Doğal sürüşler için yolları nasıl değerlendirebilirim?


11

göreceli GIS acemi burada.

Motosikletle ne kadar güzel bir sürüşe çıkacaklarını değerlendirmek için kişisel bir proje üzerinde çalışıyorum. TIGER veri kümesindeki (PostGIS) yol verileriyle çalışmak ve az sayıda metrik uygulamak için bir Python programı yazdım:

  1. Yol varyansı (bükülme)
  2. Yol yüksekliği değişimi
  3. Yol bir su kütlesinden geçiyor mu?
  4. Yol bir parktan geçiyor mu

Metrikleri uygulamanın sonuçları iyi bir başlangıç ​​oldu, ancak mükemmel olmaktan çok uzaklar. Bu yüzden uygulanacak yeni metriklere karar vermeye çalışıyorum.

  1. Yol etrafındaki arazi kapsamını kontrol edin. Yuvarlanan yamaçlar boyunca binmek, bir endüstri parkından daha iyi bir ormandan daha iyidir.
  2. Yol durumu (asfalt veya asfaltsız)
  3. Durma işaretlerinin sayısı, karşılaşılan sokak lambaları
  4. Bir su kütlesinin gerçekten yoldan görünüp görünmediğini kontrol etmek için görüş alanı analizini kullanın
  5. Dağın görüşlerini belirleyin ve dağın yoldan görülüp görülemeyeceğini görmek için görüş alanı analizini kullanın (Büyük Smokey Dağları'nı düşünün)
  6. Geçmiş trafik verilerini uygulama

Bazı CBS profesyonellerinin tavsiyesine ihtiyacım var. Bunlar kulağa mantıklı geliyor, hatta mantıklı geliyor mu? Denemem gereken başka şeyler düşünebilir misin?

En önemlisi, geçerli fikirler için nereden veri alabilirim?


mantıklıdır, ancak bazı metrikler çok öznel görünür: örn. asfalt veya asfaltsız yol. Bu bağlıdır. Bir Harley'niz varsa ve pürüzsüz bir sürüşten hoşlanıyorsanız veya engebeli sürüşler için uygun bir iz bisikletine (doğru adın ne olduğundan emin değilseniz) sahipseniz.
George Silva

Merhaba Eric, OpenStreetMap verilerine göre yol kıvrımlarını değerlendiren benzer bir python programı yazdım: github.com/adamfranco/curvature/wiki OpenStreetMap'in bir avantajı, yol yüzeyinin ve düzgünlüğün veri kümesine eklenebilmesidir, Ancak birçok yerde bu şu anda mevcut değil. İşbirliği yapmak istiyorsanız bizimle iletişime geçin.
Adam Franco

Yanıtlar:


3

CBS perspektifinden, mevcut herhangi bir veri kümesini aklınıza gelebilecek her şekilde analiz edebilirsiniz, bu nedenle teknik fizibilite burada bir sorun değildir. Özellikle Python ile tanışıyorsunuz (QGIS / GRAS soft'u tavsiye ederim).

Ancak, sorunuz GIS'den ziyade peyzaj profesyoneline yöneltilmiş gibi görünüyor. Açıklamanızda olduğu gibi, üzerinden geçtiğiniz manzaranın görsel algı değerlendirmesini almak istediğiniz anlaşılıyor.

Bence bu tür bir analiz yapmak büyük ve karmaşık bir görevdir, sanki değerlendirmenizi sadece coğrafi geleceklere dayandıracaksınız, sadece iki farklı hayvan olmasına rağmen, görsel değerlendirmeyle yakından ilişkili olan peyzaj değerlendirmesini alacaksınız. (Bence) değerlendirmek istediğiniz şey, sadece fiziksel özelliklerin varlığından ziyade sürücünün kişisel bir deneyimidir.

Ağda bir sürü görsel, doğal güzellik değerlendirme kağıdı var, bu yüzden muhtemelen manzaranın çekiciliğini ölçebileceğiniz endeksleri aramaya başlamalısınız.

Temel olarak bakış açılarınızın kapsamını ve karmaşıklığını (sürücü perspektifinden) analiz etmeniz gerekecektir. Genellikle çekici olarak kabul edilir: siluetler, peyzaj karmaşıklığı, doğallık (tam olarak terim değildir), kültürel özellikler, bakış açısı (genişlik, derinlik). Zor olan kısım, her zaman en doğal olanın en çekici olmadığıdır, çünkü bazı kültürel özelliklerin kombinasyonu yarı doğal manzaradan daha çekici olabilir. Genellikle görsel deneyiminizin yerinde olaylara göre değerlendirilmesi gerekir, bu yüzden doğru matrisi gerçekleştirmenin zor bir görev olduğunu düşünüyorum.

Sıkıcı olduğum için özür dilerim ve sonunda değerli bir sonuca varamadık. Herhangi bir pratik tavsiyeyi düşünebilirsem düşüneceğim.


Teşekkür ederim. Bu aşamada sonuçlar zordur, ancak beni doğru yöne yönlendiren tavsiyeler şu anda çok takdir edilmektedir. Bana bakmak için çok şey verdin, bu yüzden teşekkürler!
Eric Palakovich Carr

3

ESRI'nin ArcUser Spring 2010 yayınında yer alan bu makalede , denediklerinizi gerçekleştirmeye çalışırken aldıkları sürece büyük bir genel bakış sunulmaktadır.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.