1.
Aplicaciones
Geográficas con
Django
“No sólo de Javascript viven los mapas”

2.
Agenda
× Geo (GIS)
× Django
× GeoDjango

3.
GIS
Geographic Information Systems

4.
El mapa de
John Snow

5.
El mapa de John Snow
https://carto.com/blog/game-of-thrones-basemap/
NOP!

6.
El mapa de John Snow

7.
El mapa John Snow

8.
Características
de los GIS

9.
Geometrías
Point Line
Multipoint Multiline
Polygon
Multipolygon
GeometryCollection

10.
Formatos de entrada

11.
Representación de los datos
http://www.tysmagazine.com/los-sig-raster-herramienta-de-analisis-medioambiental-y-territorial/

12.
Proyecciones y sistemas de
coordenadas
https://2012books.lardbucket.org/books/geographic-information-system-basics/s06-02-map-scale-coordinate-systems-a.html

13.
Proyecciones y sistemas de
coordenadas
Mercator vs Peters
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_map_projections

14.
Django
“The Web framework for
perfectionists with deadlines”

15.
“Django is a high-level Python
Web framework that encourages
rapid development and clean,
pragmatic design

16.
Urls
Django
Templates
Views Models ORM

17.
GeoDjango

18.
“Intends to be a world-class
geographic Web framework

19.
GeoDjango
Geodatabases
Librerías
geoespaciales

20.
Integración con
GeoDatabases

21.
Geodatabases
¡1er Premio! ¡2o Premio!

22.
Librerías
Geoespaciales

23.
¿Por qué?
× Aprovecha la fama de librerías open source
ampliamente reconocidas
× Utiliza SWIG y ctypes para aprovechar la
funcionalidad en C de estas librerías
× El uso de librerías en C permite un alto grado
de compatibilidad multiplataforma

24.
Librerías geoespaciales
× GEOS
× GDAL
× GeoIP (BSD-licensed)

25.
GEOS
Geometry Engine Open Source

26.
GEOS
× Biblioteca en C ++ para realizar operaciones geométricas
× Es la representación de geometría interna por defecto
utilizada por GeoDjango
× Licencia de BSD para las rutinas de geometría de GEOS,
implementada puramente en Python usando ctypes

27.
GEOS
>>> pnt = GEOSGeometry('POINT(5 23)') # WKT
>>> pnt = GEOSGeometry('010100000000000000000014400000000000003740') # HEX
>>> pnt = GEOSGeometry('{ "type": "Point", "coordinates": [ 5.000000,
23.000000 ] }') # GeoJSON
× Creando geometrías
>>> pnt = Point(5, 23)
>>> ring = LinearRing((0, 0), (0, 50), (50, 50), (50, 0), (0, 0))
>>> poly = Polygon(ring)
>>> print poly.contains(pnt)
True

28.
GEOS
>>> pnt = Point(5, 23)
>>> [coord for coord in pnt]
[5.0, 23.0]
× Las geometrías son Pythonicas
>>> line = LineString((0, 0), (0, 50), (50, 50), (50, 0), (0, 0))
>>> line[-2]
(50.0, 0.0)

29.
GDAL
Geospatial Data Abstraction Library

30.
GDAL
× La navaja suiza de los datos GIS
× Utiliza la OGR Simple Features Library, especializada en la
lectura y escritura de datos en variedad de formatos
estándar
× Muy potente en la transformación de coordenadas
espaciales

31.
GDAL
>>> from django.contrib.gis.gdal import DataSource
>>> ds = DataSource('/path/to/your/cities.shp')>>> ds.layer_count
# This file only contains one layer
1
× Carga de ficheros de datos
>>> from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster
>>> rst = GDALRaster('/path/to/your/raster.tif', write=False)>>>
rst.width, rst.height # This file has 163 x 174 pixels
(163, 174)

32.
GDAL
>>> wkt = 'GEOGCS["WGS 84", DATUM["WGS_1984, AUTHORITY["EPSG","4326"]]')
>>> srs = SpatialReference(wkt) # could also use 'WGS84', or 4326
>>> print(srs['GEOGCS'])
WGS 84
>>> print(srs['DATUM'])
WGS_1984
>>> print(srs['AUTHORITY'])
EPSG
>>> ct = CoordTransform(SpatialReference('WGS84'),
SpatialReference('NAD83'))
>>> for feat in layer:
... geom = feat.geom # getting clone of feature geometry
... geom.transform(ct) # transforming
× Sistemas de coordenadas

33.
GeoIP

34.
GeoIP
× Biblioteca para trabajar con información geográfica y de
red basada en direcciones IP
× La geolocalización IP es inherentemente imprecisa. Las
ubicaciones están a menudo cerca del centro de la
población

35.
GeoIP
>>> from django.contrib.gis.geoip import GeoIP
>>> g = GeoIP()
>>> g.country('google.com')
{'country_code': 'US', 'country_name': 'United States'}
>>> g.city('72.14.207.99')
{'area_code': 650,
'city': 'Mountain View',
'country_code': 'US',
'country_code3': 'USA',
'country_name': 'United States',
'dma_code': 807,
'latitude': 37.419200897216797,
'longitude': -122.05740356445312,
'postal_code': '94043',
'region': 'CA'}

36.
GeoDjango en acción

37.
Modelos
from django.contrib.gis.db import models
class Lakes(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
rate = models.IntegerField()
geom = models.MultiPolygonField()
× models.py

38.
LayerMapping
import os
from django.contrib.gis.utils import LayerMapping
from land.models import Lakes
lakes_mapping = {
'name' : 'name',
'rate' : 'rate',
'geom' : 'MULTIPOLYGON',
}
lake_shp = './data/lakes.shp'))
def run(verbose=True):
lm = LayerMapping(Lakes, lake_shp, lakes_mapping,
transform=False, encoding='iso-8859-1')
lm.save(strict=True, verbose=verbose)

39.
ogrinspect
>>> python manage.py ogrinspect land/data/lakes.shp Lakes --mapping --
multi
× --mapping indica a ogrinspect que genere el diccionario
de mapeo para el LayerMapping.
× --multi habilita la opción de usar MultiPolygonField en
lugar de PolygonField

40.
ogrinspect
# This is an auto-generated Django model module created by
ogrinspect.
import os
from django.contrib.gis.utils import LayerMapping
from land.models import Lakes
# Auto-generated `LayerMapping` dictionary for Lakes model
lakes_mapping = {
'name' : 'name',
'rate' : 'rate',
'geom' : 'MULTIPOLYGON',
}

41.
Administrador de Django
from django.contrib.gis import admin
from models import Lakes
admin.site.register(Lakes, admin.GeoModelAdmin)
× admin.py

42.
Ejemplo
Obtener países con área similar

43.
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