Der Heatmap-Ansatz:
Der Ansatz ist aufgrund der Berechnungszeit der Verarbeitungsschritte zeitaufwändiger. Es könnte als eine Idee gesehen werden, einer allgemeineren Lösung näher zu kommen.
Testdaten:
- QGIS 2.18.16, GRASS GIS 7
- 4 GPS-Tracks
- innerhalb eines Rasters von 1x1km
ICH.)
Erstellen Sie Punkte entlang Ihrer GPS-Tracks mit dem QGIS-Plugin. Suchen Sie Punkte entlang von Linien ( https://plugins.qgis.org/plugins/LocatePoints/ ). Für den Heatmap-Ansatz habe ich ein Intervall von 2 m verwendet .
II.)
Erstellen Sie eine Heatmap mit dem QGIS Heatmap-Plugin. Ich habe einen Radius von 40 m verwendet. Ich vergrößere den Radius, bis das Ausgabe-Raster keine Löcher mehr enthält. Sie müssen dies mit unterschiedlichen Radiuswerten versuchen.
III.)
BEARBEITET Es ist nicht erforderlich, den genauen Rasterwert der Heatmap beizubehalten.
Jetzt möchte ich das Raster auf die "weißen" Bereiche ausdünnen, in denen die meisten Punkte konzentriert sind. Dafür berechne ich das Ausgabe-Raster neu. Die Min / Max-Werte des Ausgabe-Rasters sind 0
und 89.7935
. Ich benutze nur die obigen Werte 44
. Dafür habe ich eine "Faustregel" verwendet. Runden Sie den Maximalwert ab und teilen Sie ihn durch zwei. Runden Sie diesen Wert ein anderes Mal ab. 89/2 = 44,5
-> 44
. Ich habe die OSGeo4W-Shell verwendet : gdal_calc -A heatmap.tif --calc="A>=44" --NoDataValue=0 --outfile=heatmap_44_NoData.tif
.
IV.)
BEARBEITET
a) Polygonisieren Sie die neu berechnete Wärmekarte mit Raster > Conversion > Polygonize ...
b) Vereinfachen Sie das Polygon Vector > Geometry Tools > Simplify geometries
. Ich habe eine Toleranz von verwendet 2
. Ein einfacheres Polygon reduziert die Verarbeitungszeit für die Skelette.
c) Skelette berechnen: Suchen Sie in der Processing Toolbox nach Skeletten. Verwenden Sie das v.voronoi.skeleton
Werkzeug aus den GRASS GIS 7-Befehlen.
Sie können sehen, dass die resultierende Linie mehr die wahrscheinlichste Position des Pfades darstellt als in meiner ersten Antwort. Speziell für die Kurve im Norden folgt die Mittellinie den drei Spuren, die näher beieinander liegen. Gleiches gilt für die Kurve im Osten.
Vorteile des Ansatzes:
- angemessen gute Ergebnisse ausschließlich mit QGIS
Nachteile:
- Verarbeitungszeit für große Datenmengen
- Sie müssen a priori Parameter ausprobieren (Radius der Heatmap, Min / Max-Werte)
- Es ist schwierig, die Verarbeitungsschritte zu automatisieren
- Nicht getestet für enge Kurven / Kurven und für Spuren, die wirklich aus der Linie treten
Wenn jemand die Verarbeitungsschritte optimieren kann, sind Sie herzlich willkommen!