Version: 0.9.1-release-candidate

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_cell`
`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

Format aplati

Les propriétés regroupées logiquement (statistiques de stationnement, statistiques routières, etc.) sont exposées en colonnes plates groupe_champ dans les fichiers exportés (GeoJSON et GeoPackage). Voir Format des propriétés.

Statistiques de stationnement

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

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

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

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)

Couverture routière

Les champs visited_road_stats_* mesurent la couverture d'imagerie terrain sur le réseau routier de la cellule :

Propriété	Type	Description
`visited_road_stats_total_visited_meters`	`number`	Mètres de route couverts par imagerie terrain
`visited_road_stats_total_non_visited_meters`	`number`	Mètres sans couverture
`visited_road_stats_coverage_percent`	`number`	Pourcentage de couverture (0-100)

Statistiques additives

Ces statistiques sont additives : la somme des mètres de toutes les cellules donne la couverture globale de la zone.

Voisinage

Propriété	Type	Description
`neighbors`	`string`	Tableau JSON sérialisé des index H3 adjacents (ex. `"[\"893b0c6a9a3ffff\",\"893b0c6a9abffff\"]"`)

Cas d'usage

Heatmap de densité

Utilisez parking_stats_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 :

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

Guide de téléchargement et styles →

Exemple GeoJSON

{
  "type": "Feature",
  "properties": {
    "id": "893b0c6a9a7ffff",
    "layer_type": "h3_cell",
    "h3_index": "893b0c6a9a7ffff",
    "h3_resolution": 9,
    "area_km2": 0.11,
    "parking_stats_total_spots": 42,
    "parking_stats_total_areas": 8,
    "parking_stats_density_per_km2": 382,
    "parking_stats_average_confidence": 0.82,
    "parking_stats_coverage_percentage": 75,
    "parking_by_type_parallel": 28,
    "parking_by_type_perpendicular": 10,
    "parking_by_type_diagonal": 4,
    "parking_by_type_other": 0,
    "road_stats_total_roads": 5,
    "road_stats_total_length_meters": 450.5,
    "road_stats_road_density_km_per_km2": 4.1,
    "road_stats_major_roads": 1,
    "road_stats_local_roads": 4,
    "accessibility_has_public_parking": true,
    "accessibility_has_paid_parking": false,
    "accessibility_has_disabled_parking": true,
    "visited_road_stats_total_visited_meters": 380.2,
    "visited_road_stats_total_non_visited_meters": 70.3,
    "visited_road_stats_coverage_percent": 84.4,
    "avg_fit_score": 0.82,
    "neighbors": "[\"893b0c6a9a3ffff\",\"893b0c6a9abffff\"]"
  },
  "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

Le système H3​

Pourquoi des hexagones ?​

Résolution utilisée​

Propriétés​

Identification​

Géométrie​

Statistiques de stationnement​

Répartition par type​

Statistiques routières​

Accessibilité​

Qualité​

Couverture routière​

Voisinage​

Cas d'usage​

Heatmap de densité​

Analyse comparative​

Dashboards et KPIs​

Style QGIS recommandé​

Exemple GeoJSON​

Ressources H3​