# GISSB - Netverksanalyse i R

#### Sindre Mikael Haugen

#### 2023-01-09

`GISSB` er en pakke som inneholder GIS-funksjoner i R. I denne vignetten demonstreres det hvordan GISSB kan brukes til å gjennomføre nettverksanalyser i R.

Pakken inneholder følgende funksjoner:

- `address_to_coords`
- `coords_to_google`
- `vegnett_to_R`
- `coords_to_node`
- `shortest_path_igraph`
- `path_leaflet`
- `shortest_path_cppRouting`

Ved å bruke disse funksjonene kan man bl.a. finne koordinater til adresser og beregne kjøretid og -avstand mellom disse ved å bruke vegnettet (NVDB Ruteplan nettverksdatasett). Dette kan være nyttig dersom man f.eks. ønsker å analysere regionale forskjeller i befolkningens tilgang til offentlige tjenester.

Se Hvor lang tid tar det å kjøre til nærmeste fødested? for et eksempel der denne pakken har blitt brukt til å lage offisiell statiatikk.

## Finne koordinater til adresser (`address_to_coords`)

Funksjonen `address_to_coords` bruker Kartverkets adresse-API for å finne koordinater til adresser. Denne API-en krever nettilgang og baserer seg på matrikkelen, som er Norges offisielle eiendomsregister og inneholder alle offisielle adresser med tilhørende koordinater. Ved å skrive inn postnummer og adresse returneres et sf-objekt med koordinatene til denne adressen. Dersom det er én eller flere adresser som ikke finnes i matrikkelen returneres det et datasett med manglenede verdier for lon/lat for adressene som mangler.

Standardverdi for projeksjonen av koordinatene er satt til CRS 25833. Dette er det offisielle koordinatsystemet i Norge og brukes i de fleste norske kartfiler.

    fra <- GISSB::address_to_coords(zip_code = "0177",
                             address = "Akersveien 26")

    fra
    #> Simple feature collection with 1 feature and 5 fields
    #> Geometry type: POINT
    #> Dimension:     XY
    #> Bounding box:  xmin: 262320 ymin: 6650367 xmax: 262320 ymax: 6650367
    #> Projected CRS: ETRS89 / UTM zone 33N
    #>            address zip_code kommunenummer kommunenavn ID               geometry
    #> 0177 Akersveien 26     0177          0301        OSLO  1 POINT (262320 6650367)

    til <- GISSB::address_to_coords(zip_code = "2211",
                             address = "Otervegen 23")

    til
    #> Simple feature collection with 1 feature and 5 fields
    #> Geometry type: POINT
    #> Dimension:     XY
    #> Bounding box:  xmin: 334492 ymin: 6674510 xmax: 334492 ymax: 6674510
    #> Projected CRS: ETRS89 / UTM zone 33N
    #>           address zip_code kommunenummer kommunenavn ID               geometry
    #> 2211 Otervegen 23     2211          3401 KONGSVINGER  1 POINT (334492 6674510)

Det er også mulig å benytte CRS 4326 for å plassere koordinatene på kart med åpen kildekode (som f.eks. Leaflet) eller for å enklere søke opp koordinater i Google Maps. Koordinatsystemet CRS 4326 er derimot ikke metrisk og man kan derfor ikke måle avstander i meter når man bruker dette. Derfor anbefales det kun å bruke CRS 4326 i forbindelse med visualisering.

For å få koordinatene med CRS 4326 må dette spesifiseres i funksjonen `address_to_coords`. Det er også mulig å angi en vektor med flere postnummere og adresser for å få oppgitt koordinatene til flere adresser:

    postnummere = c("0177", "2211")
    adresser = c("Akersveien 26", "Otervegen 23")

    fra_4326 <- GISSB::address_to_coords(zip_code = postnummere,
                             address = adresser,
                             crs_out = 4326)
    fra_4326
    #> Simple feature collection with 2 features and 5 fields
    #> Geometry type: POINT
    #> Dimension:     XY
    #> Bounding box:  xmin: 10.74685 ymin: 59.92203 xmax: 12.01638 ymax: 60.17383
    #> Geodetic CRS:  WGS 84
    #>            address zip_code kommunenummer kommunenavn ID
    #> 0177 Akersveien 26     0177          0301        OSLO  1
    #> 2211  Otervegen 23     2211          3401 KONGSVINGER  2
    #>                       geometry
    #> 0177 POINT (10.74685 59.92203)
    #> 2211 POINT (12.01638 60.17383)

Etter å ha omgjort koordinatene til CRS 4326 kan de plasseres på internasjonale kart, her med pakken Leaflet:

    leaflet::leaflet(width = "100%") %>%
      leaflet::addTiles() %>%
      leaflet::addMarkers(data = fra_4326$geometry)

## Søke opp koordinater i Google Maps (`coords_to_google`)

Når man skal kombinere flere kartfiler er det viktig at alle filene er angitt med samme koordinatsystem. Om man derfor ønsker å beholde sf-objektet med CRS 25833, men ønsker å legge til en kolonne med koordinatene i CRS 4326 (som er enklere å klippe og lime inn i Google Maps) kan man bruke funksjonen `coords_to_google`. Da legges det til en kolonne som heter `coords_google`.

    fra <- GISSB::coords_to_google(fra)
    fra$coords_google
    #> [1] "59.9220274187717, 10.7468516818247"

    til <- GISSB::coords_to_google(til)
    til$coords_google
    #> [1] "60.1738313973094, 12.0163762410388"

## Databehandling av vegnettet (`vegnett_to_R`)

For å beregne kjøretid og -avstand mellom ulike koordinater benyttes vegnettet som kan lastes ned fra Geonorge. Når man laster inn vegnettsfilen som et sf-objekt ser den slik ut (OBS: det kan ta opptil 3 minutter å laste inn filen):

    vegnett <- sf::read_sf("vegnettRuteplan_FGDB_20210528.gdb", 'ERFKPS')

    ggplot2::ggplot() +
      ggplot2::geom_sf(data = vegnett)

Vegnettet består av punkter som er plassert ca. 50 meter fra hverandre. Disse punktene kalles for noder. Lenkene som forbinder nodene/punktene sammen heter edges.

For at vegnettet skal kunne brukes til nettverksanalyser i R må dataene behandles og formatet omgjøres (med funksjoner bl.a. fra pakkene igraph og cppRouting). Denne databehandlingen av vegnettet er samlet i funksjonen `vegnett_to_R`. Resultatet er en liste med følgende objekter:

- [1] `graph` (tbl_graph)
- [2] `nodes` (sf)
- [3] `edges` (data.frame)
- [4] `graph_cppRouting_minutes` (cppRouting)
- [5] `graph_cppRouting_meters` (cppRouting)

Objektene `nodes` og `edges` benyttes for å plassere koordinatene til sitt nærmeste punkt i vegnettet med funksjonen `coords_to_node`.

Objektet `graph` benyttes for å beregne korteste kjøretid/-vei i meter eller minutter med funksjonen `shortest_path_igraph`. Denne benyttes også for å vise hvilke noder i hvilken rekkefølge som utgjør den korteste kjøreruten mellom to punkter i vegnettet.

Objektet `graph_cppRouting_minutes` benyttes for å beregne korteste kjøretid i minutter med funksjonen `shortest_path_cppRouting`. Tilsvarende benyttes objektet `graph_cppRouting_meters` for å beregne korteste kjøreavstand i meter.

    vegnett_list <- vegnett_to_R(vegnett = vegnett_sampledata,
                                year = 2021,
                                fromnodeID = "FROMNODEID",
                                tonodeID = "TONODEID",
                                FT_minutes = "FT_MINUTES",
                                TF_minutes = "TF_MINUTES",
                                meters = "SHAPE_LENGTH")

    graph <- vegnett_list[[1]]
    nodes <- vegnett_list[[2]]
    edges <- vegnett_list[[3]]
    graph_cppRouting_minutes <- vegnett_list[[4]]
    graph_cppRouting_meters <- vegnett_list[[5]]

Merk at vegnettsfilene fra Geonorge endret struktur og kolonnenavn i 2022. Standardverdiene for funksjonen `vegnett_to_R` er gyldige for den nye strukturen, mens for vegnett fra 2021 og tidligere må følgende argumenter spesifiseres: `year = 2021`, `fromnodeID = "FROMNODEID"`, `tonodeID = "TONODEID"`, `FT_minutes = "FT_MINUTES"`, `TF_minutes = "TF_MINUTES"` og `meters = "SHAPE_LENGTH"`.

Det er også mulig å legge til svingrestriksjoner (“turn restrictions”) i vegnettet. Dette finnes som et separat kartlag i .gdb-filene man laster ned fra Geonorge. Disse filene inneholder flere feil (?) og derfor anbefales det ikke å ta disse i bruk (før problemene har blitt løst). Om man allikevel ønsker å teste med svingrestriksjoner må man laste inn kartlaget i et objekt som heter `turnrestrictions_geom` og sette argumentet `turn_restrictions = TRUE` i funksjonen `vegnett_to_R`.

## Knytte koordinater til vegnettet (`coords_to_node`)

For å kunne beregne kjøretid/-vei fra et valgt start- og stoppunkt (uten å vite hvilken node-ID disse har) må man knytte adressene man ønsker å analysere til deres nærmeste punkt i vegnettet. Dette gjøres ved å finne hvilken node som er den nærmeste et gitt koordinatpunkt (X og Y) i vegnettet. Ved å bruke funksjonen `knn` fra pakken nabor finner man det nærmeste punktet i meter (målt i luftlinje) fra et gitt koordinatpunkt. `knn = 1` betyr at man kun er interessert i å lokalisere det nærmeste punktet til koordinatene og dette er satt som standardverdi i funksjonen `coords_to_node`. Dersom denne settes til et annet tall (gjøres ved å endre argumentet `knn = X` i funksjonen) finner man det nærmeste punktet (`knn = 1`), to nærmeste punktene (`knn = 2`), tre nærmeste punktene (`knn = 3`) osv. Dette kan være nyttig dersom det nærmeste punktet i vegnettet ikke finner en gyldig rute pga. enveiskjørte veier eller andre brudd i vegnettet.

I funksjonen `coords_to_node` legger man inn et sf-objekt (med CRS 25833) som inneholder koordinatene til ett eller flere punkter. Resultatet er et objekt der node-ID-en til den nærmeste noden til koordinatene målt i luftlinje har blitt lagt til (`from_node`/`to_node`). I tillegg viser kolonnen `dist_coord_node_from`/`dist_coord_node_to` hvor mange meter det er i luftlinje mellom koordinatene og det nærmeste punktet i vegnettet til hvert koordinatpunkt. Dette kan være nyttig for å avgjøre om det er enkelte koordinater som har blitt tildelt noder som er for langt unna den opprinnelige plasseringen (og som man dermed kan vurdere å utelate fra den videre analysen). Det kan også være lurt å legge til en ekstra kostnad for avstanden mellom koordinatene til en adresse og den nærmeste noden i vegnettet. F.eks. kan man regne ut hvor lang tid det tar å kjøre avstanden i 30 km/t i minutter ved å gange avstanden i `dist_coord_node_from`/`dist_coord_node_to` med 0,002. Man bør også gange selve avstanden først med et tall høyere enn 1 (f.eks. 1,5) for å kompensere for svinger i veien ettersom det sjelden er mulig å reise i luftlinje.

For å benytte funksjonen `coords_to_node` må objektene `nodes` og `edges` (som lages med funksjonen `vegnett_to_R`) være lastet inn.

    from_node <- GISSB::coords_to_node(coords = fra, direction = "from")
    from_node

    to_node <- GISSB::coords_to_node(coords = til, direction = "to")
    to_node

Vegnettet består av flere mindre deler/vegnett der flere av disse ikke har noen tilknytning til hverandre. Dersom man har et startpunkt som tilhører en annen del av vegnettet enn stoppunktet vil det ikke være mulig å finne en gyldig rute mellom disse. Ved å legge til argumentet `membership = TRUE` begrenses listen over hvilke noder man leter etter til å kun gjelde noder som er tilknyttet samme del av vegnettet som enten start- eller stoppnoden. Dette kan bare gjøres for enten “from” eller “to” og koden som har angitt argumentet `membership = FALSE` må kjøres før koden som har `membership = TRUE`:

    from_node <- GISSB::coords_to_node(coords = fra, direction = "from", membership = FALSE)

    to_node <- GISSB::coords_to_node(coords = til, direction = "to", membership = TRUE)

## Beregne korteste kjøretid og -avstand med tidygraph (`shortest_path_igraph`)

Når man har en node-ID for både et start- og stoppunkt kan man benytte funksjonen `shortest_path_igraph` for å beregne den korteste kjøreavstanden mellom disse. For å beregne korteste kjøretid i minutter angis argumentet `unit = "minutes"` (standardverdi), mens `unit = "meters"` beregner korteste kjøreavstand i meter.

For å kjøre koden må objektet `graph` (som lages med funksjonen `vegnett_to_R`) være lastet inn.

OBS: `shortest_path_igraph` fungerer ikke med vektorer, dvs. en liste over flere fra- eller til-noder. Med `shortest_path_igraph` er det altså kun mulig å beregne avstander én til én. For å beregne avstand med flere fra- og/eller til-noder brukes funksjonen `shortest_path_cppRouting` (se nedenfor).

    avstand_min <- GISSB::shortest_path_igraph(from_node_ID = from_node$from_node,
                               to_node_ID = to_node$to_node,
                               unit = "minutes",
                               path = F)

    paste0(round(avstand_min$length, digits = 1), " minutter / ",
           substr(avstand_min$length/60, 1, 1),
           " timer og ",
           round(avstand_min$length, digits = 0)-as.numeric(substr(avstand_min$length/60, 1, 1))*60, " minutter")

    avstand_meter <- GISSB::shortest_path_igraph(from_node_ID = from_node$from_node,
                                     to_node_ID = to_node$to_node,
                                     unit = "meters",
                                     path = F)

    paste0(round(avstand_meter$length, digits = 1), " meter / ",
           round(avstand_meter$length/1000, digits = 1), " km."
           )

For å få oppgitt hvilke noder i hvilken rekkefølge som utgjør den korteste ruten mellom start- og stoppunktet legges argumentet `path = TRUE` til:

    path <- GISSB::shortest_path_igraph(from_node_ID = from_node$from_node,
                               to_node_ID = to_node$to_node,
                               unit = "minutes",
                               path = TRUE)

    path$epath

Det er mulig å visualisere kjøreruter laget med funksjonen `shortest_path_igraph` (der `path = TRUE`) ved å bruke funksjonen `path_leaflet`:

    GISSB::path_leaflet(path)

## Beregne korteste kjøretid og -avstand med cppRouting (`shortest_path_cppRouting`)

Det er mulig å bruke funksjonen `shortest_path_igraph` til å beregne kjøretid/-vei, men dette kan ta veldig lang tid dersom man skal beregne kjøreruter mellom mange koordinater. Derfor er det best å heller bruke funksjonen `shortest_path_cppRouting`. Denne funksjonen bruker pakken cppRouting som benytter et annet format på dataene som krever mindre minne og benytter parallellprosessering, noe som gjør at kjøringene går mye raskere. I tillegg lagres ikke informasjonen om selve ruten, kun avstanden mellom start- og stoppunktene i minutter eller meter. Dette er en fordel mtp. på tiden det tar å kjøre koden, men ulempen er at man ikke får sjekket hvilke veglenker hver rute består av. Dette kan derfor funksjonen `shortest_path_igraph` (med `path = TRUE`) brukes til dersom man ønsker å kontrollere eller visualisere kjøreruter mellom ett start- og stoppunkt.

I funksjonen `shortest_path_cppRouting` kan man legge inn vektorer med flere noder i både argumentene `from_node` og `to_node`. Det betyr at dersom man legger inn to noder i `from_node` og fire noder i `to_node` beregnes den korteste kjøreruten fra begge startnodene til alle de fire stoppnodene. Resultatet blir et objekt med åtte rader. Om man kun er interessert i den korteste kjøreavstanden fra hver av startnodene til én av stoppnodene legger man inn argumentet `dist = "min"` i funksjonen. Om man derimot vil ha hvilken av stoppnodene som har lengst kjøreavstand per startnode settes `dist = "max"`.

For å beregne korteste kjøretid i minutter med `shortest_path_cppRouting` settes `graph_cppRouting = graph_cppRouting_minutes`, mens `graph_cppRouting = graph_cppRouting_meters` beregner korteste kjøreavstand i meter. Objektet/objektene `graph_cppRouting_minutes`/`graph_cppRouting_meters` må være lastet inn (gjøres med funksjonen `vegnett_to_R`) før funksjonen `shortest_path_cppRouting` kan brukes.

    avstand_cpp_min <- GISSB::shortest_path_cppRouting(from_node$from_node,
                                           to_node$to_node,
                                           unit = "minutes",
                                           graph_cppRouting_object = graph_cppRouting_minutes)

    avstand_cpp_min

    avstand_cpp_meter <- GISSB::shortest_path_cppRouting(from_node$from_node,
                                           to_node$to_node,
                                           unit = "meters",
                                           graph_cppRouting_object = graph_cppRouting_meters)

    avstand_cpp_meter

## Eksempel: beregnet kjøretid til nærmeste fødested

I dette eksempelet beregnes korteste og lengste kjøretid fra to adresser (“Akersveien 26, 0177” og “Otervegen 23, 2211”) til syv ulike adresser (fødesteder).

    adresser <- c("Sykehusveien 25",
                  "Sognsvannsveien 20",
                  "Kirkeveien 166",
                  "Parkvegen 35",
                  "Kirkevegen 31",
                  "Sjukehusveien 9",
                  "Sogneprest Munthe-Kaas vei 100")

    postnummere <- c("1474",
                  "0372",
                  "0450",
                  "2212",
                  "2413",
                  "2500",
                  "1346")

    til <- GISSB::address_to_coords(zip_code = postnummere,
                             address = adresser) %>%
      GISSB::coords_to_google()

    to_node <- GISSB::coords_to_node(coords = til, direction = "to", membership = F)

    to_node

    fra <- GISSB::address_to_coords(zip_code = c("0177", "2211"),
                             address = c("Akersveien 26", "Otervegen 23")) %>%
      GISSB::coords_to_google()

    from_node <- GISSB::coords_to_node(coords = fra, direction = "from", membership = T)

    from_node

    avstand_cpp <- GISSB::shortest_path_cppRouting(unique(from_node$from_node),
                                           unique(to_node$to_node),
                                           unit = "minutes")
    avstand_cpp

    avstand_cpp_min <- GISSB::shortest_path_cppRouting(unique(from_node$from_node),
                                           unique(to_node$to_node),
                                           unit = "minutes",
                                           dist = "min")
    avstand_cpp_min

    avstand_cpp_max <- GISSB::shortest_path_cppRouting(unique(from_node$from_node),
                                           unique(to_node$to_node),
                                           unit = "minutes",
                                           dist = "max")
    avstand_cpp_max