Entrades classificades amb: entitats

Manual d’ús de l’usuari: Mapes descriptius de població

Aquest document explica el funcionament del plugin de ‘Mapes descriptius de població’ per a QGIS.  Per a poder utilitzar-lo, el primer que s’ha de fer és executar el programa QGIS i un cop inicialitzat aquest, cal pitjar la icona següent 101o anar a Complementos -> CCU -> Mapes descriptius de població i s’obrirà una finestra com la que podem veure a continuació a la figura 1, que és molt semblant a la interfície del plugin de la Taula Resum amb algunes diferències descrites en els apartats 1 i 4.
1054 quines capes volem treballar: illes, parcel·les, seccions, barris o districtes postals.

103

Fig 2. Mètode de treball

  1. A la part superior central, hi ha una pestanya desplegable amb les connexions disponibles (ja configurades prèviament) per a realitzar les operacions. Allà n’escollim una i seguidament la barra que hi ha just a sota n’indicarà l’estat.

104

Fig 3. Connexió i progrés

  1. A la zona lateral dreta hi podem trobar el selector de filtres que volem utilitzar per crear la consulta. Només cal pitjar el filtre que vulguem aplicar per poder-lo emprar. Just a sota hi trobem dos botons més: INICI i SORTIR. ‘Inici’ arrenca el procés de representació del mapa i en el cas que hi hagi algun error en la configuració dels paràmetres per a la construcció d’aquestes, el procés s’interromp i ens apareix un missatge amb l’error. I el botó sortir, tanca el plugin.

105

Fig 4. Opcions i ordres principals

  1. Finalment, a la part central, tenim requadre amb dos pestanyes amb les opcions: configuració de la capa de sortida i els filtres.

106
Fig 5. Pestanyes

Per una banda, a la pestanya de ‘Filtres’ podem trobar-hi un requadre amb cinc pestanyes per poder configurar els paràmetres de cada  filtre. Recordem que el filtre es defineix en aquesta pestanya però s’activa pel botó lateral de la figura 4. , s’han de fer les dues coses.

Seguidament els detallarem:

  • El primer que apareix és l’edat. En aquesta pestanya s’ha d’introduir en primer lloc una data segons la qual es vulgui fer l’estudi, per exemple 1 de maig de 2016. Després hem de posar el marge d’edat que volem definir en els camps edat mínima i edat màxima. Si volem fer una taula per les escoles bressol, cal posar 0 i 2 anys en els dos camps respectivament. Seleccionant la opció criteri restrictiu cercarem els nens que encara no hagin fet els 2 anys. En canvi seleccionant el criteri no restrictiu cercarem tots els nens que encara no han fet els tres anys.

107
Fig 6. Filtre per edat

  • El segon criteri que apareix és el gènere. Podem decidir que la nostra cerca sigui en funció d’homes o de dones.

108
Fig 7. Génere

  • A continuació tenim els estudis: podem fer un filtratge segons els estudis que la persona hagi declarat tenir en el padró.

109
Fig 8. Estudis

  • Un altre punt molt important seria l’origen no confondre amb nacionalitat.

Una cosa és el país d’origen, és a dir, on ha nascut la persona en qüestió i l’altre la nacionalitat. La segona és quelcom més complex d’explicar, ja que està subjecte als conceptes de “ius sanguini” i “ius soli”. En el primer cas, quelcom comú als països europeus, africans i la Xina, els nen/a tenen automàtica la nacionalitat d’origen dels pares. Això comporta, per exemple, que un nen/a nascuda de pares marroquins a Mataró tingui nacionalitat marroquina. En el segon cas, si neixes en un país de dret de “ius soli”, obtens la automàticament la nacionalitat del país on neixes. Aquesta és la situació de la majoria de països llatinoamericans.

Llavors, en aquesta finestra podem filtrar la nostre cerca segons diferents criteris:

  1. Pel país d’origen
  2. Per la zona del país d’origen
  3. Per que el seu país d’origen pertanyi a la unió europea.

110

Fig 9. Origen

  • Per últim la nacionalitat, que té els mateixos criteris de filtratge que en l’apartat anterior.

111

Fig 10 . Nacionalitat

Per altra banda, a la pestanya de ‘Configuració de la sortida’ hi trobem diferents opcions per a la visualització dels resultats obtinguts.

112

Fig 11. Configuració de la sortida

Seguidament s’explicaran detalladament de què consta cada element:

  1. En primer lloc escollim la opció amb la qual volem que es faci el càlcul. Podem escollir entre tres opcions:
    • Habitants absoluts: retorna el número absolut dels habitants afectats pel filtre que hem escollit.
    • Habitants relatius: retorna el percentatge d’habitants afectats pel filtre entre el número total de persones que viuen en l’entitat que hem escollit per fer la cerca.
    • Densitat: retorna la densitat de població que està afectada pel filtre en Habitants/km2.
  1. En segon lloc escollim entre dues opcions pel color de la capa de sortida: un color únic per a tota la capa on en podem en podem regular la transparència, o bé un degradat de colors per indicar el major o menor nombre de persones afectades, on podem escollir-ne el número de intervals i el mode del temàtic que vol dir la forma en que es defineix cada rang, igual nombre de incidències , igual amplada de l’interval etc.
  1. En tercer i últim lloc tenim la possibilitat d’afegir etiquetes i modificar-ne algunes de les seves propietats com ara la mida i el color de la lletra i també la visualització en escala. Els valors de l’escala de visualització tenen un valor per defecte per a cada tipus d’entitat, però es poden modificar sense cap mena de problema.

Una vegada aplicats els filtres a la cerca per qualsevol dels criteris explicats anteriorment i configurats els paràmetres de sortida, només cal pitjar el botó “INICI”.

 

Manual d’ús del mòdul ‘Zones d’influència adaptatives’

Aquest document explica el funcionament del plugin de ‘Zones d’influència adaptatives’ per a QGIS.  Per a poder utilitzar-lo, el primer que s’ha de fer és executar el programa QGIS i un cop inicialitzat aquest, cal pitjar la icona següent1

o anar a Complements -> CCU -> Zones d’influència adaptatives i s’obrirà una finestra com la que podem veure a continuació a la imatge.

2

Aquest mòdul el que fa és ajustar la zona d’influència de cada entitat proveïdora d’un servei a la població a la capacitat de cada centre (que s’ha de fixar en la BD prèviament), tenint en compte la densitat de la problació ‘target’ del seu entorn. Aquesta zona d’influència pot ser circular o seguint el Graf de Trams de Carrer.

A continuació es detallaran els diferents components del plugin i quina és la seva funció:

  1. A la part superior, hi ha un barra on s’hi indica l’estat de la connexió i una pestanya desplegable amb les connexions disponibles (ja configurades prèviament) per a realitzar les operacions. Allà n’escollim una.3
  2. En aquesta part escollirem la capa de punts a partir de la qual volem fer la zona d’influència i el color que tindrà.4
  3. Just a sota trobarem tres botons que ens permetran escollir la capa sobre la que volem treballar: Illes, parcel·les o portals.5
  4. En aquesta secció cal introduir un número de iteracions que volem que es realitzin.6
    Hem de tenir present que el programa fa el recalcul del següent radi (o distància) a partir del nombre de persones trobades prèviament dins de la zona i això ho pot fer una vegada (cas de una iteració) o unes quantes, poguent anar refinant l’ajust, però amb augment del temps de càlcul.
  1. En l’apartat de cobertura caldrà dir el percentatge de població sobre el qual volem fer l’estudi. També marcarem el checkBox en el cas que vulguem que es mostri la població no afectada per la zona d’influència. Una vegada realitzada la operació, ens apareixerà el nombre d’habitants no coberts en el requadre blanc, a la part inferior.7
  2. Aquí cal introduir el radi inicial a partir del qual treballarem amb les entitats puntuals. Es una radi inicial mitjà a partir del qual i segons la capacitat de cada centre s’assigna el radi inicial particular de cada un.8
  3. En aquest apartat es pot escollir zones d’influència de graf si se selecciona l’opció ‘fer servir trams’. En cas contrari, les zones d’influència són circulars. En cas de fer servir trams, podem fer que es vegi el dibuix del graf marcan el checkBox corresponent. També es pot modificar el radi de la zona d’influència canviant el valor en el textBox.9
  4. En el cas que la opció de ‘fer servir trams’ estigui habilitada, cal escollir un graf sobre la qual treballar, mitjançant la pestanya desplegable. També podem escollir el color de l’àrea d’influència i modificar el traç amb la pestanya desplegable inferior.10
  5. En últim lloc, a la part inferior de la finestra podem trobar la versió de la plugin amb la que estem treballant i dos botons: ‘INICI’ per començar el processament de les dades i ‘SORTIR’ per tancar el plugin.11

 

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.


 


 

 

 

 

 


 

 

Aplicatiu per mostrar trajectes a entitats per ordre de proximitat

En anteriors entrades s’ha comentat la possibilitat de visualitzar la proximitat de la població com també d’obtenir els trajectes existents respecte a una entitat destí. En el nostre cas, s’ha vist aplicat precisament a les Escoles de Bressol Municipals.

Per això, i per la importància que suposa disposar de la informació necessària per tal de determinar si un servei es troba a prop del nostre domicili o bé lluny segons les diverses trajectòries obtingudes al destí desitjat i tenint present, en tot moment, les diverses zones d’influència possibles, s’ha desenvolupat l’aplicatiu de “cerca entitat propera”.

Aquest aplicatiu té la mateixa finalitat que l’utilitzat per cercar els camins a les tres Escoles Bressol més properes, però en canvi, ens permet fer la cerca de qualsevol entitat que es desitgi com també mostrar les dades entre un rang de 1-5 noms d’entitat diferents. Per tant, es pot triar el mode de cerca dels valors d’entre 1 i 5 entitats destí.

Figura 1: Aparença de l’aplicatiu de cerca camins a entitats properes.

Tal i com s’observa, l’aparença de l’aplicatiu és el mateix que l’utilitzat en la cerca de camins a les 3 Escoles més properes, amb la diferència d’haver modificat la grandària de la graella (Datagrid) per tal de poder arribar a visualitzar, en condicions, fins a 5 nom d’entitat diversa.

Per tant, com ja s’ha comentat, aquest nou aplicatiu serveix per indicar els trajectes des de qualsevol adreça de la ciutat a una sèrie d’entitats per ordre de proximitat, i no només limitat a les tres entitats més properes. Igualment el propòsit d’aquest mòdul és verificar les taules de proximitat generades pel mòdul generador de taules de proximitat, sense limitació en el tipus d’entitat ni en el nombre d’entitats properes. Tenint present que la verificació de les taules de proximitat ens és de molta utilitat pensant en la seva publicació via WFS tal com ja s’ha comentat a l’entrada al bloc anomenada: WFS Interacció amb mapes.

Aquesta taula de trajectes de proximitat s’haurà de crear amb anterioritat utilitzant el mòdul “càlcul de distàncies mitjançant el graf” en el qual tal i com s’observa a la Figura 2, es tria el camp d’origen (de quina direcció es parteix) i el camp destí (qualsevol entitat). També és possible triar la unitat de mesura que serà precisament l’observada com a resultat de distància o bé cost de l’aplicatiu. Apareixent els diversos filtres a triar, entre els quals pren importància el número d’entitats que seran amb les quals es farà l’estudi a l’aplicatiu en qüestió i les que es mostraran a la graella i mapa de resultats finals.

Figura 2: Aplicatiu de càlcul de distàncies mitjançant el graf.

Un altre aspecte important és el fet d’emmagatzemar la taula resultant de l’execució del mòdul, doncs s’haurà de triar quin serà el destí de la connexió creant tant la taula de trajectes com de proximitat.

I precisament, un cop es disposi d’aquesta taula, en el següent desplegable dins el mòdul creat s’ha de buscar la connexió on es troba emmagatzemada la BBDD que la conté.

Figura 3: Selecció de la BBDD de trajectes

En el present exemple s’ha creat una taula de trajectòries expressament del Veïnat de Mata tenint com a destí tant Escoles Bressol com Llars d’Infants. I triant 5 entitats destí que es visualitzaran a sobre el mapa com en la graella present a la part inferior de l’aplicatiu.

Figura 4: Incorporació de les dades a fer la recerca dins l’aplicatiu.

Un cop ja s’ha introduït el carrer, el número i la BBDD on es troba la taula de trajectes creada prèviament, s’executa l’aplicatiu: “INICI”.

En la següent imatge s’observa com apareixen les 5 entitats més properes, acompanyades de la distància existent entre el número de carrer (Número de portal) fins les 5 entitats de destí més properes. Aquestes es troben ordenades de més proximitat a menys.

Figura 5: Resultats obtinguts en l’execució.

Tal i com s’observa, apareix la columna del nom de l’entitat com també de la Distància/cost. Aquesta última columna indica la distància existent des del número de policia en la qual ens trobem (Veïnat de Mata, 5) fins a cadascuna de les entitats i que es poden trobar mesurades tant en distància, calculada en metres, com també en cost calculat en temps (segons).

En el present cas, el més pròxim a la situació definida (Núm. Portal 05490005x) és la Llar d’infant Snoopy II (3318 m) i en canvi la que es troba més lluny és el Grup d’Escoles Mataró GEM-Primària (3848m).

En la Figura 6 s’observa sobre el mapa quins són els 5 trajectes a les entitats destí. Cadascun marcat amb un color i gruixut diferent depenent de la seva proximitat fent que sigui més fàcil la visualització i entesa.

Figura 6: Visualització sobre el Mapa els camins a les Entitats obtingudes.

La validesa d’aquests trajectes obtinguts farà que es pugui realitzar posteriorment una publicació via WFS de forma satisfactòria i que per tant sigui possible observar la visualització via Internet (interacció amb mapes).

En resum, el fet de disposar d’aquest aplicatiu permetrà realitzar uns estudis més precisos respecte els diversos trajectes obtinguts disposant de més flexibilitat a l’hora de poder triar el número d’entitats destí, com també es podrà afinar en la cerca del recorregut òptim. Aquesta flexibilitat,  s’observa també en el fet de poder mostrar els resultats tant en distància (metres) com en cost (segons) tal i com succeïa en el mòdul de tria de les Escoles Bressol més properes. El fet de fer servir una variable temporal fa que la mesura obtinguda sigui molt més real respecte a la proximitat a cadascuna de les entitats, però en canvi requereix un model de velocitats més detallat i adequat.

Consultes predefinides sobre l’Activitat Econòmica via WMS

Els serveis de mapes en web (Web Map Service o segons les seves sigles WMS) responen a un sistema de consulta de capes d’informació de forma dinàmica des de la web. Aquests WMS permeten la visualització, combinar o bé consultar una sèrie de dades, de imatges generades a partir d’una o varies fonts (en el nostre cas a través del SIG-Geomedia).

Per poder realitzar la publicació es disposa d’un servidor extern amb el IIS i el GeoMediaWebMap com també es disposa d’una versió del Geomedia  que serà amb el qual es treballarà i el qual permetrà dur a terme les publicacions tant en els serveis WMS com WFS del servidor.

En aquest cas per poder definir les diverses activitats econòmiques que s’han volgut estudiar s’utilitzarà l’aplicatiu anomenat “Mostra les parcel·les que tenen activitat empresarial seleccionada”. Que ens permetrà situar sobre el mapa de Mataró quina és la ubicació de cadascuna de les activitats econòmiques (tal i com s’ha comentat en altres entrades al Bloc).

A la Figura 1 s’observa la llista de les diverses activitats que es poden seleccionar en l’aplicatiu. En aquest estudi s’han realitzat consultes per a: Farmàcies, Forns de pa, Carnisseries, Peixateries i Supermercats o autoserveis. Per tant s’haurà de decidir quin tipus d’activitats es poden incloure per cadascuna de les entitats.

Figura 1: Llista d’Activitats Econòmiques disponibles a l’aplicatiu

En aquest mòdul per realitzar les diverses consultes es treballarà amb els números de policia. I es duran a terme diverses modificacions a les opcions que permetran una visualització al mapa més clara.

Tal i com s’observa la Figura 2 es troben les diverses modificacions realitzades per tal de dur a terme la consulta pel cas de les Farmàcies a 5 minuts. A l’hora de calcular en temps (zona d’influència), a diferència del càlcul de distància, és necessari activar les opcions cost de nusos i cost invers.

Figura 2: Modificacions a les opcions presents a l’aplicatiu

S’obtindran tres resultats per cadascuna de les consultes que es realitzin. Per un costat quedarà definida el nombre d’entitats i la seva ubicació al mapa, també apareixerà la zona d’influència de cadascuna de les entitats (Figura 3). I per últim la població exclosa en cada cas.

Figura 3: Representació zona d’influència (ZI) sobre mapa Mataró

Per cadascuna de les 5 activitats econòmiques s’ha dut a terme una consulta amb una zona d’influència diferent: 150 metres, 300 metres, 2 minuts, 3 minuts i 5 minuts.

Serà necessari exportar aquests resultats a una nova BBDD creada. D’aquesta forma es tindran totes les taules creades per cadascuna de les consultes juntes. Aquesta BBDD un cop creada s’haurà de copiar dins el servidor en el qual es treballa i que permetrà fer la publicació.

Un cop dins el servidor (incorporat la nova BBDD) s’obre el Geomedia i es carreguen els diversos resultats obtinguts amb les consultes. Per fer-ho s’afegeix una nova llegenda i es carrega l’opció que es desitgi (tant pel nombre d’entitats, per la Zona d’Influència i de la Població Exclosa).

Figura 4: Llegenda carregada exemple Supers (Entitat-Zona influència-Població Exclosa).

Per poder realitzar correctament la publicació hauran d’estar totes les consultes carregades i visibles al mapa, ja que el que apareix/es mostra en pantalla és el que s’arribarà a publicar posteriorment. Per tant, ha d’estar visible totalment tal i com s’observa a la Figura 5.

Figura 5: Càrrega de la llegenda i visualització total de les diverses consultes al mapa

A continuació s’inicia el procés de publicació.
En primer lloc s’obre el “Server ConfigurationUtility” del GeoMediaWebMap Professional. I es crea un nou servei seleccionant l’opció “Generate Map Web Service” per crear un servei WMS. Al qual, posteriorment, s’haura d’aplicar el nom que un desitgi.

Figura 6: Generació del Servei WMS dins el Server Configuration Utility

S’ha de tenir present que les metadades que es crearan es guardaran en una base de dades, s’escull Access i s’introdueix quina és la connexió (a on guardar aquesta base de dades creada).

Figura 7: Tria del tipus de base da dades que es desitja

Finalment, i si el procediment s’ha desenvolupat correctament, si es torna a entrar al “Server configuration Utility” es veu com s’ha creat el nostre nou servei dins el Web Service.

A continuació es torna al Geomedia i s’obre el “GeomediaWebMap Publisher Administrator” que es pot trobar a la barra d’eines.

Figura 8: Opció del GeomediaWebMap Publisher Administrator

Es selecciona el Servei WMS que s’ha creat.

Figura 9: Selecció del Servei WMS creat

I apareixerà una barra lateral amb diversos botons.

Figura 10: Les diverses opcions a triar dins el GeomediaWebMap

En primer lloc polsar sobre el 5é botó “PublishandPopulatetheGeoWorkspace”, i seleccionar la primera opció “PublishtheGeoWorkspace contents to theMetaData”. Que ens servirà per tal d’actualitzar les metadades.

Tot seguit s’inicia un procés que dura uns segons apareixent una advertència. Es selecciona “Si” per passar la informació del GeoWorkspace a la base de dades de les Metadades.

A continuació es selecciona el primer botó “Map Content”. On s’observa tot el que es publicarà al servei WMS.

Figura 11: Selecció del botó Map Content

Observar amb precisió que la informació que apareixerà a la Llegenda es correspon amb el que realment es vol i que per tant aquesta informació és visible (prestant atenció als temàtics- Població Exclosa).

En aquest cas, els temàtics tal i com s’observa apareixen correctament (forns de pa amb cadascuna de les divisions segons la població exclosa).

Figura 12: Verificació de la correcte creació dels temàtics

A continuació es selecciona el 2on botó “Settings”. Aquí es realitzarà la comprovació que realment hi ha un sistema de coordenades assignat.

Figura 13: Tria de l’opció Settings dins el GeomediaWebMap

En el cas que no hi sigui serà necessari escollir un sistema de coordenades per a publicar les dades. Es selecciona un arxiu de sistema de coordenades que sigui el mateix que el del GeoWorkspace. Finalment, i un cop triat, apareixerà el sistema de coordenades que s’ha triat a l’apartat SRS.

Figura 14: tria del sistema de coordenades

Per últim, polsar l’últim botó per tancar el “GeomediaWebMap Publisher Administrator”.

Finalment, es torna a obrir el “Server ConfigurationUtility” del GeoMediaWebMap Professional, es selecciona el servei creat i es polsa sobre el botó “Initialize”. Així s’inicialitzarà el servei.

Figura 15: Publisher Server Configuration Utility

Si el procediment s’ha realitzar correctament apareixerà un missatge de “Servei inicialitzat amb èxit”. I per tant s’haurà dut a terme correctament el procediment de publicació.

Figura 16: Procediment final de publicació

A continuació es prova el servei des del navegador introduint la següent línia de comanda:

http://geoportalccu.tecnocampus.cat/wmsAE3/request.aspxservice=wms&request=
getcapabilities

On es comprova el correcte funcionament en el cas de WMS, i on es veu en el codi cadascuna de les consultes realitzades com també les diverses dades publicades (aquesta línia de comanda és diferent pel tipus de publicació que es vulgui realitzar, si és WFS o WMS)

Finalment, per acabar el procés de publicació s’accedeix al Global Mapper i es van introduint cadascuna de les consultes creades per observar com totes les entitats es poden visualitzar correctament al mapa.

Un cop iniciat el Global Mapper seleccionem l’opció “Download Online Data”.

Figura 17: Download Online Data del Global Mapper v14

Tot seguit seleccionem “Add New Source”. Per tal d’introduir el nou servei que s’ha creat anteriorment. I es tria l’opció de dades que en aquest cas és WMS (Web Map Service).

Figura 18: Tria del servei creat al Global Mapper

Es selecciona el següent URL, extret de la verificació de la comanda anterior per internet. I s’acciona el botó “Get List of Available Data Layers”, on apareixeran les diverses entitats.

http://geoportalccu.tecnocampus.cat/wmsAE2/request.aspx

Figura 19: Tria i càrrega de les entitats a visualitzar al mapa

Es tria una d’elles per tal d’observar-la al mapa i s’acciona “connect” per realitzar la visualització.

Finalment i després d’anar realitzant totes les connexions amb les diverses entitats, aquestes haurien de ser visibles alhora al mapa. A continuació-Figura 20 es mostren diverses d’aquestes consultes visualitzades conjuntament (tant el nombre d’entitats, la zona d’influència  i la població exclosa per cadascuna de les consultes) observant d’aquesta forma com la publicació de tots casos ha estat un èxit i ha finalitzat satisfactòriament.

Figura 20: Visualització completa de les entitats al Global Mapper v14

En resum, aquest és el procediment que s’ha dut a terme per tal de realitzar la publicació via WMS  mostrant les eines utilitzades en cada etapa.  Es comença per la creació de les consultes sobre les Activitats Econòmiques seguint l’aplicatiu amb diverses zones d’influència tant per distància com per temps. Es segueix amb el procés de creació del servei i publicació en si mitjançant el GeomediaWebMap Professional. I per últim, la validació de les diverses entitats publicades mitjançant el GlobalMapper.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Nou concepte de Zones d’Influència lligat als desplaçaments de la població

 

Tots els Sistemes d’Informació Geogràfica (SIG) tenen el concepte de Zona d’Influència, normalment anomenat ‘buffer’, que consisteix en agafar una classe d’entitat (taula d’entitats) i generar en el seu entorn una àrea que amplia la frontera de les entitats una certa distància i respon a la idea de zona d’influència o zona de proximitat o de veïnatge.

Per tant si la classe d’entitat de la que volem definir el ‘buffer’ és una àrea, tal com hem dit, el seu ‘buffer’ és una altra àrea que comprèn l’entitat i té més o menys la mateixa forma, però si la classe d’entitat és lineal el seu ‘buffer’ és una àrea de tipus rectangular que pot estar arrodonida en els extrems  i si la classe d’entitat és puntual el seu ‘buffer’ és una àrea de tipus circular.

Un paràmetre característic de les zones d’influència és el ‘radi’ o distància, en realitat el concepte més adequat és el de distància ja que ens indica a quina distància de l’entitat base es troba el límit de la seva zona d’influència, però que en el cas d’entitats  puntuals, com que la zona d’influència és circular, sí que coincideix amb el radi d’aquest cercle.

Fig 1: Zones d’Influència sobre les Zones Verdes a una distància de 50 m.

A la figura 1 podem veure un exemple de les zones d’influència sobre entitats tipus àrea, com és el cas de les zones verdes accessibles de la ciutat de Mataró, en aquest cas s’ha considerat una distància fixa de 50 metres. Això podria tenir un sentit de comptar , per exemple, quants ciutadans viuen a menys de 50 metres d’una zona verda.

Un altre cas molt comú d’utilització de les zones d’influència seria veure quants ciutadans estan a més d’una determinada distància d’un centre proveïdor de serveis, com un Centre d’Assistència Primària (CAP) o un centre docent o un centre cívic, en aquest cas són molt útils els ‘buffers’ a l’entorn d’aquestes entitats, que normalment són representades com a entitats puntuals i per tant les seves zones d’influència seran circulars. Això ho podem veure a la figura 2 pel cas d’Escoles Bressol Municipals de la ciutat de Mataró.

Fig 2: Zones d’Influència a l’entorn de Escoles Bressol Municipals a 250 m

En aquesta figura es veuen els típics cercles que corresponen a les zones d’influència de les entitats puntuals i que podrien servir, tal com hem dit, per veure quanta població està a menys de 250 metres d’una Escola Bressol Municipal i quanta a més, per exemple.

Aquesta característica de dibuixar ‘buffers’ a l’entorn d’entitats és molt utilitzada en SIG quan es volen fer operacions espacials, com ara unió, intersecció, combinacions analítiques, agregacions etc. En el cas de les Escoles Bressol, es pot fer una agregació de tota la població (o dels infants entre 0 i 2 anys) que hi ha  dins de cada zona d’influència a partir de les dades que tenim prèviament agrupades per Illes de cases, parcel·les o portals, tal com s’ha descrit en un altre ‘post’ en aquest mateix bloc, indicant que es sumen tots els habitants que pertanyen a les entitats (siguin aquestes Illes, parcel·les o portals) que estan contingudes dins de la zona d’influència corresponent.

De totes maneres, en totes les operacions que tenen a veure amb la població i amb els seus desplaçaments per la ciutat, aquesta mesura de la proximitat directe que ens proporciona el ‘buffer’ dels SIG no sempre ens és útil, ja que si volem dir ‘nens que hi ha a menys de 250 m de l’Escola Bressol’ aquest concepte de ‘buffer’ ens mostra els nens que viuen  a menys de 250 m, però en línia recta, ja que és el radi de la zona d’influència. El que seria més real seria indicar els nens que hi ha a 250 m seguint la xarxa de carrers, comptant que els nens aniran a l’escola circulant pel carrer. També seria útil considerar en comptes de distància, el seu equivalent en temps, nens que hi ha a menys de 5 minuts del centre, i en aquest cas tenint en compte les facilitats o inconvenients que presenten els carrers, pendents, obstacles ,escales etc.

Això ens ha de portar a definir una nova zona d’influència lligada a la xarxa de trams de carrer (anomenem tram el segment de carrer entre cruïlla i cruïlla). En primer lloc considerarem la xarxa com a una entitat lineal arborescent que creix a partir de l’entitat puntual origen (en aquest cas serien les Escoles Bressol). Vegeu la figura 3

Fig 3. Graf de Trams de Carrer a partir de les Escoles Bressol fins a 250 m de distància

Efectivament  a la figura es poden veure els recorreguts a partir de l’entitat origen que faria un vianant anant en qualsevol direcció (sense passar dues vegades pel mateix lloc) i recorrent un màxim de 250 metres. Com es pot veure els possibles recorreguts depenen de la morfologia de la xarxa de carrers en cada lloc de la ciutat, a part de la pròpia distància a recòrrer. En aquest cas el sentit de distància és molt més real que considerant les zones d’influència clàssiques amb distància a vista d’ocell.

Com que volem tenir una zona d’influència amb les mateixes característiques que la definida de forma clàssica, hem de convertir aquest conjunt de trams en un àrea, agafant precisament un ‘buffer’ sobre aquesta entitat lineal (abans hem hagut de convertir el conjunt de trams en una entitat lineal única)

Fig 4. Zones d’Influència sobre el Graf de Trams de Carrer, distància 250 m

A la figura 4 es pot veure l’efecte d’agafar un ‘buffer’ sobre cada conjunt de trams desplegats a 250 m de la seva entitat origen. Aquest ‘buffer’ s’agafa a 20 m de les línies del graf de trams.

D’aquesta manera es poden continuar aplicant les operacions espacials que ens calguin pels nostres càlculs com si fossin àrees circulars, però amb l’avantatge d’uns resultats molt més realistes quan treballem amb població i distàncies.

 

Segmentació de la Població

 

Tal com vam veure en un ‘post’ anterior sobre les agregacions de la població de la ciutat, utilitzant la base de dades del Padró Municipal d’Habitants es pot localitzar la població segons la Illa de cases on es viu, segons la parcel·la o segons el portal on hi ha el seu domicili.

Aquesta manera de geolocalitzar pot ser molt útil per mesures o consultes en les quals interessi veure on hi ha més gent o on n’hi ha menys. Però, anant més enllà, pot caldre també discernir sobre quin tipus de població hi ha, segons característiques que estiguin reflectides en el Padró, aquestes característiques són: la data de naixement, el gènere, els estudis, el lloc de procedència , la nacionalitat, i totes les  declarades per cada ciutadà a   l’empadronar-se a la ciutat.

Aquestes propietats, juntes, combinades o separades poden determinar segmentacions de la població en cada una de les agregacions per lloc de què parlàvem abans.

En un anterior exemple sobre les Escoles Bressol Municipal, el segment de població que interessava geolocalitzar era el de nens entre 0 i 2 anys. Anem a veure una interfície del plug-in construït en VB per treballar sobre el SIG  GeoMedia que permet fer aquestes segmentacions.

 

Fig 1. Interfície per fer la Segmentació i l’Agregació dels habitants

A la figura 1 podem veure a la pestanya de l’ edat uns camps on indicar el marge inferior i el marge superior de l’edat que estem cercant, i amb dues possibilitats de comptabilitzar-ho,  estrictament si compleix anys a la data indicada, o en sentit ampli, la persona té X anys fins que no en compleixi  X+1. A la part superior del formulari es pot veure el mètode d’agregació que s’utilitzarà que en aquest cas és el de les Illes.

Aquestes dades de franges d’edat es podrien combinar amb el gènere i el nivell d’estudis o qualsevol altre propietat. Per exemple si el segment que cerquem és el d’homes entre 50 i 60 anys que tinguin estudis universitaris a nivell de llicenciatura, s’haurien de posar els paràmetres a les pestanyes corresponents com es pot veure a les figures 2, 3 i 4.

Fig 2: Marge d’edat
Fig 3: Gènere
Fig 4: Estudis

També s’observa a la figura 4, que en el formulari cal marcar tots els criteris pels quals es farà la cerca, abans de generar la taula,  a més a més cal posar els paràmetres corresponents a cada una de les pestanyes que siguin necessaris per a cada cas.

En resum, com a eina necessària en els estudis de població basats en les dades del Padró Municipal d’Habitants, presentem aquest recurs que permet de generar taules per entitats agregades,  escollides segons els segments de població que ens interessin i que permetin les dades, presentant sempre dades agregades i mai personalitzades.

 

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.

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.