Desarrollo de una aplicación web basada en el módulo ZI_GTC

Desarrollo de una aplicación web basada en el módulo ZI_GTC

En este post se trata el proceso de creación de una aplicación web que está basada en el módulo “Càlcul de Zona d’Influència (Graf de Trams de Carrer)” (ZI_GTC) para QGIS. El trabajo realizado por Ignasi Argemí Puig y Josep López Xarbau en la adaptación web del módulo CTE ha servido como base teórico-práctica para el desarrollo de la nueva aplicación. Para obtener más información sobre esta otra aplicación se puede consultar el post “Desenvolupament d’un mòdul en un entorn web”.

Debido a que con el módulo CTE se había conseguido un resultado satisfactorio, el equipo del CCU decidió utilizarlo como punto de partida para poder desarrollar nuevos plugins cuya funcionalidad fuese relativamente fácil de portear al entorno web.

El objetivo del ZI_GTC es calcular la zona de influencia (en distancia o en tiempo) de las entidades que el usuario desee con una dispersión que se adapta a la forma del grafo que conforman todas las calles Mataró.

Estructura interna

La estructura del programa y el diagrama de flujo de la transmisión de información es exactamente igual a la del CTE (Fig 1).

Fig 1. Diagrama de flujo de la transmisión de información (Fuente: Ignasi Argemí Puig)

En el front-end estarán el HTML y CSS, los cuales se encargan de la estructura y el estilo de la página web; mientras que el funcionamiento interno de la página en el cliente estará gestionado por Javascript y AJAX que, además, serán los encargados de realizar las peticiones al servidor web cuando sea necesario.

En el back-end está el servidor web en el cual se almacena la página web y que se comunica con un PHP que se conecta con el servidor de datos de Postgres en el cual está la base de datos del CCU. Finalmente, para poder devolver el resultado al front-end se utiliza un formato de intercambio de datos que deriva JSON: GeoJSON.

Desarrollo

Se comenzó a trabajar sobre una copia de la aplicación del CTE y lo primero que se hizo fue modificar el HTML para dotarlo de los campos necesarios que necesitaba el ZI_GTC (Fig 2) e ir empezando a hacer pruebas conceptuales. Se tuvo en cuenta el diseño de la interface del CTE para que hubiera una coherencia estética entre ellos.

Fig 2. Apariencia del formulario de la aplicación

Se optó por hacer una versión reducida del plugin de QGIS (Fig 3). Una de las funcionalidades importantes que se ha decidido omitir es la que implica el método de trabajo con la población. Esta decisión tiene que ver con la complicación que supondría tener que pedirle al usuario una “Taula Resum”, las cuales a día de hoy sólo se generan en QGIS.

Fig 3. Módulo ZI_GTC de QGIS

El siguiente paso fue adaptar el Javascript a la nueva funcionalidad, es decir, se introdujo la gestión de la información (enviada y recibida) y la lógica interna de la selección de un coste u otro para después poder lanzarle la información a PHP. En un primer momento quedó pendiente resolver la recepción del GeoJSON ya que no se tenía muy claro cómo se llevaría a cabo en el caso de este plugin.

Finalmente se tradujo la funcionalidad básica del módulo de QGIS a PHP, el cual estaba escrito en Python. La mayor parte del trabajo estaba hecho ya que el módulo ZI_GTC trabaja realizando operaciones sobre el servidor. Sin embargo, puesto que no se tenían conocimientos previos de PHP, esta parte supuso un reto debido a determinados cambios de sintaxis, del planteamineto y la dificultad añadida que supone debugar en PHP. Fue necesario modificar varias consultas SQL y hacer un procedimiento específico para poder enviarle el GeoJSON de vuelta al Javascript. El siguiente paso fue volver a editar el Javascript para interpretar el GeoJSON y representarlo el resultado en pantalla.

Fig 4. Ejemplo de resultado del ZI_GTC web tras calcular el área de influencia de 150m de los IES de Mataró

Llegados a este punto la aplicación estaba prácticamente terminada. En un primer momento el resultado mostrado en pantalla no tenía la forma deseada a pesar de mostrar las zonas correctas. Este error (fundamentalmente visual) se debía a una consulta SQL que fue necesario localizar y modificar.

Para terminar, se añadieron marcadores a cada una de las zonas para que el usuario pudiera consultar su nombre con un simple click (Fig 5).

Fig 5. Ejemplo de resultado del ZI_GTC web, mostrando el nombre de una entidad.

Publicación

La aplicación ya se encuentra disponible en Internet. Se puede probar en http://geoportalccu.tecnocampus.cat/ZI_GTC/ZI_GTC.html, preferiblemente utilizando Google Chrome o Mozilla Firefox.

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

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.

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. Es pot treballar amb entitats de la base de dades de la connexió o amb entitats carregades en la llegenda de QGIS.
  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. D’altra banda, quan es treballa fent servir trams hi ha la possibilitat de realitzar el càlcul en local que, excepte que l’ordinador de l’usuari sigui massa lent, recomanem utilitzar-lo.
  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 tres botons: ‘Vista e peu de carrer’ per abrir al navegador web una localització del mapa, ‘INICI’ per començar el processament de les dades i ‘SORTIR’ per tancar el plugin.

 

Creació del plugin ‘Taula Resum’

Creació del plugin ‘Taula Resum’

Introducció

En aquest post es podrà llegir els passos que cal seguir per a construir el plugin ‘Taula Resum’ per a QGIS.

En el plugin ‘TaulaResum’ cal destacar el canvi de filosofia que s’ha produït amb el canvi de GeoMedia, el qual treballa amb bases de dades locals, al QGIS. En canvi amb aquest últim hem passat a treballar amb un topologia client-servidor, que permet que tots els usuaris que disposin de les credencials podran accedir a les bases de dades sempre que vulguin i des de qualsevol lloc. I només el cal tenir el mòdul QGIS amb el mòdul instal·lat i podran treballar.

Sempre que fem referència a qualsevol element de l’entorn de programació o QGIS, aquest és explicat en el post sobre ‘com preparar l’entorn’.

Procés de creació

Disseny de la interfície

El primer que vam fer va ser la creació de la interfície del plugin. Un cop hem creada l’estructura del plugin amb el ‘Plugin Builder’, vam obrir l’arxiu amb format *.ui amb el Qt Designer i començarem amb la creació. Primer va caldre posar les pestanyes més exteriors (QTab Widget) i dimensionar-lo de manera adequada. Al voltant, vam afegir els elements que ajudaran a escollir els filtres, els mètodes de treball, l’elecció de la connexió i els botons per crear la taula i sortir. Un costum que tenim és el de posar una etiqueta amb la versió de la plugin, ja que ajuda a la identificació de quines són les funcions que pot tenir un plugin. Els plugins poden patir diferents actualitzacions i les funcions poden variar. En el cas de que hi hagi un error en una versió que no és la més recent, l’etiqueta facilita la detecció de l’error i es pot corregir ràpidament. El resultat de tot això es pot veure a la figura 1.

p1
Figura 1

Un vegada fet, vam afegir els elements de dintre les cinc pestanyes dels filtres. Finalment, el que vàrem fer és donar-li un nom que ajudi a la identificació de cada element interactiu de la interfície. Aquest serà el nom que utilitzarem per poder-hi interactuar dins el codi principal que controlarà el plugin. A la figura 2 es pot veure com quedaria la finestra amb la pestanya principal omplerta.

p2
Figura 2

Recomanem que siguin el més explícits possible ja que es podran evitar errades i també ajudaran a facilitar la comprensió del codi, com per exemple ‘ComboConnexio’ en referencia a la pestanya desplegable on s’hi indicarà la connexió que volem escollir.

Interacció amb les Bases de Dades

Per a poder realitzar qualsevol acció sobre la base de dades cal primer saber el nom d’usuari, nom de la base de dades, servidor i contrasenya. És recomanable guardar aquestes dades en variables globals i aconseguirem accedir-hi des de qualsevol funció en qualsevol moment. També cal fer l’import de la llibreria psycopg2 (import psycopg2) al principi del codi.

Per establir la connexió hem utilitzat el codi següent:

#Connexio
nomBD = nomBD1.encode('ascii','ignore')
usuari = usuari1.encode('ascii','ignore')
servidor = host1.encode('ascii','ignore')
contrasenya = contra1.encode('ascii','ignore')
try:
  estructura="dbname='"+nomBD+"' user='"+usuari
  +"' host='"+servidor+"' password='" + contrasenya + "'"
  conn = psycopg2.connect(estructura)
  cur = conn.cursor()
  cur.execute(Sentencia_sql)
  resultat = cur.fetchall()
  conn.close()

Utilitzarem la comanda execute(<sentencia SQL>) per realitzar la consulta. Per poder passar els resultats i per poder-los tractar utilitzarem la comanda fetchall() que retorna una matriu amb tots ells. És important tancar la connexió un cop haguem fet les consultes necessàries.

En el cas que ens ocupa, hi ha tres pestanyes del grup de pestanyes principals que necessiten llegir dades de la BD i exposar-les en els seus respectius camps. Com per exemple en la pestanya ‘Estudis’ hi ha un requadre amb una llista (QListWidget) on cal llistar-hi tots els estudis que hi pot haver i que tenim emmagatzemats a la taula del Padró. El que busquem nosaltres és una consulta que ens retorni els diferents tipus d’estudi que hi ha i ho hem resolt amb la sentencia SQL següent:

select distinct("HABNIVINS"),"NINDESCRI" from "public"."Padro" order by 2;

El camp “HABNIVINS” és l’identificador de l’estudi i el “NINDESCRI” és el nom de l’estudi que apareixerà al requadre de la llista. L’identificador de l’estudi el vincularem a l’estudi per mitjà del ToolTip(), que posteriorment ens facilitarà la construcció de la consulta que l’usuari desitja.

Connexió dels botons

Per poder vincular i recollir els estats dels elements de la interfície cal fer els següents passos. Primer de tot cal fer from TaulaResum_dialog import TaulaResumDialog per tal de poder vincular el fitxer de la interfície amb el codi.

Aleshores, a la funció init(), que ja ve creada pel Plugin Builder, hi posem les següents comandes:

self.dlg = TaulaResumDialog()
self.dlg.btoNACIONALITAT.toggled.connect(self.on_click_MarcarBotoNACIONALITAT)
self.dlg.comboConnexions.currentIndexChanged.connect(self.on_Change_ComboConn)

El primer inicialitza el diàleg amb el què hem d’interaccionar. Les altres dos activen les seves funcions respectives cada vegada que el valor que tinguin variï. Segons el tipus d’element que sigui, es pot canviar l’aparença o carregar elements per pantalla.

Cada element de la interfície ha de tenir una funció vinculada a ell per tal de que el codi sigui capaç de veure en quin estat està.

Programació dels efectes dels botons

Cada vegada que l’usuari interaccioni amb un dels elements de la interfície es produirà un efecte. En aquest apartat s’introduirà un exemple d’aquest tipus de comportament. Per l’exemple utilitzarem el codi següent:

def on_click_MarcarBotoEDAT(self, clicked):
if clicked:
  self.dlg.btoEDAT.setStyleSheet('background-color: #7fff7f')
  self.dlg.GrupPestanyes.setCurrentIndex(0)
else:
  self.dlg.btoEDAT.setStyleSheet('background-color:rgb(227,227,227)')

Aquesta funció es dedica a controlar l’aspecte del botó del filtre d’Edat. Si és clicat, canvia de color de fons i mostra la pestanya del filtre d’edat per tal que l’usuari esculli els paràmetres que vol analitzar. Altrament, li torna a posar el color de desactivat.

A més a més, cal tenir en compte que els elements de la interfície tenen memòria i que un cop els hi canviem l’estat, creem la taula i tanquem el plugin, una vegada el tornem a obrir, conserven el seu estat anterior. Això fa necessària una funció que posi aquests elements en el seu estat inicial cada vegada el que el plugin s’obri i s’utilitzi.

En el nostre cas, la majoria d’elements de la interfície tenen efectes molt senzills com el que hem explicat fa un moment però hi ha un botó que realitza una funció més complexa: crear la taula resum. Aquesta funció recull totes les dades que l’usuari ha introduït sobre els filtres que desitja analitzar, comprova que no hi hagi cap error o que falti alguna dada, es connecta amb la base de dades i escriu el resultat en fitxers de text .csv per a que l’usuari els pugui utilitzar sempre que vulgui.

Un altre punt important és el control d’errors. Cada cop que es produeixi un resultat no esperat s’ha controlar i avisar a l’usuari del que ha passat i indicar-li els passos per corregir l’errada. En el nostre cas, els errors més comuns es produeixen a l’hora de crear les consultes: l’usuari no introdueix correctament les dades de la consulta. Però també pot ser que la connexió no estigui disponible o que l’usuari no tingui els permisos adequats de lectura.

Quan es tracta d’un error relacionat amb la connexió s’adverteix a l’usuari per mitjà d’una etiqueta que n’indica l’estat. En el cas de tenir problemes amb la consulta, apareixen finestres amb el missatge d’error.

Prova del plugin

Una vegada hem programat totes les funcions, cal comprovar que els resultats són els esperats. Per fer-ho, cal que utilitzem el GeoMedia amb el plugin que s’utilitzava anteriorment i comprovar que si posem les mateixes variables d’entrada obtenim el mateix resultat.

Cal que el procés sigui exhaustiu perquè cal revisar cadascuna de les funcions que s’han implementat. S’han de fer totes les combinacions possibles i comprovar que el número de resultats ha sigut igual. En el cas que no ho sigui, s’han de comparar els codis i veure el punt on difereixen.

Elements de Simulació en l’Anàlisi Urbà

Elements de Simulació en l’Anàlisi Urbà

Activitats Econòmiques

El mòdul per visualitzar les activitats econòmiques, tal com ja es va explicar en aquest Bloc, permet a més a més de ubicar les activitat segons una llista de descriptors, definir tambè una zona d’influència i representar mitjançant un mapa temàtic la població que es troba a fora d’aquesta zona d’influència.

Característiques interessants de la representació són el poder escollir com a zona d’influència, la que hi ha a l’entorn del Graf de Trams de Carrer (GTC) que es genera al recòrrer a peu en distància o en temps a partir del punt on es desenvolupa l’activitat, igualment es pot escollir si es vol generar el mapa temàtic de la població exclosa i altres paràmetres de la generació del graf.

S’utilitzarà un mòdul del CCU que permet conèixer quin tant per cent de la població, possible usuària un recurs determinat, es troba dins d’una zona d’influència determinada pel desplaçament a peu, mesurada en distància o en temps. És el mòdul anomenat ‘Mesura de la Població Afectada’

Cas1: Panaderies o pastisseries amb la Zona d’Influència GTC que es genera anant 3 minuts a peu, i la població externa, segmentada per ILLES de cases. Vegeu la figura 1

Fig 1. Zones d’Influència GTC de 3m a peu i població exclosa: Forns de Pa

Cas 2: Peixeteries amb les mateixes condicions de 3m a peu. Vegeu la figura 2.

Fig 2. Zones d’Influència GTC de 3m a peu i població exclosa: Peixateries

Fig 2. Zones d’Influència GTC de 3m a peu i població exclosa: Peixateries

Cas 3: Papereries i llibreries en les mateixes condicion de 3m a peu. Vegeu la figura 3.

Fig 3. Zones d’Influència GTC de 3m a peu i població exclosa: Papereries i Llibreries

Tal com es pot veure en les corresponents figures en el cas dels forns de pa és difícil trobar zones on instal·lar un nou forn de pa que no estiguin dins de les arees d’influ-ència dels anteriors, encara que sí que n’ni ha en alguns punts de la ciutat. En el cas de les peixateries ja és molt més fàcil trobar-ne i en el cas de les papereries està en un punt intermig.

En aquest darrer (figura 3) cas hem volgut posar de manifest una altra de les possibi-litats del mòdul que és representar el punt on es troba l’activitat amb un tamany que és proporcional al tamany real en metres quadrats del local, exagerant una  mica l’escala del punt.

Simulació de la incorporació d’una nova activitat. Cas de les Peixeteries

En el mapa de la figura 2 podem veure a baix de tot que hi ha una zona molt poblada (ILLES més fosques) on no hi ha cap comerç d’aquest tipus. Simulem per tant que sobre un nou comerç en el punt que mostra la figura 4, encara sense zona d’influència delimitada.

Fig 4. Simulació d’una nova peixateria (punt vermell sense ZI)

Amb l’eina corresponent simulem la Zona d’Influència GTC visualizant el temàtic per ILLES de població exclosa i el tant per cent de cobertura. Figura 5

Fig 5. Simulació d’una nova peixateria amb ZI-GTC i temàtic de població exclosa

En el primer cas obtenim una cobertura del 58.15 % i en el segon del 60.53 %

Fragment del Quadre de Diàleg del mòdul 'Població Afectada'. Sense la Nova Peixateria

Fragment del Quadre de Diàleg del mòdul. Amb la Nova Peixateria

 

 

 

 

De manera que si ho volem saber exactament quants habitants hi ha a menys de 3 minuts d’aquest nou emplaçament tindriem:

(60.53-58.15)*123.744=2945 habitants

Àrees d’Influència d’Equipaments

El mateix que s’ha fet amb activitats econòmiques o comercials es pot fer amb equi-paments que realitzen un servei determinat. Ara es veurà un exemple amb els Centres d’Assitència Primària.

Suposem que tenim uns Centres d’Assistència Primària i volem saber la població que es troba a menys de 5 minuts a peu seguint el Graf de Trams de Carrer. En principi fem la representació dels entorns de cada centre i a 5 minuts, vegeu la figura 6

Fig 6. Zones d’Influència GTC a 5m dels CAP

Mitjançant el mòdul corresponent podem saber el tant per cent de a població total que està dins d’aquestes Zones d’Influència a 5 m del corresponent CAP. La interfície la podem veure a la figura 7

Fig 7. Quadre de Dialeg per a Definir la Zona d’Influència GTC i calcular la població inclosa. En aquest cas un 28.3 % del total d’usuaris potencials

Fixem-nos que el càlcul s’efectua a partir de la segmentació de la població per parcel·les tal com mostra la figura 8 amb un detall de mapa amb les ZI i les parcel·les que hi són en contacte.

Fig 8. Detall del procediment de calcul de la població a partir de la segmentació en parcel•les.

A efectes de simulació de possibles escenaris podem posar un nou CAP i tornar a fer els càlculs anteriors. El resultat és una cobertura del 32,11 % com mostren les figures 9 i 10

Fig 9. Simulació de la inclusió d’un nou CAP

Fig 10. Quadre de Diàleg amb Població Afectada. Simulació de nou CAP.

Tal com s’ha dit podem saber igualment la quantitat de població que es veurà bene-ficiada per aquest equipament en les condicions de proximitat que ens interessi, i anar-ho repetint per a qualsevol emplaçament que es vulgui testejar.

(32,11-28,3)*123.744= 4629 habitants

Aquestes eines gràfiques d’anàlisi no solament poden ajudar a tenir una fotografia més exacta del significat de tenin un equipament o una activitat en un lloc concret de la ciu-tat sinò que ens permeten visualitzar els efectes de tots els canvis i modificacions que es facin sobre tots els ciutadans o els usuaris en particular

Mòdul generador de polígons de Voronoi (1/2)

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.