Formats I/O supportés

GISPulse utilise PyOGRIO pour la lecture et l'écriture vectorielle et Rasterio pour le raster. La détection du format est automatique basée sur l'extension du fichier.

# Lister les formats disponibles sur votre installation
gispulse formats

Formats vectoriels

Formats recommandés

Extension	Format	Lecture	Écriture	Notes
.gpkg	GeoPackage	oui	oui	Recommandé — multi-layers, styles, performant
.fgb	FlatGeobuf	oui	oui	Ultra-rapide pour gros volumes, indexé spatialement
.parquet	GeoParquet	oui	oui	Optimal pour données tabulaires larges, natif DuckDB
.geojson	GeoJSON	oui	oui	Standard web, interopérable. CDC v1.6.1 : engine duckdb_diff détecte INSERT/DELETE par mtime + DuckDB snapshot diff (UPDATE non détectable, voir notes ci-dessous).
.fgb	FlatGeobuf	oui	oui	Ultra-rapide, indexé spatialement. CDC v1.6.1 : engine duckdb_diff (zero-code-change vs GeoJSON, single-file mtime).
.geojsonl	GeoJSON Lines	oui	oui	Streaming, gros volumes

Formats courants

Extension	Format	Lecture	Écriture	Notes
.shp	ESRI Shapefile	oui	oui	Héritage — préférer GPKG. CDC v1.6.1 : engine duckdb_diff watche les 5 companions (.shp/.dbf/.shx/.prj/.cpg) en max(mtime) — un edit attributaire-seulement (qui ne touche que .dbf) est détecté.
.csv	CSV (lat/lon ou WKT)	oui	oui	Détection auto colonnes géométrie. CDC v1.6.2 : engine duckdb_diff zero-code-change (à écrire avec GEOMETRY=AS_WKT côté pyogrio pour préserver la géométrie).
.dxf	AutoCAD DXF	oui	oui	CAD
.kml	KML / KMZ	oui	oui (KML)	Google Earth. CDC v1.6.2 : engine duckdb_diff zero-code-change (single-file mtime).
.gml	GML	oui	oui	OGC standard
.gpx	GPX	oui	non	GPS tracks

Formats bases de données

Format	Lecture	Écriture	Notes
PostGIS	oui	oui	Via GISPULSE_DSN (Pro)
SpatiaLite (.sqlite, .db)	oui	oui	Engine spatialite v1.6.1 — DML triggers AFTER INSERT/UPDATE/DELETE comme GPKG, write-back via pyogrio (SQLite + SPATIALITE=YES). Auto-détection : .sqlite/.db route automatiquement vers cet engine ; un .gpkg reste route GPKG.
GeoDatabase ESRI (.gdb)	oui	non	Read-only
OGC WFS	oui	non	Via OGCLayerLoader (lazy loading)
OGC API Features	oui	non	Standard OGC moderne

CDC file-blob (v1.6.1)

L'engine duckdb_diff apporte la détection DML aux formats sans triggers natifs. Activé automatiquement pour .geojson (et progressivement .fgb, .shp, .kml, .csv, .tab, .dxf) — auto-routing depuis l'URI dans triggers.yaml.

Mécanisme : mtime watch + DuckDB ST_Read snapshot diff. Au premier poll chaque feature emerge en INSERT. À chaque édition (QGIS, vim, script tiers), le moteur compare le hash (md5(WKB || properties)) de chaque ligne contre le snapshot persistant en sidecar .gispulse-snapshot.duckdb à côté du fichier.

Multi-file formats : Shapefile (.shp) ne touche pas toujours .shp lors d'un edit (un changement attributaire ne touche que .dbf). Le détecteur watche donc max(mtime) sur les 5 companions .shp/.dbf/.shx/.prj/.cpg pour ne pas manquer ce cas. Idem MapInfo TAB (.tab + .dat + .map + .id + .ind). Single-file formats (GeoJSON/FGB/KML/CSV) restent en single-file mtime.

MapInfo TAB read : la build DuckDB GDAL bundlée n'inclut pas le driver MapInfo. Le détecteur route donc .tab via un fallback pyogrio (geopandas.read_file) — même contrat de hash que la fast path DuckDB, donc identité d'événements préservée si une future build DuckDB ramène le driver.

Limitations connues v1.6.1 :

• UPDATE est indétectable (pas de PK stable dans le format) — un edit produit DELETE (vieux hash) + INSERT (nouveau hash). Déclarer when: [INSERT, DELETE] dans le trigger pour réagir aux deux côtés.
• Polling uniquement (pas d'inotify) — l'intervalle est fixé par le watcher loop.
• Single-layer par fichier (multi-layers = pipeline GPKG).
• Pas d'exécution SQL contre le fichier (execute_sql lève NotImplementedError) — pour ad-hoc SQL utilisez l'engine duckdb standalone via gispulse run.

Lecture par lots (chunked)

Pour les fichiers volumineux, read_vector_chunked() permet une lecture par lots de 50 000 features, évitant de charger tout en mémoire.

Formats raster (avec gispulse[raster])

Extension	Format	Lecture	Écriture
.tif, .tiff	GeoTIFF	oui	oui
.tif (COG)	Cloud-Optimized GeoTIFF	oui	oui
.jp2	JPEG2000	oui	non
.asc	ASCII Grid	oui	non
.vrt	GDAL VRT	oui	non
.img	ERDAS Imagine	oui	non
.nc	NetCDF	oui	non
.hdf, .h5	HDF5	oui	non
.ecw	ECW	oui	non
.sid	MrSID	oui	non
.png	PNG (géoréférencé)	oui	non

Raster

Les formats raster nécessitent pip install "gispulse[raster]" (dépendance rasterio).

Détection automatique

GISPulse détecte le format à partir de l'extension :

# Format détecté automatiquement
gispulse run input.fgb --rules rules.json -o output.gpkg
gispulse run input.geojson --rules rules.json -o output.fgb
gispulse run input.shp --rules rules.json -o output.parquet

Si le fichier n'a pas d'extension reconnue, forcer avec --layer et --crs.

Conseils de format

Pour de gros volumes (> 100 000 features)

1. FlatGeobuf (.fgb) — lecture/écriture la plus rapide, indexé spatialement
2. GeoParquet (.parquet) — excellent pour les dizaines de colonnes attributaires, natif DuckDB
3. GPKG — polyvalent, supporte les styles

Pour l'interopérabilité GIS desktop

• GeoPackage (.gpkg) — supporte les styles QGIS (QML) et SLD, multi-layers
• GISPulse copie automatiquement les styles lors d'un pipeline --all-layers

Pour le web / API

• GeoJSON — standard universel, lisible humainement
• FlatGeobuf — streaming performant pour les grandes datasets côté client
• MVT — tuiles vectorielles via l'endpoint /ogc/collections/{id}/tiles/

Pour la data spatiale "moderne"

• GeoParquet — compatible DuckDB, Pandas, Arrow, cloud-native
• COG — Cloud-Optimized GeoTIFF pour le raster

Multi-layers (GPKG)

GeoPackage supporte plusieurs layers dans un seul fichier :

# Traiter une layer spécifique
gispulse run projet.gpkg --rules rules.json -o output.gpkg --layer batiments

# Traiter toutes les layers (styles copiés)
gispulse run projet.gpkg --rules rules.json -o output.gpkg --all-layers

# Inspecter les layers d'un GPKG
gispulse layers projet.gpkg

3 layer(s):
  - parcelles
  - batiments
  - routes