L'approche de la carte thermique:
L'approche prend plus de temps, en raison du temps de calcul des étapes de traitement. Cela pourrait être considéré comme une idée, peut-être pour se rapprocher d'une solution plus générale.
Données de test:
- QGIS 2.18.16, GRASS GIS 7
- 4 pistes GPS
- dans une grille de 1x1km
JE.)
Créez des points le long de vos traces GPS avec le plugin QGIS Localisez les points le long des lignes ( https://plugins.qgis.org/plugins/LocatePoints/ ). Pour l'approche de la carte thermique, j'ai utilisé un intervalle de 2 m .
II.)
Créez une carte thermique avec le plugin de carte thermique QGIS. J'ai utilisé un rayon de 40 m. J'augmente le rayon jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de trous dans le raster en sortie. Vous devez essayer ceci avec différentes valeurs de rayon.
III.)
MODIFIÉ Il n'est pas nécessaire de conserver la valeur raster exacte de la carte thermique.
Maintenant, je veux éclaircir le raster dans les zones "blanches", où se concentrent le plus de points. C'est pourquoi je recalcule le raster en sortie. Les valeurs min / max du raster en sortie sont 0
et 89.7935
. J'utilise uniquement les valeurs ci-dessus 44
. Pour cela, j'ai utilisé une "règle d'or". Arrondissez la valeur maximale et divisez-la par deux. Arrondissez cette valeur une autre fois. 89/2 = 44,5
-> 44
. Je l' ai utilisé le OSGeo4W Shell: gdal_calc -A heatmap.tif --calc="A>=44" --NoDataValue=0 --outfile=heatmap_44_NoData.tif
.
IV.)
ÉDITÉ
a) Polygonisez la carte de chaleur recalculée avec Raster > Conversion > Polygonize ...
b) Simplifiez le polygone Vector > Geometry Tools > Simplify geometries
. J'ai utilisé une tolérance de 2
. Un polygone plus simple réduit le temps de traitement des squelettes.
c) Calculer les squelettes: recherchez le squelette dans la boîte à outils de traitement. Utilisez l' v.voronoi.skeleton
outil des commandes GRASS GIS 7.
Vous pouvez voir que la ligne résultante représente plus la position la plus probable du sentier que dans ma première réponse. Surtout pour le virage au nord, la ligne moyenne suit les trois pistes les plus proches les unes des autres. De même pour le virage à l'Est.
Avantages de l'approche:
- bons résultats raisonnables en utilisant exclusivement QGIS
Désavantages:
- temps de traitement pour les ensembles de données volumineux
- vous devez essayer les paramètres a priori (rayon de la carte thermique, valeurs min / max)
- difficile d'automatiser les étapes de traitement
- non testé pour les virages / courbes étroits et pour les pistes qui sortent vraiment de la ligne
Si quelqu'un peut optimiser les étapes de traitement, bienvenue!