| ラベル | 説明 | データ タイプ |
入力フィーチャ | ミーティングしている可能性の高い場所を解析する入力移動トラッキング ポイント。 このレイヤーは時間対応である必要があります。 | Feature Layer |
出力エリア フィーチャ | 特定したミーティング場所の範囲を表す出力エリア フィーチャ。 | Feature Class |
出力ポイント フィーチャ | 個々のミーティング エリアの重心を表す出力ポイント フィーチャ。 特定のミーティング場所で複数のミーティングが発生する場合があります。 このフィーチャクラスには、参加者、期間、開始時間、終了時間など、個々のミーティングに関するすべての詳細情報が含まれています。 | Feature Class |
フィーチャ内の名前フィールド | 移動トラッキング ポイントの一意の識別子を含むフィールド。 | Field |
検索距離 (オプション) | 移動トラッキングがミーティングと見なされなくなる前の、移動トラッキングの行動幅の最大距離。 デフォルト値は 100 メートルです。 | Linear Unit |
最小滞留時間 (オプション) | 移動トラッキング ポイントがエリア内に滞留していると見なされる最小時間。 このパラメーターは、複数の固有な移動トラッキングが同じ時空間に滞留し、ミーティングしている可能性が高い場所を特定する際に役立ちます。 デフォルト値は 10 分です。 | Time Unit |
時系列リレーションシップ (オプション) | フィーチャの一致に使用する時間条件を指定します。
| String |
最小ミーティング期間 (オプション) | 出力に含めるためにミーティングに使用される最小ミーティング期間。 | Time Unit |
最大ミーティング期間 (オプション) | 出力に含めるためにミーティングに使用される最大ミーティング期間。 | Time Unit |
サマリー
複数の一意の移動トラッキングについて、定義された期間滞在していたロケーションを特定します。
使用法
このツールは、移動トラッキング ポイント データセット内の個々のトラッキングの滞留場所を特定し、複数の固有なトラッキングが存在していた同一の場所も特定します。
時空間を一緒に移動している移動トラッキング ポイントを特定するには、[同行者の検索 (Find Cotravelers)] ツールを使用します。
[入力フィーチャ] パラメーター値で時間が有効化されている必要があります。
このツールは、トラッキングが時空間で重なっている可能性のあるミーティング場所を特定します。 ミーティング場所を特定するには、少なくとも 2 つの一意のトラッキングが空間と時間の両方で、[最小滞留時間] パラメーターで指定された時間以上、同じ場所に存在し、[検索距離] パラメーターで指定された距離の範囲内で移動する必要があります。 出力エリア フィーチャクラスは、そのエリアで発生したすべての個別のミーティングのユニオンに対する凸包を表します。
ミーティング エリアを表す複雑な形状の俯瞰図を示します。 出力ポイント フィーチャは、同じ時空間を占有していたすべての一意のペアを表します。 2 つ以上の一意識別子が同じ時空間を占有していた場合に、可能性のあるすべてのペアを表す一意のペアが生成されます。 ミーティング エリアには、トラッキング全体ではなく、トラッキングごとに [最小滞留時間] パラメーターと [検索距離] パラメーターの両方を満たす部分のみが含まれます。
時空間で同じ場所にあると識別されているトラッキングの部分のみがミーティング エリア内でハイライト表示されています。 [検索距離] パラメーターは、エリア内でトラッキングが滞留可能な最大距離を表します。この値を超えた場合、トラッキングは滞留していると見なされなくなります。 [最小滞留時間] パラメーターは、トラッキングが [検索距離] の値の範囲内である必要がある最小時間を表します。この値未満の場合、滞留の条件は満たされません。 [最小滞留時間] の値未満であるときに、移動距離が [検索距離] の値を超えると、その時点で、トラッキングは移動中と見なされ、滞留しているとは見なされません。 [検索距離] および [最小滞留時間] パラメーターを最適化して、ミーティングの総数を増減するには、次のアクションを適用できます。
- [検索距離] の値を大きくし、[最小滞留時間] の値を小さくすると、返される可能性のあるミーティング場所の数が増加します。
- [検索距離] の値を小さくし、[最小滞留時間] の値を大きくすると、返される可能性のあるミーティング場所の数が減少します。
検索結果数を増加させるには、返される可能性のある最大結果数を考慮に入れた上で、[検索距離] の値を大きくすると同時に、[最小滞留時間] の値を小さくする必要があります。 - トラッキングが船などの大きなオブジェクトを表している場合は、[検索距離] と [最小滞留時間] の値を大きくすることが必要かもしれません。 また、船を表すトラッキングについては、船では航行中に積み替え作業が行われる可能性があるため、[同行者の検索 (Find Cotravelers)] ツールを使用することもできます。
- 歩行者などの小さなオブジェクトでは、個人間の接触が短時間であり、大きな値を設定すると、可能性のあるミーティングの貴重な詳細情報が除外されてしまう可能性があるため、[検索距離] と [最小滞留時間] の値を小さくする必要がある場合があります。
人などの小さなオブジェクトでは、わずかな変動量を考慮に入れるために [検索距離] と [最小滞留時間] の値を小さくすることができます。 船などの大きなオブジェクトでは、値を大きくすることができます。
[最小ミーティング期間] および [最大ミーティング期間] パラメーターでは、パフォーマンスに影響を及ぼす可能性のある短すぎるミーティングまたは長すぎるミーティングをフィルタリングできます。 [最小ミーティング期間] または [最大ミーティング期間] の値を指定すると、指定した閾値を満たさないミーティングが除外されます。 これは、次のようなさまざまな状況により生成されるフォールス ポジティブを除外するのに役立ちます。
- 船舶が港近くの海岸沖に停泊し、港に入るための承認を待っているが、[最小滞留時間] と [検索距離] の値に指定された必要条件を満たしている。
- 自動車用の GPS デバイスが、同じ駐車場に駐車している車両で一晩中実行されたままになっている。
- 持続的に共同で生活している個人と夜間のミーティングに対する GPS トラッキングが、現在の解析とは関連性のない居住地で生成されている。
[出力エリア フィーチャ] パラメーター値には、次のフィールドが含まれます。
- total_unique_ids- 指定したエリア フィーチャに存在する固有な行動トラッキング ポイント識別子の数。
- total_meetings- 指定したエリア フィーチャに存在する固有な行動トラッキング ポイント識別子の数。 たとえば、total_unique_ids フィールドに含まれる数が比較的少ないのに対して、total_meetings フィールドに含まれる数が多いことがあります。これは一部の識別子でその場所が何度も使用されたことを示しています。
- mean_meeting_duration- その場所でミーティングが継続した平均時間 (秒)。
- min_meeting_duration- その場所でミーティングが継続した最短の時間 (秒)。
- max_meeting_duration- その場所でミーティングが継続した最長の時間 (秒)。
- minimum_meeting_start- その場所で最初に行われたミーティングの開始日時。
- maximum_meeting_end- その場所で最後に行われたミーティングの終了日時。
- meeting_area_id- 個々のミーティング エリアのグローバル一意識別子。
[出力ポイント フィーチャ] パラメーター値には、次のフィールドが含まれます。
- participant_1- [フィーチャ内の名前フィールド] パラメーターで指定した、エリアの最初の一意の識別子。
- participant_2- [フィーチャ内の名前フィールド] パラメーターで指定した、特定エリアの 2 番目の一意の識別子。
- meeting_duration- ミーティングの長さ (秒)。
- meeting_start- ミーティングの開始日時。
- meeting_end- ミーティングの終了日時。
- meeting_id- 個々のミーティングのグローバル一意識別子。
- meeting_area_id- 個々のミーティング エリアのグローバル一意識別子。 これは、[出力エリア フィーチャ] パラメーターで指定した関連フィーチャから継承されます。
このジオプロセシング ツールは、Spark を活用しています。 解析は、複数のコアを並列に使用して、デスクトップ コンピューター上で実行されます。 [ミーティング場所の検索 (Find Meeting Locations)] を実行する場合、解析はデスクトップ コンピューター上で実行されます。 最適なパフォーマンスを実現するには、データがデスクトップ上で使用可能である必要があります。
出力はリンク チャートまたはタイムラインで視覚化できます。
リンク チャートを使用すると、複雑なデータセットをコンポーネントごとに詳細に調べることができ、データのリレーションシップの視覚化および探索に役立ちます。 これを実行するには、エンティティ タイプとリレーションシップ タイプを作成します。 エンティティ タイプは、人、場所、組織、一意識別子などの個別のオブジェクトを表します。 participant_1、participant_2、および meeting_area_id フィールドは、エンティティ タイプにすることができるデータ タイプの例です。 それ以外のリンク チャートの部分はリレーションシップ タイプを示します。 リレーションシップ タイプは、リンク チャート内で個々のエンティティ タイプを相互に接続します。 [ミーティング場所の検索 (Find Meeting Location)] からの出力を視覚化すると、どのエンティティが接続されているかや、さらに詳細な調査を必要とする関連クラスターがあるかどうかを理解できます。
リンク チャートを作成したら、[出力ポイント フィーチャ] の結果からエンティティ タイプを作成できます。 participant_1 および participant_2 フィールドを使用してマルチフィールド エンティティを作成することをお勧めします。 また、[出力エリア フィーチャ] パラメーターで指定したフィーチャの meeting_area_id フィールドからエンティティ タイプを作成することもお勧めします。
リレーションシップ タイプを作成するには、エンティティ キー タイプを選択し、[ソース エンティティ キー フィールド] の値として participant_1 フィールド、[ターゲット エンティティ キー フィールド] の値として participant_2 フィールドを使用します。 さらに、別のリレーションシップ タイプを作成するには、エンティティ キー タイプを使用する participant_1、participant_2、および meeting_area_id フィールドと、[ソース エンティティ キー フィールド] オプションの participant_1 および participant_2 フィールドおよび [ターゲット エンティティ キー フィールド] オプションの meeting_area_id フィールドから作成されたエンティティ タイプの meeting_area_id フィールドを関連付けます。
[ミーティング場所の検索 (Find Meeting Location)] ツールの出力からタイムラインを作成するには、出力で開始時間と終了時間を指定して、時間を有効化します。 [出力エリア フィーチャ] パラメーターの場合は、開始時間を表す minimum_meeting_start フィールドと終了時間を表す maximum_meeting_end フィールドに基づいて時間を有効化します。 [出力ポイント フィーチャ] パラメーターの場合は、開始時間として meeting_start フィールド、終了時間として meeting_end フィールドを使用します。
パラメーター
arcpy.intelligence.FindMeetingLocations(in_features, out_area_features, out_point_features, unique_name_field, {search_distance}, {minimum_loiter_time}, {temporal_relationship}, {min_meeting_duration}, {max_meeting_duration})| 名前 | 説明 | データ タイプ |
in_features | ミーティングしている可能性の高い場所を解析する入力移動トラッキング ポイント。 このレイヤーは時間対応である必要があります。 | Feature Layer |
out_area_features | 特定したミーティング場所の範囲を表す出力エリア フィーチャ。 | Feature Class |
out_point_features | 個々のミーティング エリアの重心を表す出力ポイント フィーチャ。 特定のミーティング場所で複数のミーティングが発生する場合があります。 このフィーチャクラスには、参加者、期間、開始時間、終了時間など、個々のミーティングに関するすべての詳細情報が含まれています。 | Feature Class |
unique_name_field | 移動トラッキング ポイントの一意の識別子を含むフィールド。 | Field |
search_distance (オプション) | 移動トラッキングがミーティングと見なされなくなる前の、移動トラッキングの行動幅の最大距離。 デフォルト値は 100 メートルです。 | Linear Unit |
minimum_loiter_time (オプション) | 移動トラッキング ポイントがエリア内に滞留していると見なされる最小時間。 このパラメーターは、複数の固有な移動トラッキングが同じ時空間に滞留し、ミーティングしている可能性が高い場所を特定する際に役立ちます。 デフォルト値は 10 分です。 | Time Unit |
temporal_relationship (オプション) | フィーチャの一致に使用する時間条件を指定します。
| String |
min_meeting_duration (オプション) | 出力に含めるためにミーティングに使用される最小ミーティング期間。 | Time Unit |
max_meeting_duration (オプション) | 出力に含めるためにミーティングに使用される最大ミーティング期間。 | Time Unit |
コードのサンプル
次の Python スクリプトは、スタンドアロン スクリプトで FindMeetingLocations 関数を使用する方法を示しています。
# Name: FindMeetingLocations.py
# Description: Identify possible meeting locations in a movement track point dataset.
# Import system modules
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/data/Tracks.gdb"
# Set local variables
movement_points = "Movement_Points"
out_area_features = "Meeting_Locations"
out_point_features = "Meeting_Details"
point_id_field = "Created_By"
search_distance = "100 Meters"
min_loiter_time = "10 Minutes"
# Execute tool
arcpy.FindMeetingLocations_intelligence(movement_points,
out_area_features,
out_point_features,
point_id_field,
search_distance,
min_loiter_time)ライセンス情報
- Basic: No
- Standard: No
- Advanced: Yes