Outdated version of the documentation. Find the latest one here.

Bibliotheek Netwerkanalyse

Beginnend vanaf revisie ee19294562 (QGIS >= 1.8) werd de nieuwe bibliotheek Network analysis toegevoegd aan bron-analysebibliotheek van QGIS. De bibliotheek:

  • maakt rekenkundige grafieken uit geografische gegevens (polylijn vectorlagen)

  • implementeert basismethoden vanuit grafiektheorie (momenteel alleen Dijkstra’s algoritme)

De bibliotheek Network analysis werd gemaakt door het exporteren van basisfuncties vanuit de bronplug-in RoadGraph en nu kunt u de methoden daarvan in plug-ins gebruiken of direct vanuit de console voor Python.

Algemene informatie

In het kort kan een typisch gebruik worden omschreven als:

  1. maakt rekenkundige grafiek uit geo-gegevens (gewoonlijk polylijn vectorlaag)

  2. voert grafiekanalyse uit

  3. gebruikt resultaten van analyse (door ze, bijvoorbeeld, te visualiseren)

Een grafiek bouwen

Het eerste dat u moet doen — is om invoergegevens voor te bereiden, dat is een vectorlaag converteren naar een grafiek. Alle verdere acties zullen deze grafiek gebruiken, niet de laag.

Als een bron kunnen we elke polylijn vectorlaag gebruiken. Knopen van de polylijnen worden punten in de grafiek, en segmenten van de polylijnen worden randen van de grafiek. Indien verscheidene knopen dezelfde coördinaten hebben dan zijn zij dezelfde knop in de grafiek. Dus twee lijnen die een gemeenschappelijk knoop hebben worden aan elkaar verbonden.

Aanvullend, gedurende het maken van de grafiek is het mogelijk om de een willekeurige aantal aanvullende punten “vast te zetten” (“te verbinden”) aan de invoer vectorlaag. Voor elk aanvullend punt zal een overeenkomst worden gevonden — het dichtstbijzijnde punt in de grafiek of de dichtstbijzijnde gelegen rand. In het laatste geval zal de rand worden gesplitst en een nieuw punt worden toegevoegd.

Attributen van de vectorlaag en de lengte van een rand kunnen worden gebruikt als de eigenschappen van een rand.

Converting from a vector layer to the graph is done using the Builder programming pattern. A graph is constructed using a so-called Director. There is only one Director for now: QgsLineVectorLayerDirector. The director sets the basic settings that will be used to construct a graph from a line vector layer, used by the builder to create the graph. Currently, as in the case with the director, only one builder exists: QgsGraphBuilder, that creates QgsGraph objects. You may want to implement your own builders that will build a graphs compatible with such libraries as BGL or NetworkX.

To calculate edge properties the programming pattern strategy is used. For now only QgsDistanceArcProperter strategy is available, that takes into account the length of the route. You can implement your own strategy that will use all necessary parameters. For example, RoadGraph plugin uses a strategy that computes travel time using edge length and speed value from attributes.

Het is tijd om het proces in te duiken.

Als eerste, om deze bibliotheek te kunnen gebruiken, zouden we de module Network analysis moeten importeren

from qgis.networkanalysis import *

Dan enkele voorbeelden voor het maken van een director

# don't use information about road direction from layer attributes,
# all roads are treated as two-way
director = QgsLineVectorLayerDirector(vLayer, -1, '', '', '', 3)

# use field with index 5 as source of information about road direction.
# one-way roads with direct direction have attribute value "yes",
# one-way roads with reverse direction have the value "1", and accordingly
# bidirectional roads have "no". By default roads are treated as two-way.
# This scheme can be used with OpenStreetMap data
director = QgsLineVectorLayerDirector(vLayer, 5, 'yes', '1', 'no', 3)

We zouden, om een director te construeren, een vectorlaag door moeten geven, die zal worden gebruikt als de bron voor de structuur van de grafiek en informatie over toegestane bewegingen over elke segment van de weg (één richting of beide, directe of tegengestelde richting). De aanroep ziet er uit zoals deze

director = QgsLineVectorLayerDirector(vl, directionFieldId,
                                      directDirectionValue,
                                      reverseDirectionValue,
                                      bothDirectionValue,
                                      defaultDirection)

En hier is een volledige lijst van wat deze parameters betekenen:

  • vl — vectorlaag gebruikt om de grafiek te bouwen

  • directionFieldId — index van het attribuut tabelveld, waar informatie over de richting van de wegen is opgeslagen. Indien -1, gebruik deze informatie dan helemaal niet. Een integer.

  • directDirectionValue — veldwaarde voor wegen met een directe richting (verplaatsen vanaf het eerste punt op de lijn tot het laatste). Een string.

  • reverseDirectionValue — veldwaarde voor wegen met een tegengestelde richting (verplaatsen vanaf het laatste punt op de lijn tot het eerste). Een string.

  • bothDirectionValue — veldwaarde voor wegen in beide richtingen (voor dergelijke wegen kunnen we verplaatsen van het eerste punt naar het laatste en van laatste naar eerste). Een string.

  • defaultDirection — standaard richting van de weg. Deze waarde zal worden gebruikt voor die wegen waar het veld directionFieldId niet is ingesteld of ene andere waarde heeft dan een van de hierboven gespecificeerde drie waarden. Een integer. 1 geeft de directe richting aan, 2 geeft de tegengestelde richting aan en 3 geeft beide richtingen aan.

Het is dan nodig om een strategie te maken voor het berekenen van de eigenschappen van de rand

properter = QgsDistanceArcProperter()

En de director vertellen over deze strategie

director.addProperter(properter)

Nu kunnen we de builder gebruiken, wat de grafiek zal maken. De klasseconstructor QgsGraphBuilder kan verschillende argumenten aannemen:

  • crs — te gebruiken coördinaten referentiesysteem. Verplicht argument.

  • otfEnabled — opnieuw projecteren met “Gelijktijdige CRS-transformatie gebruiken” gebruiken of niet. Standaard const:True (gebruik OTF).

  • topologyTolerance — topologische tolerantie. Standaard waarde is 0.

  • ellipsoidID — te gebruiken ellipsoïde. Standaard “WGS84”.

# only CRS is set, all other values are defaults
builder = QgsGraphBuilder(myCRS)

Ook kunnen we verscheidene punten definiëren, die zullen worden gebruikt in de analyse. Bijvoorbeeld

startPoint = QgsPoint(82.7112, 55.1672)
endPoint = QgsPoint(83.1879, 54.7079)

Nu is alles op zijn plaats dus kunnen we de grafiek bouwen en deze punten daaraan “verbinden”

tiedPoints = director.makeGraph(builder, [startPoint, endPoint])

Bouwen van de grafiek kan enige tijd vergen (wat afhankelijk is van het aantal objecten in een laag en de grootte van de laag). tiedPoints is een lijst met coördinaten van de “verbonden” punten. Als de bewerking van het bouwen is voltooid kunnen we de grafiek nemen en die gebruiken voor de analyse

graph = builder.graph()

Met de volgende code kunnen we de vertex-indexen verkrijgen van onze punten

startId = graph.findVertex(tiedPoints[0])
endId = graph.findVertex(tiedPoints[1])

Grafiekanalyse

Netwerkanalyse wordt gebruikt om antwoord te vinden op twee vragen: welke punten zijn verbonden en hoe het kortste pad te vinden. De bibliotheek Network analysis verschaft Dijkstra’s algoritme om deze problemen op te lossen.

Dijkstra’s algoritme zoekt de kortste route van één van de punten van de grafiek naar alle andere en de waarden van de parameters voor optimalisatie. De resultaten kunnen worden weergegeven als een kortste pad-boom.

De kortste pad-boom is een gedirigeerde gewogen grafiek (of meer precies — boom) met de volgende eigenschappen:

  • slechts één punt heeft geen inkomende randen — de wortel van de boom

  • alle andere punten hebben slechts één inkomende rand

  • als punt B bereikbaar is vanuit punt A, dan is het pad van A naar B het enige beschikbare pad en is het optimaal (kortste) op deze grafiek

To get the shortest path tree use the methods shortestTree() and dijkstra() of QgsGraphAnalyzer class. It is recommended to use method dijkstra() because it works faster and uses memory more efficiently.

De methode shortestTree() is handig wanneer u over de boom van het kortste pad wilt wandelen. Het maakt altijd een nieuw grafiekobject (QgsGraph) en accepteert drie variabelen:

  • source — grafiek voor invoer

  • startVertexIdx — index van het punt op de boom (de wortel van de boom)

  • criterionNum — nummer van te gebruiken eigenschap van de rand (beginnend vanaf 0).

tree = QgsGraphAnalyzer.shortestTree(graph, startId, 0)

De methode dijkstra() heeft dezelfde argumenten, maar geeft twee arrays terug. In het eerste array bevat element i de index van de inkomende rand of -1 als er gene inkomende randen zijn. In de tweede array bevat element i de afstand van de wortel van de boom tot het punt i of DOUBLE_MAX als het punt i onbereikbaar is vanuit de wortel.

(tree, cost) = QgsGraphAnalyzer.dijkstra(graph, startId, 0)

Here is some very simple code to display the shortest path tree using the graph created with the shortestTree() method (select linestring layer in TOC and replace coordinates with your own). Warning: use this code only as an example, it creates a lots of QgsRubberBand objects and may be slow on large data-sets.

from PyQt4.QtCore import *
from PyQt4.QtGui import *

from qgis.core import *
from qgis.gui import *
from qgis.networkanalysis import *

vl = qgis.utils.iface.mapCanvas().currentLayer()
director = QgsLineVectorLayerDirector(vl, -1, '', '', '', 3)
properter = QgsDistanceArcProperter()
director.addProperter(properter)
crs = qgis.utils.iface.mapCanvas().mapRenderer().destinationCrs()
builder = QgsGraphBuilder(crs)

pStart = QgsPoint(-0.743804, 0.22954)
tiedPoint = director.makeGraph(builder, [pStart])
pStart = tiedPoint[0]

graph = builder.graph()

idStart = graph.findVertex(pStart)

tree = QgsGraphAnalyzer.shortestTree(graph, idStart, 0)

i = 0;
while (i < tree.arcCount()):
  rb = QgsRubberBand(qgis.utils.iface.mapCanvas())
  rb.setColor (Qt.red)
  rb.addPoint (tree.vertex(tree.arc(i).inVertex()).point())
  rb.addPoint (tree.vertex(tree.arc(i).outVertex()).point())
  i = i + 1

Hetzelfde maar met behulp van de methode dijkstra()

from PyQt4.QtCore import *
from PyQt4.QtGui import *

from qgis.core import *
from qgis.gui import *
from qgis.networkanalysis import *

vl = qgis.utils.iface.mapCanvas().currentLayer()
director = QgsLineVectorLayerDirector(vl, -1, '', '', '', 3)
properter = QgsDistanceArcProperter()
director.addProperter(properter)
crs = qgis.utils.iface.mapCanvas().mapRenderer().destinationCrs()
builder = QgsGraphBuilder(crs)

pStart = QgsPoint(-1.37144, 0.543836)
tiedPoint = director.makeGraph(builder, [pStart])
pStart = tiedPoint[0]

graph = builder.graph()

idStart = graph.findVertex(pStart)

(tree, costs) = QgsGraphAnalyzer.dijkstra(graph, idStart, 0)

for edgeId in tree:
  if edgeId == -1:
    continue
  rb = QgsRubberBand(qgis.utils.iface.mapCanvas())
  rb.setColor (Qt.red)
  rb.addPoint (graph.vertex(graph.arc(edgeId).inVertex()).point())
  rb.addPoint (graph.vertex(graph.arc(edgeId).outVertex()).point())

Kortste pad zoeken

De volgende benadering wordt gebruikt om het optimale pad tussen twee punten te zoeken. Beide punten (begin A en einde B) zijn “verbonden” met de grafiek wanneer die wordt gebouwd. Met behulp van de methoden shortestTree() of dijkstra() bouwen we dan de boom voor het kortste pad met de wortel in beginpunt A. In dezelfde boom zoeken we ook naar eindpunt B en beginnen te lopen door de boom vanaf punt B naar punt A. Het gehele algoritme kan worden geschreven als

assign Т = B
while Т != A
    add point Т to path
    get incoming edge for point Т
    look for point ТТ, that is start point of this edge
    assign Т = ТТ
add point А to path

Op dit punt hebben we het pad, in de vorm van de geïnverteerde lijst van punten (punten zijn vermeld in de omgekeerde volgorde van eindpunt naar beginpunt) die zullen worden bezocht gedurende het lopen over dit pad.

Hier is de voorbeeldcode voor de console van Python in QGIS (u dient een lijnstring laag te selecteren in de inhoudsopgave en de coördinaten te vervangen door uw eigen) dat de methode shortestTree() gebruikt

from PyQt4.QtCore import *
from PyQt4.QtGui import *

from qgis.core import *
from qgis.gui import *
from qgis.networkanalysis import *

vl = qgis.utils.iface.mapCanvas().currentLayer()
director = QgsLineVectorLayerDirector(vl, -1, '', '', '', 3)
properter = QgsDistanceArcProperter()
director.addProperter(properter)
crs = qgis.utils.iface.mapCanvas().mapRenderer().destinationCrs()
builder = QgsGraphBuilder(crs)

pStart = QgsPoint(-0.835953, 0.15679)
pStop = QgsPoint(-1.1027, 0.699986)

tiedPoints = director.makeGraph(builder, [pStart, pStop])
graph = builder.graph()

tStart = tiedPoints[0]
tStop = tiedPoints[1]

idStart = graph.findVertex(tStart)
tree = QgsGraphAnalyzer.shortestTree(graph, idStart, 0)

idStart = tree.findVertex(tStart)
idStop = tree.findVertex(tStop)

if idStop == -1:
  print "Path not found"
else:
  p = []
  while (idStart != idStop):
    l = tree.vertex(idStop).inArc()
    if len(l) == 0:
      break
    e = tree.arc(l[0])
    p.insert(0, tree.vertex(e.inVertex()).point())
    idStop = e.outVertex()

  p.insert(0, tStart)
  rb = QgsRubberBand(qgis.utils.iface.mapCanvas())
  rb.setColor(Qt.red)

  for pnt in p:
    rb.addPoint(pnt)

En hier is hetzelfde voorbeeld, maar met behulp van de methode dijkstra()

from PyQt4.QtCore import *
from PyQt4.QtGui import *

from qgis.core import *
from qgis.gui import *
from qgis.networkanalysis import *

vl = qgis.utils.iface.mapCanvas().currentLayer()
director = QgsLineVectorLayerDirector(vl, -1, '', '', '', 3)
properter = QgsDistanceArcProperter()
director.addProperter(properter)
crs = qgis.utils.iface.mapCanvas().mapRenderer().destinationCrs()
builder = QgsGraphBuilder(crs)

pStart = QgsPoint(-0.835953, 0.15679)
pStop = QgsPoint(-1.1027, 0.699986)

tiedPoints = director.makeGraph(builder, [pStart, pStop])
graph = builder.graph()

tStart = tiedPoints[0]
tStop = tiedPoints[1]

idStart = graph.findVertex(tStart)
idStop = graph.findVertex(tStop)

(tree, cost) = QgsGraphAnalyzer.dijkstra(graph, idStart, 0)

if tree[idStop] == -1:
  print "Path not found"
else:
  p = []
  curPos = idStop
  while curPos != idStart:
    p.append(graph.vertex(graph.arc(tree[curPos]).inVertex()).point())
    curPos = graph.arc(tree[curPos]).outVertex();

  p.append(tStart)

  rb = QgsRubberBand(qgis.utils.iface.mapCanvas())
  rb.setColor(Qt.red)

  for pnt in p:
    rb.addPoint(pnt)

Beschikbare gebieden

Het beschikbare gebied voor punt A is de subset van punten op de grafiek die toegankelijk zijn vanuit punt A en de kosten van de paden van A naar deze punten zijn niet groter dan een bepaalde waarde.

Dit kan duidelijker worden weergegeven met behulp van het volgende voorbeeld: “Er is een brandweergarage. Welke delen van de stad kan een brandweerauto bereiken in 5 minuten? 10 minuten? 15 minuten?”. De antwoorden op deze vragen zijn de beschikbare gebieden voor deze brandweergarage.

We kunnen de methode dijkstra() van de klasse QgsGraphAnalyzer gebruiken om de beschikbare gebieden te zoeken. Het is voldoende om de elementen van de array met kosten te vergelijken met een vooraf gedefinieerde waarde. Als de kosten[i] minder zijn dan of gelijk zijn aan een vooraf gedefinieerde waarde, dan ligt punt i binnen het beschikbare gebied, anders ligt het er buiten.

Een wat moeilijker probleem is om de grenzen van de beschikbare gebieden te verkrijgen. De ondergrens is de set punten die nog steeds toegankelijk zijn, en de bovengrens is de set punten die niet toegankelijk zijn. In feite is dit eenvoudig: het is de grens van beschikbaarheid, gebaseerd op de randen van de boom van het kortste pad waarvoor het bronpunt van de rand toegankelijk is en het doelpunt van de rand is dat niet.

Hier is een voorbeeld

from PyQt4.QtCore import *
from PyQt4.QtGui import *

from qgis.core import *
from qgis.gui import *
from qgis.networkanalysis import *

vl = qgis.utils.iface.mapCanvas().currentLayer()
director = QgsLineVectorLayerDirector(vl, -1, '', '', '', 3)
properter = QgsDistanceArcProperter()
director.addProperter(properter)
crs = qgis.utils.iface.mapCanvas().mapRenderer().destinationCrs()
builder = QgsGraphBuilder(crs)

pStart = QgsPoint(65.5462, 57.1509)
delta = qgis.utils.iface.mapCanvas().getCoordinateTransform().mapUnitsPerPixel() * 1

rb = QgsRubberBand(qgis.utils.iface.mapCanvas(), True)
rb.setColor(Qt.green)
rb.addPoint(QgsPoint(pStart.x() - delta, pStart.y() - delta))
rb.addPoint(QgsPoint(pStart.x() + delta, pStart.y() - delta))
rb.addPoint(QgsPoint(pStart.x() + delta, pStart.y() + delta))
rb.addPoint(QgsPoint(pStart.x() - delta, pStart.y() + delta))

tiedPoints = director.makeGraph(builder, [pStart])
graph = builder.graph()
tStart = tiedPoints[0]

idStart = graph.findVertex(tStart)

(tree, cost) = QgsGraphAnalyzer.dijkstra(graph, idStart, 0)

upperBound = []
r = 2000.0
i = 0
while i < len(cost):
  if cost[i] > r and tree[i] != -1:
    outVertexId = graph.arc(tree [i]).outVertex()
    if cost[outVertexId] < r:
      upperBound.append(i)
  i = i + 1

for i in upperBound:
  centerPoint = graph.vertex(i).point()
  rb = QgsRubberBand(qgis.utils.iface.mapCanvas(), True)
  rb.setColor(Qt.red)
  rb.addPoint(QgsPoint(centerPoint.x() - delta, centerPoint.y() - delta))
  rb.addPoint(QgsPoint(centerPoint.x() + delta, centerPoint.y() - delta))
  rb.addPoint(QgsPoint(centerPoint.x() + delta, centerPoint.y() + delta))
  rb.addPoint(QgsPoint(centerPoint.x() - delta, centerPoint.y() + delta))