Bagaimana saya bisa menilai jalan untuk drive pemandangan?


11

pemula GIS relatif di sini.

Saya telah mengerjakan proyek pribadi untuk menilai jalan berdasarkan seberapa baik perjalanan mereka dengan sepeda motor. Saya menulis program Python untuk bekerja melalui data jalan di dataset TIGER (PostGIS) dan menerapkan sejumlah kecil metrik:

  1. Varians jalan (twistyness)
  2. Varians elevasi jalan
  3. Apakah jalan melewati badan air
  4. Apakah jalan melewati taman

Hasil penerapan metrik telah menjadi awal yang baik, tetapi masih jauh dari sempurna. Jadi saya mencoba memutuskan beberapa metrik baru untuk diterapkan.

  1. Periksa cakupan tanah di sekitar jalan. Berkendara di sepanjang lereng bukit yang berputar lebih baik daripada hutan yang lebih baik dari taman industri.
  2. Kondisi jalan (diaspal atau tidak beraspal)
  3. Banyaknya tanda berhenti, lampu jalan ditemui
  4. Gunakan analisis viewshed untuk memeriksa apakah genangan air benar-benar terlihat dari jalan
  5. Identifikasi pemandangan gunung dan gunakan analisis viewshed untuk melihat apakah gunung dapat dilihat dari jalan (pikirkan Great Smokey Mountains)
  6. Terapkan data lalu lintas historis

Saya memerlukan saran dari beberapa profesional GIS. Apakah ini masuk akal, atau bahkan masuk akal? Bisakah Anda memikirkan hal lain yang harus saya coba?

Yang paling penting, di mana saya bisa mendapatkan data untuk ide-ide yang valid?


itu masuk akal, tetapi beberapa metrik tampak terlalu subyektif: misalnya. jalan beraspal atau tidak beraspal. Itu tergantung. Jika Anda memiliki Harley dan menyukai perjalanan yang mulus atau jika Anda memiliki sepeda trail (tidak yakin apa nama yang tepat) yang cocok untuk perjalanan bergelombang.
George Silva

Halo Eric, saya baru saja menulis program python serupa yang mengevaluasi kelengkungan jalan berdasarkan data OpenStreetMap: github.com/adamfranco/curvature/wiki Salah satu keuntungan dari OpenStreetMap adalah permukaan dan kehalusan jalan dapat ditambahkan ke kumpulan data, meskipun untuk banyak tempat ini tidak tersedia saat ini. Hubungi jika Anda tertarik berkolaborasi.
Adam Franco

Jawaban:


3

Dari perspektif GIS Anda dapat menganalisis dataset apa pun yang tersedia dengan cara apa pun yang dapat Anda pikirkan, jadi kelayakan teknis tidak menjadi masalah di sini. Terutama bahwa Anda terbiasa dengan Python (saya akan merekomendasikan QGIS / GRAS lunak).

Namun, sepertinya pertanyaan Anda diarahkan ke lansekap profesional daripada SIG. Dari deskripsi Anda, sepertinya Anda ingin menerima penilaian persepsi visual dari lanskap yang Anda lalui.

Saya pikir ini adalah tugas yang besar dan kompleks untuk melakukan analisis tersebut, seolah-olah Anda akan mendasarkan penilaian Anda hanya pada masa depan geografis, daripada Anda akan menerima hanya penilaian lanskap, yang terkait erat dengan penilaian visual, meskipun ini adalah dua binatang yang sama sekali berbeda. Apa yang ingin Anda nilai (menurut saya) adalah pengalaman pribadi pengemudi dan bukan hanya kehadiran fitur fisik.

Ada banyak makalah penilaian kecantikan pemandangan di internet, jadi mungkin Anda harus mulai mencari indeks di mana Anda dapat mengukur daya tarik lanskap.

Anda harus menganalisa terutama viewshads Anda dan kompleksitas (dari perspektif pengemudi). Yang secara umum dianggap menarik adalah: langit-langit, kompleksitas lansekap, kealamian (yang bukan istilah yang tepat), fitur budaya, jangkauan pandang (lebar, kedalaman). Bagian yang sulit adalah, bahwa tidak selalu yang paling alami adalah yang paling menarik, karena kombinasi fitur budaya tertentu mungkin lebih menarik daripada lanskap semi alami. Biasanya pengalaman visual Anda perlu dinilai kasus per kasus di situs, itu sebabnya saya pikir itu tugas yang sulit untuk mewujudkan matriks yang akurat, meskipun tidak mustahil.

Maaf karena membosankan dan sebenarnya tanpa kesimpulan yang berharga pada akhirnya. Saya akan berpikir jika saya bisa memikirkan saran praktis.


Terima kasih. Kesimpulan sulit pada tahap ini, tetapi saran yang mengarahkan saya ke arah yang benar sangat dihargai saat ini. Anda memberi saya banyak hal untuk dilihat, jadi terima kasih!
Eric Palakovich Carr

3

Artikel ini , yang muncul dalam publikasi ESU 's ArcUser Spring 2010, memiliki gambaran besar tentang proses yang mereka ambil ketika mencoba menyelesaikan apa yang Anda coba.

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.