مسار مشي لبيانات التحاليل دراسة النشاط الفضائي في الوقت

الهدف العام من هذا الإجراء هو نمذجة أنشطة الزمكان للمشاة من خلال التحليل الزماني المكاني وتصور بيانات المسار البشري. يتم تحقيق ذلك عن طريق جمع نظام تحديد المواقع العالمي التفصيلي أو بيانات GPS أولا وتحميل البيانات في محلل المسار. الخطوة الثانية هي المعالجة المسبقة لبيانات المسار وتقسيمها.

بعد ذلك ، يتم تمييز مساحات نشاط الأفراد. الخطوة الأخيرة هي فحص الأنماط الزمانية المكانية من خلال الكثافة أو رسم خرائط السطح أو الكثافة أو تجسيد الحجم أو كليهما. في النهاية ، يتم استخدام طرق تحليل البيانات الاستكشافية الأخرى والتصورات لإظهار أنماط مخفية إضافية في البيانات.

الميزة الرئيسية لهذه التقنية على الطرق الحالية مثل امتداد FGIS الذي طورته SHNU لتحليل مسارات الزمكان ، هي أننا لا نوفر فقط واجهة للتصور التفاعلي مع المسارات ، بل نركز على طريقة المعالجة التي تقوم بتنظيف مقطع بيانات مسار المسار التي تستمد خصائص من بيانات TR والتحليل الاستكشافي لاكتشاف الأنماط من كمية كبيرة من بيانات المسار. يمكن أن تساعد هذه الطريقة في الإجابة على الأسئلة الرئيسية في مجال دراسات نشاط الزمكان البشري المتعلقة بانتقال الأمراض على نطاق صغير ، مثل كيفية تأثير نشاط الزمكان على فرصته في الإصابة ، أو البيئات أو سلوك الزمكان الذي يؤدي إلى مسار أعلى خطورة. يمكن جمع البيانات باستخدام وحدات GPS المحمولة.

تطبيقات تتبع الهواتف الذكية التي تدعم نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) بالإضافة إلى أجهزة GPS المساعدة، مثل تلك المستخدمة. في هذه الدراسة ، وهي مسار تجاري لجهاز تعقب الأطفال ، عادة ما يتم حفظ البيانات من حيث سجلات الوقت وخطوط العرض والعرض. يجب تعيين الفاصل الزمني المطلوب بناء على احتياجات التطبيق.

غالبا ما يكون الفاصل الزمني الأكثر شيوعا مطلوبا لدراسات نشاط الزمكان ، وتحويل البيانات إلى قيم مفصولة بفواصل أو ملفات CSV بأعمدة منفصلة لمعرف السجل وخط العرض والعرض والوقت على التوالي. ثم قم بتحويل ملفات CSV إلى أنظمة معلومات جغرافية شائعة الاستخدام أو تنسيق ملف GIS. قم بتحميل ملف شكل مضلعات البناء وآخر من حدود منطقة الدراسة باستخدام محلل المسار.

اضبط بثق المباني بشكل صحيح لشاشة ثلاثية الأبعاد واضبط البثق والشفافية للطبقة الحدودية بشكل صحيح لعرض مكعب الزمكان. ثم افتح المسار في مكعب الزمكان مع أبعاد XY التي تمثل الفضاء والبعد Z. يمثل الوقت ، يتوفر خياران للمعالجة المسبقة.

بيانات المسار الخام الصاخبة التي يمكن للمرء أن يختارها من القائمة المنسدلة لقائمة المعالجة المسبقة. إذا تم اختيار تفاعلي. يتم إنشاء إسقاط ثنائي الأبعاد للمسار ثلاثي الأبعاد لسهولة المشاهدة والاختيار.

قم بمعالجة الشاشة ثلاثية الأبعاد لفحص المسار الخام في المكان والزمان. تحديد الأخطاء في البيانات استنادا إلى شكل مقاطع المسار وسرعتها و/أو مخططها. عادة ما تشير نقاط التتبع ذات السرعة العالية غير الواقعية أو تغيير الاتجاه المفاجئ إلى وجود أخطاء ، وتحديدها وإزالتها من المسار ثلاثي الأبعاد أو إسقاطه ثنائي الأبعاد.

مجموعة من نقاط المسار ذات الأشكال الشائكة مكانيا ، والمدة الطويلة مؤقتا إلى الأخطاء التي من المحتمل أن تكون ناجمة عن المواقع الداخلية التي تكون فيها إشارة GPS ضعيفة. إذا تم تحديد مجموعة من هذه النقاط ، فيمكن للبرنامج حساب OID الزماني المكاني للنقاط المحددة ثم ضبط المسار للمرور عبر oid. بدلا من ذلك ، إذا تم اختيار تلقائي من قائمة المعالجة المسبقة ، فقم بتعيين مواقع الإدخال والإخراج ، بالإضافة إلى المعلمات التجريبية التي تحدد السرعة العالية غير الطبيعية والتحول المفاجئ للنقاط.

يبحث البرنامج في بيانات المسار المحملة ويعمل تلقائيا بناء على خوارزمية تحاكي نهج اكتشاف الأخطاء المرئية. يتطلب تجزئة المسار طبقة المبنى، لذا تأكد من أن ملف شكل المبنى جاهز. انقر فوق أداة التجزئة في شريط الأدوات لبدء الوظيفة.

قم بتعيين الإدخال والإخراج وحدد موقع ملف شكل المبنى كطبقة مرجعية. استخدم أسماء المباني لتسمية المسار المجزأ. تحدد الخوارزمية المقاطع الداخلية بناء على معايير محددة أو افتراضية مثل سرعة نقاط المسار ومدتها ، بالإضافة إلى المخطط المكاني.

فيما يتعلق بالمباني، انقر فوق أداة تلخيص مساحة النشاط للتحميل في مسارات مجزأة وحساب سمات الملخص المحددة لتوصيف مساحة نشاط الفرد مثل النشاط الإجمالي ونصف القطر ونصف القطر في فترة زمنية معينة ونسبة إجمالي الوقت الذي يقضيه في الداخل مقابل الهواء الطلق وما إلى ذلك. يمكن تصدير السمات إلى جدول بيانات لاستخدامات النمذجة الكمية. يظهر سطح الكثافة كثافة الأنشطة في الفضاء مع انهيار البعد الزمني.

تتوفر ثلاثة خيارات من القائمة المنسدلة لقائمة تعيين سطح الكثافة. إذا تم تحديد خيار كثافة نقطة التسار، فاملأ مربع الحوار بمعلومات الإدخال والإخراج واختر العرض إما في 3D أو 2D. يتم استخدام جميع الرؤوس من بيانات المسار لحساب كثافة نواة النقاط كما هو موضح هنا.

إذا تم تحديد كثافة مسار التعقب، فإن الخوارزمية تحسب وتعرض كثافة المسارات الفردية التي تم قطعها. إذا تم تحديد خيار كثافة النقطة المعاد تشكيلها، فإن الخوارزمية تعيد تشكيل بيانات المسار باستخدام فاصل زمني محدد وتعين كثافة النقاط المنتشرة بالتساوي في الوقت المناسب. تم تصميم هذا الخيار لأجهزة التتبع التي تجمع نقاط التتبع في فترات زمنية غير منتظمة بسبب الحساسية المتفاوتة للأجهزة في ظل ظروف مادية مختلفة أو مسارات مجزأة.

سطح كثافة 2D و 3D للمسارات المجزأة هنا. إذا تم تحديد التركيز الزمني لأي من الخيارات ، فيمكن إجراء التركيز الزمني لفحص أنماط النشاط في فترات زمنية مختلفة. على سبيل المثال ، يمكن تصور أسطح كثافة النشاط في أوقات مختلفة في اليوم لسهولة التعرف على النقاط الساخنة عبر تصور حجم الكثافة الزمنية ، ويستخدم مفهوم مكعب الزمكان كما هو الحال في تصور المسارات.

جوهر هذا التصور هو تقسيم الفضاء إلى فوكسيل. يقدر النهج المستخدم هنا لتصور حجم الكثافة أولا حجم الكثافة في فوكسل الفردية عن طريق حساب عدد مسارات الزمكان التي تتقاطع مع الفوكسل. تتوفر نفس الخيارات الثلاثة للكثافة وتصور الحجم كما هو الحال بالنسبة لتصور سطح الكثافة.

بعد ذلك ، انقر فوق أحد الخيارات لتشغيل واجهة تصور وحدة التخزين ثلاثية الأبعاد لعرض وحدة التخزين التفاعلية. من خلال تحديد عدد التقسيمات على طول كل محور ، يمكن للمرء فحص العناقيد بمقاييس مختلفة. يتم استخدام عامل Z لضبط المبالغة الرأسية لتحسين التخيل.

يمكن تحميل طبقة مرجعية مثل المباني للمساعدة في التصور أيضا. يمكن ضبط نتائج عرض وحدة التخزين بشكل تفاعلي عن طريق معالجة وظيفة النقل التي تتحكم في التعيين من الكثافة إلى اللون. يتوفر إجراء لإنشاء سلسلة متحركة لعرضها في Google Earth.

ضمن تصدير النقرات الأخرى إلى KML ل EDA للوصول إلى هذا الإجراء، ينشئ ملف KML يفتح في Google Earth للرسوم المتحركة التفاعلية للمسار. يمكن للمرء أن يتبع المسار للسفر في البيئة في الوقت المناسب من خلال التمرير على طول الجدول الزمني. في Google Earth، يتوفر إجراء لتصور الاتصالات بين الأماكن ذات الأهمية من خلال تحليل الاتصال.

على سبيل المثال ، يتم اشتقاق الاتصالات بين المباني المختلفة في الحرم الجامعي من بيانات المسار المجزأة التي تم جمعها من قبل الطلاب بناء على نقاط اتصال الاتصالات المشتقة مثل تلك المباني التي تحتوي على أكبر عدد من الزيارات الصادرة أو الواردة والمحاور التي تربط الأماكن الأكثر حركة بها. تم جمع بيانات المسار من قبل طلاب البكالوريوس المتطوعين من جامعة كين في ربيع عام 2010. كان الغرض من ذلك هو دراسة أنماط نشاط الطلاب الذين أصيبوا بالأنفلونزا مقارنة بأولئك الذين لم يصابوا بالإنفلونزا.

من أجل توضيح الأساليب والإجراءات المقدمة في هذا ، تم استخدام المسارات التي تم جمعها داخل منطقة الحرم الجامعي في الضواحي لتوليد نتائج تمثيلية. يظهر هنا تمثيل مكعب الزمكان للمسار مع الإشارة إلى المباني في الحرم الجامعي. تكشف البيانات الأولية التي جمعها طالب يسجل يوما واحدا من نشاطه في الحرم الجامعي باستخدام جهاز GPS أن بعض المدة الطويلة للإقامات الداخلية أدت إلى بيانات صاخبة يشار إليها بالجزء الشائك من المسار.

هذا شائع جدا في بيانات مسار المشاة. يمثل هذا الشكل المسار المعالج مسبقا والمجزأ ، بينما يتم تمثيل المسار المعالج مسبقا والمجزأ مع الأجزاء الداخلية والخارجية المشفرة بالألوان في مكعب الزمكان. يظهر هنا رسم خرائط سطح الكثافة لمجموعة من المسارات.

يمكن تصور نقاط التتبع الأولية المتضمنة في تنفيذ خيار تعيين كثافة نقطة المسار وخريطة الكثافة الناتجة. على العكس من ذلك ، يمكن أيضا تعيين كثافات المسارات التي تم قطعها. يعد رسم خرائط الكثافة مفيدا بشكل خاص عند تحليل عدد كبير من المسارات.

تعرض هذه الخريطة ما مجموعه 470 مسارا. يمكن أيضا عرض سطح الكثافة في تمثيلات ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد باستخدام نقاط معاد تشكيلها من هذه المسارات. بالإضافة إلى العرض التفاعلي للبعد الزمني في مكعب الزمكان ، يمكن معالجة متغير الوقت من خلال التركيز الزمني لفحص الأنماط المكانية في فترات زمنية مختلفة.

تظهر هنا أمثلة على هذا التحليل. استخدام عينة مجموعة البيانات التي تحتوي على بيانات المسار التي جمعها الطلاب خلال موسم الإنفلونزا. من الواضح أن أنشطتهم تتمحور حول مواقع مختلفة على مدار اليوم.

للوصول في النهاية إلى خريطة كثافة النشاط المركبة على عرض حجم الكثافة السفلية ، يمكن أيضا إجراء كما هو موضح هنا ، من الصعب اكتشاف الأنماط إذا تم تصور جميع مسارات الزمكان في مكعب الزمكان. بسبب الفوضى المرئية هنا ، يتم تصور البيانات المقابلة كعرض لحجم الكثافة. تمثل الرسوم التوضيحية الأربعة إعدادات مختلفة لوظيفة النقل لبرنامج تجسيد الكثافة ، وبالتالي تسلط الضوء على أحجام الكثافة في نطاقات تردد مختلفة.

هناك طريقة أخرى للعثور على النقاط الساخنة وهي من خلال تحليل الاتصال. يتم عرض وصلات الخط المستقيم بين جميع المباني في الحرم الجامعي هنا. المباني المميزة هي تلك التي تحتوي على أعلى حجم حركة مرور صادرة.

هنا ، يتم عرض نفس الاتصالات مع أكثر الاتصالات التي يتم الاتجار بها مظللة باللون الأسود. أثناء محاولة هذا الإجراء ، من المهم أن تتذكر أن تبدأ بخطوة المعالجة المسبقة قبل الانتقال إلى التجزئة والتحليل الاستكشافي وطرق التصور الأخرى باتباع هذا الإجراء. يمكن إجراء طرق أخرى مثل التحليل الإحصائي للسمات أو تصنيف مساحة نشاط الفرد أو تحليل التسلسل مثل محاذاة التسلسل من أجل الإجابة على أسئلة إضافية مثل كيف يمكن أن يؤثر نشاط الفرد ومساحته وتسلسله على فرص الإصابة.