Calculer statistiquement la route réelle à partir d'un ensemble de traces GPS?

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Je participe à un club de cyclisme longue distance et nous avons commencé à collecter régulièrement des données GPS auprès de nos coureurs.

Mon intérêt est de calculer "la trajectoire réelle" des événements futurs à partir des données GPS accumulées sur les mêmes routes. Fondamentalement, cela signifierait passer certaines pistes présélectionnées à un algorithme, et l'algorithme générerait des points à une fréquence d'échantillonnage appropriée (une distance appropriée les uns des autres en fonction des courbes de route). Je supprimerai les horodatages en ne tenant compte que des informations de piste spatiale.

Quels algorithmes / méthodes statistiques pourrais-je utiliser? Je n'utilise aucun package SIG et je prévois de l'implémenter en Python.

Ci-dessous, quelques exemples de jeux de trajectoires:

entrez la description de l'image ici

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gps spatial-statistics tracklog heltonbiker
la source
Projet intéressant - assez similaire à un algorithme d'inspection que j'ai écrit il y a des années. Étant donné que je suis paresseux, je ne peux offrir que quelques conseils. Les facteurs les plus importants sont la direction du voyage, la qualité du signal et votre vitesse (c.-à-d. Si vous êtes juste debout, ce n'est pas une route). Mieux vaut d'abord éliminer les points trop éloignés de cette façon. En dehors de cela, j'appliquerais un algorithme de lissage (essayez DP) puis ferais la moyenne des lignes.
nagytech
DP = Programmation dynamique n'est-ce pas? Wikipedia m'a donné une longue lecture de devoirs à ce sujet pour ce soir ... Merci pour l'instant!
heltonbiker
Une question intéressante et connexe est la suivante: gis.stackexchange.com/questions/42224/…
heltonbiker
Vos paramètres GPS méritent vraiment d'être vérifiés - certaines unités GPS "captent" votre position sur la route la plus proche dans la base de données GPS, même si la route réelle est à 10 + m de côté.
Simbamangu
@Simbamangu, ce serait vraiment très bien d'avoir. Je pense que le logiciel que j'utilise aujourd'hui sur un téléphone Android n'en a pas. Mais de toute façon, la plupart de mes morceaux ont été récupérés par d'autres personnes au cours des derniers mois. Merci pour le conseil!
heltonbiker

Réponses:

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Chris Brunsdon a présenté un article sur cette question lors de la conférence GeoComputation 2008 - voir http://www.geocomputation.org/2007/1B-Algorithms_and_Architecture1/1B2.pdf

Dans l'article, il explique comment appliquer l'analyse de courbe principale (Hastie et Stuetzle 1989) et fait quelques suggestions sur la façon d'augmenter la robustesse de la méthode. Une recherche plus approfondie mène à une discussion sur un outil OSM appelé osm-makeroads qui pourrait bien résoudre votre problème (ou au moins vous aider à démarrer).

Ian Turton
la source
Je vais jeter un oeil et donner quelques commentaires bientôt! Merci pour l'instant!
heltonbiker
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+1 Belle référence. Il a cependant besoin de travail, car il néglige un problème fondamental avec les traces GPS: les erreurs ne sont pas indépendantes d'un point à l'autre. Au lieu de cela, l'erreur GPS commise à un point aura tendance à être très similaire à l'erreur commise au point suivant sur la même trace. Vous pouvez le voir dans les illustrations de Brunsdon: les points problématiques (périphériques) reposent clairement sur une ou deux traces exceptionnelles; ils ne sont ni sporadiques ni aléatoires. Il existe donc un grand potentiel d'amélioration en modélisant cette autocorrélation et en l'ajustant dans l'algorithme.
whuber
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@whuber a accepté. Quelque chose que la plupart des algorithmes ne prennent pas en compte (les courbes principales étant l'un d'entre eux, comme je l'ai déjà découvert), est que les ensembles de traces GPS ne sont pas des nuages ​​de points, mais plutôt des nuages ​​de "lignes de chaîne". Ce sont en effet des vecteurs connectés ou quelque chose comme ça. Prendre en compte uniquement des points génère un biais vers les pistes avec un taux d'échantillonnage plus élevé, au lieu des régions où les LIGNES de pistes distinctes sont plus denses ...
heltonbiker
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Cette conversation se poursuit dans un fil connexe sur stats.stackexchange.com/questions/69329 .
whuber
@whuber Dans cette réponse, j'ai écrit une idée qui m'est venue à l'esprit, à l'aide d'une carte thermique. J'apprécie toutes les suggestions.
Stefan