GPS yolu setinden gerçek yolu istatistiksel olarak hesaplamak?

Uzun mesafeli bir bisiklet kulübüne katılıyorum ve binicilerimizden rutin olarak GPS verileri toplamaya başladık.

Benim ilgim aynı yollarda biriken GPS verilerine dayanarak gelecekteki olaylar için "gerçek yörünge" hesaplamaktır. Temel olarak, bu, önceden seçilmiş bazı izleri bir algoritmaya geçirmek anlamına gelir ve algoritma, uygun bir örnek hızında (yol eğrilerine bağlı olarak birbirinden uygun bir mesafe) noktalar oluşturur. Sadece uzamsal parça bilgilerini dikkate alarak zaman damgalarını atacağım.

Hangi algoritma / istatistik yöntemlerini kullanabilirim? Herhangi bir CBS paketi kullanmıyorum ve bunu Python'da uygulamayı planlıyorum.

Aşağıda, bazı örnek yörünge setleri:

resim açıklamasını buraya girin

gps spatial-statistics tracklog

— heltonbiker
kaynak

İlginç bir proje - yıllar önce yazdığım bir inceleme algoritmasına oldukça benziyor. Tembel olduğum için sadece birkaç ipucu verebilirim. En önemli faktörler, seyahat yönü, sinyal kalitesi ve hızınızdır (yani, sadece etrafta duruyorsanız, bu bir yol değildir). En iyisi bu yoldan çok uzakta olan noktaları çıkartmak. Bunun dışında, bir düzeltme algoritması (DP deneyin) uygulamak sonra satır ortalama ortalama.

— nagytech

DP = Dinamik Programlama değil mi? Wikipedia bana bu gece bu konuyla ilgili uzun bir ödev verdi ... Şimdilik teşekkürler!

— heltonbiker

İlginç, ilgili bir soru şudur: gis.stackexchange.com/questions/42224/…

— heltonbiker

Gerçekten kontrol etmeye değer bir şey GPS ayarlarınızdır - bazı GPS üniteleri, gerçek yol kenara 10 + m olsa bile, konumunuzu GPS veritabanındaki en yakın yola "yapıştırır".

— Simbamangu

@Simbamangu gerçekten çok güzel bir şey olurdu. Bugün bir android telefonda kullandığım yazılımın buna sahip olmadığına inanıyorum. Her neyse, geçmişte izlerimin çoğu başkaları tarafından toplandı. Bahşiş için teşekkürler!

— heltonbiker

Chris Brunsdon, bu konuda 2008 GeoComputation konferansında bir makale verdi - bkz. Http://www.geocomputation.org/2007/1B-Algorithms_and_Architecture1/1B2.pdf

Bu makalede Temel Eğri Analizinin nasıl uygulanacağını tartışıyor (Hastie ve Stuetzle 1989) ve yöntemin sağlamlığının nasıl artırılacağı konusunda bazı önerilerde bulunuyor. Daha fazla arama , sorununuzu iyi çözebilecek (veya en azından başlamanıza yardımcı olabilecek) osm-makeroads adlı bir OSM aracının tartışılmasına yol açar .

— Ian Turton
kaynak

Yakında bir göz atacağım ve biraz geri bildirim vereceğim! Şimdilik teşekkürler!

— heltonbiker

+1 Güzel referans. Yine de çalışması gerekir, çünkü GPS izleriyle ilgili temel bir sorunu göz ardı eder: hatalar bir noktadan diğerine bağımsız değildir. Bunun yerine, bir noktada yapılan GPS hatası , aynı izdeki bir sonraki noktada yapılan hataya çok benzer olacaktır. Bunu Brunsdon'un resimlerinde görebilirsiniz: sorunlu (dış) noktalar açıkça bir veya iki istisnai iz üzerinde yatar; ne düzensiz ne de rastgele. Bu nedenle, bu otokorelasyonu modelleyerek ve algoritmada ayarlayarak iyileştirme için büyük bir potansiyel vardır .

— whuber

@whuber kabul etti. Çoğu algoritmanın dikkate almadığı bir şey (daha önce öğrendiğim gibi, Temel Eğriler bunlardan biri) GPS iz setlerinin nokta bulutları değil, "linestring" bulutları olduğu. Gerçekten bağlantılı vektörler ya da bunun gibi bir şeydir. Sadece noktaları dikkate almak, farklı parçalardan

— LINES'in

Bu sohbet, stats.stackexchange.com/questions/69329 adresindeki ilgili bir ileti dizisinde devam ediyor .

— whuber

@whuber Bu cevapta bunu bir ısı haritası yardımıyla aklıma gelen bir fikir yazdım. Herhangi bir öneri için teşekkür ederim.

— Stefan