Universidade Da Coruña

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Licencia CC BY-SA 4.0

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http://geomove.es y https://emapic.es

info@emapic.es

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)

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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

Motivos para desplazarse habitualmente en coche

Personas que acompañan al alumno al colegio

Valores % referidos al total de alumnos de cada curso

Elementos encontrados durante los trayectos a pie

Hábitos de alumnos con estatura menor que 135cm durante los desplazamientos en coche

Divulgación resultados

• Informe individual colegios
• Visor web resultados

Tareas pendientes

• Llegar a colegios fuera de Galicia
• Diseñar gestor rutas

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(Díaz Grandío, 2012)

• Integrar diferentes fuentes datos
• Aplicar técnicas de superficie de costes acumulados para cálculo de rutas óptimas

(Díaz Grandío, 2012)

(Varela García, 2013)

Materiales

Optech MMS

https://pdal.io/

Método

https://gitlab.com/cartolab/geomove_pipelines

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

• Filtro Outlier-statistical method (emplea media y desviación estándar)

• Filtro PMF. Segmenta ground / not ground (Zhang, 2003)

• Escribir fichero

• Cargar datos *.laz

• Seleccionar por NumberOfReturns [1:1]

• Filtro ELM (Chen, 2012)

• 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

• Seleccionar Classification [2:2]

• PMF. Segmentar suelo / no suelo

• Escribir fichero

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

Otros resultados

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)

(Varela García, 2013)

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

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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info@emapic.es

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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.