| Étiquette | Explication | Type de données |
Entités en entrée | Pistes de points à partir de laquelle rechercher les arrêts. L’entrée doit être une couche temporelle comportant des entités qui représentent des instants dans le temps. | Feature Layer |
Jeu de données en sortie
| Classe d’entités en sortie qui contient les arrêts obtenus. | Feature Class |
Champs de piste
| Un ou plusieurs champs utilisés pour identifier des pistes uniques. | Field |
Méthode de calcul de distance
| Indique le mode de calcul des distances entre les entités d’arrêt.
| String |
Distance Tolerance (Tolérance de distance) | Distance maximale entre les points à considérer comme un seul emplacement d’arrêt. | Linear Unit |
Tolérance temporelle | Durée minimale à considérer comme un seul emplacement d’arrêt. La durée et la distance sont prises en compte lors de la recherche d’arrêts. Le paramètre Distance Tolerance (Tolérance de distance) précise la distance. | Time Unit |
Type en sortie
| Indique le mode de génération des entités d’arrêt en sortie.
| String |
Résumés statistiques
(Facultatif) | Statistiques qui seront calculées sur les champs spécifiés.
| Value Table |
Time Boundary Split (Fraction de limite temporelle)
(Facultatif) | Période dans laquelle fractionner les données en entrée pour analyse. Une limite temporelle vous permet d’analyser des valeurs dans une période temporelle définie. Par exemple, si vous utilisez une limite temporelle de 1 jour et que vous définissez la référence de limite temporelle au 1er janvier 1980, les traces seront fractionnées au début de chaque jour. | Time Unit |
Time Boundary Reference (Référence de limite temporelle)
(Facultatif) | Référence temporelle dans laquelle fractionner les données en entrée pour analyse. Les limites temporelles seront créées pour toute la plage des données et il n’est pas nécessaire que la référence temporelle se situe au début. Si aucune référence temporelle n’est indiquée, le 1er janvier 1970 est utilisé. | Date |
Synthèse
Recherche les emplacements auxquels des objets en déplacement se sont arrêtés ou ont résidé en fonction de seuils de temps et de distance donnés.
Illustration
Utilisation
La couche en entrée doit être constituée d’entités ponctuelles temporelles qui représentent un instant donné dans le temps.
Les emplacements d’arrêt sont définis comme des observations séquentielles avec peu ou pas de mouvement sur une certaine période. Selon le domaine d’application, ils peuvent être appelés points d’arrêt ou détection d’inactivité.
Le tableau suivant répertorie la terminologie employée dans l’outil Rechercher les emplacements d’arrêt :
Terme Description Emplacement d’arrêt
Entités représentant l’état stationnaire d’une piste en fonction de paramètres de temps et de distance donnés. Il s’agit du résultat en sortie de l’outil qui représente les entités d’emplacement sous forme de points, d’enveloppes convexes ou de centres moyens.
Parcours
Séquence d’entités temporelles de type instant. Les entités sont identifiées comme faisant partie de la séquence par un champ d’identificateur de piste et elles obéissent à un classement temporel. Par exemple, une ville peut disposer d’un parc de chasse-neige qui enregistrent leur position toutes les 10 minutes. L’ID de véhicule peut représenter les pistes distinctes.
Observation
Point d’une piste
Géodésique
Ligne tracée sur une sphère. Une ligne géodésique tracée sur le globe représente la courbure de la géoïde de la Terre.
Planaire
Distance en ligne droite mesurée sur une surface plane (c'est-à-dire un plan cartésien). Elle est également appelée distance euclidienne.
Instant
Moment unique dans le temps représenté par une heure de début, mais pas d’heure de fin.
Intervalle
Durée représentée par une heure de début et une heure de fin.
Les résultats sont des entités ponctuelles représentant des instants dans le temps ou des entités surfaciques qui correspondent à un intervalle dans le temps. Le début et la fin de l’intervalle sont déterminés par les données temporelles de la première et de la dernière entités d’un arrêt.
Les entités non temporelles sont exclues de l’analyse.
Les emplacements d’arrêt ne peuvent être détectés que dans les pistes comportant plusieurs entités.
Les localisations d’arrêt sont déterminées grâce aux valeurs de temps (paramètre Tolérance temporelle) et de distance (paramètre Tolérance de distance). L’outil affecte tout d’abord les entités à une piste à l’aide d’un identifiant unique. L’ordre des pistes dépend des données temporelles des entités. La distance entre la première observation dans une piste et la suivante est ensuite calculée. Les entités sont considérées comme faisant partie d’un arrêt si deux points temporellement consécutifs restent dans un rayon indiqué par la distance donnée pendant au moins la durée spécifiée. Lorsque deux entités sont détectées comme appartenant à un arrêt, la première entité de l’arrêt est utilisée comme point de référence et l’outil recherche les entités consécutives se trouvant dans le rayon spécifié par la distance donnée du point de référence dans l’arrêt. Une fois que toutes les entités situées dans ce rayon ont été détectées, l’outil collecte les entités d’arrêt et calcule leur centre moyen. Les entités situées avant et après l’arrêt en cours sont ajoutées à ce dernier si elles se situent dans le rayon indiqué par le distance spécifiée par rapport au centre moyen de l’emplacement d’arrêt. Ce traitement continue jusqu’à la fin de la piste.
Vous pouvez spécifier un ou plusieurs champs pour identifier des pistes. Les traces sont représentées par un ou plusieurs champs de trace.
Par défaut, les emplacements d’arrêt sont créés grâce à une méthode géodésique de calcul de la distance. Il est recommandé d’utiliser la distance géodésique dans les cas suivants :
- Les pistes croisent la ligne de changement de date : lorsque vous utilisez la méthode géodésique, les couches en entrée qui croisent la ligne de changement de date comportent des pistes qui croisent correctement la ligne de changement de date. Il s’agit de l’option par défaut. La couche en entrée ou la référence spatiale de traitement doit être définie sur une référence spatiale qui prend en charge le retour à la ligne de la ligne de changement de date, par exemple, une projection globale de type World Cylindrical Equal Area.
- Le jeu de données n’est pas dans une projection locale : si vos données en entrée sont dans une projection locale, utilisez la méthode de calcul de distance planaire. Vous pouvez ainsi faire appel à la méthode planaire pour examiner les localisations d’arrêt au sein d’un seul État. La couche en entrée ou votre référence spatiale de traitement doit être définie comme une référence spatiale locale pour le jeu de données.
Les emplacements d’arrêt en sortie peuvent être représentés de quatre manières. Le tableau suivant indique un exemple de chacune de ces représentations :
Type en sortie Description Exemple Toutes les entités
Toutes les entités sont renvoyées. Les entités obtenues ont un temps de type instant.
Les entités qui appartiennent à un arrêt apparaissent en bleu. Les entités qui ne font partie d’aucun arrêt sont affichées en gris.
Seule une statistique de dénombrement est calculée pour ce type de sortie. Le total représente le nombre d’entités appartenant à un arrêt. Les entités ne faisant partie d’aucun arrêt présentent un total égal à 0.
Dwell features (Entités d’arrêt)
Seules les entités faisant partie d’un arrêt sont renvoyées. Les entités obtenues ont un temps de type instant.
Seule une statistique de dénombrement est calculée pour ce type de sortie. Le total représente le nombre d’entités appartenant à un arrêt.
Mean centers (Centres moyens)
Chaque arrêt renvoie un point unique qui représente le centre moyen de l’arrêt en distance et en temps. Les entités obtenues ont un temps de type intervalle.
Le nombre total d’entités de l’arrêt est toujours calculé. Si vous le souhaitez, vous pouvez calculer des statistiques sur ce ttpe d’entité d’arrêt. Par défaut, aucune statistique n’est calculée.
Convex hulls (Enveloppes convexes)
Chaque arrêt est représenté par une enveloppe convexe des entités d’arrêt. Les entités obtenues ont un temps de type intervalle.
Le nombre total d’entités de l’arrêt est toujours calculé. Si vous le souhaitez, vous pouvez calculer des statistiques sur ce ttpe d’entité d’arrêt. Par défaut, aucune statistique n’est calculée.
Outre les champs provenant de la couche en entrée, les champs suivants sont inclus dans toutes les entités en sortie :
Nom du champ Description count
Nombre d’entités qui figuraient dans l’arrêt
dwellid
ID unique de l’arrêt auquel l’entité appartient
meanx
Valeur moyenne des coordonnées x qui constituent l’arrêt
meany
Valeur moyenne des coordonnées y qui constituent l’arrêt
meandistance
Distance moyenne entre des points consécutifs à un emplacement d’arrêt
date
Instant de la création de chaque entité lorsque le type en sortie est Dwell features (Entités d’arrêt), Mean centers (Centres moyens) ou All features (Toutes les entités)
start_date
Heure de début de la création lorsque le type en sortie est Convex hulls (Enveloppes convexes)
end_date
Heure de fin de la création lorsque le type en sortie est Convex hulls (Enveloppes convexes)
Si le type en sortie est Toutes les entités, les champs ci-dessus sont calculés pour les résultats appartenant à un arrêt. Les résultats qui ne font partie d’aucun arrêt renvoient une valeur 0 pour le champ count, la valeur temporelle de l’entité en entrée pour le champ date et la valeur nulle pour tous les autres champs.
Vous pouvez fractionner les pistes des manières suivantes :
- Time Split (Fraction temporelle) : en fonction d’une durée entre des entrées. L’application d’une fraction temporelle permet de fractionner n’importe quelle piste lorsque l’éloignement des données en entrée est supérieur à la durée spécifiée. Par exemple, si vous disposez de cinq entités associées au même identifiant de piste et aux heures [01:00, 02:00, 03:30, 06:00, 06:30] et que vous paramétrez une fraction temporelle de 2 heures, les entités mesurées à plus de 2 heures d’intervalle seront fractionnées. Dans cet exemple, le résultat produit une piste comportant [01:00, 02:00, 03:30] et [06:00, 06:30], car la différence entre 03:30 et 6:00 est supérieure à 2 heures.
- Time Boundary Split (Limite de fraction temporelle) : en fonction d’intervalles temporels définis. L’application d’une fraction de limite temporelle segmente les pistes à un intervalle défini. Par exemple, si vous définissez la limite temporelle sur une journée, avec un début le 1er janvier 1990 à 9 h 00 (9:00 a.m.), chaque piste sera tronquée à 9 h 00 tous les jours. Cette fraction réduit le temps de calcul car elle crée des pistes plus petites pour l’analyse. Si le fractionnement en fonction d’une limité temporelle récurrente est pertinent pour votre analyse, il est recommandé pour le traitement de Big Data.
- Distance Split (Fraction spatiale) : en fonction d’une distance entre les entrées. L’application d’une fraction spatiale permet de fractionner n’importe quelle piste lorsque l’éloignement des données en entrée est supérieur à la distance spécifiée. Par exemple, si vous définissez une fraction spatiale de 5 kilomètres, les entités séquentielles éloignées de plus de 5 kilomètres apparaîtront sur des pistes différentes.
- Split Expression (Expression de fractionnement) : basée sur une expression Arcade. L’application d’une expression de fractionnement divise les pistes en fonction de valeurs géométriques ou temporelles. Par exemple, vous pouvez diviser les pistes lorsqu’une valeur de champ est plus de deux fois supérieure à la valeur précédente d’une piste. Pour ce faire, en prenant l’exemple d’un champ nommé WindSpeed, vous pouvez utiliser l’expression suivante : var speed = TrackFieldWindow("WindSpeed", -1, 1); 2* speed[0] < speed[1]. Les pistes sont fractionnées lorsque la valeur précédente (speed[0]) est moins de deux fois supérieure à la valeur actuelle.
Vous avez la possibilité de ne choisir aucune option, ou d’appliquer une, deux, trois ou quatre options de fractionnement simultanément. Tous les exemples ci-dessous utilisent un fractionnement avec écart. Si vous appliquez une fraction temporelle de 6 heures, une limite temporelle d’une journée et une fraction spatiale de 16 kilomètres, les résultats sont les suivants :
Cinq exemples de points en entrée (jaunes) avec différentes fractions temporelles et spatiales sont illustrés. Option de fractionnement Description Six points en entrée avec une heure et un emplacement
Points en entrée avec le même identifiant. La distance entre les points est marquée au-dessus de la ligne pointillée et l’heure de chaque mesure de point est indiquée sous les points. Quatre fractions marquent la chronologie. Les fractions rouges représentent la fraction de limite temporelle d’une journée avec un début à minuit (12:00 a.m.). La fraction bleue représente la fraction spatiale lorsque la distance entre deux points est supérieure à 16 kilomètres. La fraction violette représente la fraction temporelle lorsque la distance temporelle entre deux points séquentiels est supérieure à 6 heures.
Exemple sans fraction temporelle ni de distance.
Exemple avec une fraction temporelle de 6 heures. Toutes les entités éloignées de plus de 2 heures sont fractionnées dans des pistes distinctes.
Exemple avec une limite temporelle d’une journée et un début à minuit. À chaque intervalle d’une journée commençant à l’heure spécifiée (ici à minuit, 12:00 a.m.), une piste est créée.
Exemple avec une fraction spatiale de 16 kilomètres. Toutes les entités éloignées de plus de 16 kilomètres (les entités à 5 h 00 (05:00 a.m.) et 6 h 00 (06:00 a.m.)) sont fractionnées dans des pistes distinctes.
Exemple avec une fraction temporelle de 6 heures et une limite temporelle d’une journée commençant à minuit (12:00 a.m.). Toutes les entités éloignées de plus de 6 heures ou qui intersectent la fraction de limite temporelle à minuit (12:00 a.m.) sont fractionnées dans des pistes distinctes.
Exemple avec une fraction temporelle de 6 heures et une fraction spatiale de 16 kilomètres. Toutes les entités éloignées de plus de 6 heures (les entités à 6h00 (06:00 a.m.) et 7h00 (07:00 p.m.)) ou de plus de 16 kilomètres sont fractionnées dans des pistes distinctes.
Exemple avec une fraction spatiale de 16 kilomètres et une limite temporelle d’une journée commençant à minuit (12:00 a.m.) Toutes les entités éloignées de plus de 16 kilomètres ou qui intersectent la fraction de limite temporelle à minuit (12:00 a.m.) sont fractionnées dans des pistes distinctes.
Exemple avec une fraction spatiale de 16 kilomètres, une fraction temporelle de 6 heures et une limite temporelle d’une journée commençant à minuit (12:00 a.m.). Toutes les entités éloignées de plus de 16 kilomètres ou de plus de 6 heures, ou qui intersectent la fraction de limite temporelle à minuit (12:00 a.m.), sont fractionnées dans des pistes distinctes.
Lors du calcul de l’enveloppe convexe, si un emplacement d’arrêt est complètement stationnaire (un emplacement unique) ou composé de deux points uniques, une petite valeur basée sur la tolérance de la référence spatiale utilisée dans une analyse est employée comme largeur, hauteur ou diamètre de création de polygones en sortie au lieu d’enveloppes convexes. Ces polygones sont utilisés pour la visualisation et ne représentent pas l’étendue spatiale de l’arrêt. Le tableau suivant en décrit quelques exemples :
Cas en entrée Description Exemple Coïncident (un point spatialement unique)
Si les entités en entrée sont empilées (coïncidentes), l’enveloppe convexe obtenue est un polygone non valide.
Dans cet exemple, les entités en entrée coïncidentes sont représentées par le point rouge au centre du polygone jaune. Le polygone jaune représente l’enveloppe convexe en sortie obtenue pour les points coïncidents. Le polygone bleu montre ce à quoi ressemble une véritable enveloppe convexe lorsque quatre points non coïncidents figurent à une seule localisation d’arrêt.
Colinéarité (deux points spatialement uniques)
Si les entités en entrée se trouvent sur une ligne (généralement avec deux points spatialement uniques), l’enveloppe convexe obtenue est un polygone non valide.
Dans cet exemple, les points colinéaires sont représentés par des points rouges dans le polygone jaune. Le polygone jaune représente l’enveloppe convexe en sortie obtenue pour les points colinéaires.
Lorsque vous sélectionnez les paramètres de calcul des emplacements d’arrêt, tenez compte du type d’observation et de l’échelle d’arrêt que vous souhaitez rechercher. Voici quelques exemples de modification des paramètres de recherche dans des données de mouvement :
- Des entités navire possèdent les champs vesselID et tripID.
- Utilisez les champs vesselID et tripID comme identifiants pour calculer les localisations d’arrêt le long d’itinéraires distincts.
- Indiquez une tolérance temporelle d’une heure et une tolérance de distance égale à 1 mille nautique pour détecter les arrêts des navires dans un rayon d’un mille nautique pendant au moins une heure.
- Des traceurs d’animaux possèdent un champ animalID.
- Utilisez le champ animalID comme identifiant pour comparer les localisation d’arrêt d’animaux spécifiques.
- Pour connaître la plage d’un animal, indiquez une tolérance temporelle de 3 jours et une tolérance de distance de 10 miles afin de découvrir les habitats préférés des animaux.
- Pour réduire la zone d’intérêt, utilisez une tolérance temporelle de 2 heures et une tolérance de distance de 100 mètres.
- Des entités navire possèdent les champs vesselID et tripID.
Vous pouvez améliorer les performances de l’outil Find Dwell Locations (Rechercher les emplacements d’arrêt) de l’une des manières suivantes :
- Définissez l’environnement de l’étendue de manière à analyser uniquement des données d’intérêt.
- Générez les résultats en sortie en tant que Entités d’arrêt ou Centres moyens.
- Subdivisez les pistes autant que possible en ajoutant des entrées Track Field (Champs de piste).
- Utilisez la méthode planaire pour le calcul de distance lieu de la méthode géodésique.
- Fractionnez vos pistes à l’aide des paramètres Fraction temporelle, Limite de fraction temporelle et Fraction spatiale. L’utilisation du paramètre Time Boundary Split (Limite de fraction temporelle) permet d’obtenir les meilleures performances.
- Utilisez les données locales de l’environnement de l’analyse.
Cet outil de géotraitement est mis en œuvre par Spark. L’analyse est effectuée sur votre ordinateur de bureau en utilisant plusieurs cœurs en parallèle. Pour en savoir plus sur l’exécution de l’analyse, reportez-vous à la rubrique Remarques relatives aux outils GeoAnalytics Desktop.
Lorsque vous exécutez des outils GeoAnalytics Desktop, l’analyse est effectuée sur votre ordinateur de bureau. Pour des performances optimales, les données doivent être accessibles sur votre bureau. Si vous utilisez une couche d’entités hébergée, nous vous recommandons de faire appel à ArcGIS GeoAnalytics Server. Si vos données ne sont pas enregistrées en local, l’exécution des outils prendra plus de temps. Pour utiliser votre instance ArcGIS GeoAnalytics Server en vue d’une analyse, reportez-vous à la rubrique GeoAnalytics Tools.
Paramètres
arcpy.gapro.FindDwellLocations(input_features, output, track_fields, distance_method, distance_tolerance, time_tolerance, output_type, {summary_statistics}, {time_boundary_split}, {time_boundary_reference})| Nom | Explication | Type de données |
input_features | Pistes de points à partir de laquelle rechercher les arrêts. L’entrée doit être une couche temporelle comportant des entités qui représentent des instants dans le temps. | Feature Layer |
output | Classe d’entités en sortie qui contient les arrêts obtenus. | Feature Class |
track_fields [track_fields,...] | Un ou plusieurs champs utilisés pour identifier des pistes uniques. | Field |
distance_method | Indique le mode de calcul des distances entre les entités d’arrêt.
| String |
distance_tolerance | Distance maximale entre les points à considérer comme un seul emplacement d’arrêt. | Linear Unit |
time_tolerance | Durée minimale à considérer comme un seul emplacement d’arrêt. La durée et la distance sont prises en compte lors de la recherche d’arrêts. Le paramètre Distance Tolerance (Tolérance de distance) précise la distance. | Time Unit |
output_type | Indique le mode de génération des entités d’arrêt en sortie.
| String |
summary_statistics [summary_statistics,...] (Facultatif) | Statistiques qui seront calculées sur les champs spécifiés.
| Value Table |
time_boundary_split (Facultatif) | Période dans laquelle fractionner les données en entrée pour analyse. Une limite temporelle vous permet d’analyser des valeurs dans une période temporelle définie. Par exemple, si vous utilisez une limite temporelle de 1 jour et que vous définissez la référence de limite temporelle au 1er janvier 1980, les traces seront fractionnées au début de chaque jour. | Time Unit |
time_boundary_reference (Facultatif) | Référence temporelle dans laquelle fractionner les données en entrée pour analyse. Les limites temporelles seront créées pour toute la plage des données et il n’est pas nécessaire que la référence temporelle se situe au début. Si aucune référence temporelle n’est indiquée, le 1er janvier 1970 est utilisé. | Date |
Exemple de code
Le script autonome ci-dessous illustre l’utilisation de la fonction FindDwellLocations.
# Name: FindDwellLocations.py
# Description: Find the mean centers representing locations where ships have
# stayed within 1 mile across 4 hours of travel.
# Requirements: ArcGIS GeoAnalytics Desktop tools
# Import system modules
import arcpy
# Enable time on the input features using a .lyrx file.
# To create the .lyrx file, add your layer to a map, open the layer properties
# and enable time. Then right-click the layer and select Share As Layer File.
inputLyrx = r'C:\data\MyAtlanticShips.lyrx'
# MakeFeatureLayer converts the .lyrx to features
myAtlanticShipsInputLayer = arcpy.MakeFeatureLayer_management(inputLyrx, "MyAtlanticShips_layer")
# ApplySymbologyFromLayer sets the time using the .lyrx file definition
arcpy.ApplySymbologyFromLayer_management(myAtlanticShipsInputLayer, inputLyrx)
# Set local variables
outFeatures = "c:/mydata/OutputDatasets/AtlanticShips_DwellLocations.shp"
trackIdentifier = "SHIPID"
distance = "1 Miles"
timeDuration = "4 Hours"
outputType = "MEAN_CENTERS"
statistics = [["SPEED", "MEAN"]]
# Execute Find Dwell Locations
arcpy.gapro.FindDwellLocations(myAtlanticShipsInputLayer, outFeatures, trackIdentifier,
"GEODESIC", distance, timeDuration,
outputType, statistics)Environnements
Informations de licence
- Basic: Non
- Standard: Non
- Advanced: Oui
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