19. Biblioteca de analiză a rețelelor
Sugestie
Fragmentele de cod de pe această pagină necesită următoarele importuri, dacă vă aflați în afara consolei pyqgis:
from qgis.core import (
QgsVectorLayer,
QgsPointXY,
)
The network analysis library can be used to:
create mathematical graph from geographical data (polyline vector layers)
implement basic methods from graph theory (currently only Dijkstra’s algorithm)
Biblioteca analizelor de rețea a fost creată prin exportarea funcțiilor de bază ale plugin-ului RoadGraph, iar acum aveți posibilitatea să-i utilizați metodele în plugin-uri sau direct în consola Python.
19.1. Informații generale
Pe scurt, un caz tipic de utilizare poate fi descris astfel:
crearea grafului din geodate (de obicei un strat vectorial de tip polilinie)
rularea analizei grafului
folosirea rezultatelor analizei (de exemplu, vizualizarea lor)
19.2. Construirea unui graf
Primul lucru pe care trebuie să-l faceți — este de a pregăti datele de intrare, ceea ce înseamnă conversia stratului vectorial într-un graf. Toate acțiunile viitoare vor folosi acest graf, și nu stratul.
Ca și sursă putem folosi orice strat vectorial de tip polilinie. Nodurile poliliniilor devin noduri ale grafului, segmentele poliliniilor reprezentând marginile grafului. În cazul în care mai multe noduri au aceleași coordonate, atunci ele sunt în același nod al grafului. Astfel, două linii care au un nod comun devin conectate între ele.
În plus, în timpul creării grafului este posibilă „fixarea” («legarea”) de stratul vectorial de intrare a oricărui număr de puncte suplimentare. Pentru fiecare punct suplimentar va fi găsită o potrivire — cel mai apropiat nod sau cea mai apropiată muchie a grafului. În ultimul caz muchia va fi divizată iar noul nod va fi adăugat.
Atributele stratului vectorial și lungimea unei muchii pot fi folosite ca proprietăți ale marginii.
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: QgsVectorLayerDirector
.
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 graph compatible
with such libraries as BGL
or NetworkX.
To calculate edge properties the programming pattern strategy
is used. For now only QgsNetworkDistanceStrategy
strategy (that takes into account the length of the route) and
QgsNetworkSpeedStrategy
(that also considers
the speed) are availabile. 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.
Este timpul de a aprofunda acest proces.
First of all, to use this library we should import the analysis module
from qgis.analysis import *
Apoi, câteva exemple pentru crearea unui director
1# don't use information about road direction from layer attributes,
2# all roads are treated as two-way
3director = QgsVectorLayerDirector(vectorLayer, -1, '', '', '', QgsVectorLayerDirector.DirectionBoth)
4
5# use field with index 5 as source of information about road direction.
6# one-way roads with direct direction have attribute value "yes",
7# one-way roads with reverse direction have the value "1", and accordingly
8# bidirectional roads have "no". By default roads are treated as two-way.
9# This scheme can be used with OpenStreetMap data
10director = QgsVectorLayerDirector(vectorLayer, 5, 'yes', '1', 'no', QgsVectorLayerDirector.DirectionBoth)
To construct a director, we should pass a vector layer that will be used as the source for the graph structure and information about allowed movement on each road segment (one-way or bidirectional movement, direct or reverse direction). The call looks like this
1director = QgsVectorLayerDirector(vectorLayer,
2 directionFieldId,
3 directDirectionValue,
4 reverseDirectionValue,
5 bothDirectionValue,
6 defaultDirection)
Iată lista completă a ceea ce înseamnă acești parametri:
vectorLayer
— vector layer used to build the graphdirectionFieldId
— indexul câmpului din tabelul de atribute, în care sunt stocate informații despre direcțiile drumurilor. Dacă este-1
, atunci aceste informații nu se folosesc deloc. Număr întreg.directDirectionValue
— valoarea câmpului pentru drumurile cu sens direct (trecere de la primul punct de linie la ultimul). Șir de caractere.reverseDirectionValue
— valoarea câmpului pentru drumurile cu sens invers (în mișcare de la ultimul punct al liniei până la primul). Șir de caractere.bothDirectionValue
— valoarea câmpului pentru drumurile bilaterale (pentru astfel de drumuri putem trece de la primul la ultimul punct și de la ultimul la primul). Șir de caractere.defaultDirection
— default road direction. This value will be used for those roads where fielddirectionFieldId
is not set or has some value different from any of the three values specified above. Possible values are:QgsVectorLayerDirector.DirectionForward
— One-way directQgsVectorLayerDirector.DirectionBackward
— One-way reverseQgsVectorLayerDirector.DirectionBoth
— Two-way
Este necesară, apoi, crearea unei strategii pentru calcularea proprietăților marginii
1# The index of the field that contains information about the edge speed
2attributeId = 1
3# Default speed value
4defaultValue = 50
5# Conversion from speed to metric units ('1' means no conversion)
6toMetricFactor = 1
7strategy = QgsNetworkSpeedStrategy(attributeId, defaultValue, toMetricFactor)
Apoi spuneți directorului despre această strategie
director = QgsVectorLayerDirector(vectorLayer, -1, '', '', '', 3)
director.addStrategy(strategy)
Now we can use the builder, which will create the graph. The QgsGraphBuilder
class constructor takes several arguments:
crs
— coordinate reference system to use. Mandatory argument.otfEnabled
— use „on the fly” reprojection or no. By defaultTrue
(use OTF).topologyTolerance
— topological tolerance. Default value is 0.ellipsoidID
— ellipsoid to use. By default „WGS84”.
# only CRS is set, all other values are defaults
builder = QgsGraphBuilder(vectorLayer.crs())
De asemenea, putem defini mai multe puncte, care vor fi utilizate în analiză. De exemplu
startPoint = QgsPointXY(1179720.1871, 5419067.3507)
endPoint = QgsPointXY(1180616.0205, 5419745.7839)
Acum că totul este la locul lui, putem să construim graful și să „legăm” aceste puncte la el
tiedPoints = director.makeGraph(builder, [startPoint, endPoint])
Construirea unui graf poate dura ceva timp (depinzând de numărul de entități dintr-un strat și de dimensiunea stratului). tiedPoints
reprezintă o listă cu coordonatele punctelor „asociate”. Când s-a terminat operațiunea de construire putem obține graful și să-l utilizăm pentru analiză
graph = builder.graph()
Cu următorul cod putem obține indecșii punctelor noastre
startId = graph.findVertex(tiedPoints[0])
endId = graph.findVertex(tiedPoints[1])
19.3. Analiza grafului
Analiza de rețea este utilizată pentru a găsi răspunsuri la două întrebări: care noduri sunt conectate și identificarea celei mai scurte căi. Pentru a rezolva această problemă, biblioteca de analiză de rețea oferă algoritmul lui Dijkstra.
Algoritmul lui Dijkstra găsește cea mai bună cale între unul dintre vârfurile grafului și toate celelalte, precum și valorile parametrilor de optimizare. Rezultatele pot fi reprezentate ca cel mai scurt arbore.
The shortest path tree is a directed weighted graph (or more precisely a tree) with the following properties:
doar un singur nod nu are muchii de intrare — rădăcina arborelui
toate celelalte noduri au numai o margine de intrare
dacă nodul B este accesibil din nodul A, apoi calea de la A la B este singura disponibilă și este optimă (cea mai scurtă) în acest graf
To get the shortest path tree use the methods shortestTree()
and dijkstra()
of the QgsGraphAnalyzer
class. It is recommended to use the
dijkstra()
method because it works
faster and uses memory more efficiently.
The shortestTree()
method
is useful when you want to walk around the
shortest path tree. It always creates a new graph object (QgsGraph) and accepts
three variables:
source
— input graphstartVertexIdx
— index of the point on the tree (the root of the tree)criterionNum
— number of edge property to use (started from 0).
tree = QgsGraphAnalyzer.shortestTree(graph, startId, 0)
The dijkstra()
method has the
same arguments, but returns two arrays.
In the first array element n contains index of the incoming edge or -1 if there
are no incoming edges. In the second array element n contains the distance from
the root of the tree to vertex n or DOUBLE_MAX if vertex n is unreachable
from the root.
(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 Layers panel
and replace coordinates with your own).
Atenționare
Use this code only as an example, it creates a lot of
QgsRubberBand
objects and may be slow on
large datasets.
1from qgis.core import *
2from qgis.gui import *
3from qgis.analysis import *
4from qgis.PyQt.QtCore import *
5from qgis.PyQt.QtGui import *
6
7vectorLayer = QgsVectorLayer('testdata/network.gpkg|layername=network_lines', 'lines')
8director = QgsVectorLayerDirector(vectorLayer, -1, '', '', '', QgsVectorLayerDirector.DirectionBoth)
9strategy = QgsNetworkDistanceStrategy()
10director.addStrategy(strategy)
11builder = QgsGraphBuilder(vectorLayer.crs())
12
13pStart = QgsPointXY(1179661.925139,5419188.074362)
14tiedPoint = director.makeGraph(builder, [pStart])
15pStart = tiedPoint[0]
16
17graph = builder.graph()
18
19idStart = graph.findVertex(pStart)
20
21tree = QgsGraphAnalyzer.shortestTree(graph, idStart, 0)
22
23i = 0
24while (i < tree.edgeCount()):
25 rb = QgsRubberBand(iface.mapCanvas())
26 rb.setColor (Qt.red)
27 rb.addPoint (tree.vertex(tree.edge(i).fromVertex()).point())
28 rb.addPoint (tree.vertex(tree.edge(i).toVertex()).point())
29 i = i + 1
Same thing but using the dijkstra()
method
1from qgis.core import *
2from qgis.gui import *
3from qgis.analysis import *
4from qgis.PyQt.QtCore import *
5from qgis.PyQt.QtGui import *
6
7vectorLayer = QgsVectorLayer('testdata/network.gpkg|layername=network_lines', 'lines')
8
9director = QgsVectorLayerDirector(vectorLayer, -1, '', '', '', QgsVectorLayerDirector.DirectionBoth)
10strategy = QgsNetworkDistanceStrategy()
11director.addStrategy(strategy)
12builder = QgsGraphBuilder(vectorLayer.crs())
13
14pStart = QgsPointXY(1179661.925139,5419188.074362)
15tiedPoint = director.makeGraph(builder, [pStart])
16pStart = tiedPoint[0]
17
18graph = builder.graph()
19
20idStart = graph.findVertex(pStart)
21
22(tree, costs) = QgsGraphAnalyzer.dijkstra(graph, idStart, 0)
23
24for edgeId in tree:
25 if edgeId == -1:
26 continue
27 rb = QgsRubberBand(iface.mapCanvas())
28 rb.setColor (Qt.red)
29 rb.addPoint (graph.vertex(graph.edge(edgeId).fromVertex()).point())
30 rb.addPoint (graph.vertex(graph.edge(edgeId).toVertex()).point())
19.3.1. Găsirea celor mai scurte căi
To find the optimal path between two points the following approach is used.
Both points (start A and end B) are „tied” to the graph when it is built. Then
using the shortestTree()
or dijkstra()
method we build the
shortest path tree with root in the start point A. In the same tree we also
find the end point B and start to walk through the tree from point B to point
A. The whole algorithm can be written as:
1assign T = B
2while T != B
3 add point T to path
4 get incoming edge for point T
5 look for point TT, that is start point of this edge
6 assign T = TT
7add point A to path
În acest moment avem calea, sub formă de listă inversată de noduri (nodurile sunt listate în ordine inversă, de la punctul de final către cel de start), ele fiind vizitate în timpul parcurgerii căii.
Here is the sample code for QGIS Python Console (you may need to load and
select a linestring layer in TOC and replace coordinates in the code with yours) that
uses the shortestTree()
method
1from qgis.core import *
2from qgis.gui import *
3from qgis.analysis import *
4
5from qgis.PyQt.QtCore import *
6from qgis.PyQt.QtGui import *
7
8vectorLayer = QgsVectorLayer('testdata/network.gpkg|layername=network_lines', 'lines')
9builder = QgsGraphBuilder(vectorLayer.sourceCrs())
10director = QgsVectorLayerDirector(vectorLayer, -1, '', '', '', QgsVectorLayerDirector.DirectionBoth)
11
12startPoint = QgsPointXY(1179661.925139,5419188.074362)
13endPoint = QgsPointXY(1180942.970617,5420040.097560)
14
15tiedPoints = director.makeGraph(builder, [startPoint, endPoint])
16tStart, tStop = tiedPoints
17
18graph = builder.graph()
19idxStart = graph.findVertex(tStart)
20
21tree = QgsGraphAnalyzer.shortestTree(graph, idxStart, 0)
22
23idxStart = tree.findVertex(tStart)
24idxEnd = tree.findVertex(tStop)
25
26if idxEnd == -1:
27 raise Exception('No route!')
28
29# Add last point
30route = [tree.vertex(idxEnd).point()]
31
32# Iterate the graph
33while idxEnd != idxStart:
34 edgeIds = tree.vertex(idxEnd).incomingEdges()
35 if len(edgeIds) == 0:
36 break
37 edge = tree.edge(edgeIds[0])
38 route.insert(0, tree.vertex(edge.fromVertex()).point())
39 idxEnd = edge.fromVertex()
40
41# Display
42rb = QgsRubberBand(iface.mapCanvas())
43rb.setColor(Qt.green)
44
45# This may require coordinate transformation if project's CRS
46# is different than layer's CRS
47for p in route:
48 rb.addPoint(p)
And here is the same sample but using the dijkstra()
method
1from qgis.core import *
2from qgis.gui import *
3from qgis.analysis import *
4
5from qgis.PyQt.QtCore import *
6from qgis.PyQt.QtGui import *
7
8vectorLayer = QgsVectorLayer('testdata/network.gpkg|layername=network_lines', 'lines')
9director = QgsVectorLayerDirector(vectorLayer, -1, '', '', '', QgsVectorLayerDirector.DirectionBoth)
10strategy = QgsNetworkDistanceStrategy()
11director.addStrategy(strategy)
12
13builder = QgsGraphBuilder(vectorLayer.sourceCrs())
14
15startPoint = QgsPointXY(1179661.925139,5419188.074362)
16endPoint = QgsPointXY(1180942.970617,5420040.097560)
17
18tiedPoints = director.makeGraph(builder, [startPoint, endPoint])
19tStart, tStop = tiedPoints
20
21graph = builder.graph()
22idxStart = graph.findVertex(tStart)
23idxEnd = graph.findVertex(tStop)
24
25(tree, costs) = QgsGraphAnalyzer.dijkstra(graph, idxStart, 0)
26
27if tree[idxEnd] == -1:
28 raise Exception('No route!')
29
30# Total cost
31cost = costs[idxEnd]
32
33# Add last point
34route = [graph.vertex(idxEnd).point()]
35
36# Iterate the graph
37while idxEnd != idxStart:
38 idxEnd = graph.edge(tree[idxEnd]).fromVertex()
39 route.insert(0, graph.vertex(idxEnd).point())
40
41# Display
42rb = QgsRubberBand(iface.mapCanvas())
43rb.setColor(Qt.red)
44
45# This may require coordinate transformation if project's CRS
46# is different than layer's CRS
47for p in route:
48 rb.addPoint(p)
19.3.2. Ariile de disponibilitate
Aria de disponibilitate a nodului A este un subset de noduri ale graf-ului, care sunt accesibile din nodul A iar costurile căii de la A la aceste noduri nu sunt mai mari decât o anumită valoare.
Mai clar, acest lucru poate fi dovedit cu următorul exemplu: „Există o echipă de intervenție în caz de incendiu. Ce zone ale orașului acoperă această echipă în 5 minute? Dar în 10 minute? Dar în 15 minute?”. Răspunsul la aceste întrebări îl reprezintă zonele de disponibilitate ale echipei de intervenție.
To find the areas of availability we can use the dijkstra()
method of the QgsGraphAnalyzer
class. It is enough to compare the elements of
the cost array with a predefined value. If cost[i] is less than or equal to a
predefined value, then vertex i is inside the area of availability, otherwise
it is outside.
Mai dificilă este obținerea granițelor zonei de disponibilitate. Marginea de jos reprezintă un set de noduri care încă sunt accesibile, iar marginea de sus un set de noduri inaccesibile. De fapt, acest lucru este simplu: marginea disponibilă a atins aceste margini parcurgând arborele cel mai scurt, pentru care nodul de start este accesibil, spre deosebire de celelalt capăt, care nu este accesibil.
Iată un exemplu
1director = QgsVectorLayerDirector(vectorLayer, -1, '', '', '', QgsVectorLayerDirector.DirectionBoth)
2strategy = QgsNetworkDistanceStrategy()
3director.addStrategy(strategy)
4builder = QgsGraphBuilder(vectorLayer.crs())
5
6
7pStart = QgsPointXY(1179661.925139, 5419188.074362)
8delta = iface.mapCanvas().getCoordinateTransform().mapUnitsPerPixel() * 1
9
10rb = QgsRubberBand(iface.mapCanvas())
11rb.setColor(Qt.green)
12rb.addPoint(QgsPointXY(pStart.x() - delta, pStart.y() - delta))
13rb.addPoint(QgsPointXY(pStart.x() + delta, pStart.y() - delta))
14rb.addPoint(QgsPointXY(pStart.x() + delta, pStart.y() + delta))
15rb.addPoint(QgsPointXY(pStart.x() - delta, pStart.y() + delta))
16
17tiedPoints = director.makeGraph(builder, [pStart])
18graph = builder.graph()
19tStart = tiedPoints[0]
20
21idStart = graph.findVertex(tStart)
22
23(tree, cost) = QgsGraphAnalyzer.dijkstra(graph, idStart, 0)
24
25upperBound = []
26r = 1500.0
27i = 0
28tree.reverse()
29
30while i < len(cost):
31 if cost[i] > r and tree[i] != -1:
32 outVertexId = graph.edge(tree [i]).toVertex()
33 if cost[outVertexId] < r:
34 upperBound.append(i)
35 i = i + 1
36
37for i in upperBound:
38 centerPoint = graph.vertex(i).point()
39 rb = QgsRubberBand(iface.mapCanvas())
40 rb.setColor(Qt.red)
41 rb.addPoint(QgsPointXY(centerPoint.x() - delta, centerPoint.y() - delta))
42 rb.addPoint(QgsPointXY(centerPoint.x() + delta, centerPoint.y() - delta))
43 rb.addPoint(QgsPointXY(centerPoint.x() + delta, centerPoint.y() + delta))
44 rb.addPoint(QgsPointXY(centerPoint.x() - delta, centerPoint.y() + delta))