Méthodologie d’automatisation des atlas

Introduction

La simplification de ce travail commence par l’application d’un filtre sur les couches afin de ne conserver que les territoires qui nous intéressent. Cela permet d’éviter d’être perturbé par l’affichage de nombreuses données, comme c’est le cas pour les communes.

Il est important de noter que les couches utilisées pour l’automatisation proviennent de scripts SQL exécutés directement sur la base de données, et non de couches stockées de manière permanente dans la base.

Cependant, certaines exceptions existent, notamment pour les rasters et les couches d’étiquettes, qui peuvent être enregistrées séparément pour des raisons de performance et de gestion des données.

1 . Automatisation de la couche de couverture

Certaines couches doivent être paramétrées afin de permettre l’automatisation de l’atlas.

La couche de génération de l’atlas constitue la base du projet. Elle définit les différentes entités à cartographier et sert de référence pour la production des cartes. Grâce à une symbologie basée sur un ensemble de règles, chaque EPCI (Établissement Public de Coopération Intercommunale) peut être représenté individuellement tout en conservant une mise en page homogène.

⚠️ Attention : Il est essentiel de choisir un champ unique pour identifier chaque entité et éviter les doublons. Par exemple, on peut utiliser le champ lib (libellé) ou code_epci (code EPCI).

Figure 1 : Configuration de la couche principale de l’atlas

🔹 Utilisation des expressions QGIS

Cependant, la génération effective de l’atlas s’effectue uniquement dans la mise en page QGIS, où l’ensemble des paramètres définis prend effet.

2. Paramétrage des autres couches

2.1 . Les couches de points

2.1.1. Avec @atlas_pagename

Si l’on souhaite afficher des couches de points (par exemple : gares TGV, arrêts bus), il est nécessaire de paramétrer leur symbologie à l’aide d’un ensemble de règles. Cela permet de restreindre leur affichage à l’emprise de l’entité de l’atlas en cours d’affichage.

Le processus de paramétrage est similaire à celui de la couche de génération de l’atlas (partie 1), mais appliqué spécifiquement à chaque couche concernée.

Figure 2 : Configuration des couches à automatiser

2.1.2. Avec intersects($geometry, @atlas_geometry)

L’expression intersects($geometry, @atlas_geometry) ou un autre prédicat spatial tel que within, disjoint, etc. permet de contrôler l’affichage des couches de points, de lignes et de surfaces en fonction de la géométrie de l’entité de l’atlas actif.

Cet outil est particulièrement utile lorsqu’on souhaite filtrer spatialement les entités, indépendamment de leurs attributs. Il peut être appliqué dans des symbologies catégorisées ou graduées, ce qui permet d’affiner l’affichage des éléments selon leur relation géographique avec l’entité active.

Cependant, pour que ce filtrage fonctionne dans le cadre de symbologies catégorisées ou graduées, il est nécessaire de passer à une symbologie basée sur un ensemble de règles après avoir effectué la catégorisation ou la graduation. Cela permet d’appliquer des critères spatiaux tout en conservant une gestion de la symbologie dynamique et détaillée.

La Figure 3 illustre le cas où seuls les types d’aérodromes de l’EPCI actif sont affichés.

En revanche, la Figure 4 montre un cas où toutes les catégories surfaciques sont masquées en dehors de l’entité active de l’atlas.

Figure 3 : Exemple des couches de points catégorisées

Figure 4 : Exemple des couches surfaciques classées par catégorie

Il est également possible d’utiliser ces expressions pour gérer l’affichage des cercles proportionnels et des étiquettes en fonction de l’atlas. Ces réglages s’effectuent dans la section “Rendu” des diagrammes pour les cercles proportionnels, et dans la section “Étiquettes” pour les étiquettes. La figure 5 illustre un exemple de positionnement des cercles proportionnels à l’intérieur de l’emprise définie par l’atlas.

Figure 5 : Affichage des cercles proportionnels (type camembert)

🔹 Principe : Il s’agit d’une variable qui stocke la valeur du champ défini comme “nom” de l’atlas (souvent un identifiant ou un libellé).
🔹 Utilisation : Permet de filtrer des couches en se basant sur une correspondance attributaire entre les données et la page active de l’atlas.
🔹 Exemple :
Si la couche de génération de l’atlas contient un champ nom_epci, on peut filtrer une couche de gares en utilisant : “nom_epci” = @atlas_pagename

🔹 Principe : Vérifie si la géométrie d’une entité intersecte la géométrie de l’entité active dans l’atlas.
🔹 Utilisation : Permet de filtrer les entités géographiquement, sans avoir besoin d’un champ commun.
🔹 Exemple :
Si l’atlas est basé sur une couche d’EPCI et qu’on veut afficher uniquement les gares situées à l’intérieur de l’EPCI actif : intersects(\(geometry, @atlas\_geometry) ou within(\)geometry, @atlas_geometry)

Critère @atlas_pagename intersects($geometry, @atlas_geometry)
Basé sur Valeur attributaire Relation spatiale
Nécessite un champ commun ✅ Oui ❌ Non
Fonctionne avec Données ayant un identifiant partagé Toutes les données spatiales
Performance ⚡ Très rapide ⏳ Plus gourmand en calcul
Exemple d’usage Filtrer par nom d’epci Filtrer par intersection géométrique

Figure 6 : Tableau de comparaison synthétique

3. Visualisation des cartes

3.1. Carte à plat

Les cartes à plat sont plus faciles à gérer et leurs ajustements posent moins de soucis. Lorsqu’il s’agit de symbologies graduées ou catégorisées, l’affichage des éléments dans l’atlas actif est géré de la même manière que décrite dans la section 2.1.2.

3.2. Carte avec cercles proportionnels (camemberts)

La gestion de ce type de carte peut être complexe (cf partie problématique), car elle nécessite le réglage de plusieurs paramètres, notamment la taille et la position des cercles. La variabilité des tailles est directement liée aux données (valeurs minimales et maximales).

Cependant, il est possible d’ajuster la taille globale des cercles afin d’optimiser leur affichage et de mieux les adapter aux entités spatiales représentées (figure 7).

Figure 7 : Échelle de visualisation des diagrammes en camembert

4. Mise en page et génération de l’atlas

La première étape consiste à réaliser une mise en page classique, comme pour une carte sans atlas, en intégrant tous les éléments cartographiques nécessaires selon la demande reçue.

Une fois tous ces éléments définis dans la mise en page, on peut passer à la génération de l’atlas en cliquant sur le bouton paramètres de l’atlas dans la barre d’outils.

Cela ouvre une fenêtre dans laquelle il faut renseigner la couche de couverture, définie plus haut (partie 1), qui contient les différentes entités à cartographier (EPCI). Cette couche sert de référence pour l’automatisation de l’atlas et permet de générer les cartes de manière dynamique.

Figure 8 : Paramétrage et génération de l’atlas

Le champ « lib » est choisi pour identifier et individualiser les entités de l’atlas. Il permet également d’afficher automatiquement le libellé en haut de chaque page , facilitant ainsi la lecture et la compréhension des cartes.

Néanmoins, il est aussi possible de choisir le code des EPCI comme identifiant unique. Avec ces paramètres définis, nous disposons de toutes les informations nécessaires pour lancer l’atlas.

5. Lancement de l’atlas

L’atlas se lance à l’aide du bouton aperçu de l’atlas, disponible dans la barre d’outils.

Toutefois, au premier affichage, la carte peut sembler fixe, même si l’atlas est activé. Cela est dû au fait que l’emprise cartographique n’est pas encore contrôlée par l’atlas.

Pour afficher correctement toutes les entités, il est nécessaire d’activer cette option dans les propriétés de l’emprise de la carte. Il suffit alors de cocher l’option permettant de lier l’emprise à l’atlas. Une fois cette étape réalisée, les cartes de l’atlas s’afficheront dynamiquement, et il sera possible de naviguer entre les entités à l’aide des boutons de défilement.

Figure 9 : Affichage des cartes générées automatiquement de l’atlas

Le titre de la carte peut être automatisé en fonction de l’atlas, à condition que cette information soit disponible dans un champ de la table de génération de l’atlas (voir Partie 1).

Par exemple, si nous souhaitons faire apparaître le nom de l’EPCI dans le titre de chaque carte, nous pouvons récupérer cette information depuis la couche de l’atlas en utilisant le champ lib. Ainsi, le titre reste constant, mais le nom du territoire varie automatiquement en fonction de l’atlas actif.

Figure 10 : Automatisation du titre de la carte en fonction de l’atlas actif

L’automatisation de la légende semble relativement simple et ne nécessite pas d’expressions QGIS complexes. Il suffit de cocher les cases optionnelles pour restreindre l’apparence des éléments en fonction des besoins cartographiques.

Il est idéalement recommandé de désactiver l’option « mise à jour automatique » pour pouvoir ajuster manuellement les éléments de la légende (par exemple, regroupement, ajout, retrait, renommage, etc.).

De plus, il est aussi possible de restreindre l’affichage des éléments de la légende à l’emprise de la carte, ou encore de l’afficher uniquement pour l’entité active de l’atlas (figure 11).

Figure 11 : Automatisation de l’affichage des légendes

L’automatisation de l’échelle s’avère moins complexe, notamment grâce à l’option d’ajustement automatique en fonction de la largeur du segment.

Cependant, il est essentiel de contrôler la taille de la barre d’échelle afin d’éviter qu’elle ne dépasse sur la carte, ce qui pourrait nuire à la lisibilité.

La figure 12 illustre un exemple d’échelle dynamique, configurée avec une longueur de 20 mm et une seule subdivision.

Figure 12 : Adaptation des échelles cartographiques

6. Problématique liée à l’automatisation (atlas)

Tout d’abord, il est idéal d’afficher les étiquettes uniquement pour les communes de l’EPCI actif dans l’atlas. Pour cela, il est nécessaire de définir un étiquetage basé sur des règles, en appliquant le filtre suivant : within ($geometry, @atlas_geometry).

Figure 13 : Filtrage des étiquettes selon l’atlas actif

Cependant, les étiquettes s’affichent souvent dans des positions non optimales, compromettant la lisibilité de la carte, même après ajustement classique des paramètres d’étiquetage (figure 14).

Figure 14 : La position des étiquettes sur la carte

6.1. Méthode pour un positionnement optimal des étiquettes

Afin d’optimiser la position des étiquettes, il serait nécessaire de créer une couche de points associée aux entités (ici, chaque commune dans un EPCI).

Cette couche de points doit contenir :

Ces valeurs sont obtenues grâce aux expressions suivantes dans la calculatrice de champs :

\(x*** pour la coordonnée X ***\)y pour la coordonnée Y

⚠️ Attention : Avant d’effectuer ces calculs, il est indispensable de digitaliser les points, de renseigner le champ insee_com et de positionner manuellement chaque point à l’emplacement souhaité pour l’étiquette.

Une fois la couche de points créée, une jointure attributaire est réalisée afin d’intégrer les champs coordonnées_X et coordonnées_Y dans la couche d’étiquettes.

Grâce à ces coordonnées, les étiquettes des communes pourront être positionnées précisément à l’endroit des points définis.

Sur la couche d’étiquettes, il est désormais possible de définir le positionnement en fonction des coordonnées des points obtenus via la jointure.

📌 Astuce : Il est important de cocher l’option « Stocker les données dans le projet » pour éviter des modifications non souhaitées si ces mêmes couches sont utilisées dans d’autres projets.

Figure 15 : Optimisation de la position des étiquettes sur la carte

Ensuite, pour que l’étiquette de chaque commune se positionne correctement en fonction des coordonnées du point associé, il est nécessaire de lier les champs de coordonnées aux champs correspondants dans la couche d’étiquette (voir figure 15). Cela permettra d’ajuster automatiquement la position de chaque étiquette selon les points définis.

6.2. Méthode pour un positionnement optimal des cercles proportionnels

Le même processus utilisé pour le réglage des étiquettes s’applique également aux cercles proportionnels.

Toutefois, dans ce cas, les ajustements de positionnement doivent être effectués directement dans les paramétrages des diagrammes (voir figure 16). Il est essentiel de définir correctement les coordonnées des cercles pour garantir une représentation claire et lisible sur la carte.

Figure 16 : Optimisation de la position des cercles proportionnels sur la carte

7. Avantages et mise à jour cartographique

Le fait que les données soient directement liées à la base de données permet une mise à jour automatique des cartes en fonction des nouvelles données disponibles. Ainsi, cette cartographie automatisée constitue un socle dynamique et pérenne pour l’actualisation des cartes, garantissant une cohérence et une fiabilité des informations pour toutes les entités concernées.

Cependant, cette automatisation présente certaines limites, notamment pour la gestion des étiquettes, des cartes graduées et des cercles proportionnels, qui nécessitent parfois des ajustements manuels pour un affichage optimal.

8 - Les limites

La pertinence cartographique de certaines thématiques nécessite parfois de dupliquer le projet QGIS afin d’apporter des modifications spécifiques. Cela permet d’optimiser la visualisation tout en se concentrant sur un territoire précis (EPCI) parmi l’ensemble des entités cartographiées dans l’atlas.

La gestion des étiquettes est particulièrement complexe, notamment dans le cas des cartes avec cercles proportionnels. Un problème récurrent est le chevauchement des étiquettes, surtout lorsque les entités concernées (communes, quartiers) sont de petite taille.

De plus, l’utilisation d’une couche spécifique pour positionner les étiquettes peut s’avérer fastidieuse, en particulier lorsque l’atlas couvre un grand nombre d’entités.

L’échelle de répartition des classes peut ne pas être adaptée à toutes les cartes de l’atlas, notamment en raison de grands écarts entre les valeurs maximales et minimales. Cela est souvent dû à la présence de grandes villes, comme Perpignan dans notre cas, qui influencent fortement la classification.

Ainsi, il est nécessaire d’ajuster les classes en fonction du territoire étudié. Par exemple, pour l’EPCI de Pyrénées Cerdagne, il peut être pertinent de revoir la classification afin qu’elle soit plus représentative des données locales.

Pour cela, il est recommandé d’appliquer un filtre en amont sur toutes les couches concernées. Cette méthode est particulièrement efficace, car elle limite l’affichage des données tout en préservant l’ensemble des informations dans la même couche.

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Figure 17 : Filtrage des données selon le territoire d’intérêt

Comme mentionné précédemment, l’échelle d’affichage des cercles proportionnels dépend directement des valeurs minimales et maximales du champ représenté. Cependant, la présence de grandes villes peut entraîner des valeurs extrêmes, ce qui fausse l’échelle et réduit fortement la taille des cercles dans les territoires moins peuplés (population).

Pour corriger ce déséquilibre, il est recommandé de dupliquer le projet QGIS et d’appliquer un filtre sur le territoire d’intérêt. Cela permet d’ajuster les échelles de visualisation spécifiquement en fonction des valeurs propres à ce territoire, sans être influencé par les données des autres zones couvertes par l’atlas.

Il est également obligatoire de revoir la légende des cercles proportionnels en cas de modification des valeurs extrêmes, afin de mettre à jour leur libellé et d’assurer une représentation fidèle des données.

Conclusion

L’automatisation des atlas cartographiques dans QGIS permet de simplifier et d’optimiser la production de cartes en s’appuyant sur des règles de symbologie et des expressions dynamiques. Grâce à l’intégration de données directement issues d’une base de données SQL et à l’utilisation de filtres spatiaux et attributaires, il est possible de générer des cartes précises et adaptées à chaque entité étudiée.

Toutefois, malgré ces avancées, certains défis persistent, notamment la gestion des étiquettes et des éléments graphiques complexes comme les cercles proportionnels. Ces aspects nécessitent encore des ajustements manuels pour garantir une lisibilité optimale des cartes produites.

En définitive, cette méthodologie d’automatisation constitue un gain de temps considérable et améliore la cohérence des représentations cartographiques, tout en permettant une mise à jour continue des données. Cependant, une réflexion complémentaire sur l’optimisation des paramètres d’affichage reste essentielle pour perfectionner le rendu final et s’adapter aux spécificités de chaque territoire.

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Logiciel: looping