tobler.r

ls  <- red_sample$geometry %>% head(1)
dem <- dem
C   <- 0.6

tobler_calle2 <- function(ls, dem, C){
  
  # puntos <- puntos_ordenados(ls,dem) 
  # puntos <- todos_los_puntos(ls, dem)
  pts_orig <- ls %>% 
    st_cast('POINT') %>% 
    st_as_sf() %>%
    rename(geometry = x)
  
  # centroides_dem <- get_centroids_from_dem(ls,dem)
  ls <- ls %>% st_as_sf()
  celdas_dem <- extract(dem,ls, cellnumber = T)[[1]] 
  centroides_dem <- celdas_dem[,1] %>% xyFromCell(dem, cell = . , spatial = T) %>% st_as_sfc()
  centroides_dem
  
  pts_nuevos <- st_nearest_points(ls, centroides_dem) %>% 
    st_coordinates() %>%
    data.frame() %>%
    mutate(start_end = rep(c(1,2), times = n()/2)) %>%
    filter(start_end == 1) %>% 
    st_as_sf(coords=c('X','Y'), crs = 32719) %>%
    select(-c(L1,start_end))
  
  puntos <- pts_orig %>% bind_rows(pts_nuevos) 
  
  puntos <- puntos %>%
    st_union() %>% 
    st_cast('POINT') 
  
  puntos 
  
  dem_linea <- extract(dem, puntos %>% st_as_sf(), method = 'bilinear') # convierte un objeto extraño en un objeto sf
    
    
  N <- length(puntos)#largo de los puntos
  
  d <- tibble(punto = puntos, dem_linea = dem_linea)
  d
  
  t_calle_ida2 <- d %>% 
    mutate(
      punto_sig = lead(punto),
      dx = map2_dbl(punto, punto_sig, st_distance),
      dh = lead(dem_linea) - dem_linea,
      slope = dh/dx,
      pace_tramo = C * exp(3.5 * abs(slope + 0.05)),
      t_tramo = pace_tramo * dx
      ) %>% 
    summarise(sum(t_tramo, na.rm = TRUE)) %>% 
    pull()
  
  # t_calle_ida <- sapply(seq(N-1), function(i) iterador(i,puntos,dem_linea,C)) %>%  sum() #funciones que aplican una función a cada elemento de una lista o vector.
  t_calle_vuelta2 <- d %>% 
    mutate(
      punto_sig = lag(punto),
      dx = map2_dbl(punto, punto_sig, st_distance),
      dh = lag(dem_linea) - dem_linea,
      slope = dh/dx,
      pace_tramo = C * exp(3.5 * abs(slope + 0.05)),
      t_tramo = pace_tramo * dx
    ) %>% 
    summarise(sum(t_tramo, na.rm = TRUE)) %>% 
    pull()
  
  # t_calle_vuelta <- sapply(seq(2,N) %>% rev , function(i) iterador(i,puntos,dem_linea,C, reverse = TRUE)) %>%  sum() #funciones que aplican una función a cada elemento de una lista o vector.
  #genera secuencia hasta N-1 y aplica la funcion iterador y suma el tiempo
  
  t_calle2 <- mean(c(t_calle_ida2,t_calle_vuelta2)) 
  
  return(t_calle2) 
  
}



library(furrr)

ncores <- availableCores()

plan(multisession, workers = ncores)

tic()
t3 <- map(seq(N), ~  tail(head(red_sample$geometry, .x), 1)) %>% 
  future_map_dbl(tobler, dem = dem, C = 0.6)
toc()


# identical(t1, t2)
identical(t1, t3)


tic()
t4 <- map(seq(N), ~  tail(head(red_sample$geometry, .x), 1)) %>% 
  future_map_dbl(tobler_calle2, dem = dem, C = 0.6)
toc()

identical(t1, t4)