S3 : Accessibilite Sante — Clermont-Ferrand

Avance CLI + Map

Capabilities : filter isochrone classify_by_ring

Cas d'usage

Un planificateur sante analyse la couverture des etablissements de sante a Clermont-Ferrand avec quatre anneaux isochrones concentriques calcules sur le reseau routier reel BD TOPO — 500 m (~5 min), 750 m (~7.5 min), 1 km (~10 min), 1.5 km (~15 min) de marche depuis chaque POI categorie == 'Santé'. Les quatre anneaux sont emis en une seule passe Dijkstra multi-sources (parametre cost_budgets, CRS metrique EPSG:2154) puis classify_by_ring attribue a chaque batiment l'anneau le plus interne qui le contient. Palette : vert (dans la zone 500 m, servi) -> jaune (500-750 m, +2.5 min) -> orange (750 m-1 km, +5 min) -> rouge (1-1.5 km, +10 min) -> rouge fonce (au-dela de 1.5 km).

Donnees IGN BD TOPO V3 + OSM

Couche	Contenu	Features	Source
routes	Troncons de route (nature, nb voies, largeur, vitesse)	2 272	data.geopf.fr — BDTOPO_V3:troncon_de_route
equipements	POI santé OSM (Overpass) — exhaustif : pharmacies, médecins généralistes et spécialistes, hôpitaux, cliniques, dentistes, laboratoires, kinés, maisons de retraite, centres médico-sociaux, vétérinaires...	223	overpass-api.de — `amenity~hospital
batiments	Batiments a rattacher	~77 000	data.geopf.fr — BDTOPO_V3:batiment

Pourquoi OSM et pas la BD TOPO equipements ?

La BD TOPO V3 ne liste que 47 établissements "Santé" dans la bbox Clermont — hôpitaux, cliniques, maisons de retraite, thermes. Elle ignore les médecins individuels, pharmacies, dentistes, laboratoires. OSM remonte 223 POIs santé — cache Overpass généré par scripts/fetch_health_pois_osm.py et committé dans examples/datasets/clermont_ferrand_health_osm.geojson.

python examples/prepare_playground_data.py --city clermont-ferrand
gispulse info examples/datasets/clermont_ferrand_bdtopo.gpkg

Pipeline (3 etapes)

equipements (223 OSM POIs) ──► filter categorie == 'Santé'
                              │  → 223 POIs santé (pharmacies, médecins, labos, EHPAD, hôpitaux, dentistes, kinés...)
                              │
                              ▼
                     isochrone cost_budgets=[500, 750, 1000, 1500]
                              │  Dijkstra multi-sources, CRS EPSG:2154, 1 passe -> 4 anneaux
                              │  → GeoDataFrame de 4 polygones { cost_budget, geometry }
                              │
batiments ─────────────────► classify_by_ring ref_layers=[isochrone_rings]
                              │  → access_ring (500|750|1000|1500|99999)
                              │  → access_class (1..5)
                              │  → access_color (vert -> rouge fonce)
                              ▼
                     TOUS les batiments cartographies par anneau d'appartenance

Rules

{
  "version": 2,
  "name": "health_accessibility",
  "ref_layers": {
    "routes": "routes",
    "batiments": "batiments"
  },
  "steps": [
    {
      "id": "filter_sante",
      "type": "capability",
      "capability": "filter",
      "params": { "expression": "categorie == 'Santé'" }
    },
    {
      "id": "isochrone_rings",
      "type": "capability",
      "capability": "isochrone",
      "params": {
        "ref_layer": "routes",
        "cost_budgets": [500, 750, 1000, 1500],
        "crs_meters": "EPSG:2154",
        "edge_buffer_m": 200,
        "dissolve": true
      },
      "input": "filter_sante"
    },
    {
      "id": "classify_by_ring",
      "type": "capability",
      "capability": "classify_by_ring",
      "params": {
        "ref_layers": ["isochrone_rings"],
        "ring_field": "cost_budget",
        "class_col": "access_class",
        "color_col": "access_color",
        "value_col": "access_ring",
        "palette": ["#1a9850", "#fee08b", "#fdae61", "#f46d43", "#a50026"],
        "use_centroid": true,
        "ring_simplify_tolerance": 10.0
      },
      "input": "batiments"
    }
  ]
}

Mode multi-budget (cost_budgets)

Une seule passe Dijkstra avec cutoff = max(cost_budgets), puis filtrage des noeuds atteignables par budget pour buffer+dissolve chacun. Cost de N anneaux ≈ cost d'un seul. Chaque anneau est une zone pleine (pas un anneau evidé) — classify_by_ring choisit l'anneau le plus interne qui contient un feature. Cote rendu, le playground attribue automatiquement une couleur par budget (vert -> rouge) et inverse l'ordre de dessin pour que l'anneau le plus petit soit affiche au-dessus.

Perf — use_centroid + ring_simplify_tolerance

Sur ~50 000 batiments × 4 anneaux issus de la BD TOPO, le sjoin polygone-vs-polygone exact prend > 100 s : chaque anneau de 1.5 km est un polygone unaire de plusieurs dizaines de milliers de sommets, et intersects paye le cout des bords contre chaque empreinte de batiment. Deux leviers cumulables :

• use_centroid: true — passe en within sur le centroide de chaque batiment. Les empreintes etant petites (~10-30 m de cote), la classe attribuee reste identique sauf pour les rares batiments qui chevauchent vraiment une frontiere d'anneau.
• ring_simplify_tolerance: 10.0 — simplifie les anneaux a 10 m avant le join, ce qui retire l'essentiel des sommets sans deplacer visiblement les frontieres a l'echelle ville.

Effet typique : 138 s -> ~3 s sur le scenario S3 sans changer les classes affichees.

CRS metrique — pourquoi EPSG:2154

Les donnees sources sont en EPSG:4326 (degres). Un cost_budget: 500 sans reprojection serait interprete en degres (~55 km). Le parametre crs_meters: "EPSG:2154" reprojette le reseau en Lambert-93 le temps du routing, pour que les budgets soient exprimes en metres reels ; le resultat est ensuite reprojete vers la CRS d'origine.

Telecharger

scenario-3-rules.json

Execution

gispulse run examples/datasets/clermont_ferrand_bdtopo.gpkg \
  --layer equipements \
  --rules playground/scenario-3-rules.json \
  -o output/health_coverage.gpkg

gispulse serve output/health_coverage.gpkg

Resultat attendu

Schema de sortie

Colonne	Type	Description
access_ring	float	Valeur cost_budget de l'anneau le plus interne qui contient le batiment, ou 99999 hors de toute zone
access_class	int	Indice 1-5 de l'anneau (1 = dans la zone 500 m, 5 = au-dela de 1.5 km)
access_color	string	Hex de la palette RdYlGn inversee (vert -> rouge fonce)

Playground interactif complet

Pipeline live en 3 etapes (necessite le backend de demo).

Etape par etape :

1. filter_sante (orange) — conserve les features ou categorie == 'Santé' (hopitaux, cliniques, pharmacies, cabinets...).
2. isochrone_rings (degradé violet → bleu) — Dijkstra multi-sources sur routes en CRS metrique EPSG:2154, une passe pour les 4 budgets [500, 750, 1000, 1500]. Output : 4 polygones dissolus empiles, un par budget.
3. classify_by_ring (multicolore) — pour chaque batiment, recupere le plus petit cost_budget des anneaux qui le contiennent, mappe a un indice 1..5 (5 = hors de tout anneau) et colore via la palette.

Interactions :

• Popup sur les marqueurs d'etablissements de sante (categorie, nature).
• Le polygone d'isochrone suit le reseau routier reel (ce n'est pas un buffer circulaire).
• Clique sur la carte pour ajouter une nouvelle source : l'isochrone est recalculee en direct.

Essayer en live

Live DemoListe les capabilities disponibles (filter, isochrone, classify_by_ring, etc.).

GET/capabilities

Live DemoListe les datasets exposes par la demo, dont clermont_ferrand_bdtopo.

GET/datasets

Pour aller plus loin

• S4 : Reseau Routier + Recul Urbanisme — buffer 50 m et trigger DML a Clermont-Ferrand
• Capabilities reseau — isochrone, shortest_path, connectivity_check
• Cross-layer references — syntaxe --ref-source