Analiză multicriterială QGIS: cum am găsit un sit favorabil în Vercors

„Unde ar trebui amplasat un refugiu turistic durabil în Parcul Natural Regional Vercors?” Întrebat un drumeț, răspunsul ține de teren. Întrebat un geomatician, răspunsul începe de la date. În acest articol arăt cum abordez acest tip de problemă — alegerea celui mai bun loc pentru un echipament — printr-o analiză multicriterială sub QGIS, pas cu pas, fără a pune piciorul pe teren. Cazul este real: o probă de sinteză din Masterul meu de Geomatică, însă metoda este exact cea pe care o aplic în misiuni pentru colectivități și birouri de studii.

Conduc CODRUM, cabinet de geomatică și dezvoltare web cu sediul la Morsang-sur-Orge (91), lângă Paris. Scopul unei analize multicriteriale nu este o hartă frumoasă: este transformarea unei intuiții („ar trebui construit pe acolo”) într-o listă de situri ierarhizate, măsurabile și justificabile în fața unui ales, a unui finanțator sau a unui comisar de anchetă. Iată pâlnia completă, cu cifre reale.

De ce o analiză multicriterială pentru a alege un sit?

A alege un amplasament înseamnă a arbitra între constrângeri care se contrazic: panta, însorirea, accesibilitatea, distanța față de echipamentele existente, zonele protejate. O hartă singură nu decide; o analiză multicriterială, da — suprapunând aceste straturi pentru a păstra doar zonele care satisfac toate condițiile simultan.

Principiul este o pâlnie. La început, întregul Vercors este „candidat”: 83 de comune de studiu, 51 105 locuitori. La final rămân 406 situri favorabile de cel puțin un hectar, cu o comună în frunte — Lans-en-Vercors, cu 871 de hectare utilizabile. Între cele două: șapte filtre succesive, șaisprezece etape sub QGIS și zero intuiție. Metoda se transferă ca atare la o turbină eoliană, o zonă de amenajare sau o căutare de teren — revin la asta la final.

Pregătirea datelor: zona de studiu, CRS și surse

Înainte de orice prelucrare reproiectez fiecare strat în EPSG:2154 (RGF93 / Lambert-93). Este o cerință, nu un detaliu: tampoanele de un kilometru și pragurile de un hectar au sens doar într-o proiecție metrică. Zona de studiu este delimitată prin intersectarea perimetrului Parcului cu comunele, folosind un prag de apartenență de 99,9 % din suprafață — 83 de comune reținute — apoi joncțiunea datelor de populație INSEE.

Sursele sunt deschise și trasabile: MDT-ul IGN RGE ALTI la 5 m pentru relief (aceeași familie de date pe care o folosesc pentru a rafina relieful urban cu LiDAR HD), rețelele de drumuri și poteci, și clădirile recuperate prin API Overpass de la OpenStreetMap — 425 787 de clădiri extrase, stratul nefiind furnizat la început. Acest reflex (ocolirea unei date lipsă printr-o sursă deschisă documentată) face parte din meserie și este ceea ce face studiul justificabil.

Criterii fizice: panta și expoziția cu GDAL

Primul filtru, panta, calculată cu gdal:slope pe MDT. Peste 15°, construcția devine costisitoare și riscantă; sub acest prag, 68,4 % din Parc rămâne practicabil. Al doilea filtru, expoziția, cu gdal:aspect: rețin arcul sudic (90°–270°) pentru a maximiza însorirea, circa 48 % din teritoriu.

Combin apoi cele două criterii cu calculatorul raster (operatori booleeni, măști binare) și masca de reglementare a Parcului: rămâne doar 19,8 % din teritoriu, aproximativ 449 km². În acest stadiu, ordinea operațiilor și rezoluția MDT-ului schimbă deja rezultatul — de aici interesul unui lanț parametrizat și rejucabil.

De la raster la poligoane exploatabile

Rezultatul este încă un raster: îl vectorizez cu polygonize pentru a obține obiecte măsurabile, după o trecere de sieve care elimină aglomerările de pixeli izolați. Filtrez apoi pe un prag de suprafață minimă de un hectar: se păstrează 3 883 de poligoane (cel mai mare atingând 1 696 ha). Acest prag nu este arbitrar — sub un hectar, un sit este prea mic pentru un echipament real. Este o decizie de misiune, nu o setare implicită.

Accesibilitate și excluderi: tampoane în cascadă

Un sit favorabil trebuie să fie și accesibil. Modelez accesibilitatea prin intersecția a două tampoane: 1 km în jurul drumurilor asfaltate (3 539 km, pentru logistică și salvare) și 300 m în jurul potecilor (1 801 km, pentru interesul turistic). Suprafața potențială scade la 728 km².

Apoi exclud, prin diferență spațială, ceea ce trebuie exclus: un tampon de 300 m în jurul celor 425 787 de clădiri existente și un tampon de un kilometru în jurul echipamentelor turistice deja prezente (refugii, cabane, chalet-uri, adăposturi) pentru a asigura o distribuție omogenă — încă 207 km² eliminați. Fiecare constrângere este o scădere: spațiul posibilităților se restrânge la 294 km² de zone candidate.

Aveți un proiect de amplasare de arbitrat? Vă încadrez nevoia gratuit, prin videoconferință, înainte de orice ofertă.

Rezultat, scoring și harta de sinteză

Încrucișând zonele candidate cu poligoanele de aptitudine rămân 406 situri favorabile de cel puțin un hectar, adică 29 421 de hectare cumulate. Le ierarhizez pe comune pentru a prioritiza prospectarea: Lans-en-Vercors este prima (871 ha), înaintea comunelor Saint-Julien-en-Vercors (822 ha) și Die (665 ha).

Harta finală respectă semiologia lui Bertin — discretizare Jenks, progresie coerentă a tonurilor, cartare completă (nord, scară, carton de localizare, legendă, surse). Livrabilele sunt o hartă A4 la 300 dpi și un strat sites_favorables_final.gpkg reutilizabil. Mai ales, întreg lanțul este încapsulat în modelatorul grafic din QGIS: analiza se rejoacă într-un clic cu alte praguri (pantă de 10°, alte distanțe). Pentru a merge mai departe și a pondera criteriile în loc de a le combina da/nu, vedeți ponderarea AHP și metoda Saaty sub ArcGIS Pro.

Transferul metodei: eolian, ZAC, PLUi și teren

Înlocuiți „refugiul” cu o turbină eoliană, un parc fotovoltaic, un centru de deșeuri sau o parcelă de amenajare: raționamentul nu se schimbă. Pentru eolian se substituie criteriile (distanța față de locuințe, servituți aeronautice, zone protejate, racordare electrică) și se verifică compatibilitatea cu planul de urbanism — harta zonelor favorabile devine un suport de consultare. Este exact tipul de studiu pe care îl realizez pentru colectivități și birouri de studii, în continuarea muncii mele de analiză spațială SIG pentru colectivitățile din Essonne și a analizei spațiale multicriteriale aplicate din portofoliul meu.

La capitolul tarife rămân transparent: un audit cartografic pornește de la 800 € (o primă trecere pe două sau trei criterii, pentru a valida rapid o idee de amplasare), un studiu SIG complet de la 2 500 € (livrabilul de tip Vercors: colectare multi-sursă, prelucrări, hartă de sinteză și strat SIG). Și pentru că sunt și dezvoltator web, pot transforma acest strat într-o aplicație Web SIG interactivă, unde clientul ajustează criteriile în timp real. Cu sediul la Morsang-sur-Orge, lucrez în Essonne, în Île-de-France și la distanță în tot spațiul francofon. Să discutăm despre proiectul dumneavoastră — încadrare inițială gratuită, ofertă în 48 h.

Pentru detalii despre toate serviciile și intervalele de preț, consultați pagina Servicii & Tarife.