3. dataset d'évaluation de l'indice écologique #42

📋 Description

Constituer le dataset de référence de zones H3 servant à tester la cohérence des sous-indices et de l'indice global. Sélection automatique (pas manuelle) de zones représentatives : stables, urbaines, naturelles, à événement visible, à baisse de NDVI. La fonction reçoit la connexion DB en paramètre, lit/extrait les features, sélectionne les périodes compatibles (⚠️ comparer la même période d'une année à l'autre pour limiter la saisonnalité) et retourne les zones + données nécessaires sous forme de JSON.

Ce dataset est la base commune des tests de validation : il doit être consommable à la fois par la validation des sous-indices (#44) et par la validation/comparaison des méthodes (#45). Le format JSON doit être convenu avec ces deux tâches.

✅ Acceptance Criteria

• Les zones nécessaires à chaque test ont été identifiées
• Les périodes temporelles associées ont été sélectionnées
• Les données nécessaires au calcul des sous-indices et de l'indice global sont disponibles pour ces zones
• Les zones retenues sont documentées (zone_id, période, type de test, features)
• Les zones peuvent être réutilisées pour l'ensemble des tests du MVP
• Format JSON de sortie convenu avec 4. Validation des sous scores #44 et 5. Validation et comparaison des méthodes de calcul #45

🔗 Prerequisite Issues

Lecture des features en base → nécessite la DB initialisée et les tables de features peuplées :

• Init DB #12 (Init DB)
• Job extract_sentinel_2 #36, Compute OSM features + Cleanup #38, compute_species_features_by_zone #39 (jobs produisant satellite_/osm_/species_features_by_zone)
• Grille H3 & AOI #20 (Grille H3 & AOI — référentiel spatial zones_hex)

Dépendance de coordination : le format JSON retourné conditionne le démarrage de #44 et #45 (à figer ensemble).

Source : Notion « 3. dataset d'évaluation de l'indice écologique » (Indices & Analyses).