最寄りの運転距離に基づいて集水域を作成するためのGIS方法は説明されていますか?


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すなわち。ボロノイポリゴンと等時線の組み合わせ。これにより、ボロノイポリゴンはユークリッド距離ではなく走行距離に基づきます。これに名前または説明された方法はありますか?


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私はこれの正確な名前を知りませんが、ユークリッド距離の正確なアナロジーは、運転ルートについて常に可能とは限りません。一方通行の道路を考えてみましょう。これにより、距離が三角形の不等式を順守しないような場所になります。
アンソニー-GISCOE-

回答:


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私はこの正確な手法に名前はないと思いますが、うまくいけば次のようなものがいくつかのオプションを提供してくれることを願っています:

一般に、ポイント表現と連続サーフェスの間を移動するための多くの補間手法があります。そのようなTIN補間法underdarkはそのようなものです。次に、連続サーフェスを値によって分類して、等時線を生成できます。

道路などのネットワークでは、エッジに沿った距離がわかっている場合、A *アルゴリズムなどを使用して任意の場所までの距離を計算できます。このデータも距離ごとに等時線に分割できます。


オフロードでの移動を明示的に許可しない限り、オフロードでの補間は意味がありません。その場合、正解は補間そのものではありませんが、道路の「エッジ」に沿った移動ではなく、オフロード移動のコスト距離手順(A *アルゴリズムがその例です)で計算されます。ここではIDWもクリギングも適切ではありません。
whuber

オフロードの補間は、プレゼンテーションの目的でのみ使用できます。運転時間に基づいてどの病院に行くべきかを示す市内地図を想像してください。
-johanvdw

(とにかくその場合、IDWまたはクリギングは悪いテクニックです。同じ旅行時間を接続するためにボロノイポリゴンを使用する方が良い
でしょう

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補間にTINを使用することに言及するようにメソッドを更新しました(すべてをベクトルに保ちます)。このアプローチは、ポイントツーポイントの真のコストではなく、移動時間の全体像を示す視覚化手法として意図されているため、IDWなどは問題ないと思います。科学的な意味では正確ではありませんが、この種のマップのない意思(例えばmysociety.org/2007/more-travel-mapsdefinitions-marketing.com/IMG/jpg/courbe-isochrone.jpg)。
scw

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私はソフトウェアと一貫性を保つためにフレーズ補間を使用していますが、これは実際には地図作成の一般化アプローチであることに同意します:芸術から科学までにわたるGISの多面的な使用が概念的なミスマッチを引き起こす可能性がある別の領域。
scw

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この問題を解決する方法は2つあります。1つは非常に簡単です。もう1つは、大量のサポートデータが必要です。

単純なアルゴリズムは、ボロノイポリゴンではなく凸包に依存します。運転時間のカットオフ内に入る道路セグメントのベクトルの端点と頂点の凸包を作成します。次に、この凸包を使用して、駆動時間のカットオフ外にある凸包内の接続されたネットワークを選択します。これらは、運転時間内に到達できない一般的なエリア内のポケットです(一方向のカットオフ、複雑な内部区画など)。これらの孤立したポケットネットワークのそれぞれに対して凸包を作成し、これらの包を元の凸包の内部リングとして使用します。

真の曲線は、頂点で構成された凸包の外側に落ちる可能性があるため、真の曲線を使用している場合、この特定のアルゴリズムはさらに複雑になることに注意してください。

サポートデータアルゴリズムには、土地区画を使用します。区画は最も明らかな土地区画ですが、必ずしもすべてのシナリオで効果的ではありません。ソリューションネットワークに基づいて、各区画はソリューションネットワークからアクセスできるか、アクセスできないように決定されます。区画にアクセスできる場合は、集水域内に配置します。そうでない場合は、外。開発されたプラニメトリックスがあるエリアでは、これは非常に簡単です。道路網のコンポーネントとして私道と私道を含めるだけです。パーティションがソリューションネットワークに接触している場合、アクセスできます。ここでの問題の1つは、潜在的にアクセス可能なすべてのパーティションがネットワークに触れることを保証することです。たとえば、サブディビジョンに内部の共通グラウンドパーセルがある場合、それを何らかの方法でネットワークに接する1つまたは複数のパーセルとマージする必要があります。ただし、大きな公園の内部の小道のように、ネットワークに触れないまま放置されている地域には、まったくアクセスできない場合があります。先ほど言ったように、多くのサポートデータがありますが、データがあれば非常に効果的なアルゴリズムです。

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