Diagramador de Planos para Forestería Análoga
Copyright (C) 2015 Sebastian Silva
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along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.El software a continuación toma una selección de especies con una población propuesta e intenta ubicarla en un terreno según ciertas reglas.
In [2]:
# Bibliotecas utilizadas para confeccionar el mapa
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from descartes import PolygonPatch
import matplotlib.cm as cmx
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.colorbar as colorbar
from shapely import geometry
from shapely import ops
import numpy as np
import pandas as pd
import random
import mpld3
from tqdm import tqdm
La base de datos consiste en una lista de especies, cantidades, diámetro, y características.
In [3]:
especies = pd.read_csv("db_final.csv") ## Es una base
especies = especies[(especies.Usos=="Frutal")]
especies = especies.sort(['Altura.tot'], ascending=False)
#especies = especies.tail(15)
especies
Out[3]:
In [4]:
consolidado = pd.DataFrame({'especies':especies.groupby('Estrato').size(),
'individuos':especies.groupby('Estrato')['ind'].sum()})
pd.concat([consolidado,pd.DataFrame(consolidado.sum(axis=0),columns=['Total']).T])
Out[4]:
Los linderos están definidos como un polígono en metros, desde una de las esquinas.
In [5]:
chacra = geometry.Polygon([ [0,0],
[0, 55],
[92, 54],
[92,0],
])
chacra
Out[5]:
In [6]:
def punto_aleatorio(poligono):
(minx, miny, maxx, maxy) = poligono.bounds
while True:
p = geometry.Point(random.uniform(minx, maxx), random.uniform(miny, maxy))
if poligono.contains(p):
return(p)
In [7]:
def get_colormap(N):
color_norm = colors.Normalize(vmin=0, vmax=N-1)
scalar_map = cmx.ScalarMappable(norm=color_norm, cmap='terrain')
def map_index_to_rgb_color(index):
return scalar_map.to_rgba(index)
return map_index_to_rgb_color
# http://stackoverflow.com/questions/14720331/how-to-generate-random-colors-in-matplotlib
In [8]:
class Poblacion:
def __init__(self, poligono, especies):
self.poligono = poligono
self.especies = especies
individuos_columns = ['id', 'pos', 'x', 'y', 'color', 'Diametro.dosel',
'Nombre', 'Estrato', 'Diametro.punto', 'Altura.tot']
self.individuos = pd.DataFrame( columns=individuos_columns, )
self.n_individuos = 0
self.excluidos = pd.DataFrame( columns=individuos_columns, )
self.inubicables = 0
self.errores = []
colores = get_colormap(len(especies))
i=0
for especie in tqdm(list(especies.itertuples())):
i=i+1
n_especie = especie[0]
color_especie = colores(i)
planta_tipo = especies.loc[n_especie]
for n_individuo in range(especies.ind[n_especie]):
self.n_individuos = self.n_individuos + 1
planta = planta_tipo.copy()
planta['id'] = n_especie
planta = self.ubicar(planta)
if planta['pos']:
planta['color'] = color_especie
planta['Diametro.dosel'] = float(planta['Diametro.dosel'])
planta['Diametro.punto'] = float(planta['Diametro.dosel']*10)
self.individuos.loc[self.n_individuos] = planta
else:
self.excluidos.loc[self.inubicables] = planta
self.individuos = self.individuos.dropna()
self.individuos = self.individuos.sort(['Altura.tot'], ascending=False)
if self.inubicables:
print ("No se pudieron ubicar " + str(self.inubicables) + " individuos.")
#self.inubicables = pd.DataFrame(self.inubicables)
def ubicar(self, planta):
intentos = 5000
while intentos:
intentos = intentos - 1
distancia_min = 1 # 1m
pos = punto_aleatorio(self.poligono)
planta['pos'] = pos
planta['x'], planta['y'] = pos.xy
try:
regla_1(self, planta)
regla_2(self, planta)
regla_3(self, planta)
except ValueError as e:
self.errores.append(str(e))
next
else:
return planta
self.inubicables = self.inubicables + 1
planta['pos'] = None
return planta
In [9]:
def regla_1(poblacion, planta):
if planta.Estrato < 3:
if planta.pos.distance(poblacion.poligono.exterior) < planta['Altura.tot'] * 0.3:
raise ValueError('regla1')
else:
if planta.pos.distance(poblacion.poligono.exterior) < planta['Altura.tot'] * 0.65:
raise ValueError('regla1')
def regla_2(poblacion, planta):
for anterior in poblacion.individuos.itertuples():
if planta.Estrato < 3:
distancia_min = (planta.Distancia / 2 ) - (planta.Distancia / 2) * planta.Sombra * 2
else:
distancia_min = planta.Distancia / 2
if planta.pos.distance(anterior[2]) < distancia_min:
raise ValueError('regla2')
def regla_3(poblacion, planta):
mi_estrato = int(especies.Estrato[planta.id])
mas_cercanos = []
for anterior in poblacion.individuos.itertuples():
if not mas_cercanos:
mas_cercanos = [anterior]
for cercano in mas_cercanos:
if planta.pos.distance(anterior[2]) < planta.pos.distance(cercano[2]):
mas_cercanos.append(anterior)
if len(mas_cercanos) == 3:
mas_cercanos.pop(0)
for cercano in mas_cercanos:
if abs(especies.Estrato[int(cercano[1])] - mi_estrato) > 1:
raise ValueError('regla3')
In [10]:
# Demora bastante
pob = Poblacion(chacra, especies)
In [11]:
print ("Se ubicaron %s de %s individuos." %
( len(pob.individuos), especies.ind.sum(axis=0)))
In [12]:
errores = pd.DataFrame({'error':pob.errores})
pd.DataFrame({'instancias':errores.groupby('error').size()})
Out[12]:
In [13]:
pd.DataFrame({'excluidos':pob.excluidos.groupby('Nombre').size()})
Out[13]:
Empezamos por los linderos de la chacra.
In [16]:
def createColourbar(lwr, upr):
"""Create a colourbar with limits of lwr and upr"""
cax, kw = colorbar.make_axes(plt.gca())
norm = colors.Normalize(vmin = lwr, vmax = upr, clip = False)
c = colorbar.ColorbarBase(cax, cmap=plt.cm.get_cmap('terrain_r'), norm=norm)
return c
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
chacra_x, chacra_y = chacra.exterior.xy
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_ylim(-10,80)
ax.set_xlim(-10,100)
ax.plot( *chacra.exterior.xy )
circulos = []
colores = []
puntos_x = []
puntos_y = []
labels = dict()
for planta in pob.individuos.iterrows():
circulos.append(planta[1]['pos'].buffer(planta[1]['Diametro.dosel']))
colores.append(planta[1]['color'])
puntos_x.append(planta[1]['x'])
puntos_y.append(planta[1]['y'])
labels[planta[1]['id']]=planta[1]['Nombre']
i=0
for poligono in circulos:
patch = PolygonPatch(poligono, fc=colores[i-1], alpha=0.2, zorder=1)
ax.add_patch(patch)
i = i+1
cm = plt.cm.get_cmap('terrain')
colores = [list(cm(x)) for x in range(len(pob.especies))]
colores = list(reversed(colores))
ax.grid(color='gray', alpha=0.9)
colormap = cmx.ScalarMappable(
colors.Normalize(1, len(pob.especies)),
plt.cm.get_cmap('terrain'))
ax.scatter(puntos_x,
puntos_y,
c=colores,
s=20,
cmap=colormap,
vmin=0,
vmax=len(pob.especies)-1,
alpha=0.6, marker="+")
cb = createColourbar(0, len(pob.especies)-1)
cb.set_label('ESPECIES', labelpad=-50, y=0.45)
cb.set_ticks(list(reversed(range(0, len(pob.especies)-1))))
cb.set_ticklabels(list(pob.especies.Nombre))
try:
cb.autoscale()
fig.colorbar(cb)
except TypeError:
pass
In [17]:
# Gráfico interactivo
mpld3.display(fig)
Out[17]:
In [19]:
fig = plt.figure(figsize=(36, 36))
chacra_x, chacra_y = chacra.exterior.xy
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_ylim(-10,80)
ax.set_xlim(-10,100)
ax.plot( *chacra.exterior.xy )
circulos = []
colores = []
puntos_x = []
puntos_y = []
for planta in pob.individuos.iterrows():
circulos.append(planta[1]['pos'].buffer(planta[1]['Diametro.dosel']))
colores.append(planta[1]['color'])
puntos_x.append(planta[1]['x'])
puntos_y.append(planta[1]['y'])
i=0
for poligono in circulos:
patch = PolygonPatch(poligono, fc=colores[i-1], alpha=0.2, zorder=1)
ax.add_patch(patch)
i = i+1
colores = [list(cm(x)) for x in range(len(pob.especies))]
colores = list(reversed(colores))
ax.grid(color='gray', alpha=0.9)
colormap = cmx.ScalarMappable(
colors.Normalize(1, len(pob.especies)),
plt.cm.get_cmap('terrain'))
ax.scatter(puntos_x,
puntos_y,
c=colores,
color=[0,0,0],
s=20,
cmap=colormap,
vmin=0,
vmax=len(pob.especies)-1,
alpha=0.6, marker="+")
cb = createColourbar(0, len(pob.especies)-1)
cb.set_label('ESPECIES', labelpad=-50, y=0.45)
cb.set_ticks(list(reversed(range(0, len(pob.especies)-1))))
cb.set_ticklabels(list(pob.especies.Nombre))
cb.ax.tick_params(labelsize=28)
try:
cb.autoscale()
fig.colorbar(cb)
except TypeError:
pass
fig.savefig('mapa_b.png')
#
# *-* The End *-*