Le analisi per i dati di traiettoria pedonale Lo spazio-tempo di attività di studio

L'obiettivo generale di questa procedura è quello di modellare le attività spazio-temporali pedonali attraverso l'analisi spazio-temporale e la visualizzazione dei dati della traiettoria umana. Ciò si ottiene raccogliendo prima i dati dettagliati del sistema di posizionamento globale o GPS e caricando i dati nell'analizzatore di traiettoria. Il secondo passaggio consiste nel pre-elaborare e segmentare i dati della traiettoria.

Successivamente, vengono caratterizzati gli spazi di attività degli individui. Il passaggio finale consiste nell'esaminare i modelli spaziotemporali attraverso la densità, la mappatura della superficie, la densità, il rendering del volume o entrambi. In definitiva, vengono utilizzati altri metodi di analisi esplorativa dei dati e visualizzazioni per mostrare ulteriori modelli nascosti nei dati.

Il vantaggio principale di questa tecnica rispetto ai metodi esistenti come l'estensione FGIS sviluppata da SHNU per l'analisi delle traiettorie spazio-temporali, è che non solo forniamo l'interfaccia per la visualizzazione interattiva con le traiettorie, ma ci concentriamo sul metodo di elaborazione che ripulisce il segmento dei dati della traiettoria del percorso che derivano proprietà dai dati TR e dall'analisi esplorativa per scoprire modelli da una grande quantità di dati di traiettoria. Questo metodo può aiutare a rispondere a domande chiave nel campo degli studi sull'attività spazio-temporale umana relativi alla trasmissione di malattie su microscala, come ad esempio come l'attività spazio-temporale di una persona influisce sulla sua possibilità di infezione, o quali ambienti o comportamenti spazio-temporali portano a una traiettoria di rischio più elevata. I dati possono essere raccolti con unità GPS portatili.

Applicazioni di localizzazione per smartphone abilitate al GPS e dispositivi GPS assistiti, come quello impiegato. In questo studio, che è una traiettoria commerciale del dispositivo di localizzazione dei bambini, i dati vengono solitamente salvati in termini di tempo, latitudine, longitudine. È necessario impostare un intervallo di tempo desiderato in base alle esigenze dell'applicazione.

Spesso l'intervallo più frequente è desiderato per gli studi di attività spazio-temporali per convertire i dati in valori separati da virgole o file CSV con colonne separate rispettivamente per ID record, latitudine, longitudine e tempo. Quindi converti i file CSV in sistemi informativi geografici di uso comune o in formato di file GIS. Caricare in un file di forma dei poligoni dell'edificio e un altro del confine dell'area di studio con un analizzatore di traiettoria.

Impostare correttamente l'estrusione degli edifici per una visualizzazione 3D e impostare correttamente l'estrusione e la trasparenza del livello limite per visualizzare un cubo spazio-temporale. Quindi apri la traiettoria nel cubo dello spazio-tempo con le dimensioni XY che rappresentano lo spazio e la dimensione Z. Rappresentando il tempo, sono disponibili due opzioni per la pre-elaborazione.

I dati grezzi della traiettoria rumorosa possono essere scelti dall'elenco a discesa del menu di pre-elaborazione. Se si sceglie interattivo. Viene creata una proiezione 2D della traiettoria 3D per facilitare la visualizzazione e la selezione.

Manipola la visualizzazione 3D per esaminare la traiettoria grezza nello spazio e nel tempo. Identificare gli errori nei dati in base alla forma, alla velocità e/o alla topologia dei segmenti di binario. Di solito i punti di traccia con un'alta velocità irrealistica o un brusco cambio di direzione indicano errori, selezionarli e rimuoverli dalla traiettoria 3D o dalla sua proiezione 2D.

Un gruppo di punti di traccia con forme appuntite spazialmente e una lunga durata temporalmente indicano errori che sono molto probabilmente causati da posizioni interne in cui il segnale GPS è debole. Se viene selezionato un gruppo di questi punti, il programma può calcolare l'OID temporale spaziale dei punti selezionati e quindi regolare la traccia per passare attraverso l'OID. In alternativa, se si sceglie Automatico dal menu di pre-elaborazione, impostare le posizioni di ingresso e di uscita, nonché i parametri empirici che determinano l'alta velocità anomala e la brusca rotazione dei punti.

Il programma cerca i dati della traiettoria caricati e viene eseguito automaticamente in base a un algoritmo che imita l'approccio di rilevamento degli errori visivi. La segmentazione della traiettoria richiede il livello di costruzione, quindi assicurati che il file della forma dell'edificio sia pronto. Fare clic sullo strumento di segmentazione nella barra degli strumenti per avviare la funzione.

Imposta l'input e l'output e individua il file della forma dell'edificio come layer di riferimento. Utilizzare i nomi degli edifici per etichettare la traiettoria segmentata. L'algoritmo identifica i segmenti interni in base a criteri impostati o predefiniti, come la velocità e la durata dei punti di traccia, nonché la topologia spaziale.

In relazione agli edifici, fare clic sullo strumento di riepilogo dello spazio di attività per caricare in traiettorie segmentate e calcolare gli attributi di riepilogo selezionati per caratterizzare lo spazio di attività di una persona, come l'attività totale, il raggio, il raggio in un determinato periodo di tempo, il rapporto tra il tempo totale trascorso all'interno e all'esterno e così via. Gli attributi possono essere esportati in un foglio di calcolo per l'utilizzo della modellazione quantitativa. La superficie di densità mostra la densità delle attività nello spazio con la dimensione temporale collassata.

Tre opzioni sono disponibili dall'elenco a discesa del menu di mappatura della superficie di densità. Se l'opzione Densità punti traccia è selezionata, compilare la finestra di dialogo con le informazioni di input e output e scegliere di visualizzare in 3D o 2D. Tutti i vertici dei dati della traiettoria vengono utilizzati per calcolare le densità del kernel dei punti, come mostrato di seguito.

Se è selezionata l'opzione Densità traccia, l'algoritmo calcola e visualizza la densità dei singoli percorsi percorsi. Se è selezionata l'opzione Densità punti ricampionati, l'algoritmo ricampiona i dati della traiettoria utilizzando un intervallo di tempo impostato e mappa le densità dei punti distribuiti uniformemente nel tempo. Questa opzione è progettata per i dispositivi di tracciamento che raccolgono punti di tracciamento in intervalli di tempo irregolari a causa della variazione della sensibilità dei dispositivi in varie condizioni fisiche o traiettorie segmentate.

Di seguito sono mostrate le superfici di densità 2D e 3D delle traiettorie segmentate. Se la messa a fuoco temporale è selezionata per una qualsiasi delle opzioni, la messa a fuoco temporale può essere eseguita per esaminare i modelli di attività in diversi periodi di tempo. Ad esempio, le superfici di densità di attività in diversi momenti di un giorno possono essere visualizzate per una facile identificazione dei punti caldi attraverso la visualizzazione del volume di densità temporale.

Il fulcro di tale visualizzazione è la disaggregazione dello spazio in voxel. L'approccio utilizzato qui per visualizzare il volume di densità stima innanzitutto il volume di densità nei singoli voxel contando il numero di tracce spazio-temporali che si intersecano con i voxel. Le stesse tre opzioni sono disponibili per la visualizzazione della densità e del volume e per la visualizzazione della superficie di densità.

Quindi, fai clic su una delle opzioni per avviare l'interfaccia di visualizzazione del volume 3D per il rendering interattivo del volume. Impostando il numero di divisioni lungo ciascun asse, si possono esaminare i cluster a scale diverse. Un fattore Z viene utilizzato per impostare l'esagerazione verticale per una migliore visualizzazione.

È possibile caricare un livello di riferimento come gli edifici per facilitare la visualizzazione. I risultati del rendering del volume possono essere regolati in modo interattivo manipolando la funzione di trasferimento che controlla la mappatura dalla densità al colore. È disponibile una procedura per creare serie animate da visualizzare in Google Earth.

In Altro, fai clic su Esporta in KML per EDA per accedere a questa procedura, viene creato un file KML che si apre in Google Earth per l'animazione interattiva della traiettoria. Si può seguire la traiettoria per viaggiare nell'ambiente nel tempo scorrendo lungo la linea temporale. In Google Earth è disponibile una procedura per visualizzare le connessioni tra i luoghi di interesse tramite l'analisi delle connessioni.

Ad esempio, le connessioni tra i diversi edifici di un campus universitario derivano da dati di traiettoria segmentati raccolti dagli studenti in base agli hotspot di connessione derivati, come gli edifici con il maggior traffico in uscita o in entrata e gli hub che collegano i luoghi più trafficati. I dati sulla traiettoria sono stati raccolti da studenti universitari volontari della Keen University nella primavera del 2010. Lo scopo era quello di studiare i modelli di attività degli studenti che hanno contratto l'influenza rispetto a quelli che non l'hanno presa.

Al fine di illustrare i metodi e le procedure presentate in questo, le traiettorie raccolte all'interno dell'area del campus suburbano sono state utilizzate per generare risultati rappresentativi. Qui è mostrata la rappresentazione del cubo spazio-temporale di una traiettoria con riferimento agli edifici del campus universitario. I dati grezzi raccolti da uno studente che registra un giorno della sua attività nel campus utilizzando un dispositivo GPS A rivelano che una certa durata prolungata di soggiorni al chiuso ha portato a dati rumorosi indicati dalla parte appuntita della pista.

Questo è molto comune nei dati di traiettoria pedonale. Questa figura rappresenta la traiettoria pre-elaborata e segmentata, mentre la traiettoria pre-elaborata e segmentata con segmenti interni ed esterni codificati a colori nel cubo dello spazio-tempo è rappresentata qui. Di seguito è illustrata la mappatura della superficie di densità di un insieme di traiettorie.

È possibile visualizzare i punti di tracciamento non elaborati coinvolti nell'esecuzione di un'opzione di mappatura della densità dei punti traccia e la mappa di densità risultante. Al contrario, è possibile mappare anche la densità dei percorsi percorsi. La mappatura della densità è particolarmente utile quando si analizza un gran numero di traiettorie.

Questa mappa mostra un totale di 470 traiettorie. La superficie di densità può essere visualizzata anche in rappresentazioni 2D e 3D utilizzando punti ricampionati da queste traiettorie. Oltre alla visualizzazione interattiva della dimensione temporale in un cubo spazio-temporale, la variabile tempo può essere elaborata attraverso la focalizzazione temporale per esaminare i modelli spaziali in diversi periodi di tempo.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di tale analisi. Utilizzando il set di dati campione che contiene i dati di traiettoria raccolti dagli studenti durante la stagione influenzale. È ovvio che le loro attività sono incentrate su luoghi diversi durante il giorno.

Per portare alla fine alla mappa di densità di attività composita sul fondo è possibile eseguire anche il rendering del volume di densità, come mostrato qui, è difficile rilevare modelli se tutte le tracce spazio-temporali sono visualizzate in un cubo spazio-temporale. A causa di problemi visivi, i dati corrispondenti vengono visualizzati come rendering del volume di densità. Le quattro illustrazioni rappresentano diverse impostazioni della funzione di trasferimento del programma di rendering della densità, evidenziando così i volumi di densità a diverse gamme di frequenza.

Un altro modo per trovare gli hotspot è attraverso l'analisi delle connessioni. I collegamenti in linea retta tra tutti gli edifici del campus sono mostrati qui. Gli edifici evidenziati sono quelli con il più alto volume di traffico in uscita.

In questo caso, vengono mostrate le stesse connessioni, con le connessioni più trafficate evidenziate in nero. Durante il tentativo di questa procedura, è importante ricordare di iniziare con una fase di pre-elaborazione prima di passare alla segmentazione, all'analisi esplorativa e ad altri metodi di visualizzazione Seguendo questa procedura. Altri metodi come l'analisi statistica degli attributi, la categorizzazione dello spazio di attività o l'analisi delle sequenze come l'allineamento delle sequenze possono essere eseguiti per rispondere a domande aggiuntive come il modo in cui l'attività, lo spazio e le sequenze potrebbero influenzare le possibilità di infezione.