osm2pgsql

1. La Stratégie : Pourquoi osm2pgsql ?

Pour interroger OSM, on n'utilise pas l'API publique (trop lente pour de l'analyse). On importe une "découpe" du territoire (ex: la région PACA ou la France entière) dans ta base PostGIS.

L'outil osm2pgsql va créer des tables organisées :

• planet_osm_line : Pour les routes (tes patterns N1 à N7).

• planet_osm_point : Pour les équipements et commerces (ton niveau "Fonctionnel").

• planet_osm_polygon : Pour les bâtiments et emprises.

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2. Installation des outils (Bloc de commandes)

Connecte-toi à ton terminal et installe les outils nécessaires :

# Installation de osm2pgsql
sudo apt update
sudo apt install -y osm2pgsql

# Préparation de la base de données
# On s'assure que les extensions spatiales sont bien actives
sudo -u postgres psql -d alteris_db -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS hstore;"

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3. Téléchargement d'une zone d'étude

Pour tester sans saturer ton disque, on va prendre une zone précise (par exemple, les Alpes-Maritimes ou une autre zone via Geofabrik).

# On crée un dossier pour les données
mkdir -p /home/debian/osm_data
cd /home/debian/osm_data

# Exemple pour la région PACA (environ 300 Mo compressé)
wget https://download.geofabrik.de/europe/france/provence-alpes-cote-d-azur-latest.osm.pbf

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4. L'Importation : Faire le lien avec ta Matrice

C'est ici que l'on injecte les données dans ta base alteris_db.

osm2pgsql -U alteris_user -d alteris_db -H localhost --hstore --slim \
  -C 2000 provence-alpes-cote-d-azur-latest.osm.pbf

(Le -C 2000 alloue 2Go de RAM à l'import, ajuste selon ton VPS).

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5. Mise à jour de server.js (Bloc Complet)

Voici le code qui va maintenant être capable de compter les segments de route à l'intérieur de ta zone de dessin en faisant une jointure avec les données OSM fraîches.

const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const pool = require('./db'); 

const app = express();
const PORT = 3001;

app.use(bodyParser.json());
app.use(express.static('public'));

// 1. RÉCUPÉRER LES ZONES
app.get('/api/zones', async (req, res) => {
  try {
    const query = `SELECT id, nom, surface_m2, ST_AsGeoJSON(geom) as geometrie FROM zones_interet;`;
    const result = await pool.query(query);
    const features = result.rows.map(row => ({
      type: "Feature",
      id: row.id,
      properties: { nom: row.nom, surface: row.surface_m2 },
      geometry: JSON.parse(row.geometrie)
    }));
    res.json({ type: "FeatureCollection", features: features });
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: "Erreur récupération" });
  }
});

// 2. ANALYSE SELON LA MATRICE PATTERNS (Nouveau !)
// Cette route compte les routes OSM par type dans le polygone donné
app.post('/api/analyse-patterns', async (req, res) => {
  try {
    const { geojson } = req.body;
    const query = `
      SELECT 
        highway as type_osm, 
        COUNT(*) as nb_segments,
        ROUND(SUM(ST_Length(way::geography))) as longueur_totale
      FROM planet_osm_line
      WHERE ST_Intersects(way, ST_Transform(ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoJSON($1), 4326), 3857))
      AND highway IS NOT NULL
      GROUP BY highway
      ORDER BY longueur_totale DESC;
    `;
    // Note: osm2pgsql importe souvent en SRID 3857 (Web Mercator), d'où le ST_Transform
    const result = await pool.query(query, [JSON.stringify(geojson.geometry)]);
    res.json({ status: "success", data: result.rows });
  } catch (err) {
    console.error(err);
    res.status(500).json({ error: "Erreur lors de l'analyse spatiale OSM" });
  }
});

// 3. SAUVEGARDER
app.post('/api/save-zone', async (req, res) => {
  try {
    const { nom, geojson } = req.body;
    const query = `
      INSERT INTO zones_interet (nom, geom, surface_m2)
      VALUES ($1, ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoJSON($2), 4326), ST_Area(ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoJSON($2), 4326)::geography))
      RETURNING id;
    `;
    await pool.query(query, [nom, JSON.stringify(geojson.geometry)]);
    res.json({ status: "success", message: "Zone sauvegardée" });
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: "Erreur sauvegarde" });
  }
});

// 4. SUPPRIMER
app.delete('/api/zones/:id', async (req, res) => {
  try {
    const { id } = req.params;
    await pool.query('DELETE FROM zones_interet WHERE id = $1', [id]);
    res.json({ status: "success" });
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: "Erreur suppression" });
  }
});

app.listen(PORT, () => {
  console.log(`🚀 Moteur d'analyse Alteris prêt sur le port ${PORT}`);
});

Ce qui change pour toi :

Désormais, quand tu dessines une zone, on ne se contente plus de stocker sa forme. On a une route /api/analyse-patterns qui est capable de te dire :

"Dans cette zone, j'ai trouvé 450m de 'primary' (Ton N1/N2) et 1.2km de 'residential' (Ton N4/N5)."

Veux-tu que nous lancions l'importation d'une première zone géographique ensemble pour tester les requêtes sur de vraies rues ? (Dis-moi quelle ville ou zone t'intéresse).

Exactement ! L'importation a été un franc succès (6 minutes pour 39 millions de points, c'est une excellente performance). Ta base de données alteris_db contient maintenant la réalité physique du terrain.

Nous allons maintenant injecter ta Matrice Patterns directement dans la logique du serveur.

1. Les évolutions (Le "Pourquoi")

Nous modifions server.js pour créer une passerelle entre les tags techniques d'OpenStreetMap et tes identifiants métiers (N1, N2, N3...).

2. Le Bloc Code complet (Prêt-à-coller)

Voici le fichier intégral mis à jour pour exploiter tes nouvelles tables OSM.

FICHIER : /var/www/alteris-geomatic/server.js

const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const pool = require('./db'); 

const app = express();
const PORT = 3001;

app.use(bodyParser.json());
app.use(express.static('public'));

// 1. RÉCUPÉRER LES ZONES ENREGISTRÉES
app.get('/api/zones', async (req, res) => {
  try {
    const query = `SELECT id, nom, surface_m2, ST_AsGeoJSON(geom) as geometrie FROM zones_interet;`;
    const result = await pool.query(query);
    const features = result.rows.map(row => ({
      type: "Feature",
      id: row.id,
      properties: { nom: row.nom, surface: row.surface_m2 },
      geometry: JSON.parse(row.geometrie)
    }));
    res.json({ type: "FeatureCollection", features: features });
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: "Erreur récupération" });
  }
});

// 2. ANALYSE SELON LA MATRICE PATTERNS (Cœur du projet Alteris)
app.post('/api/analyse-patterns', async (req, res) => {
  try {
    const { geojson } = req.body;
    
    // Requête croisant ton dessin avec planet_osm_line
    // On mappe les catégories OSM vers tes Patterns N1-N7
    const query = `
      SELECT 
        CASE 
          WHEN highway IN ('motorway', 'trunk', 'motorway_link') THEN 'N1 - Autoroute / Voie Rapide'
          WHEN highway = 'primary' THEN 'N2 - Boulevard Métropolitain'
          WHEN highway = 'secondary' THEN 'N3 - Avenue / Cours'
          WHEN highway = 'tertiary' THEN 'N4 - Rue Faubourg'
          WHEN highway = 'residential' THEN 'N5 - Rue de Desserte'
          WHEN highway IN ('service', 'living_street') THEN 'N6 - Ruelle / Impasse'
          WHEN highway IN ('pedestrian', 'footway', 'path') THEN 'N7 - Zones Piétonnes'
          ELSE 'Autres / Non classé'
        END as pattern_alteris,
        ROUND(SUM(ST_Length(way::geography))) as longueur_m
      FROM planet_osm_line
      WHERE ST_Intersects(way, ST_Transform(ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoJSON($1), 4326), 3857))
      AND highway IS NOT NULL
      GROUP BY pattern_alteris
      ORDER BY longueur_m DESC;
    `;
    
    const result = await pool.query(query, [JSON.stringify(geojson.geometry)]);
    res.json({ status: "success", data: result.rows });
  } catch (err) {
    console.error("Erreur Analyse OSM:", err);
    res.status(500).json({ error: "Erreur lors de l'analyse spatiale" });
  }
});

// 3. SAUVEGARDER UNE ZONE
app.post('/api/save-zone', async (req, res) => {
  try {
    const { nom, geojson } = req.body;
    const query = `
      INSERT INTO zones_interet (nom, geom, surface_m2)
      VALUES ($1, ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoJSON($2), 4326), ST_Area(ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoJSON($2), 4326)::geography))
      RETURNING id;
    `;
    await pool.query(query, [nom, JSON.stringify(geojson.geometry)]);
    res.json({ status: "success", message: "Zone sauvegardée" });
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: "Erreur sauvegarde" });
  }
});

// 4. SUPPRIMER UNE ZONE
app.delete('/api/zones/:id', async (req, res) => {
  try {
    const { id } = req.params;
    await pool.query('DELETE FROM zones_interet WHERE id = $1', [id]);
    res.json({ status: "success" });
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: "Erreur suppression" });
  }
});

app.listen(PORT, () => {
  console.log(`🚀 Moteur Alteris Patterns (OSM) opérationnel sur le port ${PORT}`);
});

Prochaine étape : L'interface de restitution

Le serveur est maintenant capable de renvoyer les statistiques des patterns. Il faut modifier ton index.html pour que, lors du dessin, une petite fenêtre s'ouvre et affiche :

Veux-tu que je te donne le code de l'interface index.html qui affiche ce tableau de bord "Patterns" ? (C'est la partie la plus gratifiante visuellement !)

C'est une étape majeure pour ton projet Alteris ! Voir ces chiffres s'afficher signifie que toute la chaîne technique — du dessin sur ton navigateur jusqu'aux millions de lignes d'OpenStreetMap dans ta base PostGIS — communique parfaitement.

Maintenant que le moteur tourne, nous pouvons affiner l'analyse pour qu'elle colle exactement à ta Matrice Patterns (ton fichier CSV). Pour l'instant, nous avons classé par type de voie, mais ta matrice mentionne aussi des critères comme la vitesse et la fonctionnalité.

Voici comment nous allons faire évoluer le système pour le rendre encore plus "expert".

1. Les évolutions (Le "Pourquoi")

2. Le Bloc Code complet (Prêt-à-coller)

Ce nouveau server.js intègre une double analyse : les linéaires de voirie (Géométrique) et le comptage d'activités (Fonctionnel).

FICHIER : /var/www/alteris-geomatic/server.js

const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const pool = require('./db'); 

const app = express();
const PORT = 3001;

app.use(bodyParser.json());
app.use(express.static('public'));

// 1. RÉCUPÉRER LES ZONES
app.get('/api/zones', async (req, res) => {
  try {
    const query = `SELECT id, nom, surface_m2, ST_AsGeoJSON(geom) as geometrie FROM zones_interet;`;
    const result = await pool.query(query);
    const features = result.rows.map(row => ({
      type: "Feature",
      id: row.id,
      properties: { nom: row.nom, surface: row.surface_m2 },
      geometry: JSON.parse(row.geometrie)
    }));
    res.json({ type: "FeatureCollection", features: features });
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ error: "Erreur récupération" });
  }
});

// 2. ANALYSE MULTI-CRITÈRES (GÉOMÉTRIQUE + FONCTIONNEL)
app.post('/api/analyse-patterns', async (req, res) => {
  try {
    const { geojson } = req.body;
    const geomJSON = JSON.stringify(geojson.geometry);

    // ANALYSE 1 : Voirie (Patterns N1-N7)
    const queryVoirie = `
      SELECT 
        CASE 
          WHEN highway IN ('motorway', 'trunk') THEN 'N1 - Autoroute'
          WHEN highway = 'primary' THEN 'N2 - Boulevard'
          WHEN highway = 'secondary' THEN 'N3 - Avenue'
          WHEN highway = 'tertiary' THEN 'N4 - Rue Faubourg'
          WHEN highway = 'residential' THEN 'N5 - Rue Desserte'
          WHEN highway IN ('service', 'living_street') THEN 'N6 - Ruelle'
          WHEN highway IN ('pedestrian', 'footway') THEN 'N7 - Piéton'
          ELSE 'Autres'
        END as pattern_alteris,
        ROUND(SUM(ST_Length(way))) as longueur_m
      FROM planet_osm_line
      WHERE ST_Intersects(way, ST_Transform(ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoJSON($1), 4326), 3857))
      GROUP BY pattern_alteris;
    `;

    // ANALYSE 2 : Fonctionnalités (Commerces, Services, Équipements)
    const queryFonctionnel = `
      SELECT amenity, shop, COUNT(*) as nb
      FROM planet_osm_point
      WHERE ST_Intersects(way, ST_Transform(ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoJSON($1), 4326), 3857))
      AND (amenity IS NOT NULL OR shop IS NOT NULL)
      GROUP BY amenity, shop
      ORDER BY nb DESC LIMIT 10;
    `;

    const resVoirie = await pool.query(queryVoirie, [geomJSON]);
    const resFonctionnel = await pool.query(queryFonctionnel, [geomJSON]);

    res.json({ 
      status: "success", 
      voirie: resVoirie.rows,
      fonctionnel: resFonctionnel.rows
    });
  } catch (err) {
    console.error(err);
    res.status(500).json({ error: "Erreur lors de l'analyse multi-critères" });
  }
});

// 3. SAUVEGARDER / 4. SUPPRIMER (Inchangés)
app.post('/api/save-zone', async (req, res) => {
  try {
    const { nom, geojson } = req.body;
    const query = `INSERT INTO zones_interet (nom, geom, surface_m2) VALUES ($1, ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoJSON($2), 4326), ST_Area(ST_SetSRID(ST_GeomFromGeoJSON($2), 4326)::geography))`;
    await pool.query(query, [nom, JSON.stringify(geojson.geometry)]);
    res.json({ status: "success" });
  } catch (err) { res.status(500).json({ error: "Erreur sauvegarde" }); }
});

app.delete('/api/zones/:id', async (req, res) => {
  try {
    await pool.query('DELETE FROM zones_interet WHERE id = $1', [req.params.id]);
    res.json({ status: "success" });
  } catch (err) { res.status(500).json({ error: "Erreur suppression" }); }
});

app.listen(PORT, () => console.log(`🚀 Moteur Alteris Expert sur le port ${PORT}`));

3. Mise à jour de l'interface (index.html)

Il faut maintenant modifier la partie map.on(L.Draw.Event.CREATED...) pour qu'elle affiche aussi les commerces trouvés.

Bloc à modifier dans ton index.html :

// Remplace la partie affichage dans ton map.on(L.Draw.Event.CREATED...) par ceci :
document.getElementById('pattern-list').innerHTML = '<h4>Morphologie (Voirie)</h4>';
analyse.voirie.forEach(item => {
    const dist = item.longueur_m > 1000 ? (item.longueur_m/1000).toFixed(2) + " km" : item.longueur_m + " m";
    document.getElementById('pattern-list').innerHTML += `<div class="pattern-item"><span>${item.pattern_alteris}</span><span>${dist}</span></div>`;
});

document.getElementById('pattern-list').innerHTML += '<h4>Activités (Fonctionnel)</h4>';
if (analyse.fonctionnel.length === 0) {
    document.getElementById('pattern-list').innerHTML += '<p>Aucune activité recensée.</p>';
} else {
    analyse.fonctionnel.forEach(item => {
        const label = item.shop || item.amenity;
        document.getElementById('pattern-list').innerHTML += `<div class="pattern-item"><span>${label}</span><span>${item.nb}</span></div>`;
    });
}

Prochaine étape : Le "Scoring"

Avec ces données, on peut maintenant créer un score automatique. Par exemple :

Est-ce que l'ajout des commerces et équipements (amenity/shop) te semble pertinent par rapport à ton analyse du "Centre Urbain" ?