Як я міг оцінити дороги за мальовничими дисками?


11

відносна новачка GIS тут.

Я працював над особистим проектом, щоб оцінити дороги на те, як приємно їздити вони на мотоциклі. Я написав програму Python для роботи через дані про дороги в наборі даних TIGER (PostGIS) і застосувати невелику кількість показників:

  1. Дисперсія доріг (крутість)
  2. Дисперсія висоти дороги
  3. Чи проходить дорога повз водойму
  4. Чи йде дорога через парк

Результати застосування показників вдало почали, але вони далеко не ідеальні. Тому я намагаюся визначитися з деякими новими показниками, які слід застосувати.

  1. Перевірте покриття землі навколо дороги. Їздити по схилах гірських схилів краще, ніж ліс, який кращий за індустріальний парк.
  2. Стан дороги (асфальтована або без бруківки)
  3. Кількість зустрічених знаків зупинки, вуличних ліхтарів
  4. Скористайтеся аналізом перегляду, щоб перевірити, чи справді водойма видно водойма
  5. Визначте краєвиди на гори та скористайтеся аналізом перегляду, щоб побачити, чи можна побачити гору з дороги (подумайте Великі гори Смокі)
  6. Застосовувати історичні дані про трафік

Мені потрібні поради деяких професіоналів ГІС. Чи звучать вони цілком можливі чи навіть мають сенс? Чи можете ви придумати якісь інші речі, які я повинен спробувати?

Найголовніше, де я можу отримати дані для дійсних ідей?


вони мають сенс, але деякі показники здаються занадто суб’єктивними: напр. асфальтована або незаасфальтована дорога. Це залежить. Якщо ви є власником Harley і любите плавну їзду, або якщо у вас є велосипед-трейл (не впевнений, що це ім’я), який підходить для скупої їзди.
Джордж Сільва

Вітаю, Еріку, я щойно написав подібну програму python, яка оцінює кривизну доріг на основі даних OpenStreetMap: github.com/adamfranco/curvature/wiki Однією з переваг OpenStreetMap є те, що поверхню доріг та гладкість можна додати до набору даних, хоча для багатьох місць це наразі недоступно. Зв'яжіться з нами, якщо вам цікаво співпрацювати.
Адам Франко

Відповіді:


3

З точки зору ГІС ви можете проаналізувати будь-який набір даних практично будь-яким способом, про який ви можете придумати, тому технічна доцільність тут не є проблемою. Мабуть, ви знайомі з Python (я б рекомендував QGIS / GRAS soft).

Однак, схоже, ваше питання спрямоване на краєвид, а не на ГІС. З вашого опису це здається, що ви хочете отримати візуальну оцінку сприйняття пейзажу, який ви проїжджаєте.

Я думаю, що зробити такий аналіз великим і складним завданням, ніби ви будете базувати свою оцінку лише на географічних майбутніх, ніж ви отримаєте лише оцінку ландшафту, яка тісно пов'язана з візуальною оцінкою, хоча це дві абсолютно різні тварини. Що ви хочете оцінити (на мою думку) - це особистий досвід водія, а не просто наявність фізичних особливостей.

У мережі є безліч візуальних, мальовничих робіт з оцінки краси, тому, ймовірно, слід почати шукати показники, за якими можна виміряти привабливість ландшафту.

Вам доведеться аналізувати переважно ступінь та складність ваших поглядів (з точки зору водія). Привабливими вважаються: стилістика, складність ландшафту, природність (що не є точним терміном), культурні особливості, ступінь зору (ширина, глибина). Хитра частина полягає в тому, що не завжди найприродніше є найпривабливішим, оскільки поєднання певних культурних особливостей може бути привабливішим, ніж напівприродний ландшафт. Зазвичай ваш візуальний досвід потрібно оцінювати у кожному конкретному випадку, тому я думаю, що це складна задача реалізувати точну матрицю, хоча і не обійтися.

Вибачте за те, що нудно і насправді з будь-яким цінним висновком врешті-решт. Я подумаю, чи зможу я придумати якісь практичні поради.


Дякую. Висновки на цьому етапі важкі, але поради, які спрямовують мене в правильному напрямку, зараз дуже вдячні. Ви мені дали багато уваги, тому дякую!
Ерік Палакович Карр

3

У цій статті , яка з’явилася у публікації ESRI, що веде ArcUser Spring 2010, є чудовий огляд процесу, який вони провели, намагаючись виконати те, що ви намагаєтеся.

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.