Библиотека сетевого анализа¶

Начиная с ee19294562 (QGIS >= 1.8) в ядре QGIS появилась библиотека сетевого анализа, которая:

может создавать математический граф из географических данных (линейных векторных слоёв)
реализует базовые методы теории графов (в настоящее время только метод Дейкстры)

Библиотека сетевого анализа является результатом экспорта основных функций модуля RoadGraph, и теперь этот функционал можно использовать в своих расширениях, а также из Консоли Python QGIS.

Применение¶

Типичный алгоритм использования библиотеки описывается следующими шагами:

получить граф из географических данных
выполнить анализ графа
использовать результаты анализа (например, визуализировать их)

Получение графа¶

Первое, что нужно сделать — это подготовить исходные данные, т.е. преобразовать векторный слой в граф. Все дальнейшие действия будут выполняться именно с этим графом.

В качестве источника графа может выступать любой линейный векторный слой. Узлы линий образуют множество вершин графа. В качестве ребер графа выступают отрезки линий векторного слоя. Узлы, имеющие одинаковые координаты, считаются одной и той же вершиной графа. Таким образом, две линии, имеющие общий узел, оказываются связанными между собой.

В дополнение к этому, при построении графа можно «привязать» к векторному слою любое количество дополнительных точек. Для каждой дополнительной точки будет найдено соответствие — либо ближайшая вершина графа, либо ближайшее ребро. В последнем случае ребро будет разбито на две части и будет добавлена новая общая вершина.

В качестве свойств ребер графа могут быть использованы атрибуты векторного слоя и протяженность (длина) ребра.

Реализация построения графа из векторного слоя использует шаблон программирования строитель. а построение графа дорог отвечает так называемый Director. В настоящее время бибилотека располагает только одним директором: QgsLineVectorLayerDirector. Директор задает основные настройки, которые будут использоваться при построении графа по линейному векторному слою, и «руками» строителя выполняет построение графа. В настоящее время, как и в случае с директором, реализован только один строитель: QgsGraphBuilder, создающий графы типа QgsGraph. При желании можно реализовать строителя, который будет строить граф,совместимый с такими библиотеками как BGL или NetworkX.

Для вычисления свойств ребер используется шаблон проектирования стратегия. Пока в библиотеке реализована только одна стратегия, учитывающая длину маршрута QgsDistanceArcProperter. При необходимости, можно создать свою стратегию, которая будет учитывать нужные параметры. Например, в модуле Road graph используется стратегия, вычисляющая время движения по ребру графа на основании длины ребра и поля скорости.

Рассмотрим процесс создание графа более подробно. Чтобы получить доступ к функциям библиотеки сетевого анализа необходимо импортировать модуль networkanalysis:

from qgis.networkanalysis import *

Теперь нужно создать директора:

# не использовать информацию о направлении движения из атрибутов слоя,
# все дороги трактуются как двустронние
director = QgsLineVectorLayerDirector( vLayer, -1, '', '', '', 3 )

# информация о направлении движения находится в поле с индексом 5.
# Односторонние дороги с прямым направлением движения имееют значение
# атрибута "yes", односторонние дороги с обратным направлением — "1",
# и соответственно двусторонние ­дороги — "no". По умолчанию дороги
# считаются двусторонними. Такая схема подходит для использования
# c данными OpenStreetMap
director = QgsLineVectorLayerDirector( vLayer, 5, 'yes', '1', 'no', 3 )

В конструктор директора передается линейный векторный слой, по которому будет строиться граф, а также информация о характере движения по каждому сегменту дороги (разрешенное направление, одностороннее или двустороннее движение). Рассмотрим эти параметры:

vl — векторный слой, по которому будет строиться граф
directionFieldId — индекс поля атрибутивной таблицы, которое содержит информацию о направлении движения. -1 не использовать эту информацию
directDirectionValue — значение поля, соответствующее прямому направлению движения (т.е. движению в порядке создания точек линии, от первой к последней)
reverseDirectionValue — значение поля, соответствующее обратному направлению движения (от последней точки к первой)
bothDirectionValue — значение поля, соответствующее двустроннему движению (т.е. допускается движение как от первой точки к последней, так и в обратном направлении)
defaultDirection — направление движения по умолчанию. Будет использоваться для тех участков дорог, у которых значение поля directionFieldId не задано или не совпадает ни с одним из вышеперечисленных

Следующим шагом необходимо создать стратегию назначения свойств ребрам графа:

properter = QgsDistanceArcProperter()

Сообщаем директору об используемой стратегии. Один директор может использовать несколько стратегий

director.addProperter( properter )

Теперь создаем строителя, который собственно и будет строить граф заданного типа. Конструктор :class:QgsGraphBuilder принимает следующие параметры:

crs — используемая система координат. Обязательный параметр.
otfEnabled — указывает на использование перепроецирования «на лету». По умолчанию true
topologyTolerance — топологическая толерантность. Значение по умолчанию 0
ellipsoidID — используемый эллипсоид. По умолчанию “WGS84”

# задана только используемая СК, все остальные параметры по умолчанию
builder = QgsGraphBuilder( myCRS )

Также можно задать одну или несколько точек, которые будет использоваться при анализе. Например так:

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

Затем строим граф и «привязываем» к нему точки:

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

Построение графа может занять некоторое время (зависит от количества объектов в слое и размера самого слоя). В tiedPoints записываются координаты «привязанных» точек. После построения мы получим граф, пригодный для анализа:

graph = builder.graph()

Теперь можно получить индексы наших точек:

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

Анализ графа¶

В основе сетевого анализа лежат задача связности вершин графа и задача поиска кратчайших путей. Для решения этих задач в библиотеке network-analysis реализован алгоритм Дейкстры.

Алгоритм Дейкстры находит оптимальный маршрут от одной из вершин графа до всех остальных и значение оптимизируемого параметра. Хорошим способом представления результата выполнения алгоритма Дейкстры является дерево кратчайших путей.

Дерево кратчайших путей — это ориентированный взвешенный граф (точнее дерево) обладающий следующими свойствами:

только одна вершина не имеет входящих в нее ребер — корень дерева
все остальные вершины имеют только одно входящее в них ребро
Если вершина B достижима из вершины A, то путь, соединяющий их, единственный и он же кратчайший (оптимальный) на исходном графе

Дерево кратчайших путей можно получить вызывая методы shortestTree() и dijkstra() класса QgsGraphAnalyzer. Рекомендуется пользоваться именно методом dijkstra(), т.к. он работает быстрее и, в общем случае, эффективнее расходует память.

Метод shortestTree() может быть полезен в тех случаях когда необходимо совершить обход дерева кратчайших путей. Он создает новый объект (всегда QgsGraph) и принимает три аргумента:

source — исходный граф
startVertexIdx — индекс точки на графе (корень дерева)
criterionNum — порядковый номер свойства ребра (отсчет ведется от 0)

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

Метод dijkstra() имеет аналогичные параметры, но возвращает не граф, а кортеж из двух массивов. В первом массиве i-ый элемент содержит индекс дуги, входящей в i-ю вершину, в противном случае — -1. Во втором массиве i-ый элемент содержит расстояние от корня дерева до i-ой вершины, если вершина достижима из корня или максимально большое число которое может хранить тип С++ double, если вершина не достижима.

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

Вот так выглядит простейший способ отобразить дерево кратчайших путей с использованием графа, полученного в результате вызова метода shortestTree() (только замените координаты начальной точки на свои, а также выделите слой дорог в списке слоёв карты). Внимание: код создает огромное количество объектов QgsRubberBand используйте его только в качестве примера и для очень маленьких слоев.

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

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

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

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

graph = builder.graph()

idStart = graph.findVertex( pStart )

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

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

То же самое, но с использованием метода dijkstra() method:

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

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

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

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

graph = builder.graph()

idStart = graph.findVertex( pStart )

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

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

Нахождение кратчайших путей¶

Для получения оптимального маршрута между двумя произвольными точками используется следующий подход. Обе точки (начальная A и конечная B) «привязываются» к графу на этапе построения, затем при помощи метода shortestTree() или dijkstra() находится дерево кратчайших маршрутов с корнем в начальной точке A. В этом же дереве находим конечную точку B и начинаем спуск по дереву от точки B к точке А. В общем виде алгоритм можно записать так:

присвоить Т = B
пока Т != A
    добавить точку Т в маршрут
    найти ребро, входящее в точку Т
    найти точку ТТ, из которой это ребро выходит
    присвоить Т = ТТ
добавить точку А к маршруту

На этом построение маршрута закончено. Мы получили инвертированный список вершин (т.е. вершины идут в обратном порядке, от конечной точки к начальной), которые будут посещены при движении по кратчайшему маршруту.

Вот работающий пример поиска кратчайшего маршрута для Консоли Python QGIS (только замените координаты начальной и конечной точки на свои, а также выделите слой дорог в списке слоёв карты) с использованием метода shortestTree():

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

  for pnt in p:
    rb.addPoint(pnt)

А вот пример с использованием метода dikstra():

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

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

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

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

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

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

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

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

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

  p.append( tStart )

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

  for pnt in p:
    rb.addPoint(pnt)

Нахождение областей доступности¶

Назовем областью доступности вершины графа А такое подмножество вершин графа, доступных из вершины А, что стоимость оптимального пути от А до элементов этого множества не превосходит некоторого заданного значения.

Более наглядно это определение можно объяснить на следующем примере: «Есть пожарное депо. В какую часть города сможет попасть пожарная машина за 5 минут, 10 минут, 15 минут?». Ответом на этот вопрос и являются области доступности пожарного депо.

Поиск областей доступности легко реализовать при помощи метода dijksta() класса QgsGraphAnalyzer. Достаточно сравнить элементы возвращаемого значения с заданным параметром. Если величина cost[ i ] меньше заданного параметра или равна ему, тогда i-я вершина графа принадлежит множеству доступности, в противном случае — не принадлежит.

Не столь очевидным является нахождение границ доступности. Нижняя граница доступности — множество вершин которые еще можно достигнуть, а верхняя граница — множество вершин которых уже нельзя достигнуть. На самом деле все просто: граница доступности проходит по таким ребрам дерева кратчайших путей, для которых вершина-источник ребра доступна, а вершина-цель недоступна.

Вот пример:

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

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

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

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

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

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

idStart = graph.findVertex( tStart )

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

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

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

Библиотека сетевого анализа¶

Применение¶

Получение графа¶

Анализ графа¶

Нахождение кратчайших путей¶

Нахождение областей доступности¶

Содержание

Предыдущий раздел

Следующий раздел

На этой странице

Просмотр

Библиотека сетевого анализа¶

Применение¶

Получение графа¶

Анализ графа¶

Нахождение кратчайших путей¶

Нахождение областей доступности¶

Содержание

Предыдущий раздел

Следующий раздел

На этой странице

Быстрый поиск

Просмотр