BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Tvorba geografického informačního systému pro občanské sdružení PilsFree

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD KATEDRA MATEMATIKY

BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Tvorba geografického informačního  systému pro občanské sdružení PilsFree

Plzeň, 2007

Vojtěch Královec

Zadání bakalářské práce

1

Prohlášení Předkládám tímto k posouzení a následné obhajobě bakalářskou práci zpracovanou na  závěr bakalářského studia na Fakultě aplikovaných věd Západočeské univerzity v Plzni.  Prohlašuji,   že   jsem  předloženou  bakalářskou  práci  vypracoval   samostatně   s   použitím  literatury a pramenů, jejichž úplný seznam je její součástí.

Plzeň, červen 2007

      ....................................................    vlastnoruční podpis

2

Poděkování   Na   tomto   místě   bych   chtěl   poděkovat   vedoucímu   bakalářské   práce   Ing.   Martinu  Kadlecovi za metodické vedení, věcné připomínky a zapůjčení odborné literatury pro  zpracování bakalářské práce. Dále   bych   rád   poděkoval   členům   sdružení   PilsFree   Pavlu   Muknšnáblovi   a   Janu  Hejtmánkovi za poskytnutí dat pro zpracování této práce.  Zároveň děkuji Ing. Janu Růžičkovi za poskytnutí skriptu pro tvorbu liniové vrstvy na  základě dat z databáze.

3

Anotace Práce   popisuje   analýzy   a   funkce,   které   byly   vytvořeny   pro   geografický   informační  systém postavený na datech sdružení PilsFree. Klíčové je využití svobodného software pro  jejich vytvoření. Zvolený software je GRASS GIS 6.2. V teoretické části je představen  program GRASS a postup skriptování v něm. Je ukázána struktura databáze PilsFree. V  praktické části jsou do GRASS importována a upravena rastrová a vektorová data. Tyto  vrstvy jsou transformovány do souřadnicových systémů S­JTSK a WGS 84. Dále jsou  navrženy vhodné funkce pro GIS a některé z nich jsou implementovány pomocí skriptů v  programu GRASS.

Klíčová slova: GIS, GRASS, rastry, vektory, import geodat, transformace, programování, geografické  analýzy

Annotation This work describes analyses and functions for geographic information system based on  data of association PilsFree. The condition is usage of free software for their creation.  Selected software is GRASS GIS 6.2. In theoretical part programme GRASS and the  process of scripting in it is presented. The structure of PilsFree database is shown. In  practical part the raster and vector data are imported and adjusted in GRASS. These layers  are transformed to coordinate systems S­JTSK and WGS 84. Then appropriate fuctions for  GIS are suggested and some of them are implemented by scripts in programme GRASS.

Keywords: GIS, GRASS, rasters, vectors, geodata import, transformations, scripting, geographic  analyses

4

Obsah 1 Úvod................................................................................................................ ....................7 2 Softwarové vybavení............................................................................................. ..............8 2.1 Svobodný software a GIS................................................................................... .........8 2.2 GRASS ....................................................................................................... ................9 2.3 Skriptování v GRASS................................................................... ............................11 2.3.1 BASH.............................................................................................. ...................11 2.3.2 Postup skriptování................................................................. ............................11 3 Seznámení s daty sdružení PilsFree............................................................................. .....13 3.1 O PilsFree.......................................................................................... ........................13 3.2 Databáze PilsFree........................................................................................... ...........13 3.2.1 Technologie............................................................................................. ...........14 3.2.2 Datový model................................................................................................... ..14 4 Vizualizace prostorových dat........................................................................ ....................16 4.1 Založení lokací v GRASS................................................................. ........................16 4.2 Vytvoření bodových vrstev................................................................................. .......17 4.2.1 Práce s atributovými tabulkami v GRASS........................................................17 4.2.2 Úprava souřadnic v databázi.............................................................................18 4.2.3 Spojení tabulek v MySQL........................................................................... ......18 4.2.4 Import tabulek........................................................................... ........................19 4.2.5 Tvorba bodových vrstev.............................................................................. .......19 4.3 Vytvoření liniové vrstvy............................................................................. ...............19 4.3.1 Popis funkce skriptu........................................................................ ..................20 4.3.2 Import liniové vrstvy a její atributové tabulky.................................................20 4.4 Spojení liniové a bodové vrstvy...................................................................... ..........20 4.4.1 Úprava bodových vrstev................................................................. ...................20 4.4.2 Spojení................................................................................................ ...............21 4.5 Vytvoření rastrové podkladové mapy.................................................................. ......21 4.5.1 Příprava dat..................................................................................... ...................21 4.5.2 Import a zpracování........................................................................................ ...22 4.5.3 Popis použitého skriptu.......................................................................... ...........23 4.6 Posun vektoru na rastr................................................................................. ..............24 4.7 Import DMT................................................................................................ ..............25 4.8 Georeferencování............................................................................ ..........................26 4.8.1 Transformace podkladové mapy.......................................................................26 4.8.2 Zhodnocení přesnosti transformací...................................................................29 4.8.3 Transformace vektorové vrstvy.........................................................................29 4.9 Transformace DMT......................................................................................... ..........30 4.9.1 Transformace do lokálního systému.............................................................. ....30 4.9.2 Transformace z S­JTSK do WGS 84................................................................30 4.10 Shrnutí............................................................................................................. .........31 5 Návrh vhodných analýz a funkcí a implementace některých z nich................................32 5.1 Výřez mapy na základě souřadnic GPS....................................................................32 5.1.1 Požadavky................................................................................... .......................32 5

5.1.2 Příprava dat...................................................................................... ..................32 5.1.3 Popis skriptů............................................................................. .........................33 5.1.4 Výstupy............................................................................................. .................36 5.2 Nahrazení spoje........................................................................................... ..............39 5.2.1 Požadavky................................................................................................. .........39 5.2.2 Příprava dat................................................................................................... .....40 5.2.3 Popis skriptů.................................................................................. ....................41 5.2.4 Výstupy............................................................................................................. .44 5.3 Tematická mapa...................................................................................................... ...46 5.3.1 Požadavky................................................................................................. .........46 5.3.2 Popis skriptu.......................................................................................... ............46 5.3.3 Výstupy...................................................................................................... ........47 5.4 Návrhy dalších funkcí..................................................................... ..........................47 5.4.1 Automatická aktualizace ................................................................................. ..47 5.4.2 Výškové profily.................................................................................. ...............48 5.4.3 Trojrozměrné zobrazení dat..............................................................................48 5.4.4 Hustota bodů sítě...................................................................................... .........49 6 Závěr................................................................................................................................. .50  Seznam použitých pramenů a literatury.............................................................................51  Příloha A – Skripty....................................................................................... ......................53  Import rastrů......................................................................................................... ..........53  Importpng................................................................................................ ..................53  Výřez mapy na základě souřadnic GPS................................................................. ........53  Nacteni.............................................................................................................. .........53  Planek................................................................................................. .......................54  Nahrazení spoje.............................................................................................. ................56  Nacteni.............................................................................................................. .........56  Hlavni........................................................................................................................ .57  Cesta.................................................................................................. ........................58  Tematická mapa......................................................................................................... .....59  Tematicka................................................................................................................ ...59  Příloha B – Struktura DVD...................................................................................... ...........62

6

1 Úvod Geografické informační systémy se s rozvojem informačních technologií v posledních  letech   staly   jedním   z   nejčastěji   využívaných   způsobů   prezentace   geografických   dat.  Nejrůznější   firmy,   společnosti   a   organizace   zřizují   vlastní   GIS   servery,   aby   nabídly  zájemcům jednoduchý přístup k prostorovým informacím. Služeb GIS nemusejí využívat  pouze komerční firmy, ale také různé neziskové organizace či občanská sdružení. Jedním  z těchto sdružení je také počítačová síť PilsFree. Cílem   této   bakalářské   práce  je   prozkoumat   a   navrhnout   možnosti   tvorby   GIS   pro  sdružení  PilsFree  pomocí  volně   šiřitelného  programu  GRASS   GIS  6.2.  Sdružení  má  vlastní interní databázi členů, která obsahuje i prostorové informace o poloze prvků sítě v místním souřadnicovém systému. Tato data budou vizualizována v programu GRASS a  dále využita pro analýzy a funkce GIS. V teoretické části práce se zabýváme problematikou svobodného software, představíme  si program GRASS a postup skriptování v tomto programu. V praktické části práce se seznámíme s dostupnými daty v databázi, která bude možno  využít pro tvorbu GIS a připravíme další vhodná geodata. Těmi jsou podkladová mapa a  digitální model terénu. Provedeme   import   těchto   dat   do   programu   GRASS   a   různé   potřebné   úpravy.  Transformujeme   je   z   místního   souřadnicového   systému   do   dalších   vhodných  souřadnicových systémů. Hlavním   úkolem   této   práce   je   navržení   vhodných   analýz   a   funkcí   geografického  informačního systému pro potřeby PilsFree a jejich implementace pomocí skriptů tak, aby  mohly být využity v případném GIS, jehož tvorba by se měla stát náplní mé diplomové  práce.

7

2 Softwarové vybavení 2.1 Svobodný software a GIS Jedním ze základních požadavků v zadání této práce je využití nekomerčního software  pro provádění geografických analýz. Proto by bylo vhodné nejprve představit, co je to  svobodný software a jaké jsou možnosti v oblasti GIS. Svobodný software,  někdy  také  nazývaný  free  software,  je  software,  ke  kterému  je k dispozici také zdrojový kód, spolu s právem tento software používat, modifikovat a  distribuovat. Naprostá většina svobodného software je zdarma, ačkoliv to není podmínkou  [18]. V roce 1984 založil Richard Stallman projekt GNU, aby tak vytvořil kompletní unixový  operační   systém   založený  na   svobodném  software.   Jako   krédo  svobodného  software  definoval tyto čtyři svobody [18]: Svoboda používat program za jakýmkoliv účelem.  ● Svoboda   studovat,   jak   program   pracuje   a   možnost   přizpůsobit   ho   svým  potřebám.  ● Svoboda redistribuovat kopie programu. ● Svoboda  vylepšovat   program   a   zveřejňovat   zlepšení,  aby   z   nich   mohla   mít  prospěch celá komunita.  ●

Za získání kopií svobodného software lze platit, nebo je obdržet zdarma, ovšem bez  ohledu na způsob, jak je uživatel získal, má vždy svobodu kopírovat a měnit software,  dokonce prodávat nebo darovat jeho kopie nebo pozměněné verze [18]. Richard   Stallman   založil   také   Free   Software   Foundation   (Nadace   pro   svobodný  software), která se stará o právní a organizační stránky projektu GNU a o rozšiřování  povědomí   o   svobodném  software.   Myšlenky   svobodného  software   byly   formulovány  prostřednictvím GNU General Public License a GNU Lesser General Public License,  které se časem staly nejrozšířenějšími licencemi svobodného software [18]. GNU General Public License zajišťuje uvedené základní svobody svobodného software  a někdy je také nazývána copyleft licencí. Copyleft licence říká, že pokud redistribuujeme  originální nebo pozměněnou verzi programu, musíme tuto verzi redistribuovat pod stejnou  licencí  pod  jakou  jsme získali původní   program.  V  podstatě  to  znamená,  že  k němu  nesmíme přidat žádná omezení, abychom tak odepřeli základní svobody ostatním. Tato  licence tedy nijak neomezuje základní svobody; spíše je chrání [18]. Sféra  svobodného software  nabízí  i  velké  množství   nejrůznějších  nástrojů   pro práci s   prostorovými   daty   (jejich   velmi   podrobné   seznamy   lze   nalézt   na   stránkách  www.freegis.org  resp.  www.opensourcegis.org).   Tyto  nástroje   lze  rozdělit   do několika  základních skupin.  Nezanedbatelná část vývojářů v oblasti open source GIS se zaměřila na vývoj knihoven,  které poskytují rozšířenou funkcionalitu pro jiné aplikace. Vznikly tak soubory knihoven  specializovaných   na   užší   oblasti,   které   ale   přebírá   většina   open   source   a   i   některé  8

komerční programy. Do této skupiny patří například knihovna GDAL/OGR (Geospatial  Data Abstraction Library) pro převody mezi různými rastrovými i vektorovými formáty,  PROJ.4 pro převody mezi kartografickými projekcemi či sbírka nástrojů GeoTools pro  GIS napsané v jazyce Java. Další skupinu tvoří nástroje pro tvorbu internetových mapových serverů, které zažívají v   posledních   letech   nebývalý   rozmach.   Tyto   aplikace   nabízejí  přehledné   uživatelské  prostředí pro zobrazení prostorových dat v klasickém internetovém prohlížeči. Dalšími  funkcemi mohou být například zobrazení map z jiných serverů pomocí služeb WMS  (Web   Map   Service)   nebo   WFS   (Web   Feature   Service)   či   transformace   mezi  souřadnicovými systémy. Rozhodně nejslavnější a nejpoužívanější software z této skupiny  je   UMN   MapServer   vyvíjený   na   University   of   Minnesota.   Dalšími   zástupci   jsou  MapBender, MapBuilder, MapGuide nebo GeoServer. Poslední   skupinou   jsou   plnohodnotné   geografické   informační   systémy   schopné  spravovat, zpracovávat, analyzovat  a vizualizovat prostorová data. V některých oblastech  dosahují kvalit klasických komerčních GIS a někdy je dokonce i předčí. Tyto programy  jsou většinou vyvíjeny větším počtem vývojářů z celého světa a často je využívají i různé  státní   organizace   či   univerzity.   Nejvýznamnějším   zástupcem   této   skupiny   je   systém  GRASS,   který  bude   použit   i   pro   zpracování  této   práce.   Dále  lze   zmínit   geografické  informační systémy QGIS, OpenJUMP, uDig nebo SAGA GIS.

2.2 GRASS  Geografický   informační  systém  GRASS  (Geographical  Resources  Analysis   Support  System) je kombinovaný rastrový a vektorový GIS s integrovaným systémem pro správu  obrazových  dat  a   vizualizaci.  Obsahuje   přes  400  programů  a  pomocných  prostředků,  sloužících k práci s rastrovými, vektorovými a bodovými daty, vytváření map v digitální a  analogové   formě,   zpracování   multispektrálních   obrazových   dat,   vytváření  a   ukládání  prostorových dat [9].  Původně   byl   vyvinut   ve   výzkumných   laboratořích   stavebního   inženýrství   americké  armády (U.S. Army Construction Engineering Research Laboratories, USA­CERL, 1982­ 1995)   jako   nástroj   pro   územní   správu  a   environmentální  plánování   v   rámci  armády.  Postupem   času   se   vyvinul   v   mocný   nástroj   s   širokými   možnostmi   využití   v   mnoha  různých oblastech. V současné době je GRASS využíván v akademických podmínkách i v komerčních firmách na celém světě. Zároveň ho využívají i mnohé vládní organizace  (např. NASA, NOAA, USDA, DLR, CSIRO, USGS a mnoho dalších) [4]. Z koncepčního hlediska je GRASS modulárně vystavěný GIS. To znamená, že veškerou  práci s daty obsluhuje zvláštní modul. Tím jsou jednotlivé části GIS přehledně rozděleny  a umožňují transparentní práci. Vedle   graficky   orientovaného   uživatelského   rozhraní  disponuje   GRASS   i   textovou  příkazovou   konzolí.   GRASS  lze   připojit   na   tiskárnu   a   plotr.   Jeho  prostřednictvím   je  možné přistupovat k datům z externích databází. Je proto vhodný pro plánování krajiny a  inženýrsko­technické použití [9].  Stejně   jako   jiné   GIS   balíky,   umožňuje   i   GRASS   práci   s   vektorovými   daty.  Prostřednictvím integrovaných digitalizačních funkcí lze aktualizovat vektorové mapy. Je  9

velmi   silný   při   zpracování   prostorových   rastrových   dat.   Mapy   je   v   GRASS   možné  importovat a exportovat do většího množství formátů než v rozšířenějších GIS včetně  ArcInfo a IDRISI [9]. Velmi zajímavá je možnost doprogramování vlastních modulů. Pokročilejší uživatelé se  je   mohou   na   základě   zdrojového   kódu   programů   nebo   s   pomocí   manuálu   pro  programátory naučit psát a využít k nim dokumentované knihovny GRASS (API pro  programovací jazyk  C).  Tyto  knihovny  umožňují   přidávání  nových  funkcí. Na  úrovni  skriptů   si   lze   usnadnit   práci  a   zautomatizovat   často   ručně   prováděné  a   opakující   se  operace [9].  Díky   schopnosti   pracovat   s   rastrovými   daty   lze   GRASS   využít   jako   povrchového  modelovacího   systému.   GRASS   obsahuje   více   než   100   multifunkčních   modulů   pro  analýzu a zpřístupnění rastrových dat. Modely srážek a povrchových odtoků, počítání drah  povrchových odtoků, šetření stability svahů a mnoho dalších. Jelikož je mnoho modulů  multifunkčních, mohou uživatelé vytvářet vlastní mapy s daty uloženými v GRASS [9]. Kromě standardní dvojrozměrné analýzy dovoluje GRASS zpracovávat data i ve třech  dimenzích. Při vizualizaci lze použít rastrová i vektorová data. Příkladem tohoto použití  může   být   návrh   letiště   nebo   analýza  krajiny.   Vizuální   prostředky   umožňují   animaci  prostorových dat. 3D pohledy tak mohou být prezentovány jako jednotlivé obrázky nebo  jako MPEG film a uloženy pro další práci [9]. GRASS obsahuje také soubor modelů z oblasti hydrologických modelů a analýz. Jedná  se mimo jiné o vymezení povodí, analýzy povodňových vln a využití různých modulů pro  kompletní simulaci povrchového odtoku z daného území. Další moduly mohou vytvářet  diagramy a statistiky k modelovaným a kalibrovaným datům. Dále je možné v GRASS  pracovat s krajinnými daty a odvodit některé parametry na základě numerických dat [9]. Moduly pro práci s obrazovými daty jsou srovnatelné se špičkovými produkty tohoto  sektoru.   Obsahují   množství   nástrojů   sloužících   ke   zpracování   a   vyhodnocování  multispektrálních   satelitních   dat,  stejně  jako  moduly  pro   produkci  ortogonálních   map z   naskenovaných   leteckých   snímků.   GRASS   tak   umožňuje   využít   takřka   veškerých  možných cest, vedoucích k importu dat do GIS [9].  Vývojářský   tým   GRASS,   jehož   programátoři   jsou   rozptýleni   téměř   po   všech  kontinentech, pracuje na tom, aby funkcionalita GRASS byla i nadále rozšiřována. Od  GRASS  5.7  je  zcela přepracována celá  vektorová  architektura a došlo  také k  přidání  podpory externích databází [9]. Nejnovější   verze,   GRASS   6,   obsahuje   přepracovanou   sadu   nástrojů   pro   správu  vektorových  dat a  podporu analýz  vektorových sítí. Byl  implementován  nový  správce  zobrazení  (Display   manager).   Nástroj   pro   vizualizaci   trojrozměrných   dat   NVIZ   byl  vylepšen o zobrazování 3D vektorových dat. Nové lokace mohou být generovány pomocí  kódů   EPSG   (kódy   mapových   projekcí,   definované   viz.  http://www.epsg.org/)   a  zabudovaná   podpora   knihoven   GDAL   a   OGR   umožňuje   podporu   velkého   množství  rastrových i vektorových formátů. Současná stabilní verze programu, se kterou budeme  pracovat, má číslo 6.2.1 a byla vydána v prosinci 2006 [4]. GRASS je distribuován po internetu a na CD v binární podobě pro různé platformy,  stejně jako v podobě zdrojového kódu v jazyce C.  10

2.3 Skriptování v GRASS GRASS poskytuje díky modulární struktuře velký potenciál k vlastnímu programování.  Rozlišujeme programování v shellu (tzv. skriptování) a programování v jazyce C. Pro  psaní   skriptů   nejsou   nutné   žádné  explicitní   znalosti   programování.   Jedná  se   spíše   o  automatizované   použití   modulů   GRASS   ve   spojení   s   dalšími   UNIXovými   nástroji.  Programování v jazyce C vyžaduje naproti tomu poměrně bohaté znalosti a zkušenosti. V této práci se budeme zabývat pouze skriptováním [9]. Skriptování   provádíme   pomocí   unixového   shellu   (příkazového   interpretru).  Nejpoužívanějším shellem je BASH.

2.3.1 BASH BASH   (Bourne   Again   Shell)   je   jeden   z   možných   interpretrů   příkazového   řádku v operačním systému Linux. Příkazový interpretr přijímá příkazy a realizuje je, neboli  funguje jako rozhraní mezi uživatelem a systémem [1]. BASH nám však nabízí ještě více.  Je to také velice mocný programovací nástroj. Můžeme ho tedy využít i pro psaní skriptů,  které   nám   výrazně   usnadní   práci   a   čas   při   řešení   úkolů.   Podporuje   práci s proměnnými, cykly while, for, do, funkce, podmínky a mnoho dalšího [16]. Do   značné  míry   je   možno  BASH  přenést   i   do   operačního  systému  Windows.   Je   to  umožněno pomocí projektu Cygwin. Jde o kolekci programů, které napodobují chování  unixových systémů pod systémem Microsoft Windows. Díky Cygwin můžeme používat  GRASS, který je primárně napsán pro Linux, i na Windows. Při používání GRASS ve  Windows ale může docházet k chybám. Například nebudou správně nebo vůbec fungovat  vytvořené skripty [1].

2.3.2 Postup skriptování Skript je část programu nebo program, zapsaný ve formě kódu, vykonávající určitý úkol.  Obvykle je uložen jako soubor. Skládá se ze souvislé série příkazů. Vytváření skriptů pro GRASS je analogické vytváření .bat souborů. Skript se skládá z   jednotlivých   příkazů,  které  se   píší   do  příkazové  řádky  při   spuštěném  GRASS.  Při  spuštění skriptu jsou jednotlivé příkazy vykonávány v pořadí, v jakém byly zapsány [1]. Chceme­li vytvořit skript, vytvoříme nejdříve nový soubor, do kterého budeme následně  zapisovat příkazy. Zapisovaný text nesmí být nijak formátován. K editaci je tedy vhodné  používat   poznámkový   blok  (v   MS  Windows)   nebo  jinou  obdobnou  aplikaci.  Přípona  souboru není důležitá. Skript je rozpoznán na základě svého obsahu [1]. První řádek skriptu musí obsahovat: #!/bin/bash

Tento příkaz je povinnou a nepostradatelnou součástí každého skriptu. Nese informaci o   tom,   který  příkazový  interpretr  má   být  spuštěn.   Následující   řádky  skriptu   jsou   již  identické s  příkazy  zadávanými   do  okna terminálu. Je vhodné,  aby byl  každý příkaz  zapsaný na nové řádce. Skript může obsahovat i prázdné řádky. Pokud nastane situace, že  je příkaz příliš dlouhý, můžeme ho rozdělit pomocí znaku obráceného lomítka. Naopak  11

chceme­li umístit na jeden řádek více příkazů, oddělíme je středníkem [1]. Při   psaní   skriptu   bychom   měli   dodržovat   přehlednou   strukturu.   Ta   nám   pomůže  zorientovat se při případné editaci skriptu. Z tohoto důvodu je vhodné používat prázdné  řádky a komentáře. Komentář umožňuje psaní poznámek. Za komentář je považováno  vše, co následuje po znaku # do konce řádky. Máme­li zapsané všechny potřebné příkazy ve správné formě, uložíme skript (soubor)  do zvoleného adresáře. Ještě než samotný skript v GRASS spustíme, je třeba ho označit  jako spustitelný. To provedeme například jedním z těchto příkazů [1]:    chmod +x jmeno_skriptu   chmod 755 jmeno_skriptu

   Skript spustíme jako jakýkoli jiný program (z příkazové řádky v Linuxu) příkazem:   ./jmeno_skriptu

12

3 Seznámení s daty sdružení PilsFree 3.1 O PilsFree Informace čerpány z [12], [13]. PilsFree je občanské sdružení provozující na území Plzně a v blízkém okolí počítačovou  komunitní síť. Síť PilsFree se skládá z nezávislých přístupových bodů (AP, z anglického  Access Point). Tyto body jsou spojeny do struktury, která umožňuje přenos dat v síti.  Zájemci se mohou připojovat k přístupovým bodům po domluvě se správcem daného AP.  Samotný   název   sdružení   odkazuje  na   to,   že   PilsFree   je   součástí   projektu   neziskové  vysokorychlostní telekomunikační sítě, nazvaného CZFree.Net. CZFree.Net je neveřejná amatérská počítačová síť na území České republiky. Síť se řídí  sadou   technických   pravidel,   která   určují,   jak   spolu   jednotlivé   počítače   a   podsítě  komunikují. Kdokoliv se může na své náklady připojit, sám poskytnout určité služby a  podílet se tak na rozšiřování sítě. Sdílí se tak filozofie spřátelených sítí vznikajících po  celém světě [2].  PilsFree začalo vznikat v roce 2003. Nejprve šlo pouze o propojení několika lidí za  pomoci bezdrátového přístupového bodu na technologii Wi­Fi, ale s přibývajícími zájemci  bylo potřeba síť dále rozšiřovat. 20. 10. 2003 bylo formálně založeno Občanské sdružení  PilsFree, které mělo na počátku asi 45 členů. Sdružení začalo poskytovat i levný internet  a rozrůstalo se obrovskou rychlostí Ke konci roku 2004 mělo již více než 500 členů. Pro  tento počet lidí již byly bezdrátové spoje Wi­Fi nedostatečné a na nejdůležitější spoje bylo  potřeba   nasazovat   výkonnější   technologie   jako   optická   pojítka   a   optické   kabely.   Na  počátku roku 2006 zaznamenalo PilsFree velký úspěch, když z pěti podaných žádostí o grant Ministerstva informatiky ČR byly čtyři schváleny. Z hlediska počtu přidělených  grantů se PilsFree stalo nejúspěšnějším žadatelem. Celková výše finanční podpory byla  asi 803 000 Kč. Za tyto peníze byly připojeny některé vzdálenější části Plzně a Plzeňska a  bylo vytvořeno pokrytí 17 menších obcí severního Plzeňska. Mezitím stále docházelo ke  zkvalitňování spojů a připojení k internetu, neboť nárust počtu členů byl a je stále velmi  výrazný. V současné době má PilsFree více než 4000 členů a měsíčně se připojí kolem  200 dalších zájemců. Tato čísla řadí PilsFree mezi největší a nejrychleji se rozrůstající  komunitní sítě nejen v České Republice. 

3.2 Databáze PilsFree Tak velká organizace jako je PilsFree samozřejmě potřebuje ukládat velké množství  informací. Sdružení má pro tento účel již několik let vlastní interní databázi, která slouží  pro evidování nezbytných údajů o členech, strojích a vlastnostech sítě. Jejím hlavním  úkolem je správa těchto dat a využití pro případné další aplikace v rámci sítě PilsFree.  Mezi tyto aplikace patří například interní webové stránky, na kterých si lze kromě jiného  zobrazit údaje o jednotlivých uživatelích, jejich strojích a  spojích. Na interních stránkách  lze také nalézt jednoduchou webovou mapu, na které jsou tyto informace vizualizovány. 

13

3.2.1 Technologie Interní databáze je postavena na technologii MySQL. Tento SŘBD (systém řízení báze  dat) je nejoblíbenější open source relační databázový systém, a díky této široké základně  uživatelů   také   jeden   z   nejspolehlivějších.   Nabízí   výtečný   výkon,   přenositelnost   a  spolehlivost a je tak životaschopným konkurentem drahých systémů [17]. Server MySQL  běží spolu s dalšími klíčovými aplikacemi na aplikačním serveru sdružení PilsFree. Vlastní přístup do databáze je umožněn dvěma způsoby. Jednou možností je přístup přes  interní web. Každý nový člen PilsFree má povinnost po zaregistrování vyplnit pravdivě  všechny požadované informace o své osobě a svém počítači a to včetně adresy, spoje a  umístění na mapce. Větší část těchto informací (kromě soukromých dat o uživateli jako  jsou jméno, datum narození či telefonní číslo) si poté mohou na stránkách prohlížet i  ostatní   členové.   Vyplněné   údaje   lze   samozřejmě   později   opravit   či   doplnit   o   další  nepovinné. Tímto způsobem mohou pracovat s databází všichni členové sdružení. Druhým způsobem je přímý přístup na databázový server přes různé MySQL klienty.  Tato možnost ale vyžaduje speciální uživatelské jméno a heslo, které může na požádání a  při   dobrém   zdůvodnění   přidělit   správce   databáze.   Úplný   přístup   k   soukromým  informacím   uživatelů   je   možný   až   po   odsouhlasení   požadavku   radou   PilsFree.   Asi  nejpoužívanějším klientem pro přístup k MySQL databázovému serveru je phpMyAdmin,  který umožňuje efektivní a přehlednou správu databází přes internetový prohlížeč pomocí  jazyka PHP [9]. Ten je také nainstalován na aplikačním serveru sdružení.

3.2.2 Datový model

Obrázek 1: ERA model databáze PilsFree 14

Základ databáze tvoří pět tabulek jejichž vzájemné propojení můžeme vidět v ERA  modelu na obrázku. Nejdůležitější   tabulkou   pro   tuto   práci   je  pf_adresa,   která   obsahuje   informace   o  jednotlivých adresních bodech, včetně jejich souřadnic x a y v lokálním souřadnicovém  systému webové mapy PilsFree. Z této tabulky bude v GRASS vygenerována bodová  vrstva. Další důležitou tabulkou je tabulka  pf_spoje. Ta obsahuje údaje o použité technologii  propojení, o přibližné délce, zda je spoj páteřní a hlavně z jakého a do jakého adresního  bodu míří. Tabulka obsahuje také sloupec rychlost, který ovšem není u žádného ze spojů  vyplněn. Z této tabulky bude vygenerována liniová vrstva, nad kterou budeme provádět  analýzy vektorových sítí. Pro tyto analýzy by se jistě hodil i údaj o rychlosti spojů, který  proto bude muset vycházet z použité technologie. V tabulce pf_pc jsou uloženy informace o počítačích uživatelů. Jsou to údaje o majiteli a  adrese, ale i o použitém hardware a nainstalovaném software. Pokud na počítači běží ftp  server   pro   sdílení  dat,   mohou  být   tyto   informace  ve   sloupcích  ftp_popis   ftp_heslo  a  ftp_user. Důležitý je také sloupec typ. Ten udává zda se jedná o stolní počítač, notebook,  přístupový bod AP či jiný druh zařízení. S tabulkou pf_pc úzce souvisí tabulka pf_ip, které obsahuje technické údaje o počítači,  potřebné pro běh sítě, jako je IP adresa či název počítače (tzv. DNS). Největší tabulkou celé databáze je tabulka  pf_uzivatele. Ta obsahuje údaje o uživateli  důležité pro sdružení – přezdívku, heslo, funkci v rámci sdružení, datum připojení, zda  má zaplacený internet a pod kterého správce spadá. Dále veškeré osobní informace jako  jméno   a   příjmení,   datum   narození,   pohlaví,   titul.   Dále   to   jsou   možnosti   spojení s uživatelem jako Jabber, ICQ, e­mail, telefonní číslo či webové stránky. Většina těchto  údajů je soukromá a přístup k nim lze dostat až po odsouhlasení radou PilsFree. Pro účely  této práce jsou k dispozici pouze sloupce id_uzivatele, nick, id_spravce a id_adresa, což  je   však   dostačující,   neboť   tato   tabulka   neobsahuje   příliš   geograficky   zajímavých  informací. 

15

4 Vizualizace prostorových dat Před   započetím   vlastní   práce   v   programu   GRASS  je   nejprve   potřeba   zvážit,   jaká  prostorová data jsou pro tuto práci k dispozici. Dalším krokem bude jejich import do  nativního formátu programu a poslední částí případné úpravy a transformace. Vektorové vrstvy obsahující informace o vlastní počítačové síti, kterou chceme zobrazit  a analyzovat, budou vytvořeny na základě souřadnic obsažených v databázi PilsFree.  Rastrovou podkladovou vrstvu s mapou Plzeňska velkého měřítka získáme z digitálního  atlasu Odysseus, ke kterému má PilsFree zakoupeno licence. Sdružení totiž využívá mapy  z tohoto programu pro současnou webovou mapu. Souřadnice adres v databázi vycházejí z této webové mapy, a proto musí rozložení adresních bodů odpovídat. Kdyby byl použit  jiný podkladový rastr, mohlo by dojít k chybám. Poslední použitou vrstvou bude digitální model terénu (DMT), který může sloužit pro  různé  prostorové  analýzy jako například analýzy dohledu či  výškové  profily.  Získaný  model terénu má rozlišení 6 metrů, je v souřadnicovém systému S­JTSK a ve formátu  programu Erdas Imagine.  Veškeré   úkoly   v   této   práci   budou   zpracovány   v   lokálním   systému   bez   definované  mapové projekce, protože georeferencováním podkladového rastru dojde k výraznému  snížení jeho čitelnosti a také ke zhoršení vzhledu výsledných výstupů. Data však budou  přesto i georeferencována, a to do systémů WGS 84 a S­JTSK. To se bude hodit v případě,  že budeme chtít znát souřadnice v těchto systémech, či pokud získáme později nějaké  nové vrstvy v těchto systémech a nebudeme chtít provádět transformaci nových dat do  lokálního systému.

4.1 Založení lokací v GRASS Než začneme do GRASS importovat jednotlivé mapové vrstvy, je nutné založit lokace  (location), ve kterých budeme pracovat, a také pracovní mapset.  Data   v   GRASS  jsou   uložena  v   interní   adresářové   struktuře.  Nejvyšší   adresář,  tzv.  lokace, vymezuje oblast projektu, ve které lze pracovat s daty. Je definována krajními  souřadnicemi   a   informací  o   použité  mapové   projekci.  tyto   informace  se   ukládají   do  automaticky   vytvořeného  mapsetu  PERMANENT.   Další   mapsety  slouží  pro  vymezení  jednotlivých zpracovávaných úkolů v rámci dané lokace [3]. Pro import vektorových dat i podkladové rastrové mapy, které nejsou georeferencovány,  založíme lokaci bez definované projekce. Nazvěme ji xy. Pro import rastru DMT, který je  v systému S­JTSK založíme lokaci krovak  s Křovákovým zobrazením. Protože chceme  data georeferencovat také do systému WGS 84, založíme i lokaci WGS84. Postup tvorby nové lokace je jednoduchý. Po spuštění vlastního programu se objeví  grafická uvítací obrazovka. Ta slouží k výběru stávající, či založení nové lokace. Novou  lokaci  můžeme  založit  třemi  způsoby.   Můžeme  použít  georeferencovaný  soubor,   kód  EPSG či zadat hodnoty projekce ručně. My zvolíme třetí možnost a zadáme hodnoty  ručně. 16

Po stisku tlačítka Hodnoty Projekce se GRASS přepne do textového režimu. Na první  obrazovce   je   třeba   vyplnit   název   lokace  a   mapsetu.  Názvy  lokací  jsme   již   zvolili   a  mapsety v těchto lokacích, ve kterých budeme zpracovávat naše data, nazvěme například  mapa. Potvrdíme stiskem Esc a Enter. Pro lokaci bez definované projekce dále nastavujeme pouze jedinou hodnotu: ●

Coordinate system for location: A (x, y)

 A pak je pouze třeba nadefinovat okrajové souřadnice a rozlišení zájmové oblasti (tyto  hodnoty lze kdykoliv změnit pomocí příkazu g.region). Pro souřadnicový systém S­JTSK nastavíme: ●

Coordinate system for location: D (other projection)

A další údaje o mapové projekci: ●

Specify projection name: krovak

●

Specify ellipsoid name: bessel

●

Do you want to specify a map datum for this location? hermannskogel

●

Now select Datum Transformation Parameters: 2 (Used in Czech Republic)

●

Enter plural form of units: meters

Během jednotlivých otázek lze definované hodnoty vypsat pomocí příkazu list. Při vytváření lokace v systému WGS 84 postupujeme obdobně, pouze zadávané údaje se  změní: ●

Coordinate system for location: B (latitude­longitude)

●

Please specify datum name: wgs84

●

Now select Datum Transformation Parameters: 1 (Used in whole wgs84 region)

4.2 Vytvoření bodových vrstev 4.2.1 Práce s atributovými tabulkami v GRASS Geografický informační systém GRASS byl původně vyvíjen primárně pro zpracování  rastrových dat a v této oblasti může překonat i komerční produkty. Podpora vektorových  dat a atributových tabulek však byla přidávána postupně v průběhu vývoje a GRASS  zatím nemá tolik možností jako jiné GIS. Každý vektorový prvek má v základu pouze  jeden atribut, tzv. kategorii, podle kterého se pak připojují jednotlivé řádky z tabulky. Z toho plyne několik problémů: 1. GRASS neumožňuje žádným způsobem zobrazit data v dalších tabulkách, které  jsou s připojenou tabulkou v relaci. Z toho plyne, že musíme veškeré informace,  které chceme mít v atributech vektoru, spojit do jedné tabulky. To provedeme již  17

pomocí aplikace phpMyAdmin v původní databázi, ještě než tabulku importujeme  do nativního formátu tabulek v GRASS, tedy dbf. Tím sice dojde ke zbytečnému  zvětšení dat, ale jinou možnost nemáme. 2. Z prvního bodu vyplývá i druhý problém. Abychom mohli vytvořit tabulku se  všemi   informacemi,  musí   být   kategorií,   podle  které  ji   propojíme  s   vektorem,  id_pc. Na jedné adrese může být více počítačů a také jeden uživatel samozřejmě  může   vlastnit   více   strojů.   Tabulka  pf_pc  má   tedy   s   tabulkami  pf_adresa  i  pf_uzivatele relaci N:1. Když však nad tabulkou se všemi informacemi provedeme  atributový dotaz týkající se pouze uživatele, uživatelé s více počítači se objeví ve  výsledku několikrát. To samé platí při dotazu pouze na adresu. Proto musíme  vytvořit tři bodové vrstvy a také různé tabulky. První vrstva bodů bude mít jako  kategorii sloupec id_adresa a bude propojena s importovanou tabulkou pf_adresa.  Druhá   vrstva   bodů   bude   mít   kategorii  id_uzivatele  a   propojena   bude s importovanými spojenými tabulkami  pf_adresa  a  pf_uzivatele. Poslední vrstva  bude mít kategorii id_pc a importovanou tabulku se všemi informacemi z tabulek  pf_pc, pf_uzivatele i pf_adresa. 3. Poslední problém není již nijak závažný, ale je třeba dávat si na něj pozor. Pokud  mažeme vektorová data, která jsou připojena k tabulce, smaže se s nimi daná  atributová tabulka. To platí, i když je vektor připojen k externí databázi. Je proto  důležité   před   smazáním   vrstvy   vždy   odpojit   tabulky,   které   chceme  zachovat,  pomocí příkazu v.db.connect a případně je zálohovat.

4.2.2 Úprava souřadnic v databázi Než   vytvoříme   propojené   tabulky,   musíme   nejprve   upravit   souřadnice   v   tabulce  pf_adresa. Souřadnicový systém webové mapy PilsFree je totiž levotočivý a osa y má  kladné  hodnoty   směrem  dolů.   Počátek  je   v  levém   horním   rohu   webové  mapy.   Když  bychom ale tyto souřadnice použili pro import, zobrazila by se vektorová vrstva vertikálně  převrácená, protože GRASS pracuje v pravotočivém systému stejně jako ostatní GIS. Opravu provedeme snadno. Maximální hodnota souřadnice y v databázi je 18 512. My  potřebujeme   převrátit   pořadí   hodnot   a   toho   dosáhneme   tak,   že   hodnoty   jednoduše  odečteme od 20 000.  Použijeme SQL příkaz [15]: UPDATE pf_adresa SET y=20000­y

4.2.3 Spojení tabulek v MySQL Spojení tabulek není příliš komplikované a nezabere téměř žádné místo na disku. Od  verze 5.0 lze v MySQL totiž vytvářet tzv. pohledy (view) [15]. To jsou vlastně virtuální  tabulky, které se tváří jako pravé, ale místo dat obsahují pouze předpis jak data vybrat z jiných tabulek či pohledů. V phpMyAdmin si tedy pomocí MySQL příkazu vytvoříme  dva pohledy. První pohled spojí významné sloupce z tabulek pf_adresa a pf_uzivatele: CREATE VIEW uz AS   SELECT u.id_uzivatele, u.id_adresa, a.ulice, a.cp, a.mesto,  a.ctvrt, a.psc, a.x, a.y, u.nick, u.id_spravce

18

FROM pf_adresa a, pf_uzivatele u WHERE a.id_adresa = u.id_adresa

Druhý pohled spojí tabulky pf_adresa, pf_uzivatele i pf_pc: CREATE VIEW vse AS   SELECT p.id_pc, u.id_uzivatele, u.id_spravce, u.nick,  p.id_adresa, a.ulice, a.cp, a.mesto, a.ctvrt, a.psc, a.x, a.y,  p.hw, p.sw, p.note, p.id_ip, p.typ, p.inet FROM pf_adresa a, pf_pc p, pf_uzivatele u WHERE a.id_adresa = p.id_adresa AND a.id_adresa = u.id_adresa

4.2.4 Import tabulek Zapneme GRASS a zvolíme lokaci xy. Než můžeme začít importovat tabulky, musíme  nejdřív   v   GRASS  nastavit   připojení  k   naší   externí   MySQL  databázi.  To   provedeme  pomocí  příkazů  db.login,   kde   nastavíme   jméno   a   heslo  uživatele,  a  db.connect,   kde  zadáme  typ   a   název   databáze.  Import   tabulek   do   nativního   formátu   dbf   se   provádí  příkazem db.copy. Zvolíme typ (mysql) a název (pf) vstupní databáze, jméno tabulky pro  import, výstupní databázi necháme nastavenou na dbf a zadáme název výsledné tabulky.  Takto importujeme tabulku pf_adresa a pohledy uz a vse do tabulek adresa, uzivatel a vse. Poznámka: GRASS podporuje názvy sloupců o maximální délce 10 znaků. Tím se nám  zkrátí názvy např. id_uzivatele na id_uzivate nebo technologie na technologi.

4.2.5 Tvorba bodových vrstev Pro tvorbu bodových vrstev z vytvořených atributových tabulek slouží v GRASS příkaz  v.in.db  [4]. V této funkci stačí nastavit typ a jméno databáze, název tabulky, sloupce  obsahující hodnoty x a y, sloupec, ze kterého budou přidány bodům kategorie, a název  výsledné vektorové vrstvy. Vytvoříme tedy vrstvu  body  z tabulky  adresa, kde kategorií  bude   sloupec  id_adresa,   vrstvu  uz  z   tabulky  uzivatel,   kde   kategorií   bude   sloupec  id_uzivate, a vrstvu pc z tabulky vse s kategorií id_pc.

4.3 Vytvoření liniové vrstvy Zatímco   pro   import   bodových   dat   z   databázových   tabulek   existuje   v   GRASS  jednoduchá   funkce  v.in.db,   která   vrstvu   automaticky   vytvoří,   liniové   vrstvy   bohužel  GRASS takto vytvořit neumí. Proto je potřeba hledat jinou cestu. V této práci byl zvolen  následující  postup. Jde o skript v PHP, který se připojí  k MySQL databázi, čte data z   tabulky  pf_spoje  a  pf_adresa  a   zapisuje   je   do   formátu   .gml   (Geography   Markup  Language). Soubor ve formátu .gml lze do GRASS importovat. Tento skript  dbgml.php  byl napsán Ing. Janem Růžičkou z Vysoké školy báňské v Ostravě a pouze upraven pro  potřeby této práce. Tímto Ing. Janu Růžičkovi děkuji.

19

4.3.1 Popis funkce skriptu ●

V první části se skript připojí k MySQL databázi a SQL dotazem vybere sloupce  z tabulek pf_spoje a pf_adresa, které jsou potřeba pro tvorbu souboru ve formátu  gml. To jsou sloupce id_adresa, x a y z tabulky pf_adresa a sloupce id_spoj, z a  do z tabulky pf_spoje. Kde id_adresa odpovídá sloupci z nebo do.

●

Ve druhé části vytvoří skript hlavičku souboru gml a v cyklu vyplňuje údaje o   jednotlivých   liniových   prvcích   na   základě  dotazu   z   prvního  kroku.   Příklad  jednoho výsledného liniového prvku:

        14540,6418 14266,6361          10   

Když necháme skript proběhnout ve webovém prohlížeči, stačí již jen uložit zdrojový  kód výsledné stránky jako textový soubor linie.gml a lze provést import do GRASS. Celý skript je součástí přílohy.

4.3.2 Import liniové vrstvy a její atributové tabulky Import vektorových dat se v GRASS nejčastěji provádí příkazem v.in.ogr. Tento příkaz  využívá externí knihovnu OGR sloužící pro převody mezi různými vektorovými formáty.  Stačí   jen   zvolit   soubor  linie.gml  a   napsat   jméno  výsledné  vektorové   vrstvy,   v   tomto  případě spoje. Bohužel nelze nijak zvolit hodnoty kategorií, příkaz v.in.ogr automaticky  přidělí kategorie od 1 do celkového počtu linií. V atributové tabulce ale již některé spoje  neexistují, a tak není obsazeno jejich číslo, a naopak novější spoje mají vyšší čísla než je  počet spojů. Z toho plyne, že musíme provést zásah do atributové tabulky – odstranit  sloupec id_spoj a vytvořit ho znovu. Tím se pomocí autoinkrementace přidělí čísla právě  od 1 do počtu linií. Pak již tabulku importujeme stejně jako tabulky pro bodové vrstvy  pomocí příkazu db.copy a vznikne nám dbf tabulka spoje.

4.4 Spojení liniové a bodové vrstvy 4.4.1 Úprava bodových vrstev Vektorová vrstva v GRASS je vytvořena tak, že sama může ještě obsahovat data ve více  vrstvách,   a   ke   každé   této   vnitřní   vrstvě   lze   připojit   jinou   atributovou   tabulku   [3].   20

V  základu jsou  data   ve  vektorové  vrstvě   vždy  ve  vrstvě   1.  Protože  ale  nyní   chceme  propojit 4 vektorové vrstvy do jedné, je třeba přesunout data do různých vrstev. Data ve  vrstvě  spoje  necháme ve vrstvě 1 a v bodových vrstvách  body,  pc  a  uz  data přesuneme  pomocí příkazu v.category. V něm zvolíme akci chlayer pro změnu vrstvy, název výstupní  mapy a z jaké do jaké vrstvy se mají data přesunout: ●

Pro mapu body přesuneme data z vrstvy 1 do vrstvy 2.

●

Pro mapu uz přesuneme data z vrstvy 1 do vrstvy 3.

●

Pro mapu pc přesuneme data z vrstvy 1 do vrstvy 4.

Nyní již můžeme mapy spojit.

4.4.2 Spojení Spojení map provedeme příkazem  v.patch. Vyplníme vstupní mapy a výstupní mapu  nazveme sit. K takto vzniklé mapě pak připojíme tabulky příkazem v.db.connect: ●

K vrstvě 1 připojíme tabulku spoje pomocí sloupce id_spoj.

●

K vrstvě 2 připojíme tabulku adresa pomocí sloupce id_adresa.

●

K vrstvě 3 připojíme tabulku uzivatel pomocí sloupce id_uzivate.

●

K vrstvě 4 připojíme tabulku pc pomocí sloupce id_pc.

4.5 Vytvoření rastrové podkladové mapy 4.5.1 Příprava dat Jak   již   bylo   napsáno   výše,   tuto   mapu   získáme  z   digitálního   atlasu   od   společnosti  Odysseus. Bohužel tento program neumožňuje žádný jednoduchý způsob exportu dat.  Jediná možnost jak uložit rastr o velikosti větší než jedna obrazovka je tisk obrázků do  souboru ve formátu .pdf. Z .pdf je lze již exportovat do rastrových formátů jako například  .png, .tiff a jiné. Tak ovšem získáme větší množství  rastrů o velikosti stránky zvolené při  tisku   do   souboru,   které   neobsahují   žádnou   informaci   o   poloze   ani   souřadnicovém  systému. Protože jsme při tisku do .pdf zvolili velké měřítko (1 : 3000), získáme takto 126  rastrových obrázků ve formátu .png o velikosti 6084 x 8598 pixelů. Řešením, jak přidat rastrům informaci alespoň o pozici mezi ostatními rastry, je vytvořit  pro každý soubor tzv. world soubor [7]. Jedná se o textový soubor s názvem stejným jako  rastrový soubor, který obsahuje informace o rozlišení v metrech a souřadnicích levého  horního rohu rastru. Jeho tvar je např.: 1.0000 0.0000 0.0000 ­1.0000  54326.0000  ­27415.0000 

(měřítko ve směru X, velikost pixelu v metrech) (rotační koeficient) (rotační koeficient) (měřítko ve směru Y) (X souřadnice levého horního pixelu rastru) (Y souřadnice levého horního pixelu rastru)

Podle  formátu rastrového souboru má pak tento soubor příponu například .pgw pro  21

soubory typu .png nebo .twf pro soubory .tiff.  Hodnoty vyplníme tak, že pro levý horní obrázek nastavíme souřadnice na 0, 0 a pak  pro obrázek vedle přičítáme k souřadnici X délku horizontální strany obrázku v pixelech a  pro obrázek o řádek níž odečteme od souřadnice Y délku vertikální strany v pixelech.  Měřítko   přitom   necháme   stále   nastaveno   na   hodnotu   1.   Když   rastry   s   těmito   world  soubory importujeme do GRASS, program je sám umístí na zadané souřadnice a vznikne  nám požadovaná mapa.

4.5.2 Import a zpracování Import rastrových dat do GRASS se provádí pomocí skupiny příkazů r.in.*, nejčastěji  pomocí r.in.gdal, který využívá pro import dat externí knihovnu GDAL (Geospatial Data  Abstraction Library), podporující velké množství různých rastrových formátů od běžně  používaných typů až po nativní formáty jiných GIS.  Nyní již přistoupíme k importu. Zůstáváme stále v lokaci xy, protože budeme pracovat s negeoreferencovanými daty. Práce s příkazem r.in.gdal je jednoduchá. V nejjednodušším  případě stačí pouze zvolit soubor pro import a název výstupního rastru. Po proběhnutí  příkazu vzniknou v GRASS tři nové vrstvy se zvoleným názvem a příponami .red, .green  a .blue. Tyto vrstvy jsou tři barevné kanály (červený, modrý a zelený) importované mapy.  Abychom   získali   jeden   barevný   rastr,   musíme   tyto   kanály   spojit   pomocí   příkazu  r.composite.   Zvolíme,   jaká  vrstva   představuje  jaký   barevný  kanál,  a   vybereme  název  spojeného   rastru.   Můžeme   také   změnit   počet   stupňů   intenzity   jednotlivých   barev.  Základní nastavení je 32 stupňů, ale ani při 8 stupních nedojde k výraznějším odchylkám  od   původních   barev.   Tím   se   navíc   zrychlí   nejen   spojování   barevných   vrstev,   ale   i  zobrazování výsledné mapy příkazem d.rast [4]. Nyní jsme vytvořili v GRASS vrstvy, které odpovídají původním rastrům, a když je  všechny   zobrazíme,   uvidíme   je   zařazené   na   svých   místech   podle   world   souborů.  Posledním krokem je jejich propojení do jedné vrstvy pomocí příkazu r.patch. Stačí zvolit  všechny vstupní vrstvy a název výsledné podkladové rastrové mapy. Tu nazveme třeba  jednoduše mapa.

22

Obrázek 2: Výsledná rastrová podkladová mapa

4.5.3 Popis použitého skriptu Popsaný postup není sice příliš složitý, ale pokud importujeme větší množství rastrů, je  časově náročný a musí se provádět stále znovu. V našem případě, kdy máme 126 rastrů,  by bylo ruční zpracování neúnosné, a proto import a spojování provedeme jednoduchým  skriptem. Celý skript importpng je součástí přílohy, zde je popis jeho funkcí: ●

V první části skript postupně přečte a importuje všechny soubory s příponou  png v adresáři, ve kterém se nachází. Importované vrstvy nazve čísly od jedné do  čísla posledního souboru.

●

Druhým   krokem   je   spojení   jednotlivých   kanálů   do   jedné   vrstvy   pomocí  r.composite.   Přitom   hlídá,   aby   byl   vždy   nastaven   region   odpovídající   právě  zpracovávaným vrstvám.

●

V poslední části vytvoří proměnou obsahující čísla map oddělená čárkou. Tuto  proměnnou pak použije v příkazu  r.patch  pro spojení všech vrstev do výsledné  vrstvy mapa.

23

4.6 Posun vektoru na rastr Nyní   již   máme  v   GRASS  importovanou   podkladovou  rastrovou  mapu  i   vektorovou  vrstvu vytvořenou z databáze. Zatím na sebe ale nepasují. Vektorová vrstva má souřadnice  x i y v rozmezí přibližně od 0 do 20 000, zatímco u rastru je souřadnice x v intervalu od  ­1 do 80 000 a y od ­70 225 do 1.   Protože souřadnice v databázi vycházely ze stejné  mapy, jakou nyní používáme jako podklad, stačí jen vektorovou mapu posunout a změnit  její   měřítko.   Tuto   jednoduchou   transformaci   provedeme   pomocí   funkce  v.transform.  Funkce umožňuje provádět transformace vektorových dat na základě bodů v textovém  souboru, či na základě hodnot transformace (posun, zvětšení, otočení). My přesný vztah  neznáme, a tak si vytvoříme textový soubor se souřadnicemi bodů. Formát textového  souboru je snadno pochopitelný. Jeden řádek textu obsahuje údaje o jednom bodu. První  je souřadnice x před transformací, druhá souřadnice y před transformací, třetí souřadnice  x   po   transformaci   a   čtvrtá   souřadnice   y   po   transformaci.  Souřadnice   jsou   odděleny  mezerami. Příklad: 11307  2062   31407.21  ­49825.9

Nejprve si ve webové aplikaci zvolíme čtyři body, které jsou rovnoměrně rozložené po  mapě a které dobře najdeme na podkladovém rastru.  Body pro transformaci původní souř. x

původní souř. y

 posunutá souř. x 

 posunutá souř. y 

11307

2062

31407.21

­49825.9

6686

17377

18569.92

­7291.25

16433

6644

45640.47

­37098.53

5325

4221

14785.94

­43824.44

Tabulka 1: Seznam bodů použitých pro transformaci vektorových vrstev Souřadnice   ve   vektorové   vrstvě   můžeme   jednoduše   zjistit   dotazem   na   atributovou  tabulku v.db.select s podmínkou WHERE id_adresa='číslo bodu'. Poté místa najdeme na rastrové mapě a jejich souřadnice zjistíme dotazem d.what.rast. Zapíšeme souřadnice do souboru a uložíme ho. Poté provedeme transformaci pomocí  v.transform a rastr s vektorovou mapou by na sebe měly pasovat. Soubor s body použitými  pro transformaci je nazván posun_vekt a je součástí DVD. Nakonec ještě upravíme atributové tabulky bodových vrstev ve vrstvách dva až čtyři  vektorové mapy. Do všech tabulek přidáme sloupce x1 a y1 příkazem v.db.addcol. Datový  typ   sloupců   nastavíme   na   double.   Poté   do   těchto   sloupců   načteme   nové   souřadnice  pomocí příkazu v.to.db. Tyto nové souřadnice v atributové tabulce se nám později budou  hodit pro různé atributové dotazy při provádění analýz.  

24

4.7 Import DMT Digitální   model   terénu   je   v   souřadnicovém   systému   S­JTSK,   a   proto   si   GRASS  přepneme před importem do lokace  krovak. K importu použijeme opět příkaz r.in.gdal.  Zvolíme soubor pro import a nazveme výsledný rastr  dmt6. Někdy GRASS nedokáže  poznat zda nastavená lokace odpovídá projekci, ve které je importovaný soubor. Proto  musíme zvolit parametr ­o (override projection) [10], který automaticky použije projekci  lokace v GRASS. To není problém, protože víme, že si projekce odpovídají. Takto   získáme   rastrový   DMT   v   lokaci  krovak,   ale   my   chceme   provádět   analýzy v lokálním systému xy. Zatím však nemáme klíč pro transformaci. Proto zatím necháme  DMT v S­JTSK, a k transformaci se vrátíme, až provedeme georeferencování podkladové  rastrové  mapy a vektorové sítě do S­JTSK. Poté prostě využijeme soubor s body pro  transformaci,   přehodíme   pořadí   lokálních   a   georeferencovaných   souřadnic   a  transformujeme. Tak vlastně provedeme inverzní transformaci.

Obrázek 3: Digitální model terénu

25

4.8 Georeferencování Georeferencování rastrových dat je dobře popsána v rukovětích pro GRASS [3], [9].  Proto bude transformace rastrů popsána jen jednoduše a spíše se zaměříme na to jaké  soubory a adresáře přitom vznikají. Budeme totiž editovat přímo soubor s body, abychom  mohli   použít   stejné   body   pro   georeferencování   do   S­JTSK,   WGS   84   i   zpětnou  transformaci DMT do xy.

4.8.1 Transformace podkladové mapy Transformace se v GRASS provádí v lokaci, ze které chceme data transformovat. Proto  zapneme lokaci  xy.  Nejprve  budeme  transformovat   mapy do S­JTSK.  Stručný postup  georeferencování: 1. Rastry   se   v   GRASS  transformují  ve   skupinách   (group).  Skupinu  vytvoříme  příkazem i.group. Zvolíme název a jaké rastry bude obsahovat. Přitom v aktuálním  mapsetu v adresáři group  vznikne adresář se jménem skupiny a v něm textový  soubor  REF. V tomto souboru je uložena informace o mapách obsažených ve  skupině a v jakém mapsetu se mapy nachází. Příklad: mapa mapa

2. Dalším krokem je určení cílové lokace a mapsetu, do kterých transformujeme.  Použijeme   k   tomu   příkaz  i.target.   Přitom   vznikne   v   adresáři  skupiny   soubor  TARGET, který bode tyto informace obsahovat. V prvním řádku je název lokace a  ve druhém název mapsetu. Příklad: krovak mapa

3. Nyní se dostáváme k zadání vlícovacích bodů pro transformaci. To se provádí  interaktivně   pomocí   příkazu  i.points,   předtím   však   musíme   otevřít   okno   pro  zobrazování příkazem d.mon. Zobrazí se nám rastr pro transformaci, a když do něj  klikneme levým tlačítkem myši, zeptá se nás program na nové souřadnice pro  zvolený bod. Takto zadáme všechny body. souřadnice lze zjistit více způsoby, v této práci byly souřadnice v S­JTSK zjišťovány na GIS serveru města Plzně  (http://gis.plzen­city.cz/).  Minimální   počet   bodů,   které   jsou   pro   transformaci   potřeba,   závisí   na   stupni  transformačního  polynomu   –   my   použijeme  polynom  2.   stupně.  Ten   vyžaduje  nejméně  6 bodů, ale my pro větší   přesnost  použijeme  12  bodů. Body volíme  rovnoměrně z celého rastru, snažíme se abychom pokryli hlavně okraje rastru.  Když  i.points  ukončíme uloží se body do souboru  POINTS  v adresáři skupiny.  Formát je stejný jako u souboru pro transformaci vektoru  posun_vekt, pouze je  navíc na konci každé řádky 1 nebo 0, podle toho zda má být bod pro transformaci  použit nebo ne.

26

Obrázek 4: Rozložení bodů pro transformace do S­JTSK a WGS 84 4. Vlastní   transformace   se   provede   příkazem  i.rectify.   Zvolíme   skupinu,   rastr,  stupeň   polynomu,   a   příponu   výsledné   mapy.   Když   transformace   proběhne,  vznikne nový rastr v cílové lokaci. Když známe strukturu souborů pro transformaci, není problém vytvořit skupinu, cíl a  vlícovací body i bez použití příkazů  i.group,  i.target  a  i.points  prostým vytvořením či  upravením textových souborů.

27

 

Obrázek 5: Seznam bodů pro transformaci do S­JTSK

Kromě S­JTSK chceme tranformovat data také do systému WGS 84. Pro transformaci  do systému WGS 84 stačí změnit soubor TARGET na: WGS84 mapa

a souřadnice v souboru  POINTS  přepočítat z S­JTSK do WGS 84 (například pomocí  webové   aplikace  http://www.gpsweb.cz/JTSK­WGS.htm).   Potom   musíme   opět   spustit  příkaz i.rectify a rastr bude transformován do systému WGS 84.

28

Obrázek 6: Seznam bodů pro transformaci do WGS 84 Poznámka: Pokud je rastr příliš velký, může transformace skončit s chybovým hlášením.  Příčinou může být nedostatek místa na pevném disku. V tom případě lze rozdělit mapu na  několik částí pomocí r.mapcalc. Tyto části pak transformujeme podle stejných bodů jako  celou mapu a v cílové lokaci je spojíme pomocí r.patch [4]. 

4.8.2 Zhodnocení přesnosti transformací Střední   polohová   chyba   (v   obrázcích   5   a   6   označena   jako   forward   RMS  error,   z  anglického root  mean square error) je 5,45  metru pro transformaci do S­JTSK,  resp.  5.0079 x 10­5  stupně pro transformaci do WGS 84. To je výrazně vyšší hodnota než je  rozlišení rastru (přibližně 0,6 m). Je to způsobeno tím, že vytvořená podkladová rastrová mapa neobsahuje prvky jako  například souřadnicovou síť a neznáme ani souřadnice rohů mapy. Proto jsou vlícovací  body voleny na rozích budov či křižovatkách, a dochází tak ke ztrátě přesnosti. Pro potřeby této práce je však dosažená přesnost dostačující. 

4.8.3 Transformace vektorové vrstvy Transformace vektorových vrstev se provádí pomocí příkazu  v.transform, který jsme  použili již pro posun vektorové vrstvy na rastrový podklad. Transformaci můžeme provést  podle stejných bodů jako u rastrů, stačí ve v.transform vybrat soubor s body POINTS ze  skupiny rastrů. Po transformaci se vektory, na rozdíl od rastrů, neobjeví rovnou v nové  lokaci (protože ji ani nikde nezadáváme), ale zůstanou v původní lokaci, jen se jim změní  souřadnice.  Nejjednodušší   způsob   jak   je   dostat   do   lokace  krovak,   resp.  WGS84  je  29

zkopírovat   adresář   s   názvem   vektoru   v   adresáři  vector  a   atributové   tabulky   patřící k   tomuto   vektoru   v   adresáři  dbf   (které   tabulky   jsou   připojené   k   vektoru   lze   zjistit  příkazem v.db.connect).

4.9 Transformace DMT 4.9.1 Transformace do lokálního systému Jak již bylo napsáno při importu DMT do GRASS, nejjednodušším způsobem jak DMT  transformovat je využití souboru s body pro transformaci podkladové mapy do S­JTSK.  Založíme v lokaci  krovak  novou skupinu s  i.group, obsahující DMT, a nasměrujeme ji  pomocí i.target do lokace xy a mapsetu mapa. Zkopírujeme soubor POINTS, použitý pro  transformaci   podkladového   rastru,   do   této   skupiny.   Přehodíme   pořadí   lokálních   a  georeferencovaných souřadnic a transformujeme pomocí i.rectify. Tak provedeme inverzní  transformaci ke georeferencování podkladové mapy.

4.9.2 Transformace z S­JTSK do WGS 84 Pro   transformaci   DMT   ze   systému   S­JTSK   do   WGS   84   není   potřeba   provádět  transformaci   pomocí   vlícovacích   bodů.   Místo   toho   použijeme   příkaz  r.proj  pro  transformaci rastrů z jednoho souřadnicového systému do jiného na základě vztahů mezi  systémy. Funguje tak, že přečte mapu z jiné lokace, transformuje ji, a zapíše do aktuální  lokace.   Musíme   tedy   otevřít   lokaci,  do   které   chceme  mapu   transformovat   (v   našem  případě lokaci WGS84). Nastavíme lokaci, mapset a jméno vstupní mapy, název výsledné  mapy   a   použitou  interpolační  metodu.  Použijeme  metodu  bilinear,   ta   určuje   hodnotu  výsledné buňky jako vážený průměr hodnot čtyř nejbližších buněk ve vstupní vrstvě na  základě vzdálenosti, a proto se hodí pro plynule se měnící hodnoty rastrů. Poznámka: Rozlišení a hranice výsledné transformované mapy závisí na nastavení cílové  oblasti. Pokud jsme tedy nenastavili vhodné hodnoty při tvorbě lokace je nutné je opravit  pomocí příkazu g.region.

30

4.10 Shrnutí V této kapitole jsme si připravili prostorová data, která budeme využívat při následné  tvorbě   funkcí   GIS.   Seznam  vstupních   dat   a   výsledných   vrstev   v   GRASS   lze   vidět v tabulce. Vrstvy mají ve všech třech lokacích (xy, krovak i WGS84) stejné názvy. Přehled dat Typ dat Rastrová

Vstupní data

Výstupy (ve všech třech lokacích)

rastry ve formátu .png

mapa

DMT ­ soubor dem_6m.img

dmt6 spoje body

Vektorová

databáze PilsFree

pc uz sit

Tabulka 2: Seznam prostorových dat

31

5 Návrh vhodných analýz a funkcí a implementace  některých z nich V této kapitole se budeme zabývat   návrhy funkcí nad vizualizovanými daty. Některé z těchto funkcí zároveň implementujeme pomocí skriptů [1]. Jak již bylo napsáno, veškeré  funkce budou zpracovány v datech v lokálním systému, a proto se musí skripty spouštět v  příkazové řádce GRASS se zapnutou lokací xy.

5.1 Výřez mapy na základě souřadnic GPS 5.1.1 Požadavky Tato   funkce  by   měla   sloužit   hlavně  zájemcům  o   připojení   k   síti   PilsFree.  Chceme  umožnit  lidem, kteří zvažují připojení, aby si mohli na základě souřadnic z GPS zobrazit  dostupné informace o síti ve svém okolí. Přitom se snažme vytvořit takové výstupy, které  by bylo možné jednoduše zobrazit na webové stránce. Základní požadavky jsou: 1. Vytvořit rastrový obrázek s podkladovou mapou a sítí v okolí bodu zadaného  souřadnicemi. 2. Od zadaného  bodu  provést  analýzu  viditelnosti   a  zobrazit  ji   v  obrázku  jako  poloprůhlednou masku. 3. Jako další výstupy připravit tabulku s adresami bodů, které jsou na výřezu vidět  a tabulku, ve které bude adresa nejbližšího správce sítě.

5.1.2 Příprava dat Před samotným skriptováním je třeba vytvořit vektorovou vrstvu, která bude obsahovat  pouze adresy správců sítě. Tu využijeme při zjišťování informací o nejbližším správci.  Vytvoříme ji z vektorové vrstvy  sit  funkcí v.extract. Zvolíme mapu sit, výstup nazveme  spravce, vrstva vstupní mapy bude mít číslo 3 (protože ve vrstvě tři je připojena tabulka  uzivatel  a nás zajímají informace o uživateli a adrese) a do parametru where zadáme  uživatelská   čísla   (id_uzivate)   všech   správců   oddělená  čárkou.   Tato   čísla   zjistíme   na  interním webu PilsFree, kde lze seznam správců zobrazit.  Poznámka: mezi správce zařadíme i členy PilsFree zastávající jiné funkce než přímo  funkci  správce.  Jsou  to  například  techničtí  a  správní  radní  nebo   i   předseda  PilsFree.  Většina   těchto   lidí   totiž   správcovskou   práci  stále   vykonává  a   pokud   ne,   jistě   budou  schopni fundovaně poradit na koho se obrátit. Dále si musíme připravit soubor s body pro převod souřadnic z WGS 84 do lokálního  systému   příkazem  v.transform.   Ten   vytvoříme   stejně   jako   jsme   získali   soubor   pro  transformaci DMT z S­JTSK do lokálního systému, a to tak, že vezmeme soubor POINTS,  který jsme použili pro georeferencování dat do WGS 84, a zaměníme pořadí lokálních a  georeferencovaných souřadnic. Upravený soubor nazveme WGS a uložíme ho do adresáře,  kde budou skripty.   32

5.1.3 Popis skriptů V této části rozebereme jednotlivé kroky, které skripty po spuštění vykonávají. Zdrojový  kód skriptů rozebírat nebudeme. Ten je součástí přílohy a DVD. Tato funkce byla zpracována do dvou skriptů.  Skript nacteni slouží pro zadání souřadnic GPS ve stupních a v případě tvorby webové  stránky   pro   tuto   funkci   by   byl   s   největší   pravděpodobností   nahrazen  jednoduchým  webovým formulářem. Jeho funkce je jednoduchá. Postupně přečte z příkazové řádky  stupně, minuty a vteřiny GPS souřadnic N i E. Poté se zeptá, zda jsou zadané souřadnice  správné, a případně je umožní zadat znovu. Po odsouhlasení souřadnic předá hodnoty  souřadnic druhém skriptu. Druhý skript je nazván planek a slouží k vykonání vlastní funkce. Postup je následující:

33

Obrázek 7: Vývojový diagram skriptu planek 1. Zadané souřadnice skript převedeme na desetinná čísla. Protože BASH pracuje  pouze   s   celými  čísly,   používáme   externí   aplikaci   bc.   Bc   je   jazyk  právě  pro  matematické operace v příkazové řádce [14].

34

2. Přepočítané souřadnice uložíme do jednoho řádku v pomocném souboru. Tento  soubor importujeme do GRASS pomocí příkazu v.in.ascii. Tak získáme bodovou  vrstvu pom_point obsahující jediný bod se zadanými souřadnicemi. 3. Tuto   bodovou   vrstvu   transformujeme   do   lokálního   systému   příkazem  v.transform.   Využijeme   k   tomu   vytvořený   soubor  WGS.   Dostaneme   další  pomocnou vektorovou vrstvu, nazvanou pom_local. 4. Vytvoříme pro transformovaný bod atributovou tabulku příkazem v.db.addtable.  Tabulka obsahuje čtyři sloupce:  cat  s automaticky vyplněným číslem kategorie  pro propojení tabulky s vektorem, x, y a spravce. 5. Vyplníme sloupce  x  a  y  v tabulce hodnotami souřadnic bodu pomocí příkazu  v.to.db. Sloupec spravce prozatím zůstane prázdný. 6. Souřadnice   z   tabulky   načteme   do  proměnných   x   a   y   příkazem   v.db.select.  Pomocí podmínky if [16] zkontrolujeme, zda souřadnice bodu spadají do území,  které je  pokryté rastrovou  podkladovou  mapou.  Pokud  jsou mimo toto  území,  skript se automaticky ukončí. 7. Vytvoříme čtverec výřezu kolem bodu tak, že k souřadnicím v proměnných x a y  přičteme a odečteme polovinu strany požadovaného čtverce a hodnoty uložíme do  nových proměnných n, s, e, w. Nastavená hodnota 878 je v pixelech a představuje  při rozlišení rastrového podkladu 0,57 metru  přesně 500 m. Čtverec bude mít tedy  strany   1000  metrů   dlouhé.  Nové  proměnné  využijeme  v   příkazu  g.region  pro  nastavení oblasti zobrazení právě na tento čtverec. 8. Příkaz r.mapcalc použijeme pro vyříznutí čtverce z podkladového rastru mapa a  uložení do nového rastru podklad. 9. Pomocí  g.region  nastavíme   rozlišení   oblasti   na   rozlišení   DMT  (aby   funkce  viditelnosti neprobíhala déle kvůli velkému rozlišení oblasti) a provedeme analýzu  viditelnosti   [6]   ze   zadaného  bodu   příkazem  r.los.   Výšku   bodu   nad   terénem  nastavíme   na   10   m.   Vysílače   jsou   v   naprosté   většině   případů   umístěny   na  střechách budov, jejichž výšky však náš DMT neobsahuje ­ hodnotu 10 metrů  zvolíme   jako   vhodnou   výšku   nad   terénem   simulující   umístění   na   budově. V případě, že bychom získali rastrovou nebo i vektorovou vrstvu obsahující výšky  budov, nebyl by problém sečíst ji s DMT pomocí funkce r.mapcalc  a získat tak  kvalitnější výsledky.  Poloměr viditelnosti nastavíme na 1,5 krát polovina délky  strany (aby byla viditelnost zjištěna až do rohů čtverce, ale ne příliš daleko za  okraj). Získáme nový rastr pom_los. 10. Rastr viditelnosti uchovává ve viditelných buňkách hodnotu vertikálního úhlu  při pohledu z bodu a neviditelné buňky mají hodnotu NULL. My však chceme  vytvořit masku, kde viditelné buňky mají hodnotu NULL a neviditelné buňky mají  jinou   hodnotu.   Proto   provedeme   reklasifikaci.   Nejprve   příkazem  r.reclass  změníme hodnotu všech buněk s hodnotami jinými než NULL na 1, a poté pomocí  příkazu r.null změníme hodnotu 1 na NULL a opačně.  11. Příkazem r.colors  změníme barvu masky na šedou (RGB 190:190:190), aby se  dala použít pro stínování. Poté ještě příkazem g.region vrátíme rozlišení oblasti na  35

hodnotu 1. 12. Příkazem  d.mon  nastartujeme okno pro zobrazení vrstev a příkazem  d.resize  změníme jeho tvar na čtverec. 13. Pomocí příkazu d.his [4] zobrazíme rastr podklad spolu s maskou viditelnosti a  dosáhneme tak vystínování podkladového rastru. 14. Zobrazíme vektorovou mapu sit. Použijeme příkaz d.vect  a zobrazíme všechny  vrstvy   této   mapy.   Ke   každému   bodu   zobrazíme  také   atribut  id_adresa  jako  popisek a linie i body obarvíme na tmavě modrou barvu (RGB 0:0:150).  15. Znovu   použijeme   příkaz  d.vect  a   zobrazíme  páteřní   linie.   Páteřní  linie   jsou  nejdůležitější   spoje   a   v   atributové   tabulce   mají   ve   sloupci  pater  hodnotu   1.  Zobrazíme je červeně a silnější čarou. 16. Naposledy použijeme příkaz d.vect a zobrazíme červeně adresní body na nichž  se nachází přístupové body pro připojení k síti. Jsou to počítače, které mají ve  sloupci typ hodnoty 2 nebo 5. 17. Příkazem d.out.png  uložíme v okně zobrazené vrstvy do souboru  mapa.png  a  vypneme okno pro zobrazení příkazem d.mon. 18. Vytvoříme   soubor   s   tabulkou   adres.  Pomocí   atributového  dotazu  v.db.select  vybereme z 3. vrstvy mapy  sit  sloupce  id_adresa, nick, ulice, cp, ctvrt, mesto  a  psc  z  řádků kde  hodnoty  souřadnic  x1  a  y1  jsou v zadaném čtverci.  hodnoty  uložíme do souboru  tabulka.txt. Protože se při ukládání v souboru nezalamují  řádky upravíme tvar souboru pomocí malého skriptu transtab. 19. Příkazem v.distance  zjistíme, který bod z vektorové mapy  spravce  je nejblíže  našim zadaným souřadnicím a zjistíme číslo uživatele tohoto správce. 20. Podle   čísla   správce   vybereme   z   atributové   tabulky   mapy  spravce  sloupce  id_adresa, nick, ulice, cp, ctvrt, mesto, psc  a uložíme je do textového souboru  spravce.txt.

5.1.4 Výstupy Výstupy tohoto skriptu jsou tedy rastrový obrázek  mapa.png  a dva textové soubory  tabuka.txt  a  spravce.txt.   Pokud  ve  zvoleném  okolí   bodu   není  žádný  adresní  bod  sítě  PilsFree, bude soubor tabulka.txt prázdný, ale v souboru spravce.txt bude uložena adresa  nejbližšího správce, i když je mimo toto území.  Výstupní   textové   soubory   neobsahují   žádná   jména  ani   osobní   údaje   o   uživatelích,  protože tato data jsou chráněna. Žadatel o připojení bez znalosti jmen členů dál sám  postupovat nemůže, ale může využít získané informace o situaci v okolí jeho bydliště pro  formulaci žádosti o členství ve sdružení. Nebyl by problém modifikovat skript tak, aby se dala zobrazit i chráněná data. Potom by  funkci   mohli   využívat   členové   vedení  PilsFree,   kteří   mají   oprávnění  k   těmto   datům  přistupovat.

36

Obrázek 8: Ukázka výstupu ­ soubor mapa.png (zmenšeno)

37

Obrázek 9: Ukázka výstupu ­ soubor tabulka.txt

38

Obrázek 10: Ukázka výstupu ­ soubor spravce.txt

5.2 Nahrazení spoje 5.2.1 Požadavky Tato funkce má sloužit převážně správcům. S narůstajícím počtem členů PilsFree   se  zvyšuje zatížení spojů sítě, a proto se spoj často musí nahradit výkonnějším s kvalitnější  technologií. Chceme, aby na základě čísla spoje a čísla nové technologie, provedla funkce  tyto operace: 1. Určit, který z krajních bodů zadaného spoje se nachází, dle nejlevnější cesty [6],  dále od internetové brány sdružení. 2. Určit   hodnoty   nejlevnějších   cest   od   spojů   vedoucích   do   tohoto   bodu k internetové bráně. 3. Změnit technologii zadaného spoje a vypočítat ceny cest znovu.  4. Vytvořit tabulku s porovnáním cen cest před a po změně technologie. Uložit tvar  nejkratší cest do vektorových vrstev. Pomocí funkce nejlevnější cesty můžeme snadno určit, kterými spoji protékají data mezi  dvěma body. Cena cesty se určuje součtem cen spojů mezi těmito body. Tento skript bude možné do budoucna použít například při určování návratnosti investic  do nových spojů v různých částech sítě. Vypočteme požadované cesty v místech s návrhy  na nový spoj a porovnáme, jaký přínos bude nový spoj mít. To lze poznat například z rozdílu cen cest před a po změně technologie a také z počtu dalších ovlivněných spojů.  Na základě toho lze poté vybrat nejvhodnější místo pro nákup nového spoje.

39

Obrázek 11: Ukázka ­ požadované cesty

5.2.2 Příprava dat Nejlevnější cestu budeme určovat pomocí hodnot v atributové tabulce. Zajímá nás jaký  průtok dat mají jednotlivé spoje. To závisí především na použité technologii. Informace o ní je uložena v atributovém sloupci  technologi  v tabulce první vrstvy mapy  sit. Na  základě  technologie   lze   tedy   odvodit   rychlost   spoje.   GRASS  ale   umožňuje  určování  nejlevnější   cesty   pouze  sčítáním   cen   jednotlivých   úseků   cesty.   Kdybychom   vytvořili  sloupec   s   hodnotami   rychlostí   a   použili   ho,   vedla   by   nejlevnější   cesta   přes   spoje s   nejnižším   výsledným   součtem,  tedy  přes  nejpomalejší  spoje.   My  tedy  potřebujeme  získat převrácenou hodnotu rychlosti, tzv. „pomalost“. Získáme ji ze vzorce: 1000 = pomalost rychlost ,

1000 ∗2= pomalost rychlost

Druhý vzorec použijeme, pokud se jedná o tzv. half­duplexní technologii (technologii,  ve které data nemohou téct zároveň oběma směry – tedy vlastně s polovičním průtokem  než je udávaný).

40

Technologie technologie

slovní popis technologie

FD/HD

rychlost  [Mbit]

pomalost

1

Ethernet

FD

10

100

2

Ethernet

FD

100

10

3

Ethernet

FD

1000

1

4

Wi­Fi 2,4 Ghz 11b

HD

11

182

5

Wi­Fi 2,4 Ghz 11g

HD

32

62

6

Wi­Fi 5,8 Ghz

HD

54

37

7

Ronja – optické pojítko

FD

10

100

9

Optické vlákno

FD

1000

1

11

Bezdrátové pojítko SVM 10,2 Ghz

FD

20

50

12

Návrh spoje uložený v db

x

x

1000

FD/HD označuje, zda je technologie full­duplexní či half­duplexní  Tabulka 3: Použité technologie, jejich rychlost a vypočtená pomalost Kvůli použití pomalosti jako sloupce pro cenu cesty, budou výsledné hodnoty cen cest  pouze relativní. I tak ale dobře ukáží změny cen po výměně spoje.  Máme tedy navržen nový sloupec pomalost pro atributovou tabulku spojů a nyní ho do  tabulky přidáme. Využijeme příkaz v.db.addcol a datový typ sloupce zvolíme integer. Pro  vyplnění hodnot sloupce použijeme příkaz  v.db.update  a pomocí databázových příkazů  přiřadíme  do nového sloupce  hodnoty pomalosti dle jednotlivých typů  technologií  ve  sloupci technologi.

5.2.3 Popis skriptů Zadanou funkci vytvoříme za použití tří skriptů. Prvním skriptem je  nacteni.  Slouží opět pouze pro zadání vstupních dat pro ostatní  skripty. Nejprve přečte z příkazové řádky číslo měněného spoje, poté do ní vypíše tabulku  možných technologií a nakonec přečte zadané číslo technologie. Číslo spoje lze zjistit z vektorové mapy  sit  příkazem  d.what.vect. Zadané dvě hodnoty skript předá dalšímu  skriptu. Ten má název hlavni a provedeme v něm následující:

41

Obrázek 12: Vývojový diagram skriptu hlavni

1. Spustíme  skript  cesta  s parametry  číslo  spoje,  název  vstupní  vrstvy a název  výstupní vrstvy. Vstupní vrstvou bude původní vektorová mapa sit  před změnou  technologie spoje. Výstupní vrstvu nazveme path1. 2. Zkopírujeme  vstupní   vektorovou   vrstvu  sit  do  vrstvy  vektor,   kterou   budeme  editovat. 3. Změníme hodnotu ve sloupci  technologi  v nové vrstvě  vektor  na  číslo nové  technologie. 4. Na   základě   čísla   nové   technologie   změníme   příslušně   hodnotu   ve   sloupci  pomalost. 5. Znovu   spustíme   skript  cesta,   tentokrát   je   vstupní   mapou   vrstva  vektor  a  výstupem vrstva path2. 6. Z atributových tabulek vrstev path1 a path2 vybereme příkazem v.db.select číslo  cesty, její  cenu před a po změně technologie spoje. Tyto hodnoty uložíme do  souboru cena.txt. Pro určení ceny nejlevnější cesty a vytvoření vektorové mapy s jejím tvarem slouží  skript cesta. Ve skriptu proběhne toto:

42

Obrázek 13: Vývojový diagram skriptu cesta

43

1. Na základě zadaného čísla spoje vybereme z atributové tabulky vstupní vrstvy  čísla bodů, které jsou spojem propojeny (sloupce  z  a  do). Tato čísla jsou čísla  adres (id_adresa). 2. Vytvoříme pomocný soubor, do nějž uložíme dva řádky s těmito hodnotami:  číslo cesty, číslo počátečního bodu cesty (v prvním řádku je to číslo bodu ve  sloupci z, ve druhém číslo bodu ve sloupci do), číslo koncového bodu cesty (tedy  v našem případě číslo adresy internetové brány PilsFree, tj. 283). 3. Tento soubor využijeme při výpočtu pomocné nejlevnější cesty pomocí příkazu  v.net.path. Jako sloupec obsahující údaje o ceně cest zvolíme  pomalost, vrstva s liniemi má číslo 1, vrstva s body číslo 2. 4. Z   atributové   tabulky   výsledné   vrstvy   s   pomocnými   nejlevnějšími   cestami  vybereme ceny těchto cest a porovnáme je. Číslo bodu, ze kterého vede dražší  cesta, uložíme do proměnné bod, s níž budeme dále pracovat. 5. Vybereme všechna čísla spojů ze vstupní vrstvy, které mají ve sloupci z nebo do  hodnotu stejnou jako proměnná bod. Takto získaný seznam spojů vedoucích do  tohoto bodu a uložíme do pomocného souboru. Spočítáme počet řádek v tomto  souboru a tuto hodnotu uložíme do pomocné proměnné pro další použití. 6. Pokud je počet řádek souboru roven 1, znamená to, že do bodu vede pouze jeden  spoj,  a   tedy  bod   je   koncový.   V   tom   případě  vypočte   skript   nejlevnější   cestu z tohoto bodu. 7. Pokud je počet řádek jiný než 1, čte skript postupně jednotlivé řádky ze seznamu  spojů a zjišťuje čísla bodů na druhém konci spoje. Přitom hlídá, aby vynechal  spoj, který byl zadán. Ze zjištěných čísel bodů vytvoříme pomocný soubor stejně  jako v bodě 2. 8. Provedeme výpočet nejlevnějších cest z bodů uložených v pomocném souboru  příkazem v.net.path.

5.2.4 Výstupy Výstupy z těchto skriptů jsou dvě vektorové vrstvy,  path1  a  path2, které si můžeme v  GRASS zobrazit pomocí  d.vect.  Ve většině případů se tvary cest před a po změně  technologie shodují, ale mohou nastat situace, kdy se budou lišit (např. pokud vylepšíme  záložní spoj, který tak nahradí původní hlavní spoj) .Dalším výstupem je tabulka cena.txt  s porovnáním cen cest před a po změně technologie spoje.

44

Obrázek 14: Ukázka výstupu ­ zobrazená vrstva path1

Obrázek 15: Ukázka výstupu ­ soubor cena.txt

45

5.3 Tematická mapa 5.3.1 Požadavky GRASS bohužel neumožňuje zobrazovat jednoduchým způsobem tematické vektorové  mapy. Pro zobrazení tematických prvků je potřeba několikrát použít příkaz d.vect, vybírat  jednotlivé kategorie dat pomocí atributových dotazů a nastavovat pro ně různé barvy. To  je ovšem dost časově náročné, a protože se tematická mapa může hodit často, je dobré si  pro její zobrazování připravit skript. Dále popsaným postupem lze samozřejmě připravit  více různých zobrazovacích skriptů a používat je dle potřeby. Chceme   tedy   v   GRASS   jednoduše   zobrazit   tematickou   mapu   sítě.   Máme   tyto  požadavky: 1. Zobrazit podkladovou mapu. 2. Rozlišit barvou spoje podle použité technologie. 3. Silou čáry odlišit páteřní spoje od obyčejných. 4. Odlišit adresy s přístupovými body. 5. Odlišit adresy, kde bydlí správci.

5.3.2 Popis skriptu Skript  tematicka  je   v   podstatě   velmi   jednoduchý.  Slouží  pouze  ke   zautomatizování  opakující se činnosti. Postup: 1. Nastavíme oblast zobrazení podle podkladové mapy pomocí g.region. Zde by se  dala malou editací skriptu základní oblast zobrazení změnit, či předělat tak aby  byla zadávána z jiného skriptu. Po ukončení skriptu a zobrazení celé oblasti je  možné přiblížit si části mapy pomocí d.zoom. 2. Zapneme   zobrazovací   okno   pomocí  d.mon  a   pomocí  d.rast  zobrazíme  podkladovou mapu. 3. Pomocí   série   příkazů  d.vect  zobrazíme   všechny   linie   obarvené   podle   typu  technologie. 4. Podobnou sérií příkazů  d.vect  zobrazíme přes linie druhou vrstvu se stejnými  barvami, ale s větší šířkou linie. Budou to linie, které mají v atributovém sloupci  pater hodnotu 1. Tím si zvýrazníme páteřní spoje. 5. Zobrazíme vrstvu bodů pomocí d.vect. 6. Zobrazíme body, které mají v tabulce pc  ve sloupci typ  hodnoty 2 nebo 5. Při  zobrazování zvolíme větší velikost bodu. Tím zvýrazníme adresy s přístupovými  body k síti.  7. Zobrazíme  vrstvu  spravce,   která   obsahuje  body  s   adresami,   na   nichž   bydlí  správci. Při zobrazení použijeme jinou barvu bodů než u předchozích dvou kroků.

46

5.3.3 Výstupy Výstupem tohoto skriptu je v okně zobrazená tematická mapa sítě PilsFree.

Obrázek 16: Ukázka výstupu ­ výřez tematické mapy

5.4 Návrhy dalších funkcí Výše popsané skripty představují aplikaci jen části toho, co lze v GRASS vytvořit. V této kapitole uvedeme návrhy některých dalších zajímavých funkcí použitelných pro  GIS. Skriptování v GRASS je velmi mocný nástroj a ani tyto další návrhy nevyčerpávají  všechny možnosti tvorby funkcí.

5.4.1 Automatická aktualizace  Jednou z nejdůležitějších funkcí případného GIS PilsFree by bylo udržování aktuálnosti  vektorových vrstev vytvořených z databáze. Znamená to vytvořit skript, který automaticky  47

provede úkony nad vektorovými vrstvami, popsané v této práci. To je: 1. Pomocí v.in.db vytvořit bodové vrstvy z tabulky pf_adresa a pohledů uz  a  vse v databázi PilsFree. 2. Spustit PHP skript dbgml.php, importovat do GRASS vytvořený .gml soubor a  získat tak liniovou vrstvu spojů. 3. Zkopírovat tabulky z databáze PilsFree do GRASS a upravit hodnoty kategorií  tabulky spoje tak, aby se dala propojit s vektorovou vrstvou (viz. kapitola 4.3.2). 4. Pomocí v.transform transformovat vektorové vrstvy na rastr a pomocí v.category  změnit vnitřní vrstvu dat v bodových vrstvách (viz. 4.4.1). 5. Propojit vektorové vrstvy do jedné vrstvy  sit  pomocí  v.patch,  přidat tabulkám  bodových vrstev sloupce s novými souřadnicemi x1 a y1 a tabulce liniové vrstvy  sloupec pomalost. Sloupec pomalost vyplnit dle uvedeného vztahu (viz. 5.2.2). Vytvořený skript by se na serveru s GIS nechal proběhnout například jednou denně a  udržoval by tak vektorové vrstvy v souladu s databází.

5.4.2 Výškové profily Pro bezdrátovou počítačovou síť představují zajímavou informaci výškové rozdíly mezi  dvěma body sítě (kvůli vertikálnímu úhlu antény a s tím související kvalitě signálu) a také  tvar profilu terénu. Profil terénu hodně napoví o viditelnosti z bodu na bod a umožňuje  možná lepší představu než samotná funkce viditelnosti r.los.  Případný skript by mohl například vytvářet profily na základě zadaných souřadnic dvou  bodů a ukládat je jako rastrový obrázek. GRASS obsahuje dvě možnosti jak profily vytvářet: ●

Příkaz  d.profile  slouží   pro   interaktivní   zadávání  koncových   bodů   profilu   a  okamžité zobrazení až čtyř různých profilů v okně monitoru GRASS.

●

Pro skriptování se více hodí příkaz r.profile, který vytvoří na základě zadaných  souřadnic   bodů   textový   soubor   s   daty   profilu   (souřadnice  x,   y,   kumulativní  vzdálenost od počátku profilu a hodnota rastru). Tento soubor lze do GRASS  importovat jako vektorovou vrstvu pomocí  v.in.ascii  nebo ho využít i v jiných  programech.

5.4.3 Trojrozměrné zobrazení dat GRASS umožňuje vytvářet nejen 2D mapové výstupy, ale i 3D vizualizace a animace.  A to s využitím interního modulu NVIZ. NVIZ je nástroj, který umožňuje vizualizaci  třídimenzionálních rastrových, vektorových a bodových dat. Uživatel má možnost klást  mimo jiné prostorově orientované dotazy a generovat animace. [3] Příliš velká území, jako např. výřez o velikosti 1 000 x 1 000 mapových jednotek, chod  NVIZ  výrazně   zpomalují   a   při   větší   velikosti   území  se   NVIZ   nemusí   spustit   kvůli  nedostatku paměti. Proto není možné zobrazit celý DMT, který máme k dispozici, ale jen  výřezy. 48

Protože   je   práce   v   NVIZ   plně   interaktivní,   není   možné   využít   tento   modul   při  skriptování,   ale   lze   pomocí   něj   vytvořit   různé   zajímavé   pohledy   a   animace   terénu  použitelné například pro propagační materiály či prezentace sdružení PilsFree. Postup  práce s modulem NVIZ je popsán v příručce ke GRASS 6.0 [3] a částečně se zobrazením  DMR pomocí NVIZ zabývá i Jan Pacina ve své diplomové práci [11].

5.4.4 Hustota bodů sítě Rastrovou  mapu hustoty  vektorových  bodů lze získat  pomocí příkazu  v.kernel. Tato  funkce by se dala použít opět spíše pro prezentace, protože nemá příliš velký praktický  význam.

49

6 Závěr Domnívám se, že cíle stanovené v zadání této práce byly splněny a doufám, že má práce  bude alespoň malým přínosem pro všechny čtenáře. V teoretické části byly podány potřebné základní informace o používaném programu  GRASS a základy skriptování. Představil jsem stručně sdružení PilsFree. Ukázal jsem  strukturu databáze členů, jejíž data byla využita v praktické části práce. V praktické části jsem vytvořil ze získaných dat rastrové vrstvy podkladové mapy a  digitálního modelu terénu. Ze souřadnic v databázi jsem vytvořil vektorové vrstvy vlastní  sítě PilsFree, kterou se v této práci zabývám. Také jsem všechna tyto data transformoval  do   souřadnicových   systémů   S­JTSK   a   WGS   84.   Přesto,   že   se   dále   těmito  georeferencovanými   daty   v   práci   dále   nezabývám,  mohou   posloužit   pro   nejrůznější  funkce určování souřadnic nebo nad nimi lze po úpravě skriptů provést tytéž analýzy,  které provádím nad daty v místním souřadnicovém systému v hlavní části práce. V hlavní části práce jsem vytvořil pomocí skriptů  několik různých funkcí využívajících  příkazy a analýzy z modulů programu GRASS. Funkce, která vytvoří výřez mapy dle  zadaných souřadnic z GPS, je myslím velmi dobře použitelná pro vytvoření jednoduchého  webového GIS pro žadatele o členství, ale i současné členy sdružení. Funkce nahrazení  spoje  je   naopak  spíše   určena  pro   vedení   a   správce   sítě.   Může  pomáhat  při   určování  vhodnosti vylepšování spojů v síti a ušetřit tak finance celému sdružení.  Poslední funkce  tematická mapa slouží hlavně pro ukázku možností zobrazování dat v GRASS. Pokud by  se vytvořilo několik podobných funkcí, zobrazujících různé druhy informací, daly by se  tyto využít i ve funkci tvořící výřez mapy na základě souřadnic z GPS a rozšířit tak  možnosti  výstupů  této  funkce.  Ostatní   navržené  funkce  slouží  hlavně  pro  představení  dalších možností programu GRASS a případného GIS sdružení PilsFree. Při tvorbě práce jsem se setkal s nejrůznějšími většími či menšími problémy. Jednalo se  o   především   o   komplikace   při   tvorbě   vektorových   vrstev   ze   souřadnic   v   databázi  a  zpracování velkých rastrů. Věřím,   že   výstupy   této   práce   lze   využít   v   případném   geografickém   informačním  systému sdružení, a je mým cílem vytvořit funkční verzi tohoto systému v diplomové  práci.

50

Seznam použitých pramenů a literatury [1] BOUDA, J. Scriptování pro Grass, řetězení prostorových analýz [online]. [cit. 2007­ 05­13]. Dostupné z WWW:  [2]  CZFree.Net ­ projekt neziskové broadband telekomunikační sítě v České Republice  [online]. [cit. 2007­05­05].  Dostupné z WWW:  [3] DASSAU, O.; HOLL, S.; NETELER, M.; REDSLOB, M. GRASS GIS 6.0 Kursskript  [online].   c2004­2005   [cit.   2007­05­08].   Dostupné   z   WWW:  [4]  GRASS   GIS   6.2.2cvs   Reference   Manual  [online].   c2003­2006   [cit.   2007­05­08].  Dostupné z WWW:  [5]  JEDLIČKA,  J.  Problematika   zpracování   vektorových  dat   v   prostředí   GIS  GRASS  [diplomová práce]. Ostrava: Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta  elektrotechniky a informatiky, 2003. [6] JEDLIČKA, K. Úvod do geografických informačních systémů [online]. [cit. 2007­05­ 10]. Dostupné z WWW:  [7] KOLLINGER, M.  Návrh a implementace finančně nenáročného způsobu publikace  geografických   dat   v   síti   Internet  [diplomová   práce].   Plzeň:   Západočeská  univerzita.  Fakulta aplikovaných věd, 2004. [8]   LONGLEY,   P.   A.;   GOODCHILD,  M.   F.;   MAGUIRE,   D.   J.;   RHIND,   D.   W.  Geographic Information Systems and Science. Chichester, England: John Wiley & Sons,  2001. 454 s. ISBN 0­471­89275­0 [9] NETELER, M.  GRASS ­ Handbuch  [online]. c2003 [cit. 2007­05­08]. Dostupné z  WWW:  [10]   NETELER,  M.;   MITASOVA,   H.  Open   Source   GIS:   a   GRASS   GIS   Approach.  Norwell, Massachusetts: Kluwer Academic Publishers,  2004. 387 s. ISBN 1­4020­8064­6 [11]   PACINA,   J.  Popis   principů   fungování   vybraných   prostorových   analýz   a   jejich   implementace v nekomerčním GIS GRASS pro názornou výuku [diplomová práce]. Plzeň:  Západočeská univerzita. Fakulta aplikovaných věd, 2005. [12] PilsFree, Občanské sdružení a komunitní počítačová síť [online]. [cit. 2007­05­16].  Dostupné z WWW:  [13]  PilsFree  wiki:   Historie   Pilsfree  [online].  [cit.  2007­05­04].     Dostupné z   WWW:  [14] RAYMOND, E. S. Umění programování v Unixu. Brno: Computer Press, 2004. 509  s. ISBN 80­251­0225­4 [15]   SCHNEIDER,  R.   D.  MySQL   Oficiální   průvodce   tvorbou,   správou   a   laděním  databází. Praha: Granada Publishing, 2006. 372 s. ISBN 80­247­1516­3 [16]  SOBELL, M. G.  LINUX Praktický průvodce.  Praha: Computer Press, 1999. 946 s.  ISBN 80­7226­190­8 51

[17] ULLMAN, L.  PHP a MySQL.  Brno: Computer Press, 2004. 534 s. ISBN 80­251­ 0063­4 [18]  Wikipedie, Otevřená encyklopedie: Svobodný software  [online]. [cit. 2007­05­13].  Dostupné z WWW: .

52

Příloha A – Skripty Import rastrů Importpng #!/bin/bash #importuje vsechny soubory png z aktualniho adresare a #pojmenuje je  cisly 1­n a=0; for png in `ls *.png`;do a=`expr $a + 1` r.in.gdal ­o input=$png out=$a done #spojeni rgb do jednoho rastru pro mapy 1­a for ((i=1;i<=$a;i=i+1)); do g.region rast=$i.blue r.composite red=$i.red green=$i.green blue=$i.blue output=$i levels=8 g.remove rast=$i.blue,$i.red,$i.green done #spojeni map 1­a g.region n=1 e=80000 w=­1 s=­70225; k=1; for ((j=2;j<=$a;j=j+1)); do k=$k,$j done r.patch input=$k output=mapa

Výřez mapy na základě souřadnic GPS Nacteni #!/bin/bash kontrola=0 until [ "$kontrola" = "1" ]; do echo "ZADANI SOURADNIC GPS" echo "Zadejte souradnici N" echo ­n "stupne:" read sn echo ­n "minuty:" read mn echo ­n "vteriny:" read vn echo "ZADANI SOURADNIC GPS" echo "Zadejte souradnici E" echo ­n "stupne:"

53

read se echo ­n "minuty:" read me echo ­n "vteriny:" read ve echo ­n "Zadany souradnice "$sn" "$mn"' "$vn"'' N a "$se" "$me"' "$ve"''  E. Jsou hodnoty spravne? (y/n) " read yn if [ "$yn" = "y" ]; then kontrola=1 fi done ./planek $sn $mn $vn $se $me $ve

Planek #!/bin/bash POINTS=WGS

#jmeno souboru s body pro transformaci z WGS84 do  #lokalniho systemu STRANA=878 #tato hodnota udava polovinu strany vygenerovane mapy  #v pixelech. pri rozliseni 0.57m=1pxl je 878pxl 500m PODKLAD=mapa #nazev podkladoveho rastru VEKTOR=sit #nazev vektorove mapy s adresami a spoji VEKT_SPRAVCI=spravce #nazev vektorove mapy obsahujici adresni body  #spravcu site DMT=dmt6 #nazev rastru DMT VYSTUP=mapa #nazev vysledneho obrazku ve formatu png TABULKA=tabulka.txt #nazev souboru s tabulkou vsech uzivatelu  #na mapce SPRAVCE=spravce.txt #nazev souboru s udaji o nejblizsim  #spravci N=`echo "$1+$2/60+$3/3600"|bc ­l` echo "Prevedeni na desetinna cisla: "$N E=`echo "$4+$5/60+$6/3600"|bc ­l` echo "Prevedeni na desetinna cisla: "$E echo $E"|"$N>pom  #zapsani souradnic do souboru pom sleep 2 echo "import" g.remove vect=pom_point #vytvoreni vektoru (bodu) ze souboru pom v.in.ascii ­t input=pom output=pom_point format=point  sleep 2 echo "transformuji do lokalniho systemu" g.remove vect=pom_local v.transform ­q input=pom_point output=pom_local pointsfile=$POINTS ­­ overwrite echo "pridavam tabulku souradnic" v.db.addtable map=pom_local layer=1 'columns=cat integer,x double,y  double,spravce integer' 

54

echo "plnim tabulku souradnic" v.to.db map=pom_local type=point layer=1 qlayer=1 option=coor  units=meters column=x,y #prida aktualni souradnice do tabulky vektoru sleep 2 x=`v.db.select map=pom_local layer=1 column=x` x=${x:2:10} echo "transformovana souradnice x: "$x y=`v.db.select map=pom_local layer=1 column=y` y=${y:2:10} echo "transformovana souradnice y: "$y #odstraneni desetinnych mist pro porovnani v if xx=${x%'.'*} yy=${y%'.'*} if [ "$xx" ­gt 80000 ] || [ "$xx" ­lt ­1 ] || [ "$yy" ­gt 1 ] || [ "$yy"  ­lt ­70225 ]; then echo " " echo "BOD LEZI MIMO DOSTUPNE MAPOVE PODKLADY.. UKONCUJI SKRIPT" echo " " sleep 2 exit 2 fi n=`echo "$y+$STRANA"|bc ­l` s=`echo "$y­$STRANA"|bc ­l` e=`echo "$x+$STRANA"|bc ­l` w=`echo "$x­$STRANA"|bc ­l` #nastavi region na ctverec 1756x1756 pixelu kolem bodu, coz je (pri  velikosti pixelu 0.57m) 1000x1000 metru g.region n=$n s=$s e=$e w=$w res=1 echo "vytvarim podkladovou mapu" r.mapcalc podklad=$PODKLAD $end echo "vytvarim mapu viditelnosti" g.region nsres=13.8291573 ewres=12.84446532 dist=$(($STRANA*3/2)) r.los input=$DMT output=pom_los coordinate=$x,$y obs_elev=10  max_dist=$dist ­­overwrite

echo "upravuji mapu viditelnosti" #zmeni hodnoty rastru 1­180 na 1 echo "0 thru 180=1"|r.reclass input=pom_los output=los1 r.mapcalc los2=los1 $end g.remove rast=los1 r.null map=los2 setnull=1 null=1 #invertuje masku #zmeni barvu masky na sedou ­ kvuli stinovani echo "100% 190 190 190"|r.colors map=los2 color=rules  g.region res=1

55

echo "zobrazuji" d.mon start=x1 d.mon select=x1 d.resize width=600 height=600 #zobrazi stinovani viditelneho/neviditelneho d.his h_map=podklad i_map=los2  d.vect map=$VEKTOR display=shape,attr attrcol=id_adresa icon=basic/point  size=18 layer=­1 width=2 color=0:0:150 fcolor=0:0:150 llayer=2  lcolor=black bgcolor=white bcolor=black lsize=9 font=romans xref=left  yref=bottom d.vect map=$VEKTOR type=line display=shape layer=1 where=pater=1 width=3  color=red  d.vect map=$VEKTOR display=shape,attr attrcol=id_adresa icon=basic/point  size=25 layer=4 'where=typ=5 or typ=2' fcolor=red llayer=4 lcolor=red  bgcolor=white bcolor=red lsize=9 font=romans xref=left yref=bottom  d.out.png output=$VYSTUP res=2 #vytvori soubor mapa.png d.mon stop=x1 rm $TABULKA where=`v.db.select map=$VEKTOR layer=3  column=id_adresa,nick,ulice,cp,ctvrt,mesto,psc "where=x1>$w and x1<$e  and y1>$s and y1<$n"` echo $where>tab #vytvori soubor tabulka s adresami uzivatelu #skript, ktery zajisti zalamovani radek v tabulce cat tab | awk ­f transtab >$TABULKA  #zjisti nejblizsi adresu zpravce od zadanych souradnic a ulozi do  souboru spravce v.distance from=pom_local to=$VEKT_SPRAVCI from_type=point to_type=point  from_layer=1 to_layer=1 dmax=­1 upload=cat column=spravce spr=`v.db.select ­c map=pom_local layer=1 column=spravce` spravce=`v.db.select ­c map=$VEKT_SPRAVCI layer=1  column=id_adresa,nick,ulice,cp,ctvrt,mesto,psc "where=id_uzivate=$spr"` echo $spravce>$SPRAVCE rm tab pom

Nahrazení spoje Nacteni #!/bin/bash kontrola=0 until [ "$kontrola" = "1" ]; do echo ­n "Zadete cislo spoje, ktery chcete zmenit a otestovat: " read spoj echo "TABULKA MOZNYCH TECHNOLOGII" echo "1  = Ethernet 10Mbit" echo "2  = Ethernet 100Mbit"

56

echo "3  = Ethernet 1Gbit" echo "4  = WIFI 2.4Ghz 11b 11Mbit HD" echo "5  = WIFI 2.4Ghz 11g 11­54Mbit HD" echo "6  = WIFI 5.8Ghz 54Mbit HD" echo "7  = Ronja ­ Opticke pojitko 10 Mbit" echo "9  = Opticke vlakno 1Ghz" echo "11 = SVM Bezdratove pojitko 10.2Ghz 20Mbit" echo ­n "Zadejte cislo technologie, kterou chcete pouzit: " read tech echo ­n "Zadany hodnoty: cislo spoje=$spoj a technologie=$tech. Jsou  hodnoty spravne? (y/n) " read yn if [ "$yn" = "y" ]; then kontrola=1 fi done ./hlavni $spoj $tech

Hlavni #!/bin/bash VSTUP=sit   UPDATED=vektor VYSTUP1=path1 VYSTUP2=path2 TABULKA=cena.txt  CENA=pomalost TECH=technologi ID=id_spoj  

 #nazev vstupniho vektoru  #nazev upraveneho vektoru  #vysledny vektor s cestami  #vysledny vektor s upravenymi cestami  #vysledny soubor s body a hodnotamy nakladu pred a po   #zmene spoje  #sloupec obsahujici cenu cesty pro v.net.path  #sloupec obsahujici cislo pouzite technologie  #sloupec obsahujici cislo spoje

#"pomalost" spoje dle typu techologie TYP1=100 #Ethernet 10Mbit TYP2=10 #Ethernet 100Mbit TYP3=1 #Ethernet 1Gbit TYP4=182 #WIFI 2.4Ghz 11b 11Mbit HD TYP5=62 #WIFI 2.4Ghz 11g 11­54Mbit HD TYP6=37 #WIFI 5.8Ghz 54Mbit HD TYP7=100 #Ronja ­ Opticke pojitko 10 Mbit TYP9=1 #Opticke vlakno 1Ghz TYP11=50 #SVM Bezdratove pojitko 10.2Ghz 20Mbit ./cesta $1 $VSTUP $VYSTUP1 g.copy vect=$VSTUP,$UPDATED v.db.update map=$UPDATED layer=1 column=$TECH value=$2 where=$ID=$1 if [ $2 ­eq 1 ]; then v.db.update map=$UPDATED layer=1 column=$CENA value=$TYP1 where=$ID=$1 elif [ $2 ­eq 2 ]; then v.db.update map=$UPDATED layer=1 column=$CENA value=$TYP2 where=$ID=$1 elif [ $2 ­eq 3 ]; then v.db.update map=$UPDATED layer=1 column=$CENA value=$TYP3 where=$ID=$1 elif [ $2 ­eq 4 ]; then

57

v.db.update map=$UPDATED layer=1 column=$CENA value=$TYP4 where=$ID=$1 elif [ $2 ­eq 5 ]; then v.db.update map=$UPDATED layer=1 column=$CENA value=$TYP5 where=$ID=$1 elif [ $2 ­eq 6 ]; then v.db.update map=$UPDATED layer=1 column=$CENA value=$TYP6 where=$ID=$1 elif [ $2 ­eq 7 ]; then v.db.update map=$UPDATED layer=1 column=$CENA value=$TYP7 where=$ID=$1 elif [ $2 ­eq 9 ]; then v.db.update map=$UPDATED layer=1 column=$CENA value=$TYP9 where=$ID=$1 elif [ $2 ­eq 11 ]; then v.db.update map=$UPDATED layer=1 column=$CENA value=$TYP11 where=$ID=$1 else echo "Chybne zadani typu technologie" exit 2 fi ./cesta $1 $UPDATED $VYSTUP2 g.remove vect=$UPDATED body=`v.db.select ­c map=$VYSTUP1 layer=1 column=id` echo $body>pom5 cat pom5|tr ' ' '\n'>pom6 cost1=`v.db.select ­c map=$VYSTUP1 layer=1 column=cost` echo $cost1>pom5 cat pom5|tr ' ' '\n'>pom7 cost2=`v.db.select ­c map=$VYSTUP2 layer=1 column=cost` echo $cost2>pom5 cat pom5|tr ' ' '\n'>pom8 paste pom6 pom7 pom8 > $TABULKA rm pom5 pom6 pom7 pom8

Cesta #!/bin/bash GW=283 CENA=pomalost TECH=technologi ID=id_spoj Z=z DO=do

#id adresy internetove gatewaye, ci jineho bodu, ke  #kteremu cesty povedou #sloupec obsahujici cenu cesty pro v.net.path #sloupec obsahujici cislo pouzite technologie #sloupec obsahujici cislo spoje #sloupec obsahujici cislo bodu, ze ktereho spoj vede  #sloupec obsahujici cislo bodu, do ktereho spoj vede

from=`v.db.select ­c map=$2 layer=1 column=$Z where=$ID=$1` to=`v.db.select ­c map=$2 layer=1 column=$DO where=$ID=$1` echo "1 $from $GW">pom1 echo "2 $to $GW">>pom1 cat pom1|v.net.path input=$2 output=cesta1 alayer=1 nlayer=2  afcolumn=$CENA ­­overwrite a=`v.db.select ­c map=cesta1 layer=1 column=cost where=id=1` b=`v.db.select ­c map=cesta1 layer=1 column=cost where=id=2` if [ "$a" ­gt "$b" ]; then

58

bod=`v.db.select ­c map=cesta1 layer=1 column=fcat where=id=1` elif [ "$a" ­lt "$b" ]; then bod=`v.db.select ­c map=cesta1 layer=1 column=fcat where=id=2` else echo "CHYBA ­ ceny cest z obou bodů jsou stejné" exit 3 fi g.remove vect=cesta1 echo $bod body=`v.db.select ­c map=$2 layer=1 column=$ID "where=z=$bod or  do=$bod"` echo $body>pom2 cat pom2|tr ' ' '\n'>pom3 x=`wc ­l<pom3` echo $x i=0 if [ $x ­eq 1 ]; then echo "1 $bod $GW"|v.net.path input=$2 output=$3 alayer=1 nlayer=2  afcolumn=$CENA ­­overwrite echo "Bod byl koncovy a proto vede cesta jen od nej" else while read radek; do   if [ $radek ­ne $1 ]; then i=`expr $i + 1` from1=`v.db.select ­c map=$2 layer=1 column=$Z where=$ID=$radek` to1=`v.db.select ­c map=$2 layer=1 column=$DO where=$ID=$radek` if [ $from1 ­eq $bod ]; then echo "$i $to1 $GW">>pom4 else echo "$i $from1 $GW">>pom4 fi   fi done < pom3 cat pom4|v.net.path input=$2 output=$3 alayer=1 nlayer=2 afcolumn=$CENA  ­­overwrite fi rm pom1 pom2 pom3 pom4

Tematická mapa Tematicka #!/bin/bash #vstupni mapy PODKLAD=mapa VEKTOR=sit SPRAVCI=spravce

59

# barvy spoju dle technologie TECH1=0:0:100 #tmave modra TECH2=0:0:180 #tmavsi modra TECH3=0:0:255 #modra TECH4=180:0:0 #tmave cervena TECH5=255:0:0 #cervena TECH6=255:150:0 #oranzova TECH7=200:0:200 #fialova TECH9=180:100:0 #hneda TECH11=255:140:255 #ruzova TECH12=0:0:0 #cerna

\ |­ Ethernet / \ |­ Wi­Fi /

#sila cary paterniho a nepaterniho spoje NEPATER=2 PATER=4 #velikost bodu bez nebo s pristupovym bodem (AP) NEAP=15 AP=20 #barva bodu na kterem nesidli/sidli spravce NESPRAVCE=150:80:0 #hneda SPRAVCE=255:0:0 #cervena g.region rast=$PODKLAD d.mon start=x1 d.rast $PODKLAD #zobrazeni spoju dle technologie d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 where=technologi=1  width=$NEPATER color=$TECH1 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 where=technologi=2  width=$NEPATER color=$TECH2 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 where=technologi=3  width=$NEPATER color=$TECH3 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 where=technologi=4  width=$NEPATER color=$TECH4 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 where=technologi=5  width=$NEPATER color=$TECH5 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 where=technologi=6  width=$NEPATER color=$TECH6 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 where=technologi=7  width=$NEPATER color=$TECH7 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 where=technologi=9  width=$NEPATER color=$TECH9 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 where=technologi=11  width=$NEPATER color=$TECH11 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 where=technologi=12  width=$NEPATER color=$TECH12 #zobrazeni paternich spoju d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 'where=technologi=1 and  pater=1' width=$PATER color=$TECH1 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 'where=technologi=2 and  pater=1' width=$PATER color=$TECH2 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 'where=technologi=3 and  pater=1' width=$PATER color=$TECH3 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 'where=technologi=4 and  pater=1' width=$PATER color=$TECH4

60

d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 'where=technologi=5 and  pater=1' width=$PATER color=$TECH5 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 'where=technologi=6 and  pater=1' width=$PATER color=$TECH6 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 'where=technologi=7 and  pater=1' width=$PATER color=$TECH7 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 'where=technologi=9 and  pater=1' width=$PATER color=$TECH9 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 'where=technologi=11 and  pater=1' width=$PATER color=$TECH11 d.vect map=$VEKTOR display=shape layer=1 'where=technologi=12 and  pater=1' width=$PATER color=$TECH12 #zobrazeni bodu d.vect map=$VEKTOR display=shape icon=basic/point size=$NEAP layer=2  fcolor=$NESPRAVCE

#zobrazeni AP d.vect map=$VEKTOR display=shape icon=basic/point size=$AP layer=4  'where=typ=5 or typ=2' fcolor=$NESPRAVCE #zobrazeni spravcu d.vect map=$SPRAVCI display=shape icon=basic/point size=$NEAP layer=1  fcolor=$SPRAVCE

61

Příloha B – Struktura DVD ●

●

●

●

●

Data_GRASS ●

xy

●

krovak

●

WGS84

Data_Vstupni ●

DB

●

DMT

●

Rastry_PNG

Klice_Transformace ●

Posun_Vektoru

●

S­JTSK

●

WGS84

Skripty ●

Import_Rastru

●

Nahrazeni_Spoje

●

Tematicka_Mapa

●

Tvorba_GML

●

Vyrez_Mapy

Text_BP

62