PDF de programación - Drupal & GIS - Convirtiendo Drupal en un GeoCMS

Drupal & GIS

Convirtiendo Drupal en un

GeoCMS

DrupalCamp Spain Octubre 2011, Sevilla

Mapa de contenidos

1. ¿Qué es un GeoCMS?
2. ¿Es Drupal un GeoCMS?
3. El mundo Geo en Drupal
4. Repaso de algunos módulos
5. Gestión de la información geográfica
6. Las bases de datos espaciales
7. Las posibilidades que abren los GIS

¿Qué es un GeoCMS?

Gestor de contenidos en el que la información está
georreferenciada

La información geográfica es útil y se puede utilizar
para establecer relaciones entre los contenidos

Es posible integrar fuentes externas de información
geografica que pueden aportar un valor añadido

¿Qué es un GeoCMS?

¿Qué es un GeoCMS?

¿Es Drupal un GeoCMS?

NO

¿Es Drupal un GeoCMS?

NO

Pero con matices...

¿Es Drupal un GeoCMS?

● No tiene soporte nativo para la georreferenciación

● No se pueden establecer relaciones espaciales

entre los nodos

● No se puede integrar información geográfica de

fuentes externas

¿Es Drupal un GeoCMS?

● Existen varios módulos que permiten

georreferenciación

● No se pueden establecer relaciones espaciales

entre los nodos

● No se puede integrar información geográfica de

fuentes externas

¿Es Drupal un GeoCMS?

● Existen varios módulos que permiten

georreferenciación

● Los nodos se pueden visualizar y relacionar por

su posición geográfica

● No se puede integrar información geográfica de

fuentes externas

¿Es Drupal un GeoCMS?

● Existen varios módulos que permiten

georreferenciación

● Los nodos se pueden visualizar y relacionar por

su posición geográfica

● Aparecen iniciativas para integrar fuentes de

información geográfica

El mundo Geo en la comunidad

Campo con bastante movimiento

● 140 proyectos maduros y 192 en total con el tag

Location

● Diferentes "familias"

○ Visualización de datos
○ Georreferenciación
○ Geolocalización de usuarios

El problema de la organización

● Múltiples iniciativas en busca de objetivos

similares

● Cada site tiene unos niveles de exigencia

diferentes

● ...cada maestrillo tiene su librillo...

Embebiendo mapas externos

● Sólo se busca meter un mapa dentro del contenido

● No se almacena ningún tipo de información geográfica

● Embed Google Maps Field, OpenLayers Filter, Mapstraction

CCK Inline, Nodemap...

La familia Location & GMap

● Muy extendidos

● Cubren las necesidades básicas

● Limitado a puntos

● Las operaciones que se pueden realizar con la información

almacenada es escasa

● Su uso está limitado a Google Maps

La familia OpenLayers

● Muy potente

● Se aprovecha de la gran flexibilidad que ofrece la librería

● Módulos auxiliares hacen que resulte muy útil, como por

ejemplo OpenLayers Proximity o MapBox

● Procesa datos en formato geográfico básico

● El procesado de la información recae en Drupal

Otras opciones

● Módulos que tratan de ofrecer APIs comunes para

diferentes clientes de mapas

○ Mapstraction/Mapstraction CCK
○ Mapping

● Módulos que tratan de integrar servicios externos para

visualizarlos en Drupal

○ Mappingkit

● Utilización de servicios externos para dar valor añadido

geoespacial

○ OpenCalais
○ Geonames

Procesando información geográfica

● Se trata de obtener información que almacenar por

diferentes medios

○ Campos Lat/Lon
○ Direcciones
○ Mapas interactivos
○ Fotografías

● Para luego poder mostrarla asociada a los contenidos o

poder asociarlos entre ellos

○ Widgets
○ Views

El procesado de la información geográfica

Los módulos actuales permiten almacenar esta información de
diferentes maneras

● Coordenadas:

○ 40, -3

● Cadenas WKT (Well Known Text)

○ POINT(-3, 40)

GEOMETRYCOLLECTION(POINT(4 6),LINESTRING(4 6,7
10))

● Información binaria en campos espaciales (Well Known

Binary)

○ 0101000000000000000000F03F000000000000F03F

El procesado de la información geográfica

Los módulos actuales permiten almacenar esta información de
diferentes maneras

● Coordenadas:

○ 40, -3

● Cadenas WKT (Well Known Text)

○ POINT(-3, 40)

GEOMETRYCOLLECTION(POINT(4 6),LINESTRING(4 6,7
10))

● Información binaria en campos espaciales (Well Known

Binary)

○ 0101000000000000000000F03F000000000000F03F

(POINT(1,1))

Texto vs Binario

● El texto es legible
● No es necesario utilizar extensiones espaciales
● Es fácil de manipular

● Hay que crear querys complejas para hacer



búsquedas

● En ocasiones hay que extraer datos y procesarlos

en PHP (Geofield)

● No se puede manejar con proyecciones

Texto vs Binario



● El binario no se entiende
● Hay que utilizar extensiones espaciales
● No se puede manipular directamente

● Se pueden realizar operaciones geométricas

directamente en BD

● Las operaciones pueden devolver objetos WKT
● Puede manejar diferentes proyecciones

Ejemplo de búsqueda espacial

Búsqueda Circular desde un punto:

● OpenLayers proximity:

○ SELECT node.nid AS nid, openlayers_proximity_filter_circle.distance AS

openlayers_proximity_filter_circle_distance, node.title AS node_title, node_data_field_ol_map.
field_ol_map_openlayers_wkt AS node_data_field_ol_map_field_ol_map_openlayers_wkt,
node_data_field_ol_map.delta AS node_data_field_ol_map_delta, node.type AS node_type,
node.vid AS node_vid FROM node node RIGHT JOIN openlayers_proximity
openlayers_proximity ON node.nid = openlayers_proximity.nid RIGHT JOIN (SELECT nid, lat,
lon, (6371.0 * ACOS(SIN((lat * RADIANS(1))) * SIN((41.6529434 * RADIANS(1))) + COS((lat *
RADIANS(1))) * COS((41.6529434 * RADIANS(1))) * COS((lon * RADIANS(1)) - (-4.7283811 *
RADIANS(1))))) AS distance FROM openlayers_proximity) openlayers_proximity_filter_circle
ON node.nid = openlayers_proximity_filter_circle.nid LEFT JOIN content_field_ol_map
node_data_field_ol_map ON node.vid = node_data_field_ol_map.vid WHERE (node.type in
('ol_geocoder')) AND ((openlayers_proximity_filter_circle.distance <= 20.000000)) GROUP BY
nid, openlayers_proximity_filter_circle_distance, node_title,
node_data_field_ol_map_field_ol_map_openlayers_wkt, node_data_field_ol_map_delta,
node_type, node_vid

Ejemplo de búsqueda espacial

Búsqueda Circular desde un punto:

● OpenLayers proximity:

○ SELECT node.nid AS nid, openlayers_proximity_filter_circle.distance AS
SELECT nid, lat, lon, (6371.0 * ACOS(SIN((lat * RADIANS(1))) * SIN((41.6529434 *
RADIANS(1))) + COS((lat * RADIANS(1))) * COS((41.6529434 * RADIANS(1))) * COS
((lon * RADIANS(1)) - (-4.7283811 * RADIANS(1))))) AS distance FROM
openlayers_proximity) openlayers_proximity_filter_circle ON node.nid =
openlayers_proximity_filter_circle.nid LEFT JOIN content_field_ol_map
node_data_field_ol_map ON node.vid = node_data_field_ol_map.vid WHERE (node.type
in ('ol_geocoder')) AND ((openlayers_proximity_filter_circle.distance <= 20.000000)

openlayers_proximity_filter_circle_distance, node.title AS node_title, node_data_field_ol_map.
field_ol_map_openlayers_wkt AS node_data_field_ol_map_field_ol_map_openlayers_wkt,
node_data_field_ol_map.delta AS node_data_field_ol_map_delta, node.type AS node_type,
node.vid AS node_vid FROM node node RIGHT JOIN openlayers_proximity
openlayers_proximity ON node.nid = openlayers_proximity.nid RIGHT JOIN (SELECT nid, lat,
lon, (6371.0 * ACOS(SIN((lat * RADIANS(1))) * SIN((41.6529434 * RADIANS(1))) + COS((lat *
RADIANS(1))) * COS((41.6529434 * RADIANS(1))) * COS((lon * RADIANS(1)) - (-4.7283811 *
RADIANS(1))))) AS distance FROM openlayers_proximity) openlayers_proximity_filter_circle
ON node.nid = openlayers_proximity_filter_circle.nid LEFT JOIN content_field_ol_map
node_data_field_ol_map ON node.vid = node_data_field_ol_map.vid WHERE (node.type in
('ol_geocoder')) AND ((openlayers_proximity_filter_circle.distance <= 20.000000)) GROUP BY
nid, openlayers_proximity_filter_circle_distance, node_title,
node_data_field_ol_map_field_ol_map_openlayers_wkt, node_data_field_ol_map_delta,
node_type, node_vid

Ejemplo de búsqueda espacial

Búsqueda Circular desde un punto:

● PostGIS:

○ SELECT state, zip

FROM zipcode
WHERE
distance(
transform(PointFromText('POINT(-116.768347 33.911404)', 4269),32661),geom)
< 16093

Ejemplo de búsqueda espacial

SELECT nid, lat, lon, (6371.0 * ACOS(SIN((lat * RADIANS(1))) * SIN((41.6529434 *
RADIANS(1))) + COS((lat * RADIANS(1))) * COS((41.6529434 * RADIANS(1))) * COS((lon
* RADIANS(1)) - (-4.7283811 * RADIANS(1))))) AS distance FROM openlayers_proximity)
openlayers_proximity_filter_circle ON node.nid = openlayers_proximity_filter_circle.nid
LEFT JOIN content_field_ol_map node_data_field_ol_map ON node.vid =
node_data_field_ol_map.vid WHERE (node.type in ('ol_geocoder')) AND
((openlayers_proximity_filter_circle.distance <= 20.000000)

VS

SELECT state, zip FROM zipcode WHERE distance( transform(PointFromText('POINT
(-116.768347 33.911404)', 4269),32661),geom) < 16093

Ejemplo de búsqueda espacial

SELECT nid, lat, lon, (6371.0 * ACOS(SIN((lat * RADIANS(1))) * SIN((41.6529434 *
RADIANS(1))) + COS((lat * RADIANS(1))) * COS((41.6529434 * RADIANS(1))) * COS((lon
* RADIANS(1)) - (-4.7283811 * RADIANS(1))))) AS distance FROM openlayers_proximity)
openlayers_proximity_filter_circle ON node.nid = openlayers_proximity_filter_circle.nid
LEFT JOIN content_field_ol_map node_data_field_ol_map ON node.vid =
node_data_field_ol_map.vid WHERE (node.type in ('ol_geocoder')) AND
((openlayers_proximity_filter_circle.distance <= 20.000000)

VS

SELECT state, zip FROM zipcode WHERE distance( transform(PointFromText('POINT
(-116.768347 33.911404)', 4269),32661),geom) < 16093

Otras búsquedas espaciales



Otras búsquedas espaciales

SELECT i.name, i.lat, i.lon
FROM items i, autop p
WHERE p.id = 66 AND
ST_DWhitin(i.the_geom, p.the_geom,5000)

El problema de la escalabilidad

Los clientes de mapas tienen una capacidad limitada

Al querer mostrar muchas geometrías se puede ver mermado
su rendimiento

El procesamiento de muchas geometrías desde Drupal
también puede hacer que el rendimiento caiga en picado.

¿Hemos encontrado un límite?

¿Cuáles son las posibles vías de e