![\"\"](\"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/girni\/files\/2021\/10\/GranjaFCV01.png\")
<\/a><\/p>\nCada nodo se identifica con tres letras y dos d\u00edgitos por ejemplo usando cultivo y numeraci\u00f3n ascendente al alejarse del gateway. Por ejemplo, para el cultivo de C<\/strong>acao , radial \"A<\/strong>\" desde el gateway y punto en ubicaci\u00f3n 04<\/strong>\u00a0 el identificador de ubicaci\u00f3n ser\u00e1 CA04<\/strong>.<\/p>\n Las coordenadas se registran obteniendo el archivo kml del equipo GPS y contienen los valores de Latitud<\/strong> y Longitud<\/strong>. Por facilidad de uso y ubicaci\u00f3n las coordenadas se usan en formato utm<\/strong> (U<\/strong>niversal T<\/strong>ransverse M<\/strong>ercator).<\/p>\n El archivo KML contiene los datos de los puntos, b\u00e1sicamente en el siguiente formato:<\/p>\n Se adjunta un ejemplo del archivo para pruebas.<\/p>\n Granja2021_LOS.kml<\/a><\/p>\n El objetivo es generar un archivo con distancias al gateway y alturas del perfil del terreno semejante al ejemplo mostrado:<\/p>\n En cada punto, la altitud_gps se puede mejorar usando el perfil del terreno desde google earth. Las instrucciones se muestran m\u00e1s adelante en \"Perfil de alturas de terreno\".<\/p>\n Para la conversi\u00f3n a utm, se usa la librer\u00eda en Python con el mismo nombre. En caso de no disponer de la librer\u00eda, puede ser instalada con la instrucci\u00f3n con lo que es posible hacer las conversiones a UTM desde latitud y longitud y viceversa.<\/p>\n Las coordenadas en formato UTM para el ejemplo dado, se encuentran ubicadas en la zona \u00ab17 M\u00bb. Revisar para cada caso la zona<\/p>\n Los datos de alturas del gps usado presentan variaciones irregulares de altura, por lo que para mejores valores se usa el perfil desde google earth usando las marcas de las coordenadas del archivo.kml<\/p>\n Para visualizar el perfil se agrega una l\u00ednea como una \"ruta\" entre el punto del Gateway (Gw3) y el \u00faltimo punto de observaci\u00f3n. Los datos del perfil se pueden observar al seleccionar la ruta y usar la opci\u00f3n de \"mostrar perfil de elevaci\u00f3n\". La opci\u00f3n se obtiene con \"click derecho\" del mouse. Se tiene adicionalmente como referencia, las distancias desde el gateway obtenidas en el proceso de conversi\u00f3n a utm. Los valores leidos de alturas para cada punto se guardan en un archivo .csv<\/p>\n El archivo obtenido en el ejemplo de alturas se muestra en:<\/p>\n Granja2021_alturas.csv<\/a><\/p>\n El algoritmo integra los resultados de la conversi\u00f3n de coordenadas a utm, incluye las distancias al gateway e integra las alturas obtenidas de forma externa para tener como resultado el archivo.csv.<\/p>\n Granja2021_LOS.csv<\/a><\/p>\n Una revisi\u00f3n para generar el archivo es evitar sobreescribir un archivo anterior. Por lo que si se requiere procesar nuevamente los datos se pide borrar el archivo anterior antes de ejecutar el algoritmo.<\/p>\n El algoritmo se divide en procesos identificados por un n\u00famero ascendente. La variable 'procesoCompletado<\/strong>' permite dar indicaciones de avances en el algoritmo en caso que se produzcan errores como haber escrito el nombre del archivo de datos con errores, que el nombre del gateway debe empezar con \"Gw\", etc.<\/p>\n Referencia<\/strong><\/em>: Bidirectional UTM-WGS84 converter for python. https:\/\/pypi.org\/project\/utm\/0.4.2\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Las coordenadas de cada punto donde se ubica un dispositivo se obtienen usando un GPS. Cada nodo se identifica con tres letras y dos d\u00edgitos por ejemplo usando cultivo y numeraci\u00f3n ascendente al alejarse del gateway. Por ejemplo, para el cultivo de Cacao , radial \"A\" desde el gateway y punto en ubicaci\u00f3n 04\u00a0 el … <\/p>\n<Placemark>\r\n <name>CA04\r\n <styleUrl>#msn_pink-diamond<\/styleUrl>\r\n <Point>\r\n <coordinates>-79.96257337394334,\r\n -2.139534989113919,\r\n 65.76000000000001<\/coordinates>\r\n <\/Point>\r\n<\/Placemark>\r\n<\/pre>\n
altitud altitud_gps dist_Gw03 latitud longitud utm_este utm_norte utm_zLetra utm_zNum\r\npunto \r\nGw03 65.0 68.30 0.00 -2.140439 -79.962474 615377.0 9763377.0 M 17\r\nLOS01 64.0 66.16 24.74 -2.140222 -79.962528 615371.0 9763401.0 M 17\r\nLOS02 59.0 66.16 75.93 -2.139770 -79.962627 615360.0 9763451.0 M 17\r\nLOS03 58.0 66.16 99.64 -2.139553 -79.962636 615359.0 9763475.0 M 17\r\nLOS04 58.0 66.06 126.44 -2.139309 -79.962645 615358.0 9763502.0 M 17\r\n...\r\n<\/pre>\n
Coordenadas en utm<\/h2>\n
pip<\/code> desde una ventana de comandos:<\/p>\npip install utm<\/pre>\n
Perfil de alturas de terreno<\/h3>\n
<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n
\nInstrucciones en Python<\/h2>\n
# Procesa puntos de coordenadas, a utm<\/span>\r\n# girni-fiec-espol Revision:20220724<\/span>\r\n# http:\/\/blog.espol.edu.ec\/girni\/ <\/span>\r\n\r\nimport<\/span> geopandas as<\/span> gpd\r\nimport<\/span> fiona\r\nimport<\/span> utm\r\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\r\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd\r\nimport<\/span> os\r\n\r\n# INGRESO<\/span>\r\narchivokml = 'Granja2021_LOS.kml'<\/span> \r\ncarp_coord = 'Coordenadas'<\/span>\r\n\r\n# archivo de alturas tomadas de google<\/span>\r\narch_altura = 'Granja2021_alturas.csv'<\/span>\r\n\r\n# zona UTM<\/span>\r\nzonaNum = 17\r\nzonaLetra = 'M'<\/span>\r\n\r\nprecision = 2\r\n\r\n# PROCEDIMIENTO<\/span>\r\nprocesoCompleto = 0\r\n\r\n# Lectura de archivo .KML<\/span>\r\nif<\/span> len<\/span>(carp_coord)>0:\r\n carp_coord = carp_coord+'\/'<\/span>\r\narchivo_ruta = carp_coord+archivokml\r\nif<\/span> os.path.exists(archivo_ruta):\r\n gpd.io.file.fiona.drvsupport.supported_drivers['KML'<\/span>] = 'rw'<\/span>\r\n puntos = gpd.read_file(archivo_ruta, driver='KML'<\/span>)\r\n puntos = puntos.sort_values(by=['Name'<\/span>])\r\n \r\n procesoCompleto = 1\r\n\r\nif<\/span> procesoCompleto == 1:\r\n # tabla en UTM<\/span>\r\n tabla = pd.DataFrame()\r\n n_Gw = ''<\/span>;\r\n for<\/span> i in<\/span> puntos.index:\r\n # en latitud, longitud y altura<\/span>\r\n punto_nombre = puntos.loc[i]['Name'<\/span>]\r\n longitud = puntos.loc[i]['geometry'<\/span>].x\r\n latitud = puntos.loc[i]['geometry'<\/span>].y\r\n altitud = puntos.loc[i]['geometry'<\/span>].z\r\n altitud = np.round(altitud,precision)\r\n #convierte lat_lon en UTM<\/span>\r\n coord_utm = utm.from_latlon(latitud,longitud,\r\n zonaNum,zonaLetra)\r\n utm_este = np.round(coord_utm[0],precision)\r\n utm_norte = np.round(coord_utm[1],precision)\r\n if<\/span> punto_nombre.startswith('Gw'<\/span>):\r\n n_Gw = punto_nombre\r\n x1 = utm_este\r\n y1 = utm_norte\r\n # a\u00f1ade coordenadas UTM a tabla<\/span>\r\n tabla.at[i,'punto'<\/span>] = punto_nombre\r\n tabla.at[i,'utm_este'<\/span>] = utm_este\r\n tabla.at[i,'utm_norte'<\/span>] = utm_norte\r\n tabla.at[i,'utm_zNum'<\/span>] = str<\/span>(zonaNum)\r\n tabla.at[i,'utm_zLetra'<\/span>] = zonaLetra\r\n tabla.at[i,'altitud'<\/span>] = 0\r\n tabla.at[i,'altitud_gps'<\/span>]= altitud\r\n tabla.at[i,'latitud'<\/span>] = latitud\r\n tabla.at[i,'longitud'<\/span>] = longitud\r\n procesoCompleto = 2\r\n\r\nif<\/span> procesoCompleto==2:\r\n # gateway encontrado<\/span>\r\n if<\/span> len<\/span>(n_Gw)>0:\r\n procesoCompleto = 3\r\n\r\nif<\/span> procesoCompleto == 3:\r\n # distancias a Gateways<\/span>\r\n for<\/span> i in<\/span> puntos.index:\r\n dist = 0.0\r\n x2 = tabla.at[i,'utm_este'<\/span>]\r\n y2 = tabla.at[i,'utm_norte'<\/span>]\r\n dist = np.sqrt((x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)\r\n dist = np.round(dist,precision)\r\n tabla.at[i,'dist_'<\/span>+n_Gw] = dist\r\n\r\n # indice por nombre de punto<\/span>\r\n tabla = tabla.set_index('punto'<\/span>)\r\n # ordena por indice<\/span>\r\n tabla = tabla.sort_index(axis=1)\r\n\r\n procesoCompleto = 4\r\n\r\nif<\/span> procesoCompleto == 4:\r\n # a\u00f1ade alturas desde archivo<\/span>\r\n if<\/span> len<\/span>(arch_altura)>0:\r\n arch_rutaA = carp_coord + arch_altura\r\n if<\/span> os.path.exists(arch_rutaA):\r\n tablaAltura = pd.read_csv(arch_rutaA)\r\n tablaAltura = tablaAltura.set_index('punto'<\/span>)\r\n for<\/span> cadapunto in<\/span> tabla.index:\r\n if<\/span> cadapunto in<\/span> tablaAltura.index:\r\n encontrada = tablaAltura.loc[cadapunto]['altitud'<\/span>]\r\n tabla.at[cadapunto,'altitud'<\/span>] = encontrada\r\n\r\n procesoCompleto = 5\r\n \r\n# Para escritura de archivo<\/span>\r\narchivocsv = archivokml.split('.'<\/span>)[0] + '.csv'<\/span>\r\narchivo_ruta = carp_coord+archivocsv\r\n\r\n# SALIDA<\/span>\r\nif<\/span> procesoCompleto == 5:\r\n print<\/span>(tabla)\r\n # Escribe archivo: tabla de resultados<\/span>\r\n if<\/span> os.path.exists(archivo_ruta):\r\n print<\/span>('El archivo existe: '<\/span>,archivo_ruta)\r\n print<\/span>('Esta acci\u00f3n borrar\u00eda el archivo \u00faltimo actualizado'<\/span>)\r\n print<\/span>('Puede borrarlo manualmente antes de reintentar'<\/span>)\r\n else<\/span>:\r\n tabla.to_csv(archivo_ruta)\r\nelse<\/span>:\r\n print<\/span>('proceso completado hasta:'<\/span>, procesoCompleto)\r\n print<\/span>('Revisar errores en proceso:'<\/span>, procesoCompleto+1)\r\n print<\/span>(' Procesos:'<\/span>)\r\n print<\/span>('1: abrir archivo .KML'<\/span>,archivokml)\r\n print<\/span>('2: crear tabla de datos'<\/span>)\r\n print<\/span>('3: encontrar gateway:'<\/span>, n_Gw)\r\n print<\/span>('4: calcula distancia cada punto a gateway'<\/span>)\r\n print<\/span>('5: a\u00f1adir alturas desde archivo: '<\/span>, arch_rutaA)\r\n<\/pre>\n