Traitement des données de bâtiments résidentiels à partir de la BD-Topo®

Introduction

Cette vignette propose un guide détaillé, étape par étape, pour le traitement des données relatives aux bâtiments résidentiels issues de la BD-Topo® grâce au package floodam.data. La BD-Topo® est une base de données complète d’informations géographiques françaises. Ce processus comprend le téléchargement des données, l’extraction des informations pertinentes sur les bâtiments et les logements, leur analyse, la synthèse des résultats et la génération de rapports.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous que vous avez les éléments suivants :

• Suffisamment d’espace disque pour stocker les données téléchargées et traitées.
• Une connexion internet stable.

Étape 1 : Charger les bibliothèques

Tout d’abord, chargez les bibliothèques nécessaires :

library(floodam.data)
library(sf)

Étape 2 : Définir les chemins

Définissez les chemins vers les répertoires où les données seront téléchargées et traitées. Important : Mettez à jour ces chemins pour qu’ils correspondent à votre système de fichiers local.

path_bd_topo = "~/data/data-local/original/bd-topo"
path_building = "~/data/data-local//adapted/bd-topo/building"
path_dwelling = "~/data/data-local//adapted/bd-topo/dwelling"
path_department = "~/data/data-local//adapted/admin-express"
path_eaip = "~/data/data-local//adapted/eaip"

Étape 3 : Obtenir les dernières archives et l’année

Téléchargez les données BD Topo pour chaque département et récupérez les informations concernant l’année de référence (vintage). Nous utiliserons ici le département 34 (Hérault) comme exemple :

download_info = floodam.data::download_bd_topo(
    file.path(path_bd_topo, vintage), 
    department = 34, 
    type = "GPKG"
)
vintage = floodam.data::analyse_archive(download_info[["task"]][2])["vintage"]

Cette étape permet de télécharger les données et de les enregistrer dans le répertoire spécifié.

Étape 4 : Extraire les données du bâtiment

Extrayez les données du bâtiment à partir de l’archive téléchargée :

extract_building(
  origin = file.path(path_bd_topo, vintage),
  destination = file.path(path_building, vintage),
  map = TRUE,
  path_eaip = path_eaip
)

Étape 5 : Extraire les données des logements

Extrayez les données des logements à partir des données du bâtiment :

extract_dwelling(
  origin = file.path(path_building, vintage),
  destination = file.path(path_dwelling, vintage),
  department = path_department,
  map = TRUE
)

Étape 6 : Analyser les données des logements

Analysez les données extraites des logements :

analyse_dwelling(
  file.path(path_building, vintage),
  retrieve = FALSE
)

Étape 7 : Synthétiser les données des logements

Synthétisez les données analysées des logements :

summarise_dwelling(file.path(path_dwelling, vintage))
summarise_dwelling(file.path(path_dwelling, vintage), flood = "eaip")

Étape 8 : Générer un rapport

Générez un rapport pour chaque département :

```r generate_report( file.path(path_dwelling, vintage, “analysed”), quiet = TRUE, purge = TRUE, complete = TRUE )