在土地數據
地籍中的多用途標準值得高度質疑,原因不僅在於其有用性,還在於數據的可持續性。 如果我們進行了極限運動(以及公雞 :)),“所有”數據遲早是有用的,但出於實際目的,其中許多數據都是可持續性的負擔,從中期來看,將無法捕獲或更新這些數據。 當某人想做地籍時多用途“你應該問你自己的事情:
誰會查詢數據?
預期的準確度是多少?
誰會更新數據?
要更新多少?
可以識別出並非地籍文件中的所有數據都是立即“必需的”,但是“其他”(不是地籍)可以查閱但從未更新的一些通用用法。 我們可以將這些數據稱為通用。 還有一些數據無法更新地籍,不是因為無法更新,而是因為它們變得不可持續或存在另一個條件(或利益)更好的機構,儘管這些數據是必需的,因為它們的更新不依賴於地籍,因此必須被視為次要或特定用途。 在一定程度上將“不必要”的數據減到最少,並遵循INSPIRE計劃已恢復的原則之一,該原則說,在現場僅捕獲一次信息,數據管理將更加可持續。
分離數據的一個有趣的方式是基於它與所涉及的機構的關係,例如市地籍局,國家地籍局,土地註冊處,規劃辦公室等。 根據每個國家的法律這在很大程度上改變了,但要記住的是,土地登記冊“事實”以及任何不是“做”可能是另一種情況下的責任是很重要的,也是分開的數據捕獲領域,以及那些將在後面的過程。
Lemmen分離信息,從地籍的三個主要人物: 對象,主題和權利。 出於教育目的,我們已致電 影響和交易 關係數字(通常由通過後捕獲分析獲得的數據組成),使得運動也容易記住:
Derecho(主體與對象之間的關係)
Afectaciones(對象與權利之間的關係,包括合法的領土對象)
Transacciones(主體與權利之間的關係)
Objeto(該物業)
S主題(個人,自然或法定)
下圖是 2009 年的概念,當時我們提出了這些關係。 到 2012 年,他們開始使用 ISO 19152 (LADM) 標準化的術語。
對象,這是可以在地圖或文檔級別註冊的現實表示。 它們出現在這裡:
- 情節,這可能是小情節,多情節,註冊情節和服務情節(在公寓共享),但通常有一個幾何联系在一起的數據。 準確性是地籍和長期願景相關性的問題。
- 該建築物可以包括建築,固定安裝,改進甚至是非地理參考的資產。 在農村,這將是作物的永久改良。
- 此外,在這個水平資產可以沒有條件georeferenciado文件(如誓),為點(如土地或textoparcela點)和意大利麵條(如CAD地圖不整合的地理數據庫)英寸
主題這就是人的代表,也許是自然人,不是自然的(如合法的),也可能有分組。
DERECHO,這就是人(主體)和商品(物體)之間的關係。 這裡不僅可以包括合法註冊的物權,也可以包括事實上的物權,但它們反映了佔有,佔有或轉讓權的聯繫。
裝腔作勢是指以歸因或限制性方式影響對象的使用,使用,居住,使用或轉移的權利的行為。 它與法律非常相似,但是它是對法律的擴展,註冊管理系統最終由於不具有競爭優勢,或者至少沒有競爭優勢而給出許多名稱(作為邊注) 其準確性。 這可以作為文獻參考,但總的來說,它們是從影響巧合的空間巧合開始的,無論是通過公法還是私法; 例如:
- 高壓線,限制使用或房間,但不限於域
- 一座地下火車通過許多建築物時,也適用於3D地籍,當一個物業在公路上時。
- 控制井減排的製度,限制了地下用水的目的。
- 受洪水,保護區,右轉等的地區
一般情況是短暫的,或者隨著時間的推移改變其影響; 例如:
包裹可能屬於不合法的法律性質; 出於所有權目的,ejido定義了由誰簽發域證書,但是一旦註冊,儘管具有ejidal性質,但仍可以將其視為私有證書。 它並沒有改變影響區域,而是影響。
如果沒有必要,情感也不會強制劃分辦公室; 例如:
包裹可能部分受到城市邊界的影響,限制了其部分使用,但不需要隔離; 除非城市限制影響誰應該在內部或外部許可。
情況也是“事實”,而不是特殊的強制性制度; 例如:
部分位於道路地役權或保護區內的地塊。 地籍官員說“就是這樣”,但是出於正規化目的決定行動是另一個機構的意義。
交易是對獲得的權利執行的操作。 可以是:測量,構造,更新,轉讓或評估。
交易必須由相應的實體依法捕獲和更新。 放一個
例如:
評估 這不是事實,而是在某個時間使用某種方法進行的財產交易,只要該評估沒有更新,交易就將是有效的。 但是評估與地籍無關(作為一般數據),而是出於商業或稅收目的的交易。 這意味著它是用於稅收用途或資本收益研究的數據; 即使將其委託給地籍,其更新也必須由另一個部門負責。
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為了部分結束我們稍後將返回的主題,我們可以定義在地籍的管轄範圍內應將“通用多用途數據”減少到最低限度,並將其與“多用途特定用途”數據分開。 只要最低要求 基本方法 地籍:財政,社會經濟,法律和土地利用。
有趣的文章,在開放所有內容的這一時期,所有信息都應該提供給所有人,並且已經很好地集成在一起,數據競爭力消失了,仍然有一些時間可以這樣做...