![\"yelp_hipster\"](\"http:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-content\/uploads\/2016\/05\/yelp_hipster.jpg\")
<\/p>\nO mapa de calor (heatmap) orientado por palavra \u00e9 uma id\u00e9ia legal, e pode ser aplicado a todos os tipos de bancos de dados textuais. O principal requisito \u00e9 que as ocorr\u00eancias das palavras obede\u00e7am a algum tipo de aglomera\u00e7\u00e3o, de modo que os mapas de calor possam mostrar um padr\u00e3o discern\u00edvel.<\/p>\n
<\/p>\n
Vamos construir a nossa pr\u00f3pria vers\u00e3o do mapa de calor, utilizando as seguintes ferramentas, ao longo desse post que voc\u00ea deve instalar agora:<\/p>\n
– OpenGeo Suite 4.x (dispon\u00edvel para Linux, Mac OSX e Windows)<\/p>\n
A estrutura b\u00e1sica utilizada ser\u00e1:<\/p>\n
– A tabela espacial em PostGIS, com um \u00edndice full-text sobre os campos que deseja pesquisar
\n – Uma SQL View no GeoServer, expondo uma consulta full-text parametrizada
\n – Um aplicativo simples com GeoExt
\n – Uma renderiza\u00e7\u00e3o no GeoServer, transformando os pontos a partir da consulta SQL em uma visualiza\u00e7\u00e3o heatmap<\/p>\n
O fluxo da aplica\u00e7\u00e3o ir\u00e1:<\/p>\n
– Receber uma palavra a partir da interface web do GeoExt, que ir\u00e1
\n – Pass\u00e1-lo para GeoServer atrav\u00e9s de um par\u00e2metro na URL do WMS, que ir\u00e1
\n – Pass\u00e1-lo para o PostgreSQL como um par\u00e2metro SQL, que ir\u00e1
\n – Executar uma pesquisa de texto completo para encontrar um conjunto de pontos cujos nomes cont\u00eam a palavra, que ir\u00e1
\n – Ser processado pelo GeoServer em uma visualiza\u00e7\u00e3o do mapa de calor, que vai
\n – Ser exibido em uma janela de mapa na interface web pelo GeoExt.<\/p>\n
Este tutorial requer que voc\u00ea utilize a extens\u00e3o WPS para gerar a camada de mapa de calor (heatmap), ent\u00e3o voc\u00ea precisa para garantir que ela foi inclu\u00eddo durante a instala\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
– Durante a instala\u00e7\u00e3o do Windows, verifique se a op\u00e7\u00e3o WPS do GeoServer foi marcada. A parte mais dif\u00edcil deste projeto, em alguns aspectos, \u00e9 encontrar dados interessantes para alimentar o mapa. Dentre as possibilidades, foi decidido pelo uso de nomes geogr\u00e1ficos (geonames), de modo a facilitar o acesso. Todas as outras possibilidades envolvidas envolviam pr\u00e9-processamento complicado antes de pudessmos come\u00e7ar com a parte da cartografia.<\/p>\n O site geonames.org<\/a> oferece downloads diretos de dados, ent\u00e3o vamos baixar os dados para os EUA.<\/p>\n http:\/\/download.geonames.org\/export\/dump\/US.zip<\/a><\/p>\n Olhando para dentro do arquivo zip, os dados est\u00e3o em um arquivo texto denominado “US.txt”. H\u00e1 tamb\u00e9m um arquivo readme.txt, um dicion\u00e1rio de dados que descreve as colunas do arquivo de dados. <\/p>\n As colunas que vamos extrair s\u00e3o:<\/p>\n – geonameid N\u00f3s podemos carregar diretamente o arquivo texto GeoNames usando o comand COPY<\/a> do PostgreSQL, que importa os dados diretamente para a tabela a partir de arquivos de texto delimitados.<\/p>\n Para receber os dados, precisamos de uma tabela que possua o mesmo n\u00famero de colunas do arquivo.<\/p>\n Uma vez que temos uma tabela em branco, podemos carregar o arquivo. Para ler o arquivo, ele deve estar em um local que seja acess\u00edvel pelo banco de dados. Eu costumo usar o \/tmp no Linux ou MacOSX e C:\\Temp no Windows.<\/p>\n O formato “csv” geralmente suporta qualquer separador, n\u00e3o apenas v\u00edrgulas, e n\u00f3s declaramos nosso delimitador como um caracter de tabula\u00e7\u00e3o. Conforme descrito no readme.txt o arquivo GeoNames n\u00e3o tem nenhuma linha de cabe\u00e7alho, e a codifica\u00e7\u00e3o de texto \u00e9 UTF8.<\/p>\n Uma vez que a tabela \u00e9 carregada, podemos verificar quantas linhas tem, em seguida, criar um nova tabela apenas com as colunas que nos interessam:<\/p>\n Finalmente, podemos adicionar um \u00edndice espacial, e declarar a chave prim\u00e1ria. Isto ir\u00e1 acelerar a visualiza\u00e7\u00e3o dos dados.<\/p>\n No pr\u00f3ximo post<\/a> iremos configurar o Full-Text Seach, os dados no GeoServer e preparar a aplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" O mapa de calor (heatmap) orientado por palavra \u00e9 uma id\u00e9ia legal, e pode ser aplicado a todos os tipos de bancos de dados textuais. O principal requisito \u00e9 que as ocorr\u00eancias das palavras obede\u00e7am a algum tipo de aglomera\u00e7\u00e3o,… Continue Reading →<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":275,"featured_media":5228,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[7,24,132,62],"tags":[208,223,250,212,264],"class_list":["post-5226","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-geoserver","category-gis","category-openlayers","category-wps","tag-geoserver","tag-gis","tag-openlayers","tag-postgis","tag-wps"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5226","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/users\/275"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5226"}],"version-history":[{"count":13,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5226\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7286,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5226\/revisions\/7286"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5228"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5226"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5226"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fernandoquadro.com.br\/html\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5226"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
\n – No Linux, certifique-se de instalar o pacote geoserver-wps (mesmo nome de pacote para as duas distro: Red Hat e Ubuntu).
\n – No MacOSX, voc\u00ea tem que copiar os arquivos WPS para o diret\u00f3rio webapps<\/a>.<\/p>\n
\n – name
\n – latitude
\n – longitude
\n – feature code
\n – admin1 code<\/p>\nCREATE TABLE geonames_load (\r\n geonameid INTEGER PRIMARY KEY,\r\n name VARCHAR(200),\r\n asciiname VARCHAR(200),\r\n alternatenames VARCHAR,\r\n latitude FLOAT8,\r\n longitude FLOAT8,\r\n feature_class char(1),\r\n feature_code VARCHAR(10),\r\n country_code VARCHAR(2),\r\n cc2 VARCHAR(60),\r\n admin1 VARCHAR(20),\r\n admin2 VARCHAR(80),\r\n admin3 VARCHAR(20),\r\n admin4 VARCHAR(20),\r\n population INTEGER,\r\n elevation INTEGER,\r\n dem INTEGER,\r\n timezone VARCHAR(40),\r\n modification VARCHAR(18)\r\n);\r\n<\/pre>\n
COPY geonames_load FROM '\/tmp\/US.txt' WITH (\r\n FORMAT csv,\r\n DELIMITER E'\\t',\r\n QUOTE '*',\r\n HEADER false,\r\n ENCODING 'UTF8'\r\n);\r\n<\/pre>\n
-- There's over 2M records!\r\nSELECT Count(*) FROM geonames_load;\r\n\r\n-- Strip out columns we want, and create a point geometry.\r\nCREATE TABLE geonames AS\r\nSELECT\r\n geonameid AS id,\r\n name AS name,\r\n admin1 AS state,\r\n feature_code AS kind,\r\n ST_SetSRID(ST_MakePoint(longitude, latitude), 4326)::Geometry(Point,4326) AS geom\r\nFROM geonames_load;\r\n<\/pre>\n
ALTER TABLE geonames ADD PRIMARY KEY (id);\r\nCREATE INDEX geonames_gix ON geonames USING GIST (geom);\r\n<\/pre>\n