Types de données

Les datasets CartograFit sont organisés en sept types de données complémentaires (appelés DatasetDTO en interne), permettant différents niveaux d'analyse du stationnement et de l'aménagement urbain.

Architecture des données

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Cellules H3                                │
│              (Agrégation par zone hexagonale)                     │
│                                                                   │
│    ┌─────────────┐   ┌─────────────┐   ┌─────────────┐          │
│    │  Cellule 1  │   │  Cellule 2  │   │  Cellule N  │          │
│    │  - Stats    │   │  - Stats    │   │  - Stats    │          │
│    └──────┬──────┘   └──────┬──────┘   └──────┬──────┘          │
│           │                 │                 │                  │
│           ▼                 ▼                 ▼                  │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                   Réseau routier                          │   │
│  │  ┌─────────────────┐   ┌───────────────────────────────┐ │   │
│  │  │     Routes      │◄──│      Segments de route        │ │   │
│  │  │  (OSM enrichi)  │   │   (détail par tronçon)        │ │   │
│  │  └────────┬────────┘   └───────────────────────────────┘ │   │
│  └───────────│──────────────────────────────────────────────┘   │
│              │                                                   │
│              ▼                                                   │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              Détections terrain                           │   │
│  │  ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ ┌──────────────┐ │   │
│  │  │    Parking     │ │   Panneaux     │ │  Marquages   │ │   │
│  │  │    Areas       │ │   routiers     │ │   au sol     │ │   │
│  │  └────────────────┘ └────────────────┘ └──────────────┘ │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                                  │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              Mobilier urbain (OSM)                        │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Les sept types

Cellules H3

Données agrégées par zone hexagonale selon le système H3 d'Uber.

Géométrie	Usage principal
Polygon	Heatmaps, analyse comparative, KPIs

Routes

Routes issues d'OpenStreetMap, enrichies avec des métadonnées de stationnement.

Géométrie	Usage principal
LineString	Analyse linéaire, planification

Segments de route

Tronçons individuels de routes avec densité de stationnement détaillée.

Géométrie	Usage principal
LineString	Analyse fine, visualisation graduée

Zones de stationnement

Emplacements de stationnement détectés individuellement.

Géométrie	Usage principal
Point	Cartographie précise, navigation

Panneaux routiers

Panneaux de signalisation détectés, notamment ceux liés au stationnement.

Géométrie	Usage principal
Point	Réglementation, contraintes

Marquages au sol

Marquages routiers détectés (lignes, symboles, texte).

Géométrie	Usage principal
Point	Analyse terrain, validation

Mobilier urbain

Éléments d'aménagement urbain extraits d'OpenStreetMap.

Géométrie	Usage principal
Point	Inventaire, accessibilité

Format commun

Tous nos datasets partagent des caractéristiques communes :

Propriété	Valeur
Projection	WGS84 (EPSG:4326)
Formats	GeoJSON, GeoPackage, WFS
Indexation spatiale	H3 résolution 9
Langue	Français

Champs communs

Chaque enregistrement inclut des champs d'identification et de métadonnées :

Champ	Type	Description
id	string	Identifiant unique
layer_type	string	Type de document (ex: parking-areas, roads)
h3_index	string	Cellule H3 de rattachement
h3_resolution	integer	Résolution H3 (toujours 9)
metadata.dataset_id	string	Identifiant du dataset (zone slug)
metadata.zone_id	string	Identifiant de la zone
metadata.indexed_at	datetime	Date d'indexation
metadata.source	string	Source des données (fit, osm-furnitures, fit-detections)

Score de qualité

Chaque enregistrement inclut un score de confiance (fit_score) entre 0 et 1 reflétant la fiabilité de la détection :

Score	Interprétation	Recommandation
≥ 0.8	Haute confiance	Utilisation directe
0.5 - 0.8	Confiance moyenne	Vérification recommandée
< 0.5	Faible confiance	Vérification nécessaire

Couches QGIS / WFS

Les sept types correspondent aux couches disponibles via WFS :

Couche	layer_type	Type TypeScript
parking_areas	parking-areas	ParkingAreaDatasetDTO
roads	roads	RoadDatasetDTO
road_segments	road-segments	RoadSegmentDatasetDTO
h3_cells	h3-cells	H3CellDatasetDTO
urban_furniture	urban-furniture	UrbanFurnitureDatasetDTO
road_markings	road-markings	RoadMarkingDatasetDTO
traffic_signs	traffic-signs	TrafficSignDatasetDTO

Guide d'intégration QGIS →