Kartographische Darstellungen für die visuelle Verkehrsanalyse auf Basis von Floating Car Data (FCD) von Taxis

  • In dieser Arbeit werden Floating Car Data (FCD) von Taxis in Shanghai visuell untersucht. Der Datensatz basiert auf Taxipositionen von etwa 8.000 Taxis, die innerhalb eines Tags (30.06.2010) beobachtet wurden. Grundlegende Eigenschaften vergleichbarer Datensätze werden allgemein in Bezug auf Erfassung und erreichbare Positionierungsgenauigkeit erklärt. Hierfür werden Konstellationen und Auswertemöglichkeiten von FCD genauer betrachtet. Aufgrund der Datenmenge werden bereits bekannte Verfahrensarten der FCD-Analyse vorgestellt, die sich für eine effiziente Verarbeitung eignen können. Hierzu gehören vor allem die unterschiedlichen Methoden des Map Matchings, was die Verknüpfung von FCD und Straßennetzwerkelementen beschreibt. In Bezug auf die Visualisierung von FCD mit Kartendarstellungen werden unterschiedliche Möglichkeiten vorgestellt. Dazu gehören neben Punktstreuungskarten auch interaktive Verkehrskarten für Verkehrslagedienste sowie dreidimensionale Kartendarstellungen von Verkehr.In dieser Arbeit werden Floating Car Data (FCD) von Taxis in Shanghai visuell untersucht. Der Datensatz basiert auf Taxipositionen von etwa 8.000 Taxis, die innerhalb eines Tags (30.06.2010) beobachtet wurden. Grundlegende Eigenschaften vergleichbarer Datensätze werden allgemein in Bezug auf Erfassung und erreichbare Positionierungsgenauigkeit erklärt. Hierfür werden Konstellationen und Auswertemöglichkeiten von FCD genauer betrachtet. Aufgrund der Datenmenge werden bereits bekannte Verfahrensarten der FCD-Analyse vorgestellt, die sich für eine effiziente Verarbeitung eignen können. Hierzu gehören vor allem die unterschiedlichen Methoden des Map Matchings, was die Verknüpfung von FCD und Straßennetzwerkelementen beschreibt. In Bezug auf die Visualisierung von FCD mit Kartendarstellungen werden unterschiedliche Möglichkeiten vorgestellt. Dazu gehören neben Punktstreuungskarten auch interaktive Verkehrskarten für Verkehrslagedienste sowie dreidimensionale Kartendarstellungen von Verkehr. Ausgehend von der elementaren Darstellung einer erfassten Taxiposition wird als erstes eine Punktstreuungskarte erzeugt. Da hier Überlappung (Cluttering) oft eine eingehende visuelle Analyse verhindert, wird ein digitalisiertes Straßennetz in die visuelle Untersuchung mit eingebracht. Mit der einfachsten und rechenextensivsten Methode des Map Matchings werden für jedes Straßensegment die Fahrzeugpositionen innerhalb bestimmter räumlicher und zeitlicher Intervalle gezählt. Anschließend können absolute oder durchschnittliche Werte aus den Positionen für jedes untersuchte Straßensegment berechnet werden. Hieraus entstehen Kartendarstellungen, die zum einen die Durchschnittsgeschwindigkeiten und zum anderen das Ausmaß der Verkehrsbelastung (Einführung einer „Staudetektionsgröße“) für jedes erzeugte Straßenpolygon beschreiben können. Die dritte Art der Visualisierung beruht auf der Extrusion von Straßenflächen in einer dreidimensionalen Kartenansicht, wobei das Maß für die Extrusion auf der Fahrzeugdichte beruht. Die drei verschiedenen Darstellungsarten werden am Ende gegenübergestellt und in Bezug auf ihre Nutzerfreundlichkeit hin verglichen.show moreshow less

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Metadaten
Author:Andreas KelerORCiD
Frontdoor URLhttps://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/117010
URL:https://mediatum.ub.tum.de/1426648
URL:https://gispoint.de/artikelarchiv/gis/2015/gisscience-ausgabe-22015/3499-kartographische-darstellungen-fuer-die-visuelle-verkehrsanalyse-auf-basis-von-floating-car-data-fcd.html
ISSN:1869-9391OPAC
Parent Title (German):gis.Science - die Zeitschrift fur Geoinformatik
Publisher:Abc-Verlag
Place of publication:Heidelberg
Type:Article
Language:German
Year of first Publication:2015
Release Date:2024/11/25
Volume:28
Issue:2
First Page:51
Last Page:61
Institutes:Fakultät für Angewandte Informatik
Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Geographie
Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Geographie / Professur für Geoinformatik
Nachhaltigkeitsziele
Nachhaltigkeitsziele / Ziel 11 - Nachhaltige Städte und Gemeinden
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
5 Naturwissenschaften und Mathematik / 55 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften