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É bem reconhecido que o movimento humano nas dimensões espaciais e temporais tem influência directa sobre a transmissão da doença 1-3. Uma doença infecciosa normalmente se espalha através do contato entre indivíduos infectados e suscetíveis em seus espaços de atividades sobrepostas. Portanto, a informação da mobilidade actividade diária pode ser usado como um indicador para medir a exposição a factores de risco de infecção. No entanto, uma grande dificuldade e, portanto, a razão para a falta de estudos de transmissão de doenças infecciosas em escala micro surgem da falta de dados detalhados de mobilidade individual. Anteriormente, no transporte e pesquisa de turismo dados detalhados de espaço-tempo de atividade, muitas vezes dependiam da técnica de diário de tempo-espaço, o que requer que os sujeitos ativamente registrar suas atividades no tempo e no espaço. Isso é altamente exigente para os participantes e colaboração dos participantes afeta muito a qualidade dos dados 4.
Modernotecnologias como GPS e comunicações móveis, tornaram possível a recolha automática de dados da trajetória. Os dados coletados, no entanto, não é o ideal para a modelagem de humanos no espaço-tempo atividades, limitada pelas precisões de dispositivos existentes. Também não existe qualquer ferramenta prontamente disponível para o processamento eficiente dos dados para o estudo do comportamento humano. Apresentamos aqui um conjunto de métodos e uma interface de desktop integrado ArcGIS visual baseada nas análises de pré-processamento e espaço-temporal de dados da trajetória. Nós fornecemos exemplos de como esse tratamento pode ser usado para modelar humanos espaço-tempo atividades, especialmente com erro ricos em dados da trajetória de pedestres, que poderiam ser úteis em estudos de saúde pública, como a modelagem de doenças infecciosas de transmissão.
O procedimento apresentado inclui pré-processamento de segmentação trajetória, caracterização espaço de actividade, da densidade e visualização, e alguns outros métodos de análise exploratória. Pré-processing é a limpeza de dados ruidosos trajectória primas. Apresentamos uma interativo interface pré-processamento visual, bem como um módulo automático. Segmentação trajetória 5 envolve a identificação das partes interna e externa do pré-processados de espaço-tempo faixas. Mais uma vez, a segmentação interativa visual e segmentação automática são suportadas. Segmentados espaço-tempo trilhas são então analisados para obter características de um espaço de actividade, como a atividade de estimativa de densidade raio etc e visualização são usados para examinar grande quantidade de dados de trajetória para modelar pontos quentes e interações. Nós demonstrar tanto o mapeamento da superfície densidade 6 e renderização densidade volume 7. Nós também incluímos um par de outras análises de dados exploratórios (EDA) e visualizações ferramentas, como suporte ao Google Earth e animação análise de conexão. O conjunto de analítica, bem como métodos visuais apresentados neste artigo podem ser aplicadas a todos os dados de trajetória para sritmo tempo de estudos de atividade.