buffer-operations

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Opérations de tampon

Créez des tampons autour des géométries et utilisez-les pour l'analyse de proximité dans l'onglet FILTRAGE.

Aperçu

Un tampon est un polygone représentant tous les points à une distance spécifiée d'une géométrie. Dans FilterMate, les tampons sont configurés dans l'onglet FILTRAGE aux côtés des prédicats géométriques pour le filtrage spatial basé sur la proximité.

Utilisations principales

Les tampons sont essentiels pour :

Analyse de proximité - Trouver des entités près de quelque chose (par ex., bâtiments à moins de 200m de routes)
Zones d'impact - Définir des zones d'influence (par ex., tampon de bruit autour d'un aéroport)
Zones de service - Analyse de couverture (par ex., 500m de distance de marche vers les transports)
Zones de sécurité - Limites d'exclusion (par ex., tampon de 100m autour des dangers)

Emplacement dans l'interface

La configuration du tampon se trouve dans l'onglet FILTRAGE, sous le sélecteur de prédicats géométriques. Les tampons sont appliqués à la géométrie de la couche de référence avant la comparaison spatiale.

Concepts clés

Distance : Jusqu'où le tampon s'étend (en unités spécifiées)
Unité : Mesure de distance (mètres, kilomètres, pieds, miles, degrés)
Type de tampon : Algorithme utilisé (Standard, Rapide ou Segment)
Intégration : Les tampons fonctionnent avec les prédicats spatiaux (Intersecte, Contient, etc.)

Types de tampon

FilterMate prend en charge trois algorithmes de tampon dans l'onglet FILTRAGE, chacun avec différentes caractéristiques de performance et de précision.

1. Tampon standard (Par défaut)

L'algorithme standard crée des tampons précis adaptés à la plupart des cas d'usage.

Caractéristiques :

✅ Résultats précis
✅ Gère bien les géométries complexes
✅ Bon pour la plupart des cas d'usage
⚠️ Performance modérée sur les grands ensembles de données

Quand l'utiliser :

Analyse de proximité générale
Applications de planification
Conformité réglementaire (précision requise)
Ensembles de données de taille moyenne (<10k entités)

Exemple de configuration :

Onglet FILTRAGE :
- Distance de tampon : 500
- Unité de tampon : mètres
- Type de tampon : Standard
- Segments : 16 (courbes lisses)

2. Tampon rapide

L'algorithme rapide privilégie la performance par rapport à la précision.

Caractéristiques :

⚡ 2-5x plus rapide que standard
⚠️ Précision géométrique inférieure
✅ Bon pour les grands ensembles de données
✅ Adapté à la visualisation et l'exploration

Quand l'utiliser :

Grands ensembles de données (>50k entités)
Exploration interactive dans QGIS
Analyse approximative où la précision n'est pas critique
Visualisation rapide des zones de proximité

Comparaison de performance :

Taille ensemble | Standard | Rapide | Gain vitesse
----------------|----------|--------|-------------
1 000 entités  | 0,5s     | 0,2s   | 2,5x
10 000         | 4,2s     | 1,1s   | 3,8x
50 000         | 21,3s    | 5,8s   | 3,7x
100 000        | 45,1s    | 11,2s  | 4,0x

Exemple de configuration :

Onglet FILTRAGE :
- Distance de tampon : 1000
- Unité de tampon : mètres
- Type de tampon : Rapide
- Moins de segments pour la vitesse

3. Tampon de segment

Le tampon de segment crée des tampons avec segmentation personnalisable pour un contrôle fin de la douceur vs performance.

Caractéristiques :

✅ Contrôle fin du nombre de segments
✅ Équilibre précision vs vitesse
✅ Bon pour les sorties de qualité publication
⚠️ Nécessite une compréhension des compromis

Quand l'utiliser :

Cartes de qualité publication
Lorsque vous avez besoin d'une douceur spécifique
Réglage de performance personnalisé
Utilisateurs avancés voulant du contrôle

Directives de nombre de segments :

4-8 segments : Rapide, apparence angulaire
16 segments : Équilibré (par défaut)
32-64 segments : Courbes lisses, plus lent
64+ segments : Qualité publication, le plus lent

Exemple de configuration :

Onglet FILTRAGE :
- Distance de tampon : 200
- Unité de tampon : mètres
- Type de tampon : Segment
- Segments : 32 (haute qualité)

Configuration du tampon dans l'onglet FILTRAGE

Sélection de distance et d'unité

Configurer la distance de tampon et sélectionner l'unité

Unités prises en charge :

Mètres (m) - Le plus courant pour les SCR projetés
Kilomètres (km)
Pieds (ft) - US State Plane
Miles (mi)
Degrés - SCR géographiques (à utiliser avec précaution)

Le SCR compte

Assurez-vous que votre couche utilise un SCR approprié :

Projeté (mètres, pieds) : UTM, State Plane, projections locales → Utiliser mètres/pieds
Géographique (degrés) : WGS84, NAD83 → Convertir d'abord en SCR projeté pour des tampons précis

Exemples de distance :

Urbanisme :           50-500m
Accès transport :     400-800m (distance de marche)
Zones de bruit :      1-5km
Environnement :       100m-10km
Analyse régionale :   10-100km

Sélection du type de tampon

Choisir l'algorithme de tampon : Standard, Rapide ou Segment

Critères de sélection :

Scénario	Type recommandé	Pourquoi
Exploration rapide	Rapide	Vitesse sur précision
Rapport officiel	Standard	Bonne précision
Grands ensembles (>50k)	Rapide	Performance
Cartes publication	Segment (32+)	Qualité visuelle
Conformité réglementaire	Standard	Précision fiable

Intégration du tampon avec le filtrage géométrique

Les tampons fonctionnent parfaitement avec les prédicats spatiaux dans l'onglet FILTRAGE :

Flux de travail :

Sélectionner la couche source (par ex., "bâtiments")
Sélectionner le prédicat spatial (par ex., "Intersecte")
Sélectionner la couche de référence (par ex., "routes")
Configurer le tampon : 200m, type Standard
Cliquer sur FILTRER

Ce qui se passe :

La géométrie de la couche de référence est tamponnée de 200m
Le prédicat spatial (Intersecte) est appliqué entre la couche source et la référence tamponnée
Résultat : Bâtiments qui intersectent les routes à moins de 200m

Exemples de cas d'usage :

Couche source	Prédicat	Couche référence	Tampon	Résultat
Bâtiments	Intersecte	Routes	200m	Bâtiments à moins de 200m de routes
Parcelles	À l'intérieur	Zone protégée	50m	Parcelles à 50m à l'intérieur de la zone
Installations	Disjoint	Dangers	500m	Installations >500m des dangers
POIs	Contient	District + Tampon	100m	POIs dans district + marge 100m

Exemple de flux de travail de tampon complet

Scénario : Trouver tous les bâtiments à moins de 200m de routes

Cet exemple montre comment les tampons s'intègrent au filtrage géométrique dans l'onglet FILTRAGE.

Étape par étape :

1. Ouvrir l'onglet FILTRAGE

2. Sélectionner "bâtiments" comme couche source

3. Sélectionner le prédicat spatial "Intersecte"

4. Sélectionner "routes" comme couche de référence

5. Définir distance de tampon : 200, unité : mètres

6. Sélectionner type de tampon : Standard

7. Vérifier indicateurs : has_geometric_predicates, has_buffer_value, has_buffer_type tous actifs

8. Cliquer sur le bouton FILTRER

9. Barre de progression montre le traitement (backend : PostgreSQL ou Spatialite)

10. Résultats : 3 847 bâtiments à moins de 200m de routes affichés sur la carte

Ce qui s'est passé en coulisses :

La géométrie de la couche routes a été tamponnée de 200m en utilisant l'algorithme Standard
Le prédicat Intersecte appliqué : bâtiments ∩ routes_tamponnées
Le backend (PostgreSQL/Spatialite) a exécuté la requête spatiale avec tampon
Les entités correspondantes ont été retournées et affichées

SQL Backend (PostgreSQL) :

SELECT buildings.*
FROM buildings
WHERE ST_Intersects(
    buildings.geometry,
    (SELECT ST_Buffer(roads.geometry, 200) 
     FROM roads)
)

SQL Backend (Spatialite) :

SELECT buildings.*
FROM buildings
WHERE ST_Intersects(
    buildings.geometry,
    (SELECT ST_Buffer(roads.geometry, 200) 
     FROM roads)
)

Comportement de tampon spécifique au backend

PostgreSQL (Le plus rapide)

-- Utilise ST_Buffer (PostGIS)
ST_Buffer(
    geometry,
    distance,
    'quad_segs=16'  -- paramètre de segments
)

Avantages :

Accélération matérielle via index GIST
Support du traitement parallèle
Algorithmes optimisés pour grands ensembles de données
Meilleures performances pour >50k entités

Spatialite (Bon)

-- Utilise ST_Buffer (Spatialite)
ST_Buffer(geometry, distance)

Avantages :

Bonnes performances pour ensembles de données moyens (moins de 50k)
Pas de dépendances externes
Fonctionne hors ligne
Fichier de base de données portable

Limitations :

Moins de paramètres de personnalisation de tampon
Plus lent que PostgreSQL sur grands ensembles de données
Peut verrouiller la base de données pendant les opérations de tampon

OGR (Solution de secours)

Utilise les algorithmes de traitement QGIS :

processing.run("native:buffer", {
    'INPUT': layer,
    'DISTANCE': distance,
    'SEGMENTS': segments,
    'OUTPUT': 'memory:'
})

Limitations :

Pas de support d'index spatial
Performance plus lente
Limité aux algorithmes QGIS disponibles
Non recommandé pour >10k entités

Conseil de performance

Pour les ensembles de données de plus de 50k entités avec opérations de tampon fréquentes, utilisez PostgreSQL pour des performances optimales. Spatialite est bon pour les ensembles de données de moins de 50k entités.

Combinaisons tampon + filtre

Zones de tampon multiples

-- Propriétés dans différentes zones de risque
CASE
    WHEN distance($geometry, @hazard_geom) < 100 THEN 'risque_élevé'
    WHEN distance($geometry, @hazard_geom) < 500 THEN 'risque_moyen'
    WHEN distance($geometry, @hazard_geom) < 1000 THEN 'risque_faible'
    ELSE 'sûr'
END = 'risque_élevé'

Zones d'exclusion

-- Terrain disponible (pas dans tampon protégé)
land_use = 'non développé'
AND disjoint(
    $geometry,
    buffer(geometry(get_feature('protected', 'status', 'actif')), 500)
)
AND area($geometry) > 10000

Proximité à plusieurs entités

-- Près de transport OU routes principales
(
    distance($geometry, geometry(get_feature('transit', 'type', 'station'))) < 400
    OR
    distance($geometry, geometry(get_feature('roads', 'class', 'autoroute'))) < 200
)
AND zone = 'commercial'

Exemples pratiques

Urbanisme : Accès transport

Objectif : Trouver parcelles résidentielles à 400m à pied des transports

Configuration onglet FILTRAGE :
- Couche source : parcelles_residentielles
- Prédicat spatial : Intersecte
- Couche référence : stations_metro
- Distance tampon : 400
- Unité tampon : mètres
- Type tampon : Standard

Résultat : Parcelles avec bon accès transport pour planification TOD (Développement Orienté Transit)

Environnement : Tampon zone protégée

Objectif : Identifier bâtiments dans tampon 100m autour zones humides protégées

Configuration onglet FILTRAGE :
- Couche source : bâtiments
- Prédicat spatial : À l'intérieur
- Couche référence : zones_humides_protegees
- Distance tampon : 100
- Unité tampon : mètres
- Type tampon : Standard

Résultat : Bâtiments nécessitant évaluation impact environnemental

Sécurité : Zone exclusion danger

Objectif : Trouver installations en dehors zone sécurité 500m de sites dangereux

Configuration onglet FILTRAGE :
- Couche source : installations_publiques
- Prédicat spatial : Disjoint
- Couche référence : sites_dangereux
- Distance tampon : 500
- Unité tampon : mètres
- Type tampon : Standard

Résultat : Emplacements sûrs d'installations pour usage public

Dépannage

Résultats de tampon invalides

Problème : L'opération de tampon échoue ou produit des résultats vides

Solutions :

Vérifier validité de la géométrie :

-- Dans filtre d'attributs
is_valid($geometry)

Réparer géométries avant tamponnage :

-- Utiliser traitement QGIS pour réparer couche d'abord
processing.run("native:makevalid", {...})

Vérifier que le SCR est projeté (pas géographique)

Problèmes de performance

Problème : L'opération de tampon est très lente

Solutions :

Réduire nombre de segments - Utiliser type tampon Rapide ou moins de segments
Filtrer attributs d'abord - Appliquer filtres d'attributs avant tampon
Améliorer backend - Passer à PostgreSQL pour grands ensembles de données
Vérifier index spatiaux - Vérifier que index existent sur colonnes géométrie

Liste de contrôle performance :

Index spatial existe sur couches source et référence
Utilisation type tampon Rapide pour exploration
Filtres d'attributs appliqués d'abord
SCR est projeté (pas géographique)
Couche a moins de 100k entités OU utilise PostgreSQL

Résultats de tampon inattendus

Problème : Le tampon semble incorrect ou manque d'entités

Problèmes courants :

Mauvaises unités SCR :
- SCR géographique (degrés) : 200 degrés = ~22 000 km !
- Solution : Convertir d'abord en SCR projeté
Distance trop petite :
- Vérifier que les unités SCR de la couche correspondent aux unités de tampon
- Exemple : Tampon de 200 dans un SCR utilisant pieds = 200 pieds, pas mètres
Géométries NULL :
- Certaines entités peuvent avoir géométrie NULL
- Les filtrer : geometry IS NOT NULL
Géométries invalides :
- Utiliser is_valid($geometry) pour vérifier
- Réparer avec make_valid($geometry)

Optimisation des performances

Comparaison des backends

Backend	Standard	Rapide	Géodésique
PostgreSQL	⚡⚡⚡ Rapide	⚡⚡⚡⚡ Plus rapide	⚡⚡ Modéré
Spatialite	⚡⚡ Modéré	⚡⚡⚡ Rapide	⚡ Lent
OGR	⚡ Lent	⚡⚡ Modéré	❌ N/A

Conseils pour grands ensembles de données

Utiliser Tampon rapide pour exploration

# Analyse interactive rapide
buffer_type = "rapide"
segments = 8

Passer à Standard pour résultats finaux

# Analyse finale précise
buffer_type = "standard"
segments = 16

Réduire segments

# Équilibrer précision et vitesse
segments = 8  # Au lieu de 32

Utiliser backend PostgreSQL
- Tamponnage accéléré matériellement
- Support index spatial
- 3-5x plus rapide que Spatialite

Considérations mémoire

# Pour 100k entités avec tampons 500m :
# - Tampon rapide : ~200 MB RAM
# - Tampon standard : ~500 MB RAM
# - Tampon géodésique : ~800 MB RAM

Sujets connexes

Filtrage géométrique - Prédicats spatiaux utilisés avec tampons
Bases du filtrage - Combiner tampons avec filtres d'attributs
Aperçu de l'interface - Guide complet onglet FILTRAGE
Exporter des entités - Enregistrer résultats tamponnés

Intégration onglet FILTRAGE

Les tampons font partie de la configuration de filtrage géométrique dans l'onglet FILTRAGE. Ils fonctionnent parfaitement avec :

Prédicats spatiaux (Intersecte, Contient, À l'intérieur, etc.)
Filtres d'attributs (expressions)
Couches de référence (couches distantes)
Couches multiples (sélection multiple)

Prochaines étapes

Exporter des entités - Enregistrer vos résultats filtrés avec tampons appliqués
Historique des filtres - Réutiliser configurations de tampon depuis l'historique

Guide complet : Voir Premier filtre pour un flux de travail complet combinant filtres d'attributs, prédicats géométriques et tampons.

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Opérations de tampon

Aperçu​

Utilisations principales​

Concepts clés​

Types de tampon​

1. Tampon standard (Par défaut)​

2. Tampon rapide​

3. Tampon de segment​

Configuration du tampon dans l'onglet FILTRAGE​

Sélection de distance et d'unité​

Sélection du type de tampon​

Intégration du tampon avec le filtrage géométrique​

Exemple de flux de travail de tampon complet​

Comportement de tampon spécifique au backend​

PostgreSQL (Le plus rapide)​

Spatialite (Bon)​

OGR (Solution de secours)​

Combinaisons tampon + filtre​

Zones de tampon multiples​

Zones d'exclusion​

Proximité à plusieurs entités​

Exemples pratiques​

Urbanisme : Accès transport​

Environnement : Tampon zone protégée​

Sécurité : Zone exclusion danger​

Dépannage​

Résultats de tampon invalides​

Problèmes de performance​

Résultats de tampon inattendus​

Optimisation des performances​

Comparaison des backends​

Conseils pour grands ensembles de données​

Considérations mémoire​

Sujets connexes​

Prochaines étapes​

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Aperçu

Utilisations principales

Concepts clés

Types de tampon

1. Tampon standard (Par défaut)

2. Tampon rapide

3. Tampon de segment

Configuration du tampon dans l'onglet FILTRAGE

Sélection de distance et d'unité

Sélection du type de tampon

Intégration du tampon avec le filtrage géométrique

Exemple de flux de travail de tampon complet

Comportement de tampon spécifique au backend

PostgreSQL (Le plus rapide)

Spatialite (Bon)

OGR (Solution de secours)

Combinaisons tampon + filtre

Zones de tampon multiples

Zones d'exclusion

Proximité à plusieurs entités

Exemples pratiques

Urbanisme : Accès transport

Environnement : Tampon zone protégée

Sécurité : Zone exclusion danger

Dépannage

Résultats de tampon invalides

Problèmes de performance

Résultats de tampon inattendus

Optimisation des performances

Comparaison des backends

Conseils pour grands ensembles de données

Considérations mémoire

Sujets connexes

Prochaines étapes