Analyser un GPX avant un trail : guide complet

Résumé exécutif

Pourquoi analyser un GPX avant une course

J’analyse un GPX avant un trail pour trois raisons simples : performance (éviter l’erreur de pacing), sécurité (identifier les passages à risque / anticiper la nuit et la météo), et logistique (ravitos, matériel, assistance, gestion des temps de passage).

L’investissement est faible, et le retour est énorme : une descente technique, un faux-plat interminable, ou une montée “en escaliers” changent beaucoup plus le résultat qu’un chiffre de pente moyenne. C’est précisément ce que la segmentation fait apparaître.

Ce qu’un GPX contient vraiment

Un fichier GPX est un format XML ouvert pour échanger des données GPS. Selon la spécification, un GPX contient typiquement un en-tête de métadonnées, puis des <wpt> (waypoints), <rte> (routes) et <trk> (tracks), avec la possibilité d’ajouter des champs via des <extensions>. citeturn0search0turn4search19

En pratique, on trouve deux familles : une “trace enregistrée” (track) avec points + temps (utile pour analyser vitesse), et un “itinéraire planifié” (route) sans timestamps (utile pour navigation, moins pour analyse d’allure). La structure track/route/waypoints est aussi décrite dans la documentation d’entity["organization","OsmAnd","offline navigation app"]. citeturn0search12

Côté géodésie : le driver GPX de GDAL rappelle que les coordonnées GPX sont en WGS84 (EPSG:4326). citeturn1search5

Les informations importantes à extraire

Pente : instantanée vs moyenne

La pente, c’est une relation locale : pente (%) = 100 × Δh / Δd (Δd = distance horizontale sur un petit intervalle). Deux pièges : la pente moyenne masque les “murs”, et la pente instantanée est très sensible au bruit (altitude + GPS).

pente_%(i) = 100 * (ele[i] - ele[i-1]) / dist_horiz[i-1 -> i]

# Pour limiter le bruit, je calcule souvent sur une fenêtre (ex. 50 à 200 m)
pente_%_fenetre = 100 * (ele[j] - ele[i]) / dist_horiz[i -> j]
# avec dist_horiz[i -> j] ≈ 50–200 m (à choisir selon densité et terrain)

Segmentation : rendre le parcours “décidable”

Mon objectif de segmentation est pragmatique : chaque segment doit être homogène (pente + terrain + courbure) et correspondre à une décision (je cours / je marche / je temporise / je m’alimente / je sécurise).

Proxies “terrain” : ce que je peux estimer sans reconnaissance

Un GPX ne contient pas la surface du sentier. J’utilise donc des “proxies” et je les combine : rugosité (depuis DEM), surface/sentier (depuis OSM), distribution de pentes (depuis GPX), sinuosité (depuis la polyline).

Comment “extraire” ces métriques depuis un GPX + MNT

Il y a deux approches : (1) “tout Python” (lecture GPX + calculs), (2) “outillage SIG” (conversion via GDAL, analyse raster via QGIS/GDAL).

# Exemple court (pédagogique), basé sur gpxpy
# Objectif : distance 2D et D+ avec un seuil simple

import gpxpy

def haversine_m(lat1, lon1, lat2, lon2):
    # ... (implémentation standard) ...
    return dist_m

def analyse_gpx(path, seuil_gain_m=2.0):
    with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
        gpx = gpxpy.parse(f)

    dist_m = 0.0
    dplus_m = 0.0

    prev = None
    for trk in gpx.tracks:
        for seg in trk.segments:
            for pt in seg.points:
                if prev is not None:
                    dist_m += haversine_m(prev.latitude, prev.longitude, pt.latitude, pt.longitude)
                    if pt.elevation is not None and prev.elevation is not None:
                        dh = pt.elevation - prev.elevation
                        if dh >= seuil_gain_m:     # seuil anti-bruit
                            dplus_m += dh
                prev = pt

    return dist_m/1000.0, dplus_m

# print(analyse_gpx("trace.gpx"))

# 1) Convertir un GPX en GeoJSON (ex: couche "tracks" ou "track_points")
ogr2ogr -f GeoJSON track_points.geojson trace.gpx track_points

# 2) (Optionnel) Reprojeter en projection métrique pour analyses de distance/pente
ogr2ogr -f GeoJSON track_points_l93.geojson track_points.geojson -t_srs EPSG:2154

# 3) Sur un DEM/MNT : calculer pente (en % ou degrés)
gdaldem slope mnt.tif slope_percent.tif -p

Les pièges invisibles

Lissage, seuils, et “D+ fantôme”

Si je compare des chiffres entre plateformes sans comprendre le traitement, je me trompe. Exemple concret : entity["company","Strava","activity tracking platform"] indique lisser l’altitude et appliquer un seuil sur des montées constantes (>10 m sans baro, >2 m avec baro) avant d’ajuster le dénivelé positif total. citeturn0search1

Altimètre barométrique vs altitude GPS : deux erreurs différentes

Pour la montagne, l’altitude barométrique est souvent plus “réactive” aux variations rapides, mais elle peut être affectée par la météo (pression), ce qui impose recalage/stratégies “fusion”. entity["company","Suunto","sports watch company"] explique notamment que l’altitude GPS est plus lente mais non affectée par les changements météo, et que la combinaison des deux améliore la fiabilité globale. citeturn2search12

Je garde aussi en tête que les dispositifs peuvent avoir des erreurs de mesure du D+ : une étude (Ammann et al., 2016) évalue la mesure du dénivelé par montres et discute les effets de facteurs comme le mouvement du bras sur l’estimation du gain d’altitude. citeturn2search13turn2search5

Erreurs de MNT (DEM) : résolution et précision comptent

Un profil altimétrique “DEM-corrigé” dépend du DEM choisi. En France, le RGE ALTI décrit un MNT à pas 1 m (et 5 m en version sous-échantillonnée). citeturn1search3turn1search15 À l’inverse, des DEM globaux comme SRTM annoncent des ordres de grandeur d’erreur verticale (par ex. ±16 m à 90% pour certaines spécifications). citeturn2search2turn2search6

Conséquence pratique : si je recalculer un profil sur un DEM “grossier”, je peux lisser des bosses, créer des micro-bosses, ou déplacer une pente clé. Ce n’est pas “faux”, c’est une précision différente.

Bruit GPS, fréquence d’échantillonnage, transitions

Trois pièges très fréquents quand on analyse une trace enregistrée : (1) le bruit GPS allonge légèrement la distance, surtout en épingles et sous couvert forestier, (2) un enregistrement à faible fréquence (points espacés) “moyenne” les pentes et masque les ruptures, (3) les transitions (replats, relances) coûtent beaucoup plus que leur distance ne le laisse croire. Un GPX ne porte pas un label “transition”, c’est à moi de le reconstruire via segmentation et sinuosité.

Pour obtenir un profil altimétrique le long d’une courbe, le service altimétrique IGN propose explicitement une route “profil le long d’une courbe” via API REST. citeturn5search2turn5search8

Construire une stratégie à partir du GPX

Mon principe : une “analyse GPX” n’est utile que si elle se termine par une liste de décisions. Sinon, c’est de la curiosité géographique.

Pacing : du GPX au plan d’allure

Je pars des segments : montée/roulant/descente. Je mets des attentes réalistes par zone et j’ajoute une marge sur les descentes techniques (où la pente seule ne suffit pas). Pour estimer des temps, je combine souvent une méthode prudente (type Naismith/Tobler) et une méthode calibrée. Naismith (règle simple) est bien documentée en formulation métrique (1 h/5 km + 1 h/600 m D+). citeturn0search1

Nutrition : planifier au temps, pas au kilomètre

Dès que mon estimation dépasse ~2h30–3h, je raisonne “à l’heure” (et je teste). Des ressources françaises (INSEP) citent typiquement des apports glucidiques de 30–60 g/h (et jusqu’à 90 g/h sur efforts longs, avec plusieurs sucres et entraînement digestif). citeturn0search6 Pour une synthèse scientifique sur l’ingestion de glucides pendant l’exercice (et les limites d’absorption), la revue de Jeukendrup est une base solide. citeturn0search0turn0search6

Matériel et reconnaissance : ce que le GPX ne dit pas

Le GPX ne dit pas l’adhérence, les dalles mouillées, la boue, la visibilité réelle, ni la densité de racines. Pour combler, j’utilise : (1) tags OSM (surface, type de voie) comme indice, citeturn5search3turn5search4 (2) photos/vidéos de sections clés, (3) reconnaissance partielle (même 30–60 min sur la descente clé changent le plan).

Checklist pratique (à copier-coller)

Pour extraire un profil altimétrique (altitude de points + profil le long d’une courbe), l’IGN documente son service altimétrique via API REST. citeturn5search2turn4search14

Conclusion et CTA

Si je devais résumer : un GPX est un début, pas une vérité. La bonne analyse “analyser gpx trail” consiste à fiabiliser le profil altimétrique (ou assumer ses limites), segmenter intelligemment, et convertir les résultats en décisions (pacing, nutrition, matériel, marges).