ОПТИМИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТНОЙ СЕТИ РОССИИ В ГИС ПАНОРАМА ДЛЯ СИБИРСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА

OPTIMIZATION OF RUSSIA'S TRANSPORT NETWORK TO GIS PANORAMA FOR SIBERIAN FEDERAL DISTRICT

Dmitry A. Artemyev

forth-year student, Faculty of Applied Cosmonautics and Photogrammetry, Moscow state university of geodesy and cartography (MIIGAiK),

Russia, Moscow

Margarita P. Lapchinskaya

scientific director, candidate of Science, assistant professor, Moscow state university of geodesy and cartography (MIIGAiK)

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В данной статье поэтапно описывается методика оптимизации транспортной инфраструктуры Сибирского федерального округа с использованием среды ГИС Панорама и языка программирования Python 3.

Особенностью использования ГИС Панорама является внедрение, загрузка и отображение в нем модуля алгоритма Прима, написанного на языке Python, предназначенного для расширения функционала ГИС с целью усовершенствования существующей транспортной сети исследуемого региона.

Исходный код разработанного графического редактора расположен на ресурсе [1].

ABSTRACT

This article gradually (step-by-step) describes the method of optimizing the transport infrastructure of the Siberian Federal District using the Panorama GIS environment and the Python 3 programming language.

A special feature of using Panorama GIS is the introduction, loading and display in it of a Prima algorithm module written in Python, designed to expand the GIS functionality in order to improve the existing transport network of the region under study.

The source code of the developed graphic editor is located on resource [1].

Ключевые слова: геоинформационная система (ГИС), транспортная инфраструктура, граф, модульное программирование, разработка ПО, Python 3.

Keywords: geographic information system (GIS), transport infrastructure, graph, modular programming, software development, Python 3.

Введение

Современная экономическая обстановка в стране диктует определенные темпы развития экономики и условия существования регионов России. При постоянном развитии городов, урбанизации требуется пересматривать способы, инструменты и концепции развития их транспортной инфраструктуры.

1. Анализ потенциала Сибирского федерального округа

Сибирский федеральный округ является важнейшим регионом Российской Федерации. В связи с этим анализ данного региона следует провести с описания географии округа, представлением ресурсного богатства региона, что предопределило необходимость оптимизации транспортной сети.

Сибирский федеральный округ (СФО) был образован 13 мая 2000 года указом президента РФ. Центром СФО является город Новосибирск. В его состав входят 10 субъектов РФ, области, республики и края (Таблица 1).

Таблица 1.

Субъекты Сибирского федерального округа

Были составлены таблицы по каждому административному городу с отражением доли численности населения в СФО, наглядно показывающей густозаселенные столицы субъектов региона и малозаселенные их города [2, 3].

2. Основные этапы оптимизации проектирования транспортной сети

Оптимизация транспортной сети представленных регионов основана на усовершенствовании существующей транспортной сети, которую предлагается поэтапно осуществить с использованием возможностей геоинформационных технологий.

Этап 1. Анализ и отбор картографической основы для создания карты с городами и транспортной сетью в ГИС «Панорама» версии 13

– используется карта с исходным масштабом 1: 100 000 и проекцией: Цилиндрическая Меркатора.

Этап 2. Добавление объектов в классификатор

– осуществляется с помощью классификатора map2000.rsc, входящий в пакет ГИС Панорама. В классификатор в каждый слой добавляются города одной из областей края, области или республики. Пример описания объектов приведен для объекта «Столица субъекта федерации» (Рисунок 1). Объекты обозначаются графическими знаками различных цветов для различия их на карте.

Рисунок 1. Описание объекта для объекта «Столица субъекта федерации»

На основе классификатора map2000.rsc было создано 10 слоев для объектов «Столица субъекта федерации», включающих столицы 10 субъектов.

Этап 3. Создание семантики для объектов

Для описания объектов в классификатор добавлены следующие названия: CityID (ID города), CityName (Название города), Population (Численность населения), Subject (Субъект). Пример описания семантик для объекта CityName (Название города) приводится на Рисунке 2.

Рисунок 2. Создание семантики для объекта CityName

Этап 4. Добавление городов Сибирского федерального округа на карту

Карта с отмеченными городами Сибирского федерального округа представлена на Рисунке 3:

Рисунок 3. Отмеченные города Сибирского федерального округа

На примере города «Горно-Алтайск» показана семантика объектов – Рисунок 4:

Рисунок 4. Семантика города «Горно-Алтайск»

Этап 5. Векторизация Транссибирской магистрали на карте

Векторизация Транссиба осуществлена от начальной станции «Москва-Пассажирская-Ярославская» до конечной станции «Станция Владивосток». До начала Сибирского федерального округа и после него векторизация происходила по остановкам в крупных городах. На территории СФО векторизация происходила по каждой станции Транссиба. Электронная карта с Транссибом представлена на Рисунке 5.

Этап 6. Проектирование оптимальной транспортной сети в ГИС Панорама с использованием алгоритма Прима, реализованного на языке Python

Алгоритм Прима предназначен для оптимального проектирования транспортной сети, связывающей отвекторизованные в ГИС Панорама города СФО. Его оптимальность основана на построении минимального остовного дерева взвешенного неориентированного графа. На вход алгоритма подается связный неориентированный граф, далее для каждого ребра задаётся вес. В начале берется произвольная вершина и находится ребро, инцидентное данной вершине и обладающее наименьшим весом. Две вершины и найденное ребро задают дерево. Далее рассматриваются ребра графа наименьшего веса, один из концов которого – принадлежащая дереву вершина, а другой нет. Алгоритм выполняется до тех пор, пока в дерево не будут включены все ребра исходного графа. Результатом работы алгоритма является дерево наименьшей стоимости.

Рисунок 5. Карта с Транссибом

Алгоритм реализован на языке Python, программный код которого приведен в [1]. В коде программы вершинами являются города, а ребрами – пути между городами с указанием расстояния между ними. В первую очередь для связи городов выбирались железнодорожные пути, во вторую – водные. В последнюю очередь – автомобильные трассы. Суть оптимизации проектирования транспортной сети заключается в том, что сначала связываются города по регионам, а затем столица как центр региона и самый густозаселенный город связывается с Транссибирской магистралью.

Используя данный алгоритм, была выполнена оптимизация транспортной сети для всех 10 регионов СФО. На рисунках 6 и 7 приведен пример с результатом такого проектирования, выполненными для городов одного из 10 регионов – Омской области и, соответственно, итоговый вариант усовершенствованного проектирования транспортной сети в ГИС Панорама.

На Рисунке 6 представлена консоль с решением алгоритма – минимальное остовное дерево для региона Омской области:

Рисунок 6. Консоль с решением по алгоритму Прима – минимальное остовное дерево для региона Омской области

В алгоритме программы указываются расстояния в км между городами согласно источнику [3] и, в частности, для Омской области имеем (Таблица 2):

Таблица 2.

Расстояния между городами для Омской области

Рисунок 7. Итоговый вариант оптимизации транспортной сети

Заключение

В работе представлены этапы оптимизации проектирования транспортной сети в ГИС «Панорама» с помощью усовершенствованного алгоритма Прима, написанного на языке программирования Python и адаптированного к моей главной задаче – усовершенствование существующей транспортной сети СФО.

Список литературы:

1. Исходный код алгоритма Прима для оптимизирования транспортной сети. – [Электронный ресурс] – Режим доступа: URL: https://github.com/artdimasikk/VKR  (дата обращения 24.07.2020)
2. Оценка численности постоянного населения на 1 января 2020 года и в среднем за 2019 год. Росстат. – URL: https://www.gks.ru/folder/12781?print=1 (дата обращения 13.03.2020). – Текст: электронный.
3. Расчёт расстояния между городами Сибирского федерального округа. – [Электронный ресурс] – Режим доступа: URL: http://transler.ru/navigator/calc/city/2078-omsk/ (дата обращения 31.07.2017). – Текст: электронный.