Ce dépôt contient le traitement permettant de produire la version géolocalisée des fichiers DVF.

• Node.js version 12 ou supérieure
• yarn (ou à défaut npm)

Cloner le présent dépôt de code, puis installer les dépendances :

yarn # (ou npm install)

Les données sources produites par la DGFiP doivent être placées dans le dossier /data. Ces fichiers doivent avoir la forme valeursfoncieres-YYYY.txt.gz avec YYYY correspondant à l'année des données. Si le fichier récupéré n'est pas compressé, utilisez la commande gzip.

Pour configurer le script vous devez créer un fichier .env à la racine du dossier.

CADASTRE_MILLESIME=2024-01-01
COG_MILLESIME=2023-01-01
ANNEES=2023

CADASTRE_MILLESIME correspond au millésime du plan cadastral à utiliser COG_MILLESIME correspond au millésime du code officiel géographique à utiliser ANNEES est la liste des années à lire dans le dossier /data

yarn improve-csv

Le traitement dure plusieurs dizaines de minutes et écrit les résultats dans le dossier /dist.

Pour les données de 2023, il reste 1.4% des données sans géolocalisation à cause des parcelles différente des parcelles du cadastre.

Par exemple pour la commune de Gond Pontouvre, il semble que des ventes récentes référencent l'ancienne numérotation des parcelles, malgré le remaniement du cadastre.

Pour avoir plus de correspondances possibles, il faudrait regarder le cadastre de chaque année (depuis 2017 par exemple) depuis: https://files.data.gouv.fr/cadastre/etalab-cadastre/ https://cadastre.data.gouv.fr/data/etalab-cadastre/

Peut être même l'historique des parcelles cadastrales (mentionné içi).

Il est possible d'utiliser parcels-index pour trouver l'année et le département des parcelles qui n'ont toujours pas de latitude et longitude. Le dépôt en question génère un fichier parcels-matches.csv qui peut être utilisé à nouveau avec find-parcels-lat-long.js de ce dépôt afin de trouver les latitudes et longitudes manquantes.

Avec un fichier généré parcels-matches.csv, il est possible de décorer les parcelles avec une latitude et longitude:

npm run find-parcels-lat-long

Cela génère plusieurs nouveaux fichiers parcels-matches-lon-lat-<nombre>.csv avec le géolocalisation des parcelles. Et il est possible de coller ensemble tous les fichiers:

cat parcels-matches-lon-lat-?.csv >> parcels-matches-lon-lat-full.csv

Ensuite, les fichiers générés précédemment dans dist/ peuvent être décorés avec les latitudes et longitudes trouvés:

npm run decorate-csv-with-lat-long dist/2023/full.csv parcels-matches-lon-lat-full.csv 

A la fin, un nouveau fichier dist/2023/full-decorated.csv sera généré.

MIT