ניתוח נתונים תלולים מסלול לחקר חלל פעילות הולכי רגל בזמן

המטרה הכוללת של הליך זה היא למדל פעילויות זמן מרחב להולכי רגל באמצעות ניתוח מרחבי-זמני והדמיה של נתוני מסלול אנושיים. זה מושג על ידי איסוף תחילה של מערכת מיקום גלובלית מפורטת או נתוני GPS וטעינת הנתונים למנתח המסלול. השלב השני הוא עיבוד מקדים ופילוח של נתוני המסלול.

לאחר מכן, מאופיינים מרחבי הפעילות של יחידים. השלב האחרון הוא לבחון דפוסים מרחביים-זמניים באמצעות צפיפות, מיפוי פני השטח, צפיפות, עיבוד נפח או שניהם. בסופו של דבר, שיטות והדמיות אחרות של ניתוח נתונים גישוש משמשות להצגת דפוסים נסתרים נוספים בנתונים.

היתרון העיקרי של טכניקה זו על פני שיטות קיימות כמו הרחבת FGIS שפותחה על ידי SHNU לניתוח מסלולי מרחב-זמן, הוא שאנו לא רק מספקים את הממשק להדמיה אינטראקטיבית עם מסלולים, אנו מתמקדים בשיטת העיבוד שניקוי נתוני מסלול המסלול מחלקים אותם מאפיינים מנתוני TR וניתוח גישוש לגילוי דפוסים מכמות גדולה של נתוני מסלול. שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מפתח בתחום מחקרי פעילות מרחב-זמן אנושיים הקשורים להעברת מחלות בקנה מידה מיקרו, כגון כיצד פעילות המרחב-זמן של אדם משפיעה על סיכויי ההדבקה שלו, או אילו סביבות או התנהגות מרחב-זמן מובילה למסלול סיכון גבוה יותר. ניתן לאסוף נתונים באמצעות יחידות GPS כף יד.

יישומי מעקב סמארטפונים התומכים ב-GPS כמו גם מכשירי GPS מסייעים, כמו זה שנעשה בו שימוש. במחקר זה, שהוא מסלול מסחרי של מכשיר מעקב אחר ילדים, הנתונים נשמרים בדרך כלל במונחים של זמן, קו רוחב, קו אורך. יש להגדיר מרווח זמן רצוי על סמך צרכי היישום.

לעתים קרובות המרווח השכיח ביותר רצוי עבור מחקרי פעילות זמן מרחב הממירים את הנתונים לערכים מופרדים בפסיקים או לקבצי CSV עם עמודות נפרדות עבור מזהה רשומה, קו רוחב, קו אורך וזמן בהתאמה. לאחר מכן המר את קבצי ה-CSV למערכות מידע גיאוגרפיות נפוצות או לפורמט קובץ GIS. טען בקובץ צורה של מצולעי בניין ועוד אחד מגבול אזור המחקר עם מנתח מסלול.

הגדר את האקסטרוזיה של הבניינים כראוי לתצוגה תלת מימדית והגדר את האקסטרוזיה והשקיפות של שכבת הגבול כראוי כדי להציג קוביית מרחב-זמן. לאחר מכן פתח את המסלול בקוביית המרחב-זמן עם ממדי XY המייצגים את המרחב ואת ממד Z. מייצג זמן, שתי אפשרויות זמינות לעיבוד מקדים.

את נתוני המסלול הגולמיים הרועשים ניתן לבחור מהרשימה הנפתחת של תפריט העיבוד המקדים. אם נבחר אינטראקטיבי. הקרנה דו-ממדית של המסלול התלת-ממדי נוצרת לצפייה ובחירה קלות.

תפעל את התצוגה התלת-ממדית כדי לבחון את המסלול הגולמי במרחב ובזמן. זהה שגיאות בנתונים בהתבסס על הצורה, המהירות ו/או הטופולוגיה של מקטעי המסילה. בדרך כלל נקודות מעקב עם מהירות גבוהה לא מציאותית או שינוי כיוון פתאומי מסמנות שגיאות, בחר והסר אותן מהמסלול התלת-ממדי או מההקרנה הדו-ממדית שלו.

מקבץ של נקודות מסלול עם צורות קוצניות מרחבית, ומשך זמן ארוך מסמן באופן זמני שגיאות שככל הנראה נגרמות על ידי מיקומים פנימיים שבהם אות ה-GPS חלש. אם נבחרה קבוצה של נקודות אלה, התוכנית יכולה לחשב את ה-OID הזמני המרחבי של הנקודות שנבחרו ולאחר מכן להתאים את המסלול כך שיעבור דרך ה-oid. לחלופין, אם נבחר אוטומטי מתפריט העיבוד המקדים, הגדר את מיקומי הקלט והפלט, כמו גם פרמטרים אמפיריים הקובעים את המהירות הגבוהה החריגה ואת הסיבוב הפתאומי של הנקודות.

התוכנית מחפשת בנתוני המסלול הטעונים ופועלת אוטומטית על סמך אלגוריתם המחקה את גישת זיהוי השגיאות החזותיות. פילוח מסלול דורש את שכבת הבניין, לכן ודא שקובץ צורת הבניין מוכן. לחץ על כלי הסגמנטציה בסרגל הכלים כדי להפעיל את הפונקציה.

הגדר את הקלט והפלט ואתר את קובץ צורת הבניין כשכבת ההתייחסות. השתמש בשמות הבניינים כדי לתייג את המסלול המפולח. האלגוריתם מזהה מקטעים פנימיים על סמך קריטריונים מוגדרים או ברירת מחדל כגון מהירות ומשך נקודות מסלול, כמו גם הטופולוגיה המרחבית.

ביחס לבניינים, לחץ על כלי סיכום מרחב הפעילות כדי לטעון במסלולים מפולחים ולחשב תכונות סיכום נבחרות כדי לאפיין את מרחב הפעילות שלך, כגון פעילות כוללת, רדיוס, רדיוס בפרק זמן מסוים, יחס בין זמן השהות הכולל בפנים לעומת בחוץ וכן הלאה. ניתן לייצא את התכונות לגיליון אלקטרוני לשימושים במודלים כמותיים. משטח הצפיפות מראה את צפיפות הפעילויות בחלל עם קריסת הממד הזמן.

שלוש אפשרויות זמינות מהרשימה הנפתחת של תפריט מיפוי פני השטח של הצפיפות. אם נבחרה אפשרות צפיפות נקודת המעקב, מלא את תיבת הדו-שיח במידע קלט ופלט ובחר להציג בתלת-ממד או בדו-ממד. כל הקודקודים מנתוני המסלול משמשים לחישוב צפיפות הליבה של הנקודות כפי שמוצג כאן.

אם נבחרה צפיפות נתיב מסלול, האלגוריתם מחשב ומציג את הצפיפות של נתיבים בודדים שעברתם. אם נבחרה אפשרות צפיפות הנקודה שנדגמה מחדש, האלגוריתם דוגם מחדש את נתוני המסלול באמצעות מרווח זמן מוגדר וממפה את צפיפות הנקודות המתפשטות באופן שווה בזמן. אפשרות זו מיועדת למכשירי מעקב האוספים נקודות מעקב במרווחי זמן לא סדירים עקב רגישות משתנה של המכשירים בתנאים פיזיים שונים או מסלולים מפולחים.

משטח צפיפות דו-ממדי ותלת-ממדי של מסלולים מפולחים מוצגים כאן. אם נבחר מיקוד זמני עבור כל אחת מהאפשרויות, ניתן לבצע מיקוד זמני כדי לבחון דפוסי פעילות בפרקי זמן שונים. לדוגמה, ניתן לדמיין משטחי צפיפות פעילות בזמנים שונים ביום לזיהוי קל של נקודות חמות על פני צפיפות זמן הדמיית נפח משתמשת ברעיון של קוביית מרחב-זמן כמו בהדמיה של מסלולים.

הליבה של הדמיה כזו היא חלוקת המרחב לווקסלים. הגישה המשמשת כאן להמחשת נפח צפיפות מעריכה תחילה את נפח הצפיפות בווקסלים בודדים על ידי ספירת מספר מסלולי המרחב-זמן המצטלבים עם הווקסלים. אותן שלוש אפשרויות זמינות עבור הדמיית צפיפות, נפח כמו עבור הדמיית משטח צפיפות.

לאחר מכן, לחץ על אחת מהאפשרויות כדי להפעיל את ממשק הדמיית עוצמת הקול התלת-ממדית לעיבוד נפח אינטראקטיבי. על ידי קביעת מספר החלוקות לאורך כל ציר, ניתן לבחון אשכולות בקני מידה שונים. גורם Z משמש להגדרת ההגזמה האנכית להדמיה טובה יותר.

ניתן לטעון שכבת ייחוס כמו הבניינים כדי לסייע גם בהדמיה. ניתן לכוונן את התוצאות של עיבוד נפח באופן אינטראקטיבי על ידי מניפולציה של פונקציית ההעברה השולטת במיפוי מצפיפות לצבע. קיים נוהל ליצירת סדרות מונפשות שיוצגו ב- Google Earth.

תחת לחיצה אחרת על ייצוא ל- KML עבור EDA כדי לגשת להליך זה, הוא יוצר קובץ KML שנפתח ב- Google Earth להנפשה אינטראקטיבית של המסלול. אפשר לעקוב אחר המסלול כדי לנסוע בסביבה בזמן על ידי גלילה לאורך ציר הזמן. ב-Google Earth, קיים הליך להמחשת קשרים בין מקומות מעניינים באמצעות ניתוח חיבורים.

לדוגמה, חיבורים בין בניינים שונים בקמפוס אוניברסיטאי נגזרים מנתוני מסלול מפולחים שנאספו על ידי סטודנטים על סמך החיבורים הנגזרים, נקודות חמות כגון אותם בניינים עם התנועה היוצאת או הנכנסת ביותר ורכזות המחברות את המקומות העומסים ביותר. נתוני המסלול נאספו על ידי סטודנטים מתנדבים לתואר ראשון מאוניברסיטת קין באביב 2010. המטרה הייתה לחקור את דפוסי הפעילות של תלמידים שחלו בשפעת בהשוואה לאלה שלא חלו בשפעת.

על מנת להמחיש את השיטות והנוהל המוצגים בכך, נעשה שימוש במסלולים שנאספו באזור הקמפוס הפרברי כדי לייצר תוצאות מייצגות. ייצוג קוביית המרחב-זמן של מסלול בהתייחס לבניינים בקמפוס האוניברסיטה מוצג כאן. הנתונים הגולמיים שנאספו על ידי סטודנט המתעד יום אחד של פעילותו בקמפוס באמצעות מכשיר GPS מגלים כי משך זמן ארוך של שהייה בפנים הביא לנתונים רועשים המסומנים על ידי החלק הקוצני של המסלול.

זה נפוץ מאוד בנתוני מסלול הולכי רגל. איור זה מייצג את המסלול המעובד מראש והמפולח, בעוד שהמסלול המעובד מראש והמפולח עם מקטעים פנימיים וחיצוניים מקודדים בצבע בקוביית המרחב-זמן מיוצג כאן. מוצג כאן מיפוי פני השטח של צפיפות של קבוצה של מסלולים.

ניתן לדמיין את נקודות המעקב הגולמיות המעורבות בביצוע אפשרות מיפוי צפיפות נקודת מסלול ואת מפת הצפיפות המתקבלת. לעומת זאת, ניתן למפות גם את צפיפויות השבילים שנסעו. מיפוי צפיפות שימושי במיוחד בעת ניתוח מספר רב של מסלולים.

מפה זו מציגה בסך הכל 470 מסלולים. ניתן להציג את משטח הצפיפות גם בייצוגים דו-ממדיים ותלת-ממדיים באמצעות נקודות שנדגמו מחדש ממסלולים אלה. בנוסף לתצוגה האינטראקטיבית של הממד הטמפורלי בקוביית מרחב-זמן, ניתן לעבד את משתנה הזמן באמצעות מיקוד זמני כדי לבחון דפוסים מרחביים בתקופות זמן שונות.

מוצגות כאן דוגמאות לניתוח כזה. שימוש במערך הנתונים לדוגמה המכיל נתוני מסלול שנאספו על ידי תלמידים במהלך עונת השפעת. ניכר כי פעילותם מתרכזת במקומות שונים לאורך היום.

כדי להוביל בסופו של דבר למפת צפיפות הפעילות המרוכבת בצפיפות התחתונה ניתן לבצע עיבוד נפח כפי שמוצג כאן, קשה לזהות דפוסים אם כל מסלולי המרחב-זמן מוצגים בקוביית מרחב-זמן. בגלל העומס החזותי כאן, הנתונים המתאימים מוצגים באופן חזותי כעיבוד נפח צפיפות. ארבעת האיורים מייצגים הגדרות שונות של פונקציית ההעברה של תוכנית עיבוד הצפיפות, ובכך מדגישים נפחי צפיפות בטווחי תדרים שונים.

דרך נוספת למצוא נקודות חמות היא באמצעות ניתוח חיבורים. חיבורי הקו הישר בין כל הבניינים בקמפוס מוצגים כאן. הבניינים המודגשים הם אלה עם נפח התנועה היוצא הגבוה ביותר.

כאן, אותם חיבורים מוצגים עם החיבורים הנסחרים ביותר מודגשים בשחור. בעת ניסיון הליך זה, חשוב לזכור להתחיל בשלב עיבוד מקדים לפני שתעבור לפילוח, ניתוח גישוש ושיטות תצוגה חזותית אחרות לאחר הליך זה. ניתן לבצע שיטות אחרות כמו ניתוח סטטיסטי של התכונות, סיווג מרחב הפעילות של האדם, או ניתוח רצף כגון יישור רצף על מנת לענות על שאלות נוספות כגון כיצד הפעילות, המרחב והרצפים של האדם עשויים להשפיע על סיכויי ההדבקה.