Cellules H3

Le type Cellule H3 (H3CellDatasetDTO) fournit des statistiques agrégées de stationnement pour chaque zone hexagonale. C'est le format idéal pour visualiser la densité de stationnement à l'échelle d'un quartier ou d'une ville.

Le système H3

Nos datasets utilisent le système d'indexation géospatiale H3, développé par Uber. Ce système divise la surface terrestre en hexagones de taille uniforme, permettant une agrégation spatiale efficace et des analyses de voisinage cohérentes.

Pourquoi des hexagones ?

Contrairement aux carrés (grilles traditionnelles), les hexagones offrent :

• Distance uniforme : tous les voisins sont équidistants du centre
• Pas de distorsion directionnelle : analyse cohérente dans toutes les directions
• Meilleure approximation des cercles : idéal pour les zones d'influence

Résolution utilisée

Tous les datasets CartograFit utilisent la résolution 9 du système H3.

Résolution	Diamètre	Surface	Usage
8	~461 m	~0.74 km²	Analyse macro
9	~174 m	~0.11 km²	CartograFit
10	~66 m	~0.015 km²	Analyse micro

Besoin d'une autre résolution ?

Nos datasets sont produits en résolution 9, mais nous pouvons générer des agrégations à d'autres résolutions selon vos besoins.

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Propriétés

Identification

Propriété	Type	Description	Exemple
id	string	Identifiant unique (= h3_index)	893b0c6a9a7ffff
layer_type	string	Type de document	h3-cells
h3_index	string	Index H3 (identique à id)	893b0c6a9a7ffff
h3_resolution	integer	Résolution H3 (toujours 9)	9

Géométrie

Propriété	Type	Description
center	GeoPoint	Centre de la cellule { lat, lon }
geometry	Polygon	Contour hexagonal (GeoJSON)
area_km2	number	Surface en km²

Statistiques de stationnement (objet parking_stats)

Propriété	Type	Description
parking_stats.total_spots	integer	Nombre total de places
parking_stats.total_areas	integer	Nombre de zones de stationnement
parking_stats.density_per_km2	number	Densité de places par km²
parking_stats.average_confidence	number	Score de confiance moyen (0-1)
parking_stats.coverage_percentage	number	Pourcentage couvert par imagerie (0-100)

Répartition par type (objet parking_by_type)

Propriété	Type	Description
parking_by_type.parallel	integer	Places en ligne
parking_by_type.perpendicular	integer	Places en bataille
parking_by_type.diagonal	integer	Places en épi
parking_by_type.other	integer	Autres configurations

Statistiques routières (objet road_stats)

Propriété	Type	Description
road_stats.total_roads	integer	Nombre de routes
road_stats.total_length_meters	number	Longueur totale de voirie
road_stats.road_density_km_per_km2	number	Densité routière (km/km²)
road_stats.major_roads	integer	Routes principales/secondaires
road_stats.local_roads	integer	Routes locales/service

Accessibilité (objet accessibility)

Propriété	Type	Description
accessibility.has_public_parking	boolean	Présence de parking public
accessibility.has_paid_parking	boolean	Présence de stationnement payant
accessibility.has_disabled_parking	boolean	Présence de places PMR

Qualité

Propriété	Type	Description
avg_fit_score	number	Score de confiance moyen (0-1)

Voisinage

Propriété	Type	Description
neighbors	string[]	Index H3 des cellules adjacentes

Métadonnées

Propriété	Type	Description
metadata.indexed_at	datetime	Date d'indexation
metadata.dataset_id	string	Identifiant du dataset (zone slug)
metadata.zone_id	string	Identifiant de la zone
metadata.source	string	Source des données (fit)

Cas d'usage

Heatmap de densité

Utilisez parking_density_per_km2 pour créer une visualisation par couleur :

Densité (places/km²)	Interprétation
0-50	Zone peu équipée
50-150	Équipement moyen
150-300	Bon équipement
300+	Zone très équipée

Analyse comparative

Comparez les cellules H3 pour identifier :

• Les zones sur-équipées vs sous-équipées
• La répartition géographique des types de stationnement
• Les secteurs avec stationnement PMR ou payant

Dashboards et KPIs

Agrégez les cellules pour calculer des indicateurs à l'échelle d'un territoire :

• Nombre total de places
• Densité moyenne
• Couverture PMR

Style QGIS recommandé

Les cellules H3 sont visualisées en vert avec transparence par défaut :

1. Téléchargez le fichier de style : h3_cells.qml
2. Dans QGIS : Clic droit sur la couche → Propriétés → Symbologie
3. Style → Charger le style → Sélectionnez le fichier .qml

En savoir plus sur les styles QGIS →

Exemple GeoJSON

{
  "type": "Feature",
  "properties": {
    "id": "893b0c6a9a7ffff",
    "layer_type": "h3-cells",
    "h3_index": "893b0c6a9a7ffff",
    "h3_resolution": 9,
    "area_km2": 0.11,
    "parking_stats": {
      "total_spots": 42,
      "total_areas": 8,
      "density_per_km2": 382,
      "average_confidence": 0.82,
      "coverage_percentage": 75
    },
    "parking_by_type": {
      "parallel": 28,
      "perpendicular": 10,
      "diagonal": 4,
      "other": 0
    },
    "road_stats": {
      "total_roads": 5,
      "total_length_meters": 450.5,
      "road_density_km_per_km2": 4.1,
      "major_roads": 1,
      "local_roads": 4
    },
    "accessibility": {
      "has_public_parking": true,
      "has_paid_parking": false,
      "has_disabled_parking": true
    },
    "avg_fit_score": 0.82,
    "neighbors": ["893b0c6a9a3ffff", "893b0c6a9abffff"],
    "metadata": {
      "indexed_at": "2025-01-15T10:00:00Z",
      "dataset_id": "saintdenis974prefecture",
      "zone_id": "saintdenis974prefecture",
      "source": "fit"
    }
  },
  "geometry": {
    "type": "Polygon",
    "coordinates": [[[55.47, -21.12], [55.475, -21.115], ...]]
  }
}

Ressources H3

Pour en savoir plus sur le système H3 :

• h3geo.org - Site officiel avec documentation complète
• H3 sur GitHub - Code source et bindings multi-langages
• Introduction à H3 - Article de présentation par Uber
• H3 pour Python - Bibliothèque Python officielle
• H3 Geo Viewer - Visualisation interactive