Я участвую в клубе по велоспорту на длинные дистанции, и мы начали регулярно собирать данные GPS у наших гонщиков.
Мой интерес заключается в том, чтобы рассчитать «реальную траекторию» будущих событий на основе накопленных данных GPS по тем же дорогам. По сути, это будет означать передачу некоторых предварительно выбранных треков в алгоритм, и алгоритм будет генерировать точки с соответствующей частотой дискретизации (подходящим расстоянием друг от друга в зависимости от кривых дороги). Я буду отбрасывать метки времени, принимая во внимание только информацию о пространственном треке.
Какой алгоритм / статистические методы я могу использовать? Я не использую ГИС-пакет и планирую реализовать это на Python.
Ниже приведены некоторые примеры траекторий:
источник
Ответы:
Крис Брансдон выступил с докладом по этому вопросу на конференции GeoComputation 2008 года - см. Http://www.geocomputation.org/2007/1B-Algorithms_and_Architecture1/1B2.pdf.
В этой статье он обсуждает, как применять анализ главных кривых (Hastie and Stuetzle 1989), и дает некоторые предложения о том, как повысить надежность метода. Дальнейший поиск приводит к обсуждению инструмента OSM, называемого osm-makeroads, который вполне может решить вашу проблему (или, по крайней мере, помочь вам начать).
источник