Entrades classificades amb: centres proveïdors de serveis

Generador de polígons de Voronoi (2/2)

En l’anterior entrada del bloc s’ha explicat l’aplicació “generador de polígons de Voronoi” des del punt de vista d’un programador, en aquest capítol s’explicarà com funciona des del punt de vista de l’usuari.

Es comentarà tot el procés que ha de fer l’usuari per poder utilitzar el mòdul de forma correcte i treure-l’hi el millor partit possible. Per això també es realitzaran una sèrie d’exemples per que l’usuari tingui la màxima facilitat a l’hora d’entendre el funcionament.

Carregar l’aplicació al Geomedia

Primerament explicaré com carregar el mòdul VB al Geomedia, de tal forma que pugui ser utilitzat per l’usuari.

  • Quan utilitzem el geomedia command wizard , plug-in que serveix per implementar el mòdul visual basic per que pugi ser utilitzar en l’entorn del geomedia profesional, se’ns creen dues carpetes.

Fig. 1. Contingut del nou projecte.

  • La carpeta “src” conté tots els arxius del projecte (mòduls, formularis etc..)

Fig. 2. Contingut carpeta "scr".

  • En la carpeta “bin” trobem l’arxiu .dll que es el que s’haurà d’instal·lar dintre del Geomedia.

Fig. 3. Contingut de la carpeta "bin".

  • Per instal·lar-ho utilitzem l’icona “install” d’intergraph, com podem veure a la següent imatge. Seleccionem la ruta de la carpeta “bin” del nostre projecte i pitgem “OK”.

Aquest procés tan sols s’haurà de fet un primer cop, ja que una vegada instal.lat el mòdul una vegada, per qualsevol canvi en el mòdul tan sols s’haurà de generar una nova dll, amb el procés explicat anteriorment al final del capítol anterior.

Fig. 4. Instal•lació nou mòdul creat.

  • Finalment, s’hi la instal·lació ha estat un èxit, ens hauria de sortir un missatge com el següent.

Fig. 5. Instal•lació satisfactòria del mòdul.

  • Una vegada estem dintre del interface del Geomedia Professional abans de poder provar el nostre mòdul, haurem de fer una mínim una connexió amb una base de dades que contingui classes d’entitat puntual de línia i d’àrea. ja que les tres son necessàries de cara al funcionament del aplicatiu. Per fer la connexió seguim el mateix procés explicat en el capítol 2, apartat Geomedia Professional.

Fig. 6. Addició de les connexions necessàries.

  • Una vegada fetes les connexions necessàries haurem de pitjar sobre un icona que ens apareixerà per defecte com el de la següent imatge. (Si volem tenir el mòdul a un dels menús, s’ha de seguir el procés explicat a L’annex 1).

Fig. 7. Icona per defecte del nostre mòdul.

  • Que ens portarà a la finestra del nostre mòdul, preparat per ser utilitzat.

Fig. 8. Finestra mòdul.

Exemples de la aplicació

En aquest capítol s’explicarà amb exemples el funcionament de la aplicació creada en l’entorn del Geomedia Profesional.

És realitzaran 4 exemples  amb centres proveïdors de serveis (escoles bressol, CAPS, centres de formació primària, Parades de bus) i un especial amb una consulta. Aquests exemples estaran documentats pas per pas i aportant diferents captures per mostrar els diferents punts de vista.

Escoles bressol

Per poder visualitzar el resultat dels polígons de Voronoi de la millor manera posible, haurem de tenir activades a la llegenda un mínim de dos classes d’entitat. Per una banda, l’area que limitarà el Voronoi, en aquest cas, el terme municipal de Mataró i per l’altra la classe d’entitat puntual sobre la que volem crear les nostres zones d’influència, en aquest exemple, seran les escoles bressol. Per això anem a Leyenda>Agregar entradas de leyenda i seleccionem aquestes en els desplegables de les connexions i pitgem el botó “aceptar”.

Fig. 9. Agregació de entrades de llegenda necessàries.

Com podem veure en les imatges, ens apareixeran les escoles bressol situades en el terme municipal.

Fig. 10. Escoles bressol i el terme municipal mostrats a la pantalla.

Si volem saber més detalls sobre les escoles, simplement pitgem a sobre d’una i ens apareixerà un quadre de diàleg com el següents on ens donarà propietats com el nom de l’escola o el numero de places entre d’altres.

Fig. 11. Propietats de les escoles bressol.

Una vegada tenim les classes d’entitat seleccionades a la llegenda, anem al mòdul  i seleccionem en els desplegables “EscolaBressol” com a entitat puntual, “Terme_municipal” com àrea delimitada i “Linies” com a sortida lineal per guardar el resultat del diagrama de Voronoi. Finalment pitgem el botó Calcular Voronoi.

Fig. 12. Omplir desplegables del mòdul per escoles bressol.

Com podem veure obtenim el diagrama Voronoi perfecte sobre les escoles bressol. El diagrama per aquest cas constarà de 17 línies guardades a la classe d’entitat “linies”.

Fig. 13. Polígons de Voronoi sobre les escoles bressol.

Com es pot comprovar, les línies no acaben en el límit del terme municipal, això es deu, ja que l’algoritme de Voronoi sempre es base en un quadrat o rectangle per arribar al punt final de les línies. Per tant en aquest cas calcula un quadrat imaginari amb els punts més alts de l’amplada i l’alçada. Per poder arreglar aquest problema, tenim dos formes de fer-ho des de el Geomedia:

  1. Fent una intersecció espacial:

Anem a Analisis> Intersección espacial .Una vegada dintre haurem de seleccionar  les classes d’entitat de línia i terme municipal i deixar per defecte la opció ” es toquen”. Escrivim el nom final de la consulta resultant i pitgem “aceptar”.

Fig. 14. Intersecció espacial entre línies i terme municipal.

Amb aquesta intersecció aconseguirem el resultat desitjat, com podem veure a la següent captura. El resultat de la consulta com podem veure a la llegenda es una barreja entre línies i àrees.

Fig. 15. Voronoi final sobre les escoles bressol mitjançant intersecció.

2.  Amb la opció dividir entidades.

Pitgem el boto “dividir entidades”.

Fig. 16. Procés dividir entitats (1/3).

Marquem el cursor i seleccionem el mapa amb les línies amb un quadrat.

Fig. 17. Procés dividir entitats (2/3).

Pitgem amb el botó dret a la pantalla i seleccionem la opció “realizar division”. Llavors, et va dividint el terme municipal en seccions de una en una.

Fig. 18. Procés dividir entitats (3/3).

Fins arribar al resultat final on tenim el Terme municipal dividit en regions de Voronoi.

Fig. 19. Voronoi resultant sobre escoles bressol mitjançant divisió d'entitats.

Llavors amb aquest mètode obtenim com a resultat final àrees. Seleccionant a la llegenda la classe d’entitat  “illes” podríem veure les regions d’una forma més visual.

Fig. 20. Voronoi resultant sobre escoles amb la capa d'illes.

Per últim activant la capa de la “ortofoto2013” a la llegenda podem visualitzar els polígons des de una vista Aérea similar a la de Google Maps.

Fig. 21. Voronoi resultant sobre escoles amb la capa "ortofoto".

CAPS

En aquest exemple crearem les regions de Voronoi al voltant dels CAPS de Mataró.

Primer de tot, com hem fet en l’exemple anterior agreguem a la llegenda la classe d’entitat puntual (CAPS)i  l’àrea  delimitant (terme_municipal). Com podem comprovar tenim 8 CAPS tal i com ens mostra la llegenda.

Fig. 22. Caps i terme municipal mostrats en pantalla.

Obrim el mòdul i  com hem fet en l’exemple anterior, seleccionem l’entitat puntual,(CAPS en aquest cas), el terme municipal com a area delimitada i per últim “linies” com a classe d’entitat de sortida per guardar el resultat. Pitgem Calcular Voronoi.

Fig. 23. Omplir desplegables del mòdul per escoles bressol.

Obtenim el  digrama de Voronoi resultant pels CAPS, que conté en aquest cas 14 línies.

Fig. 24. Diagrama de Voronoi sobre CAPS.

Llavors, utilitzant el segon sistema explicat anteriorment (Escoles bressol) per separar el Terme municipal en les regions de Voronoi obtindríem la següent imatge.

Fig. 25. Voronoi final sobre els CAPS mitjançant intersecció espacial .

Agregant la classe d’entitat illes a la llegenda tindríem la següent vista.

Fig. 26. Voronoi final sobre els CAPS amb la capa d'illes .

Finalment amb activant la Ortofoto com en l’exemple anterior, tindríem la vista des de dalt.

Fig. 27. Voronoi final amb la vista Aérea.

Parades de bus

Com als altres dos exemples, agreguem a la llegenda les parades de bus en aquest cas i el terme municipal. Com es pot comprovar a la següent imatge hi ha un total de 144 parades de bus a Mataró.

Fig. 28. Parades de bus i terme municipal mostrats en pantalla.

Seleccionem ParadesBus, Terme_municipal i Linies en els desplegables del nostre mòdul.

Fig. 29. Omplir desplegables del mòdul per Parades de bus.

Una vegada pitgem al botó Calcular Voronoi, obtindrem un resultat com el següent, abans però haurem d’esperar uns segons ja que al haver-hi 144 parades de bus, el programa necessita més temps per executar l’algoritme. Per tant no serà de forma immediata com en els altres dos exemples. Com podem veure  a la imatge s’han necessitat 408 línies per completar el diagrama de Voronoi.

Fig. 30. Diagrama de Voronoi per Parades de bus.

En aquest exemple utilitzem el primer mètode de intersecció espacial per arribar al resultat final desitjat. Anem a Analisis> Interseccion espacial i omplim els camps de la mateixa manera que en l’exemple de les escoles bressol.

Fig. 31. Intersecció espacial entre línies i terme municipal.

Al prémer el botó Acceptar obtindrem el Voronoi final de les parades de bus.

Fig. 32. Polígons Voronoi resultants sobre parades de bus mitjançant intersecció espacial.

Si afegim les illes a la llegenda, l’aspecte ens quedaria de la següent forma.

Fig. 33. Polígons Voronoi resultants amb la capa d'illes.

Apliquem la ortofoto per visualitzar el resultat de la millor forma possible.

Fig. 34. Polígons Voronoi resultants amb la vista Aérea.

Consultes

Aquest mòdul no només es pot utilitzar per classe d’entitats que estiguin a la base de dades connectada. Aquesta aplicació com la majoria de les creades en el CCU també pot utilitzar consultes que estiguin en memòria. La particularitat de la consulta es que pots seleccionar d’una mateixa classe d’entitat les entitats que tu vols, i després executar el mòdul sobre aquella selecció feta.

Si per exemple volem fer el Voronoi dels CEIPcon en el centre Urbà de Mataró com és mostra en la fotografia, hi ha un CEIPcon que quedaria fora d’aquest centre urbà. El problema vindria, ja que al executar el mòdul ho faria per totes les entitats, inclús la que queda fora del territori, per tant una consulta ens pot permetre eliminar aquesta entitat en memoria sense modificar la base de dades i poder realitzar el diagrama de Voronoi de forma satisfactòria.

Fig. 35. CEIPcon i centre urbà en pantalla.

Per crear la consulta desitjada, anem a Analisis>consulta espacial. Seleccionem CEIPcon en el desplegable seleccionar entidades en: . Després haurem de seleccionar la opció “estan contenides en” en el segon desplegable. I Per últim seleccionarem Centre Urba en el tercer desplegable. Finalment introdüirem un nom per la consulta de sortida i pitjarem “Aceptar”.

Fig. 36. Consulta espacial.

Per tant aquesta consulta el que ens farà serà seleccionar totes les entitats de CEIPcon que estiguin dintre del centre urbà.

Fig. 37. Nova consulta espacial representada a la llegenda.

Ara ja podrem utilitzar el mòdul per la consulta desitjada.  Simplement accedim al mòdul i en el desplegable de selecció d’entitat puntual, seleccionem la consulta creada en el sub-desplegable de consultes.

Fig. 38. selecció de la consulta creada al desplegable.

Com en exemples anteriors, seleccionem l’àrea delimitada en aquest cas seria el centre urbà i la classe d’entitat de tipus línia de sortida.

Fig. 39. Omplir desplegables del mòdul per escoles bressol.

Obtenim el Voronoi de forma perfecte sense tenir en compte la entitat exclosa.

Fig. 40. Polígons de Voronoi per la consulta creada.

Utilitzem la opció “dividir entidades” per obtenir el digrama final.

Fig. 41. Polígons de voronoi finals per la consulta creada mitjançant dividir entitats.

 

Mòdul generador de polígons de Voronoi (1/2)

En aquesta entrada es comentarà de forma extensa el nou mòdul del CCU “generador de polígons de Voronoi” des de el punt de vista del programador.

La funció d’aquesta nova aplicació serà la de poder generar zones d’influència per els diversos centres proveïdors de servei en Mataró, així com Escoles, CAPS, parades de bus etc. Aquest sistema s’implementarà amb un mètode geomètric anomenat Voronoi

Els diagrames de Voronoi són un dels mètodes d’interpolació més simples, basats en la distància euclidiana, sent especialment apropiada quan les dades són qualitatives. Es creen en unir els punts entre si, traçant les mediatrius dels segments d’unió. Les interseccions d’aquestes mediatrius determinen una sèrie de polígons en un espai bidimensional al voltant d’un conjunt de punts de control, de manera que dintre de cada polígon o regió la distància a un punt de control associat és sempre menor que a qualsevol altre punt de les altres regions.

Fig. 1. Exemple de diagrama de Voronoi

Algoritme utilitzat

Primer de tot és comentarà l’algoritme utilitzat per du a terme la nova aplicació, trobats a la pagina web de l’informàtic japonès Takashi Ohyam.

http://www.nirarebakun.com/voro/evoro.html

El programa final ha constat  d’una sèrie de mòduls i un formulari.

Fig. 2. Llistat de mòduls i formulari del projecte.

 

Formulari

Primer de tot s’ha creat el formulari, que serà la finestra que apareixerà una vegada pitgem per accedir al mòdul creat. El formulari el podem veure a continuació.

Fig. 3. Formulari de la aplicació creada.

Ara comentaré part per part els diferents desplegables i botons utilitzats en el formulari.

  • En el primer desplegable hem de seleccionar la classe d’entitat puntual sobre el qual volem crear els polígons de Voronoi.

Fig. 4. Desplegable per seleccionar l'entitat puntual.

Fig. 5. Codi relacionat amb el desplegable de selecció d'entitat puntual.

  • En el segon desplegable, haurem de seleccionar la classe d’entitat d’àrea que volem que limiti els polígons de Voronoi. En el nostre cas el terme municipal de Mataró.

Fig. 6. Desplegable per seleccionar l'àrea delimitant.

Fig. 7. Codi relacionat amb el desplegable de selecció d'àrea delimitant.

  • Per últim, seleccionarem la classe d’entitat de línia de sortida. És a dir, on volem que vagin a parar les línies o segments que formaran els polígons de Voronoi finals.

Fig. 8. Desplegable per seleccionar la sortida de les línies dels polígons.

Fig. 9. Codi relacionat amb el desplegable del desplegable de selecció de sortida.

  • Botó “calcular Voronoi”.

Aquest botó el que ens farà serà primerament carregar les dades seleccionades als                 quadres de diàleg del formulari, utilitzant la subrutina “Carregar_dades”.

Fig. 10. Botó calcular Voronoi.

Fig. 11. Codi que va darrere del botó "Calcular Voronoi".

I finalment executarà la subrutina Voronoi_mapa ( que conté l’algoritme ) i d’aquesta manera formarà els polígons desitjats. Aquesta subrutina serà comentada més endavant en l’explicació del mòdul voronoi_code.

  • Botó Sortir

El botó sortir, simplement seria per poder sortir de la aplicació en qualsevol moment.

Fig. 12. Botó sortir.

Fig. 13. Codi que va darrere del botó sortir.

Mòduls

Pel que fa als mòduls, comentaré els dos mòduls principals ( “Obtencio de coordenades”i “voronoi_code”) ja que la resta són creats de forma automàtica quan creem el Geomedia Comand Wizard, que seria el plug-in per tal de poder utilitzar l’aplicatiu VB en el geomedia (Explicat en l’annex II). Tot i que com es veurà més endavant també s’afegeixen algunes funcions necessàries en el mòdul “OperacionsGM”.

Mòdul Obtenció de coordenades

Aquest mòdul és essencial per poder passar al algoritme les coordenades de les diferents classes d’entitats puntuals o serveis sobre les quals haurà de crear les zones d’influència (polígons Voronoi).

El mòdul consta de la subrutina “proximitat”, que li entren els paràmetres rs, entitats.SelectedItem i entitats.ConnectionName procedents de la subrutina “carregar_dades” esmentada al formulari.

  • El primer pas per obtenir les coordenades és afegir a la taula de l’entitat puntual escollida per l’usuari les coordenades X Y d’aquesta. Això és codifica de la següent manera:

  • Generem un recordset afegint a la taula de l’entitat puntual escollida els atributs funcionals que s’han definit anteriorment (Xep, Yep). Un recordset és una estructura utilitzada en programació que permet emmagatzemar informació des d’una taula d’una base de dades.

 

  • Passem el resultat de la consulta (recordset) a una array per les X i per les Y.

  • Obtenim les coordenades en les variables X i Y, que seran utilitzades més endavant en el mòdul Voronoi_code, de cara al algoritme.

Modul Voronoi_code

Aquest mòdul consta bàsicament del algoritme i de subrutines i funcions d’ajuda per que es puguin crear els polígons de Voronoi sobre les coordenades de les classes d’entitats puntuals obtingudes gràcies al mòdul anterior.

La subrutina principal del mòdul és “voronoi_mapa”que podem veure comentada per part seguidament.

  • Primerament, definim les variables i recordsets necessaris per la utilització del programa.

  • Calculem els paràmetres ample i altura que seran utilitzats més endavant en l’algoritme.

  • Establim alguns recordsets necessaris i definim les noves variables utilitzades en l’algoritme. També cridem la funció “borrar_entitat”, que ens permetrà cada vegada que obrim el mòdul buidar la classe d’entitat de línia que he utilitzat per crear el Voronoi anterior.

  • Definim la variable NNN que determina el nombre d’entitats que te la classe d’entitat seleccionada. També  a última hora es van haver d’augmentar el número de posicions dels vectors utilitzats en l’algoritme, ja que en alguns casos on hi havien moltes entitats no acabava de completar l’algoritme per totes elles.

  • Comença l’algoritme amb el següent bucle, ens carrega en memòria totes les entitats en les coordenades corresponents, de cara a crear els polígons.

  • ad(i-1), rep el valor del mòdul de les coordenades X i Y de cada punt i l’utilitza alguns cops en l’algoritme


  • Cridem la subrutina “hSort” passant-li els paràmetres NN, ad, ax, ay calculats anteriorment.


  • Es va executant el gruix de l’algoritme (explicat en l’apartat algoritme i codi inicial) .

  • Finalment amb la funció  Inserta_linia es formen els segments dels polígons a partir d’un punt inicial i un punt final, on les coordenades dels punts serien respectivament x0= kx(k-1) y0= Ky(k-1) i les finals x=kx(k2-1) i y= Ky(k2-1).

Els segments resultants es guarden en un recorset anomenat “Recordset_linia”.

  • Per últim, haurem de mostrar el resultat aconseguit en el mapa i la llegenda

– Seleccionem l’estil de la línia i el nom que li volem posar al resultat.

– Introduïm la entrada de la llegenda en la primera posició

  • Per compilar l’arxiu el programa creat, haurem d’anar a Archivo> generar nomprojecte.dll com podem veure en la següent captura d’imatge. En cas, que no doni cap error de compilació se’ns haurà creat un arxiu ddl i estarà llest per carregar-ho al Geomedia.

Fig. 14. Generar.dll.

Cada vegada que s’hagin fet canvis en el programa, s’haurà de crear una nova dll, de cara a que els canvis sorgeixin efecte en el Geomedia. Com també haurà d’estar tancat el Geomedia Professional m’entres és realitza aquest procés, ja que en cas contrari donarà error.


 


 

 

 

 

 


 

 

Relació entre la capacitat d’un centre proveïdor de serveis i la seva àrea d’influència

 

Ja s’ha vist, en aquest mateix Bloc, com associar la població amb el territori, sabem que pot quedar associada a les Illes, parcel·les i els portals de la ciutat, i també s’ha vist com segmentar aquesta mateixa població segons determinats criteris, franja d’edat, estudis, procedència geogràfica, nacionalitat etc.

Ara anem a explicar com donat un determinat centre proveïdor d’un servei, per exemple un centre educatiu,  podem delimitar una zona del territori immediatament proper, de manera que ‘casin’ la capacitat del centre per una part i la població ‘target’ d’aquest zona propera per altra.

No cal dir que la vista del territori estudiat, en aquest cas la ciutat de Mataró, amb els centres proveïdors  del servei i les respectives àrees properes d’influència, pot donar una imatge, al menys teòrica, de la cobertura o no cobertura de les necessitats del global de la població en el servei objecte d’estudi.

Des d’un punt de vista tecnològic, és a dir, de les eines que ens poden permetre obtenir aquesta representació gràfica, un SIG (Sistema d’Informació Geogràfica) per sí mateix no ens permet obtenir-ho d’una forma fàcil i immediata. Per tant hem hagut d’anar a les funcionalitats base del nostre SIG, en aquest cas el GeoMedia, per generar un procés iteratiu i convergent de modificació de la zona d’influència fins que el nombre d’habitants continguts a la zona, coincideixi amb la capacitat de servei del centre estudiat.

Anem a veure-ho per un cas concret que coneixem. Suposem que volem estudiar la implantació de les Escoles Bressol Municipal a la ciutat de Mataró, recordem la situació dels centres en la figura 1.

Fig 1. Situació de les Escoles Bressol Municipals a la ciutat de Mataró.

Ja que els usuaris de les Escoles Bressol són nens entre 0 i 2 anys, el que s’ha de fer és preparar una segmentació de la població total que només tingui en compte aquesta franja d’edat, i també s’ha d’escollir si ho agreguem per Illes, parcel·les o portals. Utilitzarem el recurs basat en Visual Basic que ja vam explicar, la interfície seria la de la figura 2.

Fig 2. Escollim els habitants entre 0 i 2 anys agrupats per Illes.

Això vol dir exactament que tenim associat a cada illa de cases el nombre de nens entre 0 i 2 anys que hi ha empadronats en algun habitatge de l’illa. Ens cal també tenir associat a cada entitat Escola Bressol el nombre màxim de nens que pot acollir. A partir d’aquestes dues dades podem iniciar el procés de càlcul pròpiament dit. Cal tenir en compte que l’àrea d’influència resultant serà, probablement, diferent per a cada entitat ja que dependrà tant de la capacitat del centre com de la densitat que hi hagi a les illes del voltant de cada centre de nens entre 0 i 2 anys.

Fixem-nos en la interfície de càlcul de les Àrees d’Influència de la figura 3, aquí podem veure el formulari que s’ha d’omplir per iniciar el càlcul.

Fig 3. Interfície per generar les Àrees d’Influència

Els camps més importants són:

Tipus d’agregació: ILLES [podrien ser també Parcel·les o Portals]
Entitat Base: Escoles Bressol [a partir de les quals generem les Àrees d’Influència]
Paràmetre del Radi Incial: 400 [valor associal al radi de les Zones d’Influència incials]
Cobertura: 100% [si volem que Tota la població del rang tingui Escola Bressol, o només una part, en aquest cas aquest valor seria de menys del 100%]
Possibilitat de comptar els habitants que no estàn a cap zona: Sí
Possibilitat de fer un mapa temàtic de la població no inclosa: No
Treballar per Trams: No [Possibilitat d’agafar Zones d’Influència Circulars o a partir del Graf de Trams de Carrer]

Si premem el botó de ‘Calcular l’Àrea d’Influència’ obtenim el que surt a la figura 4.

Fig4. Àrees d’Influència de les EB Municipals

A l’anterior figura es pot veure l’Àrea d’Influència de cada Escola Bressol Muncipal on s’ha aproximat la població entre 0 i 2 anys de cada zona i la disponibilitat de places de cada centre. Encara que no es vegi a la figura 4, s’ha calculat igualment el  nombre de nens d’aquestes edats que queda fora del conjunt d’àrees, que és per a tota la ciutat de 1972. Cal pensar també que segons la mena d’agregació que es faci l’aproximació entre la xifra del recompte de nens dins de la zona i la del nombre de places serà més o menys propera, si comptem per illes l’error que es pot cometre és molt més gran que si comptem per parcel·les o portals, ja que a l’incloure o no una illa el nombre d’habitants de la zona canvia molt bruscament.

També hi ha la possibilitat de fer un mapa temàtic de tota aquesta població que queda fora, d’aquesta manera les illes més fosques són les que tenen més nens ‘exclosos’ en la situació actual de les Escoles Bressol Municipals i considerant una cobertura del 100%. Vegeu la figura 5.

Fig 5. Àrees d’Influència de les EB Municipals, amb mapa temàtic per illes de la població exclosa

Es imporant pensar que el que s’ha vist per les Escoles Bressol Municipals, es pot generalitzar a qualsevol grup d’entitats que ofereixin un servei determinat i de les que coneixem la seva capacitat en el servei, per exemple els Centres d’Assistència Primària, els Centres Cívics, les institucions socio-sanitàries, etc.

En un cop d’ull, si mirem per exemple la figura 5 podem saber a quins llocs de la ciutat seria més interessant que hi hagués un nou centre o a on no caldria que n’hi hagués un d’existent. L’eina permet fer simulacions modificant la ubicació i la capacitat d’un centre en concret observant com varien el nombre i distribució de la població no inclosa.

Igualment tot el que s’ha fet per les Àrees d’Influència circulars, a vista d’ocell, es pot fer també per les Àrees d’Influència seguint el Graf de Trams de Carrers, considerant els trajectes del vianants i donant una imatge més real de la capacitat d’accedir a un determinat servei.  Però això ja ho comentarem més endavant.

WFS: Interactuació amb mapes.

Descripció.

La necessitat de transferir cartografia per Internet ha sigut, i encara és, un problema difícil. La cartografia digital conté un gran volum de dades d’informació, i enviar aquestes quantitats de megabytes per Internet és una tasca pesada, i lenta.

És per això que es va començar a treballar amb WFS, sigles de “Web Feature Service”, que és un servei estàndard que ofereix una interfície que permet sol·licituds de comunicació, permetent interactuar amb mapes WMS (Web Map Service).

A través d’una URL, es pot accedir a les dades cartogràfiques que s’hagin publicat a la taula WFS, i fer consultes específiques, més endavant es mostra un exemple.

Per realitzar aquestes operacions s’utilitza el llenguatge GML, que deriva de XML,  és l’estàndard a través del qual es transmeten les comandes WFS.

Un cop s’ha fet la publicació de la taula WFS i es té la URL que apunta a ella, es poden veure les dades en alguns SIG (Sistemes d’Informació Geogràfica) que permetin el tractament d’aquest tipus de dades, en aquest cas al Geomedia.

En aquest cas, s’ha decidit a utilitzar la taula de trajectes i proximitat a les tres escoles bressol més properes.

Com fer la publicació?

Primerament, des del servidor on està instal·lat el GeoMediaWebMap Professional, s’obre el Server Configuration Utility i es crea un nou servei amb el botó “Add”.

Creació del servei.

El següent pas és seleccionar l’opció Manipulate Feature Web Service.

Es deixen els valors per defecte i es va prement “Next”, s’haurà d’introduir un nom pel WFS.

Nom del servei.

Quan es demani el tipus de base de dades, introduir Microsoft Access. La resta es deixa per defecte, i es finalitza, el servei s’ha creat.

En aquest punt, s’obre el Geomedia i es carrega el mapa que es vol publicar, s’obre el “GeomediaWebMap Publisher Administrator”.

Configurant el Geomedia.

Es selecciona el servei que s’acaba de crear i apareixerà una barra amb botons. Polsar sobre el cinqué botó “PublishandPopulatetheGeoWorkspace”, i seleccionar la primera opció “PublishtheGeoWorkspace contents to theMetaData”. Es selecciona “Sí”.

Botó “settings”.

Es selecciona el segon botó, “settings”. Aquí s’ha de seleccionar l’arxiu .csf que conté el sistema de coordenades. Després es prem l’últim botó per tancar el menú.

En aquest punt només queda inicialitzar el servei, per fer-ho, es torna al Publisher Server Configuration Utility, es selecciona el servei que s’ha creat i es prem “Initialize”.

Servei inicialitzat.

Provar el servei des del navegador introduint l següent línia de comanda:

http://geoportalccu.tecnocampus.cat/ProvaWFS/request.aspx?version=1.1.0&service=wfs&request=getcapabilities

Codi GML creat.

Interpretació gràfica del codi GML.

Veure així el codi no és interessant, el més interessant és veure-ho transformat en un mapa, al Geomedia per exemple, a continuació es veu com es pot configurar el geomedia per tal de veure la informació del servei WFS.

Primerament s’ha de crear una nova connexió, de tipus WFS, en aquest cas s’ha creat de WFS només lectura, per tal de que les dades no es puguin modificar.

Nova connexió.

S’ha d’introduir la URL abans esmentada, i s’accepta.

Un cop creada la connexió, ja es poden mostrar les seves entrades des de la llegenda.

Ventana de mapa del Geomedia amb les dades.

Entitats agregades de Població

 

Hem vist en anteriors entrades que al final de qualsevol càlcul de proximitat en un sentit o en altre (comptar entitats), arribàvem a veure la població afectada agrupada per illes de cases, cosa que permetia, mitjançant un mapa temàtic, veure les illes on hi havia més o menys gent, que en el cas dels càlculs de proximitat ens  portava a estudiar  les illes que es trobaven a més distància d’un determinat centre o que no en tenien cap a una distància determinada.

Es pot dir que aquesta relació amb la població és el motiu final de molts càlculs i simulacions, ja que la població, en darrera instància és el subjecte principal de l’activitat de la gestió municipal.

Anem a veure una mica en detall com fem aquestes agrupacions dels habitants. L’eina base és el Padro Municipal d’Habitants. En un primer procés s’agafen totes les dades rellevants de la base de dades del Padró, i un cop despersonalitzades, s’inclouen en una taula única, que seria una imatge de la situació del Padró Municipal en un moment determinat, en una data determinada, per tant seria una fotografia que es queda obsoleta immediatament acabada de fer ja que el Padró va canviant en el temps constantment degut a les altes i baixes que es van produint de forma contínua.

Un aspecte important és com situar els habitants en el territori. Nosaltres fem les agregacions dels habitants de tres maneres: càlcul dels habitants que viuen en una  mateixa illa, càlcul dels habitants que viuen en una mateixa parcel·la, i càlcul dels habitants que viuen en el mateix ‘portal’.

Aquesta diferent forma de comptar els habitants correspon al nivell de resolució que ens cal, segons el tipus d’estudi que volem fer. Les illes de Mataró són de l’ordre de 600, les parcel·les, estaríem en unes 12.000 i els portals  (també anomenats números de policia) de l’ordre de 20.000. Per tenir una visió general, no massa precisa, les illes són suficients. Si volem calcular els habitants d’una zona arbitrària de la ciutat  afinarem molt més amb àrees molt més petites com ara les parcel·les, i amb els portals, que per definició no són àrees sinó punts, encara més. Seria com tenir una mateixa fotografia amb uns pixels molt grans (illes) o més petits (parcel·les i portals).

Com podem associar cada habitant amb una illa, una parcel·la o un portal?  D’entrada hem dit que tenim tots els habitants en una única taula, cada fila de la taula és una persona i tant tindrem un total de tantes files com persones. Ara el que cal és un identificador de l’entitat amb la qual volem associar aquest habitant. Si parlem d’illes hi ha una forma única d’identificar cada illa amb un conjunt de tres codis INE (Instituto Nacional de Estadística) : codi de districte censal, i dins de cada districte codi de secció censal i dins de cada secció codi d’illa, tots tres són codis numèrics, i el conjunt de tots tres codis constitueix un identificador únic per una illa de la ciutat de Mataró, el format sol ser D-S-I (districte-secció-illa) per exemple: 5-2-4 que vol dir la illa 4 de la secció 2 del districte 5. Com que cada registre (fila) de la taula tindrà el seu codi D-S-I podrem sumar tots els habitants que tenen un mateix codi, per exemple pel codi 5-2-4 podríem dir que hi ha 235 habitants i així podríem fer una nova taula de dues columnes en la primera tindríem tots els codis d’illa i en la segona els habitants que podem comptar de cada codi. Aquesta seria una primera forma d’agregació dels habitants.

Codificació INE per les Illes: Districte-Secció-Illa
Taula d’agregacions d’habitants per Illa

De la mateixa manera podem tenir en cada registre de la taula general del Padró un identificador únic per la parcel·la que en aquest cas s’anomena codi UTM o Referència Cadastral [set caracters numèrics], aquest codi no existeix per les parcel·les dins de les zones rurals i en aquest cas és substituït per un altre codi que s’anomena CODI_GIS[ nou caracters numèrics]

Codificació per les parcel·les urbanes codi UTM

De la mateixa manera que hem fet la taula d’agregacions per les illes ho faríem per les parcel·les

Agregacions dels habitants per parcel·la

Tal com es pot veure el nombre d’habitants per parcel·la és molt menor que en el cas de les illes, però clar depèn de l’edificació en vertical que hi hagi.

L’agregació per portals o números de policia la faríem en base a un codi que es genera directament de l’adreça postal. El codi NP estaria format per codiCarrer+NumCasa+Lletra, corresponent a cinc caracters numèrics pel codi de carrer, tres pel número de casa, i un per la lletra que si no n’hi ha, que és el normal, es posa una x.

Numeros de Carrer. Codificació CodiCarrer.NumCarrer.Lletra

Com podem veure són els números de carrer que es correspondran amb els portals de les cases i/o les escales. Podem fer l’agregació igual que s’ha fet per les Illes i les parcel·les.

Agregació d’habitants per portal

En resum, d’aquesta manera podem construir les agregacions d’habitants segons la unitat de referència geogràfica que agafem.

Aquesta georeferenciació agregada dels habitants de la ciutat ens pot permetre fer estudis de densitat de població per barris o per àrees concretes de la ciutat, també per carrers, vies i eixos i preveure necessitats de serveis a la població.

 

Polígons de Voronoi

En aquest article es descriurà el funcionament dels polígons de Voronoi, una eina molt important a l’hora d’estudiar àrees d’influència.

Els polígons de Voronoi es basen en la distància euclidiana, i són molt apropiats quan les dades són qualitatives. Es tracta de fer una partició del pla, a partir d’uns punts que anomenarem punts generadors.

Aquesta partició del pla en regions té la peculiaritat de que des de qualsevol punt de dins d’una regió determinada, la distància al punt generador corresponent és sempre menor que la distància a qualsevol altre punt generador extern. Per tant, les fronteres de les regions són equidistants de dos o mes punts generadors.

Inicialment, aquest polígons van ser creats per l’anàlisi de dades meteorològiques, però avui en dia s’utilitzen també per determinar zones d’influència, que és el que s’explicarà en aquest article.

Els polígons de Voronoi serveixen per dividir un espai en un número determinat de regions. S’especifiquen un conjunt de punts (punts generadors) i quan es fa el diagrama, aquests queden dividits pels polígons, un punt en cada regió. Les regions s’anomenen cel·les o polígons de Voronoi.

Cada polígon correspon a l’àrea d’influència, per dir-ho d’alguna manera, del punt  que conté.

Primerament, crec que és interessant posar un exemple per entendre millor per a què serveixen els polígons:

Suposem el cas de que s s’està estudiant els centres d’atenció primària (CAP) del terme municipal de Mataró, i es vol construir un altre i no se sap on. Gràcies a les zones d’influència creades mitjançant els polígons de Voronoi, es podrà situar més o menys el nou CAP.

El programa que s’ha utilitzat, a més del Geomedia, ha sigut el Global Mapper.

Global Mapper és una potent aplicació que combina eines de tractament de dades espacials amb un accés a gran varietat de formats d’arxius. És molt útil com a complement del Geomedia.

Amb el Geomedia s’han exportat els caps com una única entitat, i el contorn de Mataró s’ha aconseguit agafant el perfil de la unió de totes les illes que formen Mataró.

Terme municipal amb els CAPS

Tots els arxius exportats són de tipus ShapeFile, per tal de que Global Mapper els reconegui i es pugui treballar amb ells.

Un cop es té el terme municipal de Mataró amb els CAPS, és hora de passar a l’acció, el procés és simple, i el resultat és molt satisfactori.

Primerament es selecciona tot i es crea el diagrama de Voronoi des del menú d’anàlisi.

Apareixerà una finestra en la que s’haurà d’indicar que es volen allargar els límits uns 4000 metres, això permetrà que, en cas de que el diagrama no arribi a tocar el perímetre de Mataró, aquest s’allargui fins a tocar-lo.

Allargar límits

Un cop allargats, només cal dir que el límit fins on s’allarguen els polígons és l’àrea contenidora, és a dir, el terme municipal de Mataró. Això es configura a partir del botó “Bounds” i seleccionant l’última opció. Per últim s’accepta per crear els polígons.

Limitar polígons

La imatge de Mataró amb els seus CAPS quedaria dividida pels polígons de Voronoi, hi hauria una cel·la per cada CAP.

Aquests polígons resultants, permeten veure l’àrea d’influència de cada CAP.

Polígons creats

Observant la imatge, es pot veure les divisions que corresponen a cada CAP, hi ha una concentració més elevada al centre urbà, degut a que la població és notablement més elevada.

El CAP de dalt a la dreta, el de Rocafonda-Palau, té molta zona d’influència, això és perquè la zona Nord de Mataró no està tant urbanitzada com la resta.

Segons la població, i el número de places de cada CAP, fent ús dels diagrames de Voronoi, es podria situar un futur CAP.

 

Una altra cara de la mateixa moneda. Comptar entitats properes

Hem vist en el ‘post’ anterior d’aquesta secció com podem visualitzar la proximitat de la població a un centre de serveis utilitzant el recurs dels mapes de colors o mapes temàtics, ho hem vist aplicat a les Escoles Bressol Municipals.

Una altra manera de posar de manifest si un determinat servei està a prop del teu domicili o està més lluny, seria comptant quants centres proveïdors d’aquest servei tens com a màxim a una determinada distància, per exemple a menys de 200 metres de casa teva, en aquest cas la informació és un pel diferent, ja que també dóna una idea de saturació, o de possibilitats d’escollir, que conformen una altra categoria, de qualitat d’atenció.

En resum podem saber si estem a prop d’una determinada Escola Bressol si la nostra illa està pintada en un to de gris molt clar o també podem saber si tenim una, dues, tres o cap Escoles Bressol a una determinada distància de la nostra illa de cases.

Aquesta gradació de cap, una, dues, tres etc. es pot mostrar també en forma de mapa temàtic on cada color representa, no un rang, com fèiem en el cas de les distàncies sinó un nombre d’entitats properes.

Tornem a un exemple:

Compta les Escoles Bressol a menys de 400 de cada illa de cases

Aquí es veuen les Illes que tenen una Escola Bressol a menys de 400 m de distància (gris clar) les que en tenen dues (gris fosc) i les que no en tenen cap a menys de 400 m (blanc)

També podem fer un temàtic de la població de nens entre zero i dos anys que viuen en illes que estan a més de 400m de qualsevol Escola Bressol

En groc la població de les illes que estan a ms de 400 m de cada illa de cases

Les illes en groc més fosc corresponen a les que tenen un nombre més gran de nens entre zero i dos anys que haurien de desplaçarse més distància per anar a un centre. Això està fet pel cas de 400 m però ho podríem fer per a qualsevol distància.

Altres exemples d’aplicació d’aquesta mesura de quantitat de centres proveïdors de servei que tenim a una determinada distància màxima ho podem aplicar a les parades d’autobús, de taxi, de contenidors d’envasos de vidre etc.

Mirem ara un exemple aplicat a les Zones Verdes Accessible, podem mesurar quantes Zones Verdes Accessible tenim a prop, i a on viu més gent en les illes mes allunyades

Tematic de nombre de Zones Verdes Accessibles a menys de 100 de cada illa de cases i de la població exclosa

A la llegenda podem veure els dos temàtics: en tons de gris els que indiquen el nombre de Zones Verdes Accessibles a menys de 100 m de la nostra illa de cases i en tons de groc els habitants, en general, que viuen en cada illa per rangs equivalent.

Llegenda dels dos temàtics, el de la població que queda fora i els de les entitats a menys de 100 m de distància

Per tant visualment s’obtè informació del punts més faltats i també dels punts més ben situats des d’aquest punt de vista. Aquesta informació en matisa la que obteníem nomes de la proximitat. També veiem que podem fer dues menes de mapes temàtics, quan es tracta de variables contínues, en aquest cas es fan intervals o rangs i quan es tracta de variables discretes on hi ha un color per a cada valor.