Yaya Uzay-zaman Aktivite Çalışmaları Yörünge Veri Analizleri

Feng Qi; Fei Du

doi:10.3791/50130

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

Özet
Özet
Protokol
Sonuçlar
Tartışmalar
Açıklamalar
Teşekkürler
Malzemeler
Referanslar
Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

Zamanmekansal işleme yöntemlerinin paketi gibi modelleme yaya uzay-zaman etkinliklerinin amacı, bir GPS cihazı kullanılarak toplanan bu kadar insan yörünge bilgilerinin analiz sunulmaktadır.

Özet

Biliyorsunuz mekansal ve zamansal boyutlarda insan hareketi hastalık bulaşma ^1-3 üzerinde doğrudan etkisi olduğu kabul edilmektedir. Bir bulaşıcı hastalık genellikle kendi çakışan etkinlik alanlarda enfekte ve duyarlı bireyler arasındaki temas yoluyla yayılır. Bu nedenle, günlük hareketlilik-etkinlik bilgileri enfeksiyon risk faktörlerine maruz ölçmek için bir gösterge olarak kullanılabilir. Ancak, böylece büyük bir zorluk ve mikro düzeyde bulaşıcı hastalık bulaşma çalışmaların azlığı nedeni ayrıntılı bireysel hareketlilik veri eksikliğinden kaynaklanmaktadır. Önceden ulaşım ve sıklıkla konuları aktif olarak zaman ve mekan içinde faaliyetlerini kayıt gerektiren uzay-zaman günlüğü tekniği, dayanıyordu turizm araştırma ayrıntılı uzay-zaman aktivitesi veri. Bu son derece katılımcıların katılımcı ve işbirliği için talep büyük ölçüde verilerin ⁴ kalitesini etkiler.

ModernGPS ve mobil iletişim gibi teknolojiler yörüngesini verilerin otomatik toplanması mümkün hale getirmiştir. Toplanan veriler, ancak, mevcut cihazların doğrulukları sınırlı insan uzay-zaman aktiviteleri, modellemek için ideal değildir. Insan davranışının çalışma için verilerin etkin işlenmesi için hiç hazır aracı da vardır. Burada yöntem bir takımdır ve yörünge veri ön işleme ve zamanmekansal analizler için entegre ArcGIS masaüstü tabanlı görsel arayüz sunmak. Biz böyle bulaşıcı hastalık bulaşma modelleme gibi kamu sağlığı çalışmalarında yararlı olabilecek bu tür işleme, özellikle hata zengin yaya yörünge verileri, insan uzay-zaman aktiviteleri modellemek için nasıl kullanılabileceğini örnekler verin.

Sunulan prosedür ön işleme, yörünge segmentasyon, aktivite alanı karakterizasyonu, yoğunluk tahmini ve görselleştirme, ve birkaç diğer keşfedici analiz yöntemleri içerir. Pre-processing gürültülü ham yörünge verileri temizleme. Bu etkileşimli bir görsel ön-işleme arayüzü hem de otomatik bir modüllerini içerir. Yörünge segmentasyonu ⁵ ön-işlenmiş uzay-zaman parça gelen iç ve dış parçaların tanımlanmasını içerir. Yine, etkileşimli görsel segmentasyonu ve otomatik segmentasyon desteklenmektedir. Dilimli uzay-zaman parçalar daha sonra böyle bir faaliyet yarıçapı vb Yoğunluk tahmini ve görselleştirme gibi bir faaliyet alanının özellikleri sıcak noktalar ve etkileşimleri modellemek için yörüngesini büyük miktardaki veriyi incelemek için kullanılan türetmek için analiz edilir. Biz yoğunluklu yüzey haritalama ⁶ ve yoğunluk volume rendering ⁷ de göstermektedir. Biz de bir başka keşfedici veri analizi çift (EDA) ve bu Google Earth animasyon desteği ve bağlantı analizi gibi görsel araçlar, dahil. De bu yazıda sunulan görsel olarak analitik yöntemler arasında paketi s herhangi yörünge veri uygulanabilirpace-zamanlı aktivite çalışmaları.

Protokol

1. Veri alma

Yörünge verileri el GPS üniteleri ve GPS özellikli akıllı telefon izleme uygulamaları, yanı sıra bizim çalışmamızın biri ticari bir çocuk izci cihaz olarak A-GPS (destekli GPS) cihazları ile toplanabilir.
Yörünge verileri genellikle zaman-enlem-boylam kayıtları açısından kaydedilir. Bir istenen zaman aralığı uygulama ihtiyaçlarına göre ayarlanması gerekir. Genellikle en sık aralık uzay-zaman aktivite çalışmaları için arzu edilir.
Virgülle ayrılmış değerler için veri dönüştürme ya. Sırasıyla kayıt kimliği için ayrı sütunlar csv dosyaları, enlem, boylam ve zaman. Sonra. Csv dosyaları sık kullanılan Coğrafi Bilgi Sistemleri içine (CBS) dosya biçimi (yani ESRI Shapefile ⁸⁾ dönüştürebilirsiniz.
Bina çokgen ve yörünge analizörü ile çalışma alanının sınır başka bir Shapefile içinde yükleyin. 3D di düzgün binaların "ekstrüzyon" Setyayvan ve düzgün x, uzay ve zamanı temsil z boyutu temsil eden y boyutlarında bir uzay-zaman küp ^{6, 9} görüntülemek için "ekstrüzyon" ve sınır tabakasının "şeffaflık" olarak ayarlayın.

2. Ön-işleme

İki seçenek ön işleme gürültülü ham yörünge verileri için kullanılabilir. Bir ön işleme menü listesi açılır menüden seçebilirsiniz.
'İnteraktif' seçilirse, 3D yörünge bir 2D projeksiyon kolay görüntüleme ve seçme için oluşturulur. Uzay ve zaman içinde ham yörünge incelemek için 3D ekran işleyin. Şekil, hız ve / veya parça kesimleri topolojisi dayalı veri hataları belirleyin. Gerçekçi olmayan yüksek hız veya ani yön değişikliği ile Ortalama rota noktası (köşe) hataları bitişini. Seçin ve orijinal yörüngeleri çıkarın. Seçin ve 3D yörünge veya 2D projeksiyon birinden bunları kaldırın.
Dikenli kiþilik iz noktaları bir kümepes (Şekil 1) mekansal ve uzun süreli zamansal en büyük olasılıkla GPS sinyali zayıf olduğu kapalı alanlarda neden hatalar anlamına gelir. Bu noktaların bir grup seçiliyse, program seçilen noktaların zamanmekansal Centroid hesaplamak ve Centroid geçmesi parça ayarlayabilirsiniz.
'Otomatik "ön-işlem menüden seçilen Alternatif olarak, giriş ve çıkış konumu hem de anormal yüksek hızlı ve ani dönüm noktaları belirlemek deneysel parametrelerini ayarlamak. Program yüklü yörünge verileri arar ve görsel hata algılama yaklaşımı taklit bir algoritma dayalı otomatik olarak çalışır.

3. Yörünge Segmentasyon & Aktivite Uzay Karakterizasyonu

Yörünge segmentasyon bina tabakası gerektirir, bu yüzden binanın şekil dosyası yüklü olduğundan emin olun.
Fonksiyonu başlatmak için araç çubuğundaki segmentasyon aracını tıklatın.Giriş ve çıkış ve bina şekline dosyayı referans katman olarak yer ayarlayın. Parçalara yörünge etiketlemek için bina adları kullanın. Algoritması, hız, süre, vb iz noktalarının yanı sıra binalar ile ilgili olarak mekansal topoloji olarak set veya varsayılan kriterlere göre kapalı bölümleri tanımlar.
Parçalara yörüngeleri yükleyin ve bu tür benzeri toplam etkinlik yarıçapı, belirli bir zaman diliminde yarıçapı, kapalı vs dışarıda geçirilen toplam sürenin oranı, ve tek bir faaliyet alanı, karakterize etmek için seçilen özeti öznitelikleri hesaplamak için etkinlik alanı özetleme aracı tıklatın.
Öznitelikleri kantitatif modelleme kullanımları için bir elektronik tablo ihraç edilebilir.

4. Yoğunluk Yüzey Haritalama

Yoğunluk yüzey zamansal boyutu ile uzayda faaliyetlerin yoğunluğu çöktü gösterir. Üç seçenek yoğunluklu yüzey haritalama menü açılır listeden mevcuttur.
'İz nokta yoğunluğu' seçeneği seçilirse, giriş ve çıkış bilgileri iletişim kutusunu doldurun ve 3D veya 2D birinde görüntülemeyi seçebilirsiniz. Yörünge verisinden tüm tepe noktalarının yoğunlukları çekirdek hesaplamak için kullanılır. Şekil 2, bir yüzey yoğunluğu gösterir.
"Parça yol yoğunluk 'seçilirse, algoritma hesaplar ve seyahat tek yollar (Şekil 3) yoğunluğu gösterir.
'Yeniden örneklenmiş nokta yoğunluğu' seçeneği seçilirse, algoritma yeniden numune noktalarının yoğunlukları zaman içinde yayılır bir süre ayarlı ve haritalar kullanarak yörünge verileri. Bu seçenek, çeşitli fiziksel koşullar veya bölümlenmiş yörüngeleri altında cihazların hassasiyeti değişen nedeniyle düzensiz zaman aralıklarında izleme puan toplamak izleme cihazları için tasarlanmıştır. Şekil 4 segmente yörüngelerinin 2B ve 3B yoğunluk yüzeyleri gösterir.
Eğer 'Geçici odaklanan' Bir için seçilirYukarıdaki seçeneklerin ny, zamansal odaklanarak ¹⁰ değişik zaman dilimlerinde aktivite kalıplarını incelemek için yapılabilir. Örneğin, bir gün içinde farklı zamanlarda aktivite yoğunluğu yüzeyleri zaman boyunca sıcak noktalar (Şekil 5) kolay tanımlanması için görüntülenebilir olabilir.

5. Yoğunluk Hacim Tahmin ve Volume Rendering

Yoğunluk, hacim görselleştirme yörüngeleri arasında görselleştirme gibi bir uzay-zaman küp kavramını kullanır. Bu tür görselleştirilmesi Çekirdek vokseller ¹¹ içine alan bir ayrıştırılması. İlk yoğunluk hacmi görselleştirmek yaklaşımımız vokselleri kesiştiği uzay-zaman parça sayısını sayarak bireysel vokseller yoğunluk hacmi tahmin ediyor. Bir bu adım için yoğunluk hacmi görselleştirme menüsü altında 'Yoğunluk, hacim hesaplama' tıklayabilirsiniz.
Aynı üç seçenek yoğunluklu yüzey görselleştirme için yoğunluk hacmi görselleştirme için kullanılabilir.
İnteraktif volume rendering ¹² 3D ses görselleştirme arayüzü başlatmak için İleri'yi tıklayın 'Volume rendering'. Her bir eksen boyunca tümen numarası ayarlayarak, bir farklı ölçeklerde kümeler inceleyebilir. Z-faktör daha iyi bir görüntü için dikey abartı ayarlamak için kullanılır. Gibi binalar gibi bir referans katmanı yanı görselleştirme yardımcı olmak için yüklenebilir. Hacmi render sonuçları etkileşimli yoğunluktan renk eşleme kontrol transfer fonksiyonu manipüle ederek ayarlanabilir. (Şekil 6).

6. Diğer Exploratory Data Analizleri (EDA) ve Görsel

Bir prosedür Google Earth'te görüntülenen edilecek animasyon serisi oluşturmak için kullanılabilir. 'Diğer' altında, bu yordama erişmek için 'EDA için KML Aktar' ı tıklatın. Bu yörünge etkileşimli animasyon için Google Earth açılır bir kml ¹³ dosya oluşturur.
Bir trave için yörüngesini takip edebilirsinizGoogle Earth'te zaman çizelgesi boyunca ilerleyerek zaman l çevre.
Bir prosedür 'Bağlantı analizi' ile ilgi yerleri arasındaki bağlantıları görselleştirmek için kullanılabilir. Örneğin, bir üniversite kampüsünde farklı yapılar arasındaki bağlantıları öğrenciler (Şekil 7) ile toplanmıştır segmente yörünge verilerinden elde edilmektedir.
Türetilmiş bağlantıları dayanarak, örneğin en giden veya gelen trafiğin ve en çok ticareti yapılan yerler tespit edilebilir bağlamak hub olan binalar gibi noktaları.