Ressources pour le partenariat avec Ar Redadeg
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2023-02-16 06:40:39 +01:00
api Update test.py 2021-10-24 16:05:59 +02:00
data backup 2023-02-14 19:40:18 +01:00
docker modif docker 2023-02-16 06:40:39 +01:00
docs/captures captures d'écran 2022-02-26 18:42:07 +01:00
nginx API : first shot 2021-03-30 00:15:25 +02:00
qgis Update hentad redadeg 2022.qgz 2023-02-14 19:40:22 +01:00
scripts_v2 modif docker 2023-02-16 06:40:39 +01:00
www Update 2022.html 2023-02-14 20:27:09 +01:00
.gitignore Update .gitignore 2023-02-14 20:26:39 +01:00
README.md Update README.md 2023-02-14 20:35:38 +01:00

OpenStreetMap & Ar Redadeg

Contexte

https://ar-redadeg.openstreetmap.bzh

But : créer des données de tracés et points kilométriques basé sur le filaire de voie de OpenStreetMap.

Ceci afin d'avoir un tracé le plus précis possible par rapport aux longueurs et de connaître le nom des voies utilisées.

Principes

Ar Redadeg fonctionne par millésime et par secteurs.

TODO

Prérequis

  • Une machine sous linux ou OS X.
  • Un serveur PostgreSQL 12.9 + PostGIS 2.5 + PGrouting 3.1
  • Python > 3.8
  • Une base OpenStreetMap au format natif (osm2pgsql) nommée "osm".

Installation

Cloner ce dépôt

On commence par cloner ce dépôt.

Allez où vous voulez sur votre ordinateur, puis :

git clone https://github.com/osm-bzh/ar_redadeg.git

Installer ogr2ogr

ogr2ogr servira pour charger des données dans la base.

ogr2ogr fait partie du paquet 'gdal-bin'

sudo apt-get install gdal-bin
ogr2ogr --version

Python

À partir de la phase 4, on utilise un environnement virtuel Python 3. Et à terme, tous les scripts seront en python.

Généralités pour Python3 :

sudo apt install libpq-dev python3-dev
sudo apt install python-is-python3

Création d'un environnement virtuel Python pour le projet :

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

python -m pip install --upgrade pip setuptools
python -m pip install psycopg2 wget

Mise à jour des données OpenStreetMap

Il est important de disposer de données OSM à jour car on s'appuie sur le filaire de voie OSM. Le script update_db_osm.sh permet de mettre à jour les données depuis un dump PBF France entière. Attention : 18 Go de disque consommé pour la base pour le grand ouest de la France. Plus 5 Go pour les dumps. Une mise à jour prend environ 45 minutes.

Configuration d'un millésime

Création du répertoire des données

Créer un répertoire de données pour le millésime.

mkdir -p data/{millesime}/backup

Et lui positionner les bonnes permissions.

chmod -R g+s data/{millesime}/

Ce répertoire recevra tous les fichiers temporaires nécessaires : exports GEOJSON depuis / vers umap, dumps SQL, etc.

Fichier de configuration

Modifier le fichier config.ini dans le répertoire scripts_v2 pour y mettre les informations de connexion aux bases de données (la base OpenStreetMap et les bases redadeg).

Créer la base de données

Se déplacer dans le répertoire des scripts : cd scripts_v2/

Utiliser le script suivant avec un compte linux qui dispose d'un rôle 'superuser' sur la base PostgreSQL. Donc idéalement, à exécuter avec le user postgres.

scripts/create_database.sh

su postgres ./create_database.sh {millesime}

Il va créer :

  • un compte (rôle) redadeg
  • une base redadeg_{millesime}
  • les extensions postgis, postgis_topology et pgrouting
  • et mettre le rôle redadeg en propriétaire de tout ça

Note : l'extension postgis_topology crée forcément un schéma topology dans la base de données.

Créer les tables

Il faut au préalable créer un fichier update_infos_secteurs.sql dans le répertoire du millésime et le remplir à minima avec le secteur d'avant départ et un secteur de test.

nano ../data/{millesime}/update_infos_secteurs.sql

-- id | nom_br | nom_fr | objectif_km | km_redadeg
TRUNCATE TABLE secteur ;
INSERT INTO secteur VALUES (0, 'Rak-loc''han', 'Pré-départ', 0, 0);
INSERT INTO secteur VALUES (999, 'test', 'test', NULL, NULL);

On exécute ensuite le script qui va créer toutes les tables :

./create_tables.sh {millesime}

Note : le principe est de travailler dans le système de projection IGN Lambert93. Les tables / couches dans ce système ne sont pas suffixé. Les tables d'import depuis umap sont suffixées en "3857" et les tables ou vues d'export sont suffixées en "4326".

import depuis umap -> traitements -> export pour umap /stal / merour
    EPSG:3857      ->  EPSG:2154  ->    EPSG:4326

couche des communes

./load_communes_osm.sh {millesime}

Ce script va récupérer une couche des communes de France (source OpenStreetMap) et la charger dans la base de données dans la table osm_communes.

Attention ! changer le millésime à utiliser ligne 26 : millesimeSHP=20220101 si nécessaire.

Cartes umap

TODO

Couches GeoServer

TODO

Page HTML du millésime

TODO

sauvegardes

Modifier le crontab : crontab -e

# sauvegarde des bases postgresql : tous les jours à 12h00
00 12 * * * cd /data/projets/ar_redadeg/scripts_v2/ ; ./backup.sh 2024 > /data/projets/ar_redadeg/data/2024/backup/backup.log

Phase 1 et 2 : obtenir un tracé calé sur le filaire de voies OSM

Le script update_secteur.py rassemble toutes les étapes nécessaires pour, à partir du tracé à main levé dans les cartes umap, obtenir un tracé recalé sur le filaire de voies OSM.

Utilisation

  • se placer à la racine du répertoire du projet et activer une session virtuelle python : source .venv/bin/activate
  • se placer dans le répertoire script_v2 : cd script_v2
  • lancer le script en indiquant les paramètres : update_secteur.py {millésime} {secteur} {phase_1 | phase_2 | tout}

Traitements

Phase 1 : phase_1.sh {millésime}

  • récupération des tracés des cartes umap phase 1 (calque phase_1_trace)
  • chargement dans la base (tables phase_1_trace_3857 et phase_1_trace)
  • création de la couche phase_1_trace_troncons avec un découpage automatique tous les 1000 m (obsolète : à supprimer)
  • exports : phase_1_trace_4326.geojsonet phase_1_pk_auto.geojson

Extraction d'un filaire de voie depuis les données OSM : create_osm_roads.sh {millésime} {secteur}

  • import du tracé phase 1 dans la base OSM
  • dans la base OSM : extraction du réseau de voies (couche planet_osm_line à proximité du tracé manuel (zone tampon de 25 m) dans une couche osm_roads_{millesime}
  • export
  • chargement de cette couche dans la table osm_roads_import dans la base redadeg_{millesime}

La durée de cette étape varie selon le secteur : de 2 à 10 minutes.

Les données brutes OSM ne sont pas structurées pour pouvoir calculer un itinéraire, il faut donc enchaîner avec l'étape suivante.

Création d'un filaire routable : update_osm_roads_pgr.sh {millesime} {secteur}

1/ calcul d'un graphe routier topologique

  • suppression des données du secteur des couches osm_roads et osm_roads_pgr
  • import du filaire de voirie à jour dans la couche topologique osm_roads
  • calcul du graphe topologique (calcul de la connectivité entre chaque tronçon et chaque nœud). Cette étape permet aussi de corriger les erreurs de saisie.

2/ préparation de la couche support pour PGrouting

  • import des données préparées à l'étape d'avant dans la couche osm_roads_pgr
  • calcul des attributs de coût

Phase 2

  • phase_2_get_data.sh {millesime} {secteur} :
    • récupération et import des données phase 2 depuis les cartes umap : PK secteurs et points de nettoyage (tables phase_2_pk_secteur_3857 et phase_2_point_nettoyage_3857)
  • phase_2_routing_prepare.sh {millesime} {secteur} :
    • Patch de la couche osm_roads_pgr pour les cas particuliers : utilisation des couches osm_roads_pgr_patch_mask et osm_roads_pgr_patch
    • recalcul des attributs de coût (longueur)
    • recalcul des nœuds uniquement sur les zones de patch
    • recalcul de la topologie pgRouting uniquement sur les zones de patch
    • recalage des PK secteurs sur un nœud du réseau routable
    • recalage des points de nettoyage sur un nœud du réseau routable
    • recalcul des attributs de coût (type de voies et points de nettoyage)
  • python phase_2_routing_compute.py {millesime} {secteur} :
    • vidage de la couche de routage pour le secteur : couche phase_2_trace_pgr
    • calcul d'un itinéraire entre les nœuds PK de début et fin du secteur
    • exports : phase_2_trace_pgr.geojson
  • phase_2_post_traitements.sh {millesime} {secteur} :
    • création d'une ligne unique par secteur (couche phase_2_trace_secteur)
    • création couche de tronçons ordonnés de 1000 m de longueurs (couche phase_2_trace_troncons)
    • exports : phase_2_trace_secteur.geojson, phase_2_trace_troncons.geojson

Phase 3 : Calcul du positionnement des PK

Cette phase consiste à découper le tracé d'un secteur en n tronçons de la longueur définie dans la table de référence secteur.

Cette phase doit être faire, en théorie, 1 seule fois. Ou tout du moins jusqu'à une validation du positionnement des PK / de la longueur par secteur. En phase de production, on passera directement de la phase 2 à la phase 5.

  • phase_3_prepare.py {millesime} {secteur} :

    • nettoyage de la couche phase_3_troncons_pgr des données du secteur
    • réinsertion des données pour le secteur dans la couche phase_3_troncons_pgr avec des tronçons venant de la couche phase_2_trace_troncons. Ces tronçons sont volontairement TRÈS courts pour permettre un découpage fin à l'étape suivante. La valeur de découpage est dans le fichier config.ini, valeur longueur_densification (10 m par défaut)
    • calcul des attributs de coût (longeur) sur la couche phase_3_troncons_pgr
    • création / maj de la topologie pgRouting pour les tronçons nouvellement créés
    • mise à jour des données de la table secteurpour le secteur concerné
  • phase_3_compute.py {millesime} {secteur} :

    • détermination du nombre théorique de PK pour ce secteur et ainsi la longueur réelle entre chaque PK
    • création des nouveaux PK dans la couche phase_3_pk

Phase 4 : mise en production des données

Le script phase_4.py {millesime} sert 1 seule et unique fois et permet d'alimenter de verser les données de la phase 3 (les PK calculées automatiquement et le tracé) dans les tables de la phase 5.

Cela correspond au moment où les données rentrent en phase de production et les PK en phase de vente.

  • depuis la couche phase_3_pk :
    • copie vers la table phase_5_pk_ref (table archives pour pouvoir faire les comparaisons ultérieures et traquer les déplacements de PK manuels)
    • copie vers la table phase_5_pk
  • remplissage de la couche phase_5_trace depuis la couche phase_2_trace_secteur

Phase 5 : maintenance en phase de production / vente

À partir de cette phase : les PK sont gérés manuellement. Par contre : on peut toujours utiliser les traitements phase 1 et 2 pour récupérer et mettre à jour le filaire OpenStreetMap. Ou pour prendre en compte des modifications sur le tracé.

Les PK sont gérés à partir de cartes umap : 1 par secteur. voir les liens listés sur la page du millésime

On va donc utiliser les scripts de la phase 1, phase 2 et phase 5. Le script update_secteur.py {millesime} {secteur} permet d'enchaîner toutes les tâches des phase 1 et 2. Après vérification on peut lancer le script phase_5.py {millesime}.

Exemple : python update_secteur.py 2022 900 phase_1 python update_secteur.py 2022 900 phase_2 python phase_5.py {millesime}

ou, plus directement : python update_secteur.py 2022 900 tout ; python phase_5.py 2022

Détails sur les traitements

Patch manuel du filaire de voies

À cause de la configuration des données à certains endroits ou à cause des boucles en centre-ville il est nécessaire de "patcher" le filaire routable brut. Pour cela il faut :

  • dessiner une zone d'emprise dans la couche osm_roads_pgr_patch_mask
  • dessiner un nouveau filaire de voie dans la couche osm_roads_pgr_patch
  • appliquer le script psql -h localhost -U redadeg -d redadeg < patch_osm_roads_pgr.sql

Ce script va :

  1. supprimer les tronçons de voies de la couche osm_roads_pgr intersectés par les polygones de osm_roads_pgr_patch_mask
  2. copier les tronçons de voies de la couche osm_roads_pgr_patch dans osm_roads_pgr
  3. recalculer la topologie de routage (car la structure du réseau a été modifié à ces endroits)