TrajGraph:利用出租车轨迹数据和图模型可视分析城市道路的重要程度(TrajGraph: A Graph-Based Visual Analytics Approach to Studying Urban Network Centralities Using Taxi Trajectory Data)

出租车是城市交通情况的探针。近些年来,许多城市都在采集出租车GPS轨迹数据。同时,越来越多的机构例如交通局、公司或者研究机构利用这类数据做分析。来自Kent State大学的这个工作利用图模型分析轨迹数据,分析城市中不同区域在交通中的重要程度。把路网数据的每个路段当做图的顶点,用1.道路长度、2.车流量、3.旅行时间、4.车速四种方式定义不同类型的图,在不同的时间段生成不同的图。利用图分析中的Pagerank和betwneeness的概念度量节点的重要性,分析深圳市的交通状况。

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图1.TrajGraph 系统界面:(2)区域的点边图,(3)集中性时变折线图,(4)地图

深圳市的出租车GPS数据集中包含了15,206辆出租车,每辆车每20秒会产生一个GPS采样点。路网数据能保留道路的拓扑结构,每个路段是路网的基本组成单元。如下图所示TrajGraph把每个路段看成图中的一个顶点,路段与路段的交叉点当做图上的边,建立起一个路网的图模型。图片 2

图2.从路网数据到TrajGpah模型

深圳市的路网产生3万7千 个顶点和1千5百万条变,虽然这个数据量对计算机来说不大,但是人们无法在这个数量级上进行可视分析,因此图分析中的分区的算法被引入,作者运用METIS算法,对TrajGraph进行分区。输入一个想要的区域数量K,这个算法能够让分出的区域尽可能保持每个区域的顶点权重只和相近,同时区域之间的边的权重只和最小,在这个系统中K取100。

同时使用VM1.道路长度、VM2.车流量、VM3.旅行时间、VM4.车速四种方式定义不同类型的图。Pagerank和betwneeness的概念度量节点的重要性,分析深圳市的交通状况。他们的实际含义如下表所示:

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表1.不同顶点权重定义下顶点的集中性的物理含义

在可视分析层面,TrajGraph的界面十分直观,包含地图、点边图和时间变化折线图三部分。其中点边图上的数字是每个区域的ID,颜色代表该区域的权重。用户可以点击点边图上的节点,对应的区域在地图上会显示出来,同时在折线图上会有该区域对应权重的时序变化,这个信息也可以通过地图上的Rose Chart反应出来。另外,用户还可以自己制定一块区域,分析该区域内的道路使用情况。

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