Многокритериальный анализ в QGIS: как я нашёл благоприятный участок в Веркоре

«Где разместить устойчивый туристический приют в региональном природном парке Веркор?» Если задать этот вопрос туристу, ответ ищут на местности. Если задать его геоматику, ответ начинается с данных. В этой статье я показываю, как подхожу к подобной задаче — выбору лучшего места для объекта — с помощью многокритериального анализа в QGIS, шаг за шагом, не выезжая на местность. Случай реальный: обобщающая контрольная работа из моей магистратуры по геоматике, но метод — ровно тот, что я применяю в проектах для муниципалитетов и проектных бюро.

Я руковожу бюро CODRUM — геоматика и веб-разработка — с офисом в Кэлэрэшь, Республика Молдова. Смысл многокритериального анализа не в красивой карте: он в том, чтобы превратить интуицию («строить надо где-то там») в список участков ранжированных, измеримых и обоснованных перед выборным лицом, инвестором или уполномоченным по публичному расследованию. Вот вся воронка целиком, с реальными цифрами.

Зачем многокритериальный анализ для выбора участка?

Выбрать место — значит найти компромисс между противоречащими друг другу ограничениями: уклон, инсоляция, доступность, расстояние до существующих объектов, охраняемые зоны. Одна карта решения не даёт; многокритериальный анализ — даёт, накладывая эти слои так, чтобы оставить лишь зоны, удовлетворяющие всем условиям одновременно.

Принцип — это воронка. В начале весь Веркор является «кандидатом»: 83 исследуемые коммуны, 51 105 жителей. На выходе остаётся 406 благоприятных участков площадью не менее гектара, и одна коммуна во главе — Лан-ан-Веркор, с 871 гектаром пригодной территории. Между ними: семь последовательных фильтров, шестнадцать этапов в QGIS и ноль интуиции. Этот метод переносится как есть на ветрогенератор, зону комплексной застройки или поиск земельного участка — я вернусь к этому в конце.

Подготовка данных: зона исследования, CRS и источники

Перед любой обработкой я перепроецирую каждый слой в EPSG:2154 (RGF93 / Lambert-93). Это требование, а не деталь: буферы в один километр или пороги в один гектар имеют смысл только в метрической проекции. Зона исследования очерчена пересечением периметра парка и коммун с порогом принадлежности 99,9 % площади — отобрано 83 коммуны, — затем присоединены данные о населении от INSEE.

Источники открыты и прослеживаемы: ЦМР IGN RGE ALTI с разрешением 5 м для рельефа (то же семейство данных, что я использую, чтобы уточнить городской рельеф по LiDAR HD), сети дорог и троп, а застройка получена через API Overpass OpenStreetMap — извлечено 425 787 зданий, поскольку этот слой изначально не предоставлялся. Такой рефлекс (обойти недостающие данные через документированный открытый источник) — часть профессии, и именно он делает исследование обоснованным.

Физические критерии: уклон и экспозиция через GDAL

Первый фильтр — уклон, рассчитанный с помощью gdal:slope по ЦМР. Свыше 15° строительство становится дорогим и рискованным; ниже этого порога пригодными остаются 68,4 % парка. Второй фильтр — экспозиция склона, через gdal:aspect: я оставляю южную дугу (90°–270°), чтобы максимизировать инсоляцию, около 48 % территории.

Затем я объединяю эти два критерия с помощью растрового калькулятора (булевы операторы, бинарные маски) и нормативной маски парка: остаётся лишь 19,8 % территории, примерно 449 км². На этом этапе порядок операций и разрешение ЦМР уже меняют результат — отсюда и ценность параметризованной, воспроизводимой цепочки обработки.

От растра к пригодным полигонам

Результат — всё ещё растр: я векторизую его с помощью polygonize, чтобы получить измеримые объекты, после прохода sieve, который убирает скопления изолированных пикселей. Затем я фильтрую по порогу минимальной площади в один гектар: сохраняется 3 883 полигона (самый крупный достигает 1 696 га). Этот порог не произволен — меньше гектара участок слишком мал для размещения настоящего объекта. Это проектное решение, а не настройка по умолчанию.

Доступность и исключения: каскад буферов

Благоприятный участок должен быть ещё и достижимым. Доступность я моделирую пересечением двух буферов: 1 км вокруг асфальтированных дорог (3 539 км — для логистики и спасательных служб) и 300 м вокруг троп (1 801 км — для туристической ценности). Потенциальная площадь падает до 728 км².

Затем пространственной разностью я исключаю то, что должно быть исключено: буфер 300 м вокруг 425 787 существующих зданий и буфер в один километр вокруг уже имеющихся туристических объектов (приюты, шале, хижины, навесы), чтобы обеспечить равномерное распределение — это ещё 207 км² убрано. Каждое ограничение — это вычитание: пространство возможностей сужается до 294 км² зон-кандидатов.

У вас есть проект размещения, требующий взвешенного решения? Я бесплатно проясню вашу задачу по видеосвязи, ещё до составления сметы.

Результат, скоринг и итоговая карта

Пересекая зоны-кандидаты с полигонами пригодности, получаем 406 благоприятных участков площадью не менее гектара — суммарно 29 421 гектар. Я ранжирую их по коммунам, чтобы расставить приоритеты обследования: во главе Лан-ан-Веркор (871 га), за ним Сен-Жюльен-ан-Веркор (822 га) и Ди (665 га).

Итоговая карта соответствует семиологии Бертена — дискретизация по классам Дженкса, согласованная градация тонов, полное оформление (север, масштаб, врезка локализации, легенда, источники). Результаты — карта формата A4 в 300 dpi и переиспользуемый слой sites_favorables_final.gpkg. Главное, вся цепочка заключена в графический моделировщик QGIS: анализ воспроизводится в один клик с другими порогами (уклон 10°, иные расстояния). Чтобы пойти дальше и взвесить критерии вместо комбинирования по принципу да/нет, отсылаю к взвешиванию AHP и методу Саати в ArcGIS Pro.

Перенос метода: ветроэнергетика, ZAC, PLUi и земля

Замените «приют» на ветрогенератор, фотоэлектрический парк, пункт приёма отходов или участок зоны застройки: рассуждение не меняется. Для ветроэнергетики подставляем другие критерии (расстояние до жилья, авиационные сервитуты, охраняемые зоны, подключение к электросети) и проверяем совместимость с местным планом градостроительства — карта благоприятных зон становится инструментом согласования. Это ровно тот тип исследований, что я выполняю для муниципалитетов и проектных бюро, в продолжение моей работы по пространственному ГИС-анализу на службе муниципалитетов в Эссонне и прикладному многокритериальному пространственному анализу из моего портфолио.

По тарифам я остаюсь прозрачным: картографический аудит начинается от 750 € (первый проход по двум-трём критериям, чтобы быстро проверить идею размещения), полное ГИС-исследование — от 2 300 € (результат уровня Веркора: сбор данных из множества источников, обработка, итоговая карта и ГИС-слой). А поскольку я ещё и веб-разработчик, я могу превратить этот слой в интерактивное веб-ГИС-приложение, где клиент настраивает критерии в реальном времени. Базируясь в Кэлэрэшь (Республика Молдова), я работаю по всей Республике Молдова и удалённо — в ЕС и по всему миру. Обсудим ваш проект — первичное согласование бесплатно, смета в течение 48 часов.

Подробнее обо всех услугах и диапазонах цен — на странице «Услуги и тарифы».