Este proyecto de código abierto aplica el algoritmo de Dijkstra para determinar rutas óptimas en grafos y generar mapas geoespaciales. Permite visualizar redes de caminos, ríos, vuelos y vías férreas a partir de datos geográficos.

Figura 1: Ejemplo de red hidrográfica generada con dijkstra-cartography, mostrando distribución de cuencas fluviales.

Instalación del sistema

1. Obtener el código fuente

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dijkstra-cartography

2. Configurar dependencias

Requisitos generales: Compilador C++, CMake.

Para mapas urbanos de París (requiere Node.js):

npm install sync-request node-osm-stream lodash proj4js

Para mapas ferroviarios: Se necesita Docker para ejecutar el backend OSRM.

Creación de un mapa de calles urbanas

Usando el ejemplo de París, sigue estos pasos:

1. Procesamiento de datos geoespaciales

cd dijkstra-cartography/paris/read
node read.js

2. Compilación del módulo de renderizado

cd ../draw
cmake .
make

3. Generación del mapa

./main

Figura 2: Mapa de red vial de París mostrando la topología de interconexiones.

Tipos de mapas disponibles

Rutas aéreas globales

cd dijkstra-cartography/flights
cmake .
make
./main

Figura 3: Red de conexiones aéreas entre principales aeropuertos internacionales.

Red ferroviaria

Primero iniciar el servicio OSRM via Docker:

cd dijkstra-cartography/railway/misc
docker run -d -p 5000:5000 owner/name

Luego procesar datos y generar el mapa:

cd ../read
cmake .
make
./main
cd ../draw
cmake .
make
./main

Figura 4: Infraesturctura ferroviaria visualizada mediante análisis de caminos óptimos.

Personalización del sistema

1. Fuentes de datos: Se pueden incorporar datasets geográficos propios respetando el formato requerido
2. Parámetros algorítmicos: Ajustar configuraciones del algoritmo de Dijkstra en el código fuente
3. Estilos visuales: Modificar propiedades de renderizado como grosor de líneas y paleta cromática

Solución de problemas frecuentes

• Errores de compilación: Verificar instalación compleat de dependencias y herramientas de build
• Procesamiento prolongado: Los datasets extensos requieren mayor tiempo de computación
• Límites de memoria: Optimizar recursos del sistema al trabajar con mapas de gran escala