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Universidade Da Coruña
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Análisis de la movilidad escolar en áreas urbanas
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Análisis de ia movilidad escolar en áreas urbanas
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Licencia CC BY-SA 4.0
INTRODUCCIÓN - Objetivos - Área Estudio - Materiales - Método - Resultados
move I
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Estudio dinámico de la movilidad escolar mediante tecnologías web de geolocalización (SPIP2015-01867).
Análisis de indicadores big geo-data sobre viarios urbanos para el diseño dinámico de caminos escolares seguros. (SPIP2017-02340)
move I
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Geomove Fase I:
Geomove Fase II:
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Estudio dinámico de movilidad escolar mediante tecnologías web de geolocalización
Estudio dinámico de movilidad escolar mediante tecnologías web de geolocalización
Principales resultados
Medio transporte preferido
Medio transporte habitual
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Motivos para desplazarse habitualmente en coche
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Personas que acompañan al alumno al colegio
Valores % referidos al total de alumnos de cada curso
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Elementos encontrados durante los trayectos a pie
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Hábitos de alumnos con estatura menor que 135cm durante los desplazamientos en coche
Divulgación resultados
- Informe individual colegios
- Visor web resultados
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Tareas pendientes
- Llegar a colegios fuera de Galicia
- Diseñar gestor rutas
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move II
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Análisis de indicadores Big Geo-Data sobre viarios urbanos para el diseño dinámico de caminos escolares seguros
Análisis de indicadores Big Geo-Data sobre viarios urbanos para el diseño dinámico de caminos escolares seguros
Introducción - OBJETIVOS - Área Estudio - Materiales - Método - Resultados
(Díaz Grandío, 2012)
Caracterizar espacios peatonales en áreas urbanas para establecer rutas escolares óptimas
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- Integrar diferentes fuentes datos
- Aplicar técnicas de superficie de costes acumulados para cálculo de rutas óptimas
Introducción - OBJETIVOS - Área Estudio - Materiales - Método - Resultados
(Díaz Grandío, 2012)
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(Varela García, 2013)
Caracterizar espacios peatonales en áreas urbanas para establecer rutas escolares óptimas
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Materiales
Introducción - Objetivos - ÁREA ESTUDIO - Materiales - Método - Resultados
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Introducción - Objetivos - Área Estudio - MATERIALES - Método - Resultados
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Introducción - Objetivos - Área Estudio - MATERIALES - Método - Resultados
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Método
Introducción - Objetivos - Área Estudio - Materiales - MÉTODO - Resultados
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Pendientes
Bordillos
Otros...
Pasos peatones
Obstáculos para sillas ruedas
Obstáculos para peatones
MMCoruna_023_S1.laz + MMCoruna_023_S2.laz
Merge sensor 1 and sensor 2 data
Classify ground and not ground
Filter ground:
* Normal Z filter
* K-Distance filter
* PMF filter
Create MDE
Create Intensity ground raster
Fill empty ground cells by interpolating with neighboring values. txt
Create wheelchair obstacles raster
Wheelchair_obstacles.tif
Introducción - Objetivos - Área Estudio - Materiales - MÉTODO - Resultados
Input: MMCoruna_023_S1.laz
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Output: out_1_ground_and_hag.las
- Filtro Outlier-statistical method (emplea media y desviación estándar)
-
Filtro PMF. Segmenta ground / not ground (Zhang, 2003)
-
Escribir fichero
Introducción - Objetivos - Área Estudio - Materiales - MÉTODO - RESULTADOS
Segmentar suelo/no suelo
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-
Cargar datos *.laz
-
Seleccionar por NumberOfReturns [1:1]
-
Filtro ELM (Chen, 2012)
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Output: out_3_a_normals_filter.las
-
Seleccionar Classification[2:2]
-
Calcular NormalZ (knn=30)
-
Seleccionar normalZ [0:0.6] Classification ->1
-
Seleccionar normalZ ! [0:0.6] Classification ->2
-
Merge suelo / no suelo
-
Escribir fichero
Input: out_2_outlier_filter.las
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

Filtro Normales Z
Introducción - Objetivos - Área Estudio - Materiales - MÉTODO - RESULTADOS
Normal Z Filter
Output: out_3_b_kdistance_filter.las
Input: out_3_a_normals_filter.las
-
Seleccionar Classification [2:2]
-
KDistance (k=300)
-
Seleccionar puntos KD >1 -> classification = 1
-
Seleccionar puntos KD <1 -> classification = 2
-
Merge puntos suelo / no suelo
- Escribir fichero
Filtro K-Distance
Introducción - Objetivos - Área Estudio - Materiales - MÉTODO - RESULTADOS
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
Output: out_3_c_PMF_filter.las
Input: out_3_b_KDistance_filter.las
-
Seleccionar Classification [2:2]
-
PMF. Segmentar suelo / no suelo
- Escribir fichero
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Progressive Morphological Filter
Introducción - Objetivos - Área Estudio - Materiales - MÉTODO - RESULTADOS
MDE
Introducción - Objetivos - Área Estudio - Materiales - MÉTODO - RESULTADOS
gdal_fillnodata.py -md 12 -b 1 -of GTiff <out_5_Z_heights.tif> <Z_heights_filled.tif>
1- Rellenar celdas del raster mediante gdal.fillnodata
2- Crear una máscara adaptada al área de estudio mediante gdal.translate
gdal_translate -projwin 547284.875 4801507.66 547504.835 4801352.5 -ot Float32 -of GTiff <building_mask.tif> <clipped_extent.tif>
3- Multiplicar Z_heights_filled.tif por clipped_extent.tif para generar un ráster adaptado a la máscara correrspondiente
gdal_calc --calc "A*B" --format GTiff --type Float32 --outfile out_7_Z_height_masked_ground.tif> -A <Z_heights_filled.tif> --A_band 1 -B <clipped_extent.tif> --B_band 1

Interpolación - Vecinos más cercanos
Introducción - Objetivos - Área Estudio - Materiales - MÉTODO - RESULTADOS
Calcular HAG
Seleccionar HAG [0.05 : 2.20] -> Clasification = 1
Escribir fichero en GTiff con malla 18cm
-
Cortar tiff con máscara edificaciones
-
gdal_calc --calc "A*B" --format GTiff --type Float32 --outfile <out_10_wheelchair_obstacles_masked.tif> -A <out_8_wheelchair_obstacles_raster.tif> --A_band 1
-B <clipped_extent.tif> --B_band 1
-
Obstáculos para sillas ruedas
Introducción - Objetivos - Área Estudio - Materiales - MÉTODO - RESULTADOS
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Otros resultados
Identificación pasos peatones
Delimitación acera / calzada
Identificación obstáculos para peatones y usuarios de sillas ruedas
Pendientes
Rugosidad
Mejoras para QGIS
Mejoras para QGIS. Provider PDALtools
Mejoras para QGIS. Plugin Geomove
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Resumiendo...
- Integración datos
- Indicador integrado multiparamétrico
- Cálculo condicionado rutas
- Análisis datos de movilidad escolar
- Aplicación para gestión rutas
- Superficies Costes
- MDE interpolado
- Pendientes
- Obstáculos peatones
- Obstáculos sillas ruedas
- Rugosidad
- Pasos peatones
- Aceras
- Automatizar pipelines en QGIS
- Superficies Costes
- Rampas
- Delimitación bordillos
- Automatizar pipelines en QGIS
- Migrar algoritmo CDC de GvSIG a QGIS
- Identificar caminos óptimos mediante CDC
(Díaz Grandío, 2012)
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(Varela García, 2013)
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Resumiendo...
- Integración datos
- Indicador integrado multiparamétrico
- Cálculo condicionado rutas
- Análisis datos de movilidad escolar
- Aplicación para gestión rutas
Resumiendo...
- Integración datos
- Indicador integrado multiparamétrico
- Cálculo condicionado rutas
- Análisis datos de movilidad escolar
- Aplicación para gestión rutas
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Gracias
Geomove II. Análisis de indicadores Big Geo-Data sobre viarios urbanos para el diseño dinámico de caminos escolares seguros
- Alumnos, profesores y demás personal laboral de los centros educativos colaboradores
- Ministerio del Interior
- DGT
- Stop Accidentes
- UDC
- Ferrotrans
- GAC-USC
- Universitat Valencia
- tGIS
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Universidade Da Coruña
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Geomove. Análisis de la movilidad escolar en áreas urbanas by David Fernández Arango, Alberto Varela García and Luigi Pirelli is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
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Presentación Avances Proyecto Geomove II.
By cartolab
Presentación Avances Proyecto Geomove II.
Reunión Avances Proyecto Geomove Fase II. A Coruña. 5 Octubre 2018.
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