le code INSEE est compris entre et Table parcelles10 qui comprend les communes dont le code INSEE est compris entre et Table parcelles11 qui comprend les communes dont le code INSEE est compris entre et Table parcelles12 qui comprend les communes dont le code INSEE est compris entre et Table parcelles13 qui comprend les communes dont le code INSEE est supérieur à

18 Lors de cette étape, une seconde difficulté est apparue à savoir que les bases de données ACCESS ne peuvent pas dépasser la taille de 2GigaOctects ce qui était le cas après la création de ces sous tables. J ai donc décidé de créer trois sous bases de données et d exécuter les requêtes création de table précédentes dans ces trois bases de données : Base de données bd_inter dans laquelle ont été créées les tables parcelles2, parcelles3, parcelles4 et parcelles5 Base de données bd_inter2 dans laquelle ont été créées les tables parcelles6, parcelles7, parcelles8 et parcelles9 Base de données bd_inter3 dans laquelle ont été créées les tables parcelles10, parcelles11, parcelles12 et parcelles13. sous tables): Pour cela, j ai utilisé la méthode OpenQuery (Annexe 2. Création de la table et des Cette méthode permet d ouvrir une requête déjà créée dans ACCESS. Dans ce cas, on fait appel à la requête requete_parcelles2 qui est une requête création de table qui enregistre dans la table parcelles2, les enregistrements de la table parcelles pour lesquels le code INSEE de la commune est inférieur à Cette nouvelle table est enregistrée dans la base de données bd_inter. Après avoir créé ces trois bases de données et ces douze tables, j ai pu effectuer le tri et insérer les enregistrements dans une nouvelle table, nommée D47_parcelles, qui est située dans une nouvelle base de données, nommée bd_finale. Ce tri se fait en trois étapes (Annexe 3. Tri des sous tables) : On choisit d abord de faire un filtre selon la valeur agricole (dclssf). Lorsqu une parcelle* apparaît plusieurs fois car il y a plusieurs valeurs agricoles* causées par les subdivisions fiscales, on décide de supprimer les enregistrements où la valeur agricole* est nulle s il en existe une non nulle pour la même parcelle*. De plus, lorsque après ce premier tri, il reste encore plusieurs valeurs agricoles*, il a été choisi de conserver la valeur agricole* la plus petite. 15

19 La deuxième étape de ce tri revient à filtrer les enregistrements selon l identifiant du local. En effet, nous avons décidé de conserver l enregistrement pour lequel l idlocal est le plus petit. La troisième étape consiste à supprimer les enregistrements où l indicateur de présence d un jeune agriculteur n est pas rempli alors qu il l est pour cette même parcelle* mais dans un enregistrement différent. Pour effectuer ces différentes étapes, j ai utilisé les méthodes suivantes : - création d un nouveau champ dans la table La méthode CreateField permet de créer un nouveau champ dans la table parcelles2. L option dbupdatablefield permet à ce champ d être mis à jour. L option Append affiche le nouveau champ et l option Refresh actualise ce champ. - transformation de la table en tableau La méthode GetRows transforme les enregistrements de la table parcelles2 en tableau. Cette étape permet de récupérer les indices des enregistrements et des attributs de la table. 16

20 - récupérer le nombre d enregistrements et le nombre d attributs de la table La méthode Ubound permet de récupérer soit le nombre d attributs de la table, soit le nombre de champs. C est l option 1 ou 2 qui précise l information désirée. L option 1 correspond au nombre de champs de la table et l option 2 au nombre d enregistrements présents. - affecter une nouvelle valeur à la dernière colonne du tableau c est-à-dire le nouveau champ créé - actualiser la valeur du nouveau champ dans la table La méthode MoveFirst permet de se situer au premier enregistrement de la table. Les options Edit et Update permettent de faire les mises à jour du champ et la méthode MoveNext passe à l enregistrement suivant. 17

21 - supprimer les valeurs souhaitées Comme pour faire appel à la requête création de table précédemment, j ai utilisé la méthode OpenQuery. Dans ce cas, j ai utilisé la requête sup_parcelles2 qui est une requête suppression qui va supprimer de la table tous les enregistrements pour lesquels la valeur du nouveau champ est nulle. - ajouter les enregistrements conservés dans une nouvelle table Comme précédemment, j utilise la méthode OpenQuery. Dans ce cas, cette méthode exécute la requête ajout_parcelles2 qui est une requête ajout. Cette requête permet d ajouter les enregistrements restants dans la table parcelles2, dans la table D47_parcelles située dans la base de données bd_finale. Après ces différentes étapes de tri, il reste enregistrements dans la table D47_parcelles qui correspondent aux parcelles* du département enregistrées dans la base de données MAJIC à la place des enregistrements obtenus avant le tri. On peut rapprocher ces parcelles des parcelles* présentes dans la base de données parcellaires de l IGN. La marge d erreur est faible entre les deux, elle est due en partie aux dates différentes d extraction des données. 18

22 5. Développement d un outil fonctionnel 5.1 Méthode Pour que les utilisateurs puissent étudier ces données, j ai développé un outil fonctionnel réalisé grâce au formulaire d ACCESS. Ce formulaire permet à l utilisateur de sélectionner les attributs qu il souhaite étudier soit sur une commune, soit sur une section cadastrale de commune soit sur une parcelle. Les utilisateurs peuvent extraire soit la totalité des attributs présents dans la base de données structurée soit quatre attributs en plus des neufs sélectionnés automatiquement. Le résultat de la requête est extrait sous forme de tableur au format Excel. Pour réaliser cela, j ai utilisé des codes VBA (Annexe 4. Formulaires finaux) et créé trois formulaires (une page d accueil, un formulaire qui permet de sélectionner quatre attributs et un formulaire qui permet de sélectionner tous les attributs de la base de données). J ai dans un premier temps renommé chaque attribut conservé dans la base de données pour obtenir des noms plus explicites Formulaire de page d accueil Ce formulaire permet de choisir la méthode que l on souhaite utiliser. Il est composé de trois boutons : - un bouton qui ouvre le formulaire qui permet de sélectionner quatre attributs - un bouton qui ouvre le formulaire qui permet de sélectionner tous les attributs - un bouton qui permet de fermer le formulaire Les méthodes utilisées dans ce formulaire sont les suivantes : - ouverture d un autre formulaire DoCmd.OpenForm "formulaire" L objet DoCmd exécute des actions Microsoft ACCESS à partir de Visual Basic. La méthode OpenForm ouvre un nouveau formulaire nommé «formulaire». 19

23 - fermeture du formulaire DoCmd.Close La méthode Close permet de fermer une fenêtre Microsoft ACCESS en cours d utilisation Formulaire qui permet de sélectionner quatre attributs Ce formulaire est composé de : - 4 zones de listes contenant tous les attributs conservés dans la base de données. - 1 groupe d options comptant 3 boutons d options ce qui permet de les lier entre eux et donc de n en sélectionner qu un. - 2 boutons (1 bouton valider et 1 bouton retour à l accueil ) Dans ce formulaire, différentes méthodes ont été utilisées : - récupérer une valeur dans une liste : var1 = Me.Liste64.Value Dans ce cas, la variable var1 prend la valeur sélectionnée dans la première liste. L objet Me représente le formulaire en cours d utilisation. L objet Liste64 est la liste dont le nom est liste64 et qui est présente dans ce formulaire. La Méthode value permet de récupérer la valeur sélectionnée. Le fait qu une variable prenne cette valeur permet de la garder en mémoire et de l utiliser ultérieurement. 20

24 - sélectionner un des boutons d options Select Case Cadre0 Cette méthode permet la sélection d un seul des boutons d options contenus dans le cadre nommé Cadre0. Case1 Cette méthode permet d exécuter les instructions programmées dans le cas où le bouton1 est sélectionné. - récupérer une valeur entrée par l utilisateur : com = InputBox("Code insee de la commune", "commune", "47...") La fonction InputBox affiche une boîte de dialogue, attend que l utilisateur tape l information demandée, dans ce cas il s agit d un code dont les premiers caractères sont 47. le contenu de cette zone de texte est ensuite enregistré dans la variable com. Dans le cas où l utilisateur choisit d extraire les données d une section ou d une parcelle, d autres boîtes de dialogues vont s ouvrir et les informations rentrées par l utilisateur sont sauvegardées dans d autres variables. - créer une requête utilisant les paramètres renseignés par l utilisateur : Cette requête extrait les neufs attributs sélectionnés automatiquement et les quatre choisis par l utilisateur (var1, var2, var3 et var4). Dans ce cas, l extraction est effectuée sur une commune dont le code a été renseigné précédemment. 21

25 - exportation du résultat de la requête sous Excel (deux méthodes) Dans ce cas, l utilisateur renseigne l endroit où l utilisateur souhaite enregistrer le fichier en entrant le chemin complet. Ce dernier est enregistré dans la variable chemin. L action TranferSpreadsheet acexport montre que la requête va être exportée hors d ACCESS. L option acspreadsheettypeexcel9 exporte cette requête au format Excel. Les renseignements «Requête_temporaire» et chemin & "\requête.xls" indiquent que c est la requête créée précédemment et nommée «Requête_temporaire» qui est exportée dans le chemin indiqué sous le nom de requête. La méthode OutputTo montre qu il va s agir d une exportation et l option acoutputquery indique c est une requête qui va être exportée. Celle-ci est la requête «Requête_Temporaire» et va être exportée au format Excel. L option True indique que le classeur Excel s ouvre automatiquement après l exportation. Avec cette méthode, une fenêtre d enregistrement s ouvre et permet à l utilisateur de sélectionner l endroit où il souhaite sauvegarder le classeur. La différence entre ces deux méthodes vient du nombre d enregistrements qu il est possible d exporter. Avec la seconde méthode (OutputTo), il est possible d exporter seulement enregistrements or certaines communes comptent plus de parcelles. Avec la méthode TranferSpreadsheet, le nombre d enregistrements est limité à la capacité d Excel. Avec la version d Excel sur laquelle je travaille (Excel 95), cette capacité est de lignes. 22

26 - supprimer une requête La méthode DeleteObject supprime un objet de la base de données en cours d utilisation. L option acquery indique que cet objet est une requête nommée «Requête_Temporaire». Toutes ces méthodes et options sont utilisées pour extraire les données désirées. Elles sont adaptées selon le choix effectué par l utilisateur Formulaire qui permet de sélectionner tous les attributs conservés dans la base de données Ce formulaire est composé de 5 boutons : - un bouton qui sélectionne toutes les variables d une commune ; - un bouton qui sélectionne toutes les variables d une section ; - un bouton qui sélectionne toutes les variables d une parcelle ; - un bouton qui permet de retourner à la page d accueil ; - un bouton qui efface la requête. Dans ce formulaire, on retrouve les mêmes instructions que précédemment à la différence que le choix de la zone géographique se fait en cliquant sur des boutons et non pas en sélectionnant un bouton d options. 23

27 5.2 Utilisation du formulaire suivante : Après la programmation ACCESS et VBA, j ai obtenu un formulaire de la forme Figure 5. Page d'accueil du formulaire Ce formulaire peut être utilisé de deux façons : - sélection de quatre attributs - sélection de tous les attributs Pour fermer le formulaire, l utilisateur doit cliquer sur : Figure 6. Bouton de fermeture du formulaire 24

28 5.2.1 Sélection de quatre attributs Il s agit du premier choix possible dans la page d accueil : Figure 7. Premier formulaire L utilisateur doit commencer par sélectionner UN attribut dans chaque liste. Il obtiendra ainsi une table composée de treize attributs, les quatre sélectionnés en plus des neufs sélectionnés automatiquement : o L identifiant de la parcelle* (id_parcelle) o L identifiant de la section cadastrale* (id_section) o L identifiant de compte communal (id_compte_communal) o L identifiant de la parcelle* de référence (id_parcelle_référence) o L identifiant de la section cadastrale* de référence (id_section_référence) 25

29 o L identifiant de la commune MAJIC (id_com_majic) o Le libellé de la commune (id_com_libellé) o L identifiant INSEE de la commune au 01/01/2009 (id_com_insee) o L identifiant de la commune BD Carto IGN au 01/07/2008 (id_com_ign) Il doit ensuite choisir la zone sur laquelle il souhaite obtenir les informations (sélection par commune, section ou parcelle). Valider le choix en cliquant sur : Figure 8. Bouton de validation o Si l utilisateur a choisi «sélection par commune», la fenêtre suivante apparaît : Figure 9. Fenêtre où on renseigne le code INSEE de la commune Il doit alors entrer le code INSEE de la commune qui est composé de cinq caractères. Il doit ensuite indiquer l endroit où il souhaite enregistrer le fichier en remplissant la fenêtre suivante : Figure 10. Fenêtre où on renseigne le lieu d'enregistrement du fichier 26

30 Le fichier est sauvegardé sous le nom de «requête» et ne s ouvre pas automatiquement, l utilisateur doit aller le chercher à l endroit où il l a enregistré. o S il choisit «sélection par section», la même fenêtre que précédemment, où l utilisateur doit entrer le code INSEE de la commune, apparaît. Ensuite, une autre fenêtre où il doit entrer le code de la section s affiche : Figure 11. Fenêtre où on renseigne le code de la section Ce code est sur deux caractères. o En choisissant «sélection par parcelle*», les deux mêmes fenêtres que précédemment s affichent et une troisième apparaît. Dans celle-ci, il faut renseigner le code de la parcelle : Figure 12. Fenêtre où on renseigne le code de la parcelle Ce code est composé de quatre caractères. 27

31 Dans les cas des sections et des parcelles, l utilisateur choisit où il souhaite enregistrer le fichier Excel par la fenêtre suivante : Figure 13. Fenêtre d'enregistrement du fichier Dans ce cas, le classeur Excel s ouvre automatiquement après l enregistrement. Pour revenir à la page d accueil, l utilisateur doit cliquer sur : Figure 14. Bouton qui permet le retour à l'accueil 28

32 5.2.2 Sélection de tous les attributs Il s agit du second bouton de la page d accueil : Figure 15. Second formulaire L utilisateur a également la possibilité d obtenir tous les attributs restants dans la base de données sur les mêmes zones géographiques que citées précédemment (commune, section ou parcelle). Pour cela, il doit cliquer sur le bouton correspondant à sa demande. Selon le choix effectué, les mêmes fenêtres qu expliquées pour le choix des quatre attributs s affichent. Pour revenir à la page d accueil, l utilisateur doit cliquer sur : Figure 16. Bouton qui permet le retour à l'accueil 29

33 5.2.3 Messages d erreurs possibles Si le nom que l utilisateur souhaite donner à la feuille Excel de résultats est déjà donné à une feuille excel ouverte, un message d erreur va apparaître : Figure 17. Exemple de messages d'erreurs Il doit également penser à fermer le fichier Excel. S il ne sélectionne pas un champ dans chaque liste, le message d erreur suivant apparaît : Figure 18. Exemple de messages d'erreurs (2) Et il doit cliquer sur «fin» et recommencer ses choix. 30

34 Si le message suivant apparaît : Figure 19. Exemple de messages d'erreurs (3) L utilisateur doit cliquer sur «fin» et sur : Figure 20. Bouton permettant d'effacer la requête 31

35 Voici un résumé des différentes étapes présentées précédemment. Les deux dernières étapes seront développées à la suite de ce rapport dans la partie «Analyse des données». Étude des attributs disponibles dans les tables initiales Choix des attributs conservés principalement sur le thème de l occupation du sol Structuration de la base de données en fusionnant les tables concernées Tris des enregistrements en effaçant les doublons créés selon différents critères (valeur agricole, local, indicateur jeune agriculteur) Développement d un formulaire permettant d extraire les résultats au format Excel. Possibilité d extraire quatre attributs ou tous les attributs de la base de données soit sur une commune, une section cadastrale* ou une parcelle* Analyse des données extraites sous Excel Cartographie si nécessaire 32

36 6. Analyse des données 6.1 Consommation de l espace dans le département Méthode Pour réaliser cette analyse, j ai effectué une extraction pour chaque commune en conservant les attributs Culture_dominante et surface. L attribut Culture_dominante recense l occupation principale du sol en treize catégories (terres, prés, vergers, vignes, bois, landes, carrières, eaux, jardins, terrains à bâtir, terrains d agrément, chemins de fer et sol). J ai effectué la somme des surfaces de chaque culture pour chaque commune et ainsi pu obtenir la répartition du département. Ensuite j ai regroupé ces cultures selon le classement Teruti (Analyse statistique de l utilisation du sol issue du Ministère de l Agriculture) qui permet d obtenir cinq types de surface : - Espaces artificialisés composés des carrières, des jardins, terrains à bâtir, terrains d agrément, chemins de fer, sols et les surfaces parcellaires non cadastrées ; - Surfaces agricoles composées des terres, prés, vergers et vignes ; - Surfaces forestières composées des bois ; - Autres surfaces naturelles composées des landes ; - Autres surfaces composées des eaux. 33

37 6.1.2 Résultats On obtient les résultats suivants : Surfaces artificialisées ha Surfaces agricoles ha Surfaces naturelles ha Figure 21. Consommation de l'espace dans le département Autres surfaces : hectares. La catégorie surfaces naturelles comprend les surfaces forestières et les autres surfaces naturelles. Sur l ensemble du département, hectares ont été déclarés à la PAC* (Politique Agricole Commune) comme étant des surfaces agricoles. La différence entre ces deux valeurs ( hectares et hectares) vient du fait que les agriculteurs qui arrêtent d exploiter leurs terres ne pensent pas toujours à le déclarer aux Impôts. La fourniture prochaine par la DGI de nouvelles extractions aux DDT permettra de faire un suivi temporel des changements d affectation des sols. 34

38 Avec les résultats Teruti issus du Ministère de l Agriculture, on obtient : - Surfaces artificialisées : hectares - Surfaces agricoles : hectares - Surfaces naturelles : hectares - Autres surfaces : hectares (landes, friches, autres). Ces différences peuvent venir du fait que les terres qui ont perdu leur vocation initiale (agricole, naturelle ) n ont pas toujours été déclarées aux Impôts. 6.2 Différence entre les surfaces agricoles de MAJIC et les déclarations à la PAC 2009 sur l ensemble du département Méthode Pour réaliser cette analyse, j ai effectué une extraction pour chaque commune en conservant l attribut surface_agricole. J ai ensuite effectué la somme de cette valeur sur toute la commune et ainsi obtenu la surface agricole de la commune. En effectuant cette opération sur l ensemble des communes du département, on peut obtenir la surface agricole du département. J ai ensuite comparé cette valeur pour chaque commune à la valeur déclarée par les agriculteurs pour le versement de leurs subventions PAC*. Pour calculer la variation entre MAJIC et la PAC, j ai appliqué la formule suivante : Résultats 35

39 Figure 22. Différence de surface agricole entre MAJIC et PAC 36

40 Les principales différences entre les données MAJIC et les déclarations à la PAC* se trouvent au niveau des surfaces forestières des Landes (Sud-Ouest du département) et du Fumélois (Nord-Est du département). On les remarque également dans les grandes agglomérations ce qui peut s expliquer par le fait que c est dans ces zones qu il y a le plus de mouvements fonciers. Le cadastre peine visiblement à suivre les marchés fonciers dynamiques. 6.3 Valeur agricole des terres dominante par commune sur l ensemble du département Méthode Pour réaliser cette étude, j ai extrait les champs surface et valeur_agricole* pour l ensemble des parcelles* de chaque commune. J ai ensuite appliqué un tri Excel sur chaque valeur agricole disponible et calculé la surface totale pour chacune de ces valeurs agricoles pour une commune. J ai ensuite récupéré la valeur agricole la plus représentée au sein de chaque commune et considéré qu il s agissait de la valeur agricole dominante de la commune Résultats 37

41 Figure 23. Valeur agricole des terres du département 38

42 Plus la valeur agricole est faible et meilleure est la terre. Dans le département, on remarque que cette valeur agricole* est faible dans les zones forestières ce qui est relativement normal. Cependant, elle devrait être élevée dans les zones irriguées situées dans la vallée de la Garonne, or ce n est pas le cas. Le même problème se retrouve autour d Agen où cette valeur reste faible alors que les terres sont de bonne qualité. Ces remarques montrent que cet indicateur n est pas de bonne qualité à l échelle du département. Cet indicateur ne peut pas servir valablement pour les services de la DDT. Il est manifestement incohérent à l échelle intercommunale. 6.4 Valeur agricole des terres dans une commune (exemple de Moncrabeau) Méthode Pour réaliser cette étude, il a fallu extraire l attribut valeur agricole pour l ensemble de la commune de Moncrabeau (code INSEE : 47174). On a ensuite pu cartographier ces résultats en fusionnant la table Excel obtenue avec la base de données parcellaire de l IGN par l attribut id_parcelle. Cette base de données fournit l information cadastrale numérique, géoréférencée sur l ensemble du département Résultats 39

43 Figure 24. Valeur agricole des terres à Moncrabeau 40

44 Chaque point présent sur la carte représente une parcelle de la commune. On constate que, comme au niveau départemental, on devrait retrouver les meilleures valeurs agricoles* dans les zones les plus irriguées c est-à-dire les parcelles situées autour de la rivière Baïse et du réseau hydrographique ce qui n est pas toujours le cas. Comme précédemment, on constate donc qu il ne s agit pas d un bon indicateur même au niveau communal. La faible fiabilité de cet indicateur est très importante à intégrer pour les services de l État car, lors des projets d aménagement urbain des collectivités, l argument de la faible valeur agricole des terres s appuyant sur cet indicateur n est pas recevable. 6.5 Nombre de logements vacants par commune Méthode Pour cette analyse, il suffit d extraire pour chaque parcelle de toutes les communes, l attribut nombre_logements_vacants. En faisant la somme de cette colonne pour chaque commune, on obtient le nombre de logements vacants par commune. On peut faire le ratio de ce nombre par rapport au nombre total de logements en faisant la même opération avec l attribut nombre_locaux_habitation et en appliquant la formule suivante : 6.5.2Résultats 41

45 Figure 25. Nombre de logements vacants dans le département 42

46 Les zones comptant le plus de logements vacants sont les grandes agglomérations du département (Agen, Marmande et Villeneuve sur Lot). 6.6 Nombre de logements vacants sur la commune d Agen Méthode Pour réaliser cette analyse, il faut extraire la variable Nombre_logements_vacants pour la commune d Agen (dont le code INSEE est 47001). On peut ensuite cartographier ces résultats en fusionnant la table Excel obtenue avec la base de données parcellaire. Cette base de données fournit l information cadastrale numérique, géoréférencée sur l ensemble du département Résultats 43

47 Figure 26. Nombre de logements vacants à Agen 44

48 Une telle étude au niveau communal peut être intéressante car elle permet de situer exactement les logements vacants d une commune ce qui n est pas disponible au niveau du service Urbanisme et Habitat de la DDT qui ne peut disposer que du nombre de logements vacants dans une commune. À l échelle intracommunale, cet indicateur peut mettre en évidence les phénomènes d îlots de vacance et permettre de diagnostiquer les causes pour mieux identifier les réponses à apporter. Dans une commune comme Agen, le nombre de logements vacants est élevé et la résorption de la vacance est un réel enjeu pour l Agenais afin de proposer une offre renouvelée de logements dans le centre ville d Agen. Ces chiffres sont très différents de ceux obtenus par l INSEE lors du recensement de Par exemple, sur la commune d Agen, MAJIC compte 4267 logements vacants au 31 décembre 2008 et l INSEE n en recense que 2743 ce qui fait une différence de 56%. Cette différence peut venir du fait que les deux résultats ne sont pas obtenus la même année mais également du fait de la grande différence entre les méthodes de dénombrement : recensement pour l INSEE et déclarations pour les Impôts. 6.7 Nombre de logements sociaux Méthode On effectue la même opération que pour les logements vacants mais en remplaçant l attribut nombre_logements_vacants par l attribut nombre_logements_sociaux Résultats 45

49 Figure 27. Nombre de logements sociaux dans le département 46

50 Les logements sociaux sont également situés dans les grandes agglomérations du département. On retrouve ainsi les logements sociaux obligés par la loi SRU (Solidarité Renouvellement Urbain) depuis 2000 et rendant obligatoire la présence de 20% de logements sociaux dans les communes de plus de habitants. Comme pour les logements vacants, la différence entre le nombre de logements sociaux recensés par MAJIC et ceux recensés par l INSEE est importante. Par exemple, sur la commune d Agen, avec les fichiers MAJIC, on compte 4151 logements HLM alors que l INSEE en compte 3430 ce qui représente une différence de 21%. Ceux sont les mêmes raisons que celles avancées pour les logements vacants qui peuvent l expliquer, à savoir la différence de date des deux fichiers et les différences de méthodes de recensements entre les deux institutions. 6.8 Nombre de logements sociaux sur la commune d Agen Méthode La démarche est la même que pour les logements vacants sur la commune d Agen excepté le fait que l on doive prendre l attribut Nombre_logements_sociaux Résultats 47

51 Figure 28. Nombre de logements sociaux à Agen 48

52 On retrouve tous les logements sociaux présents sur la commune d Agen. On observe la présence de nouveaux logements construits suite à la loi SRU. Les chiffres notés à côté de chaque parcelle représentent le nombre de logements sociaux situés sur chaque parcelle. On constate que ces logements sociaux peuvent être soit des logements individuels soit des logements collectifs. Cet indicateur peut mettre en évidence des dysfonctionnements intracommunaux dans le domaine de la politique de la ville et la gestion du parc social immobilier. 6.9 Nombre de locaux commerciaux et industriels par commune Méthode Il faut effectuer les mêmes opérations que pour les logements vacants et les logements HLM au niveau départemental Résultats 49

53 Figure 29. Nombre de locaux commerciaux et industriels dans le département 50