js加载本地shp数据到地图上_数据分享及地图匹配千万量级出租车轨迹数据
时空轨迹数据是带有时间和空间信息的序列数据，数据获取成本低，覆盖范围广，且拥有时态特性，既可以进行微观个体活动模式的研究，也可以进行宏观活动系统的城市空间结构的研究。今天将分享一套出租车轨迹数据，该数据包含北京市2008年一周内10000+辆出租车、10分钟采样频率、1千万条以上的轨迹。
0 1时空轨迹数据的研究点时空轨迹数据可进行城市动态景观分析，城市公共空间组织与规划，城市人口分布，城市交通可达性、土地利用与交通需求的依赖关系、城市路网脆弱性等研究。同时，利用配有GPS的浮动车数据(Floating Car Data)不仅能够动态追踪移动车辆的连续轨迹，而且由于浮动车辆的运动受限于路网，也能够动态感知城市道路的路网交通状态、拥堵状况、十字路口等重要交通节点的车流量状况，分析出租车轨迹的时空规律等。
例如，轨迹数据可用于提取人流、信息流的方向与强度，对于区域空间结构研究提供了新的视角。轨迹数据也可提取人口分布空间集聚动态规律，有助于交通问题的发现与解决，促进交通分析的精确化、科学化。
0 2数据样例1,2008-02-02 15:36:08,116.51172,39.921231,2008-02-02 15:46:08,116.51135,39.938831,2008-02-02 15:46:08,116.51135,39.938831,2008-02-02 15:56:08,116.51627,39.910341,2008-02-02 16:06:08,116.47186,39.91248主要包含车辆ID，时间戳，经纬度等信息。
0 3数据展示路网及轨迹点展示：
一天的某量车辆轨迹动态展示：
某辆出租车多天轨迹2D平面展示：
某辆出租车多天轨迹3维展示：
选择部分轨迹序列，由于GPS的误差，出租车轨迹点通常不在路网中；然而，由于出租车是受路网约束的，因此需要进行地图匹配，即将在路网外的GPS点移动到路网上。
原始轨迹数据是不在路网上的：
匹配后的点一定是在路网上的。GPS点将在考虑前后轨迹点的同时，找到一个路段上最优的的一个候选点进行匹配：
地图匹配进行轨迹还原：
进行时空轨迹数据分析时，地图匹配是一项数据预处理部分重要的工作。此处地图匹配的算法可参考：如何把车辆轨迹数据匹配到路网？此匹配方法适用低频、高频轨迹数据地图匹配，并给出Python实现。
# -*- coding: utf-8 -*-# @Author: 武辛# @Email: [email protected]# @Note: 如有疑问，可加微信"wxid-3ccc"def main(): trajectory_data_rootdir = "轨迹数据根路径" network_path = "BJRoadNet/Beijing_Polyline.shp" # 路网shp文件路径 bufferDis = 50 # 缓冲距离 taix_id = 1 # 出租车辆id prex = "point_taxi_gps_20xx_by_id" # 保存文件的前缀 # 加载轨迹数据以及基础数据 datas = readTrajectory(trajectory_data_rootdir + "taxi_log_20xx_by_id/%s.txt" % (str(taix_id))) network = Network.loadNetwork("Beijing_NetworkLink", "NetworkLink") ArcPy_Util.bindFeatureLayer(network, network_path) isStop(datas, network_path, bufferDis) # 判断为静止的时段，就不考虑该轨迹点 datas = datas[datas["Day"] == 2] datas.reset_index(drop = True) # 匹配部分代码 candinate_points = match(network, datas, bufferDis) # 匹配结果整理，获取轨迹线、点信息 print("Start to get the matched info...") route_polylines, route_points = getPolyline_Point_Info(candinate_points, network) # 匹配前结果存为shp文件 points = [ArcPy_Util.lnglatToXY(coords["LNG"], coords["LAT"], ArcPy_Util.get_spatial_reference(network_path)) for index, coords in datas.iterrows() if not coords["Is_Stop"]] ArcPy_Util.save_points(points, ArcPy_Util.get_spatial_reference(network_path), "Matched_Taxi_Data/%s_%s.shp" % (prex, str(taix_id))) # 匹配后结果存为shp文件 ArcPy_Util.save_points(route_points, ArcPy_Util.get_spatial_reference(network_path), "Matched_Taxi_Data/Mathched_%s_%s.shp" % (prex, str(taix_id))) ArcPy_Util.save_polylines(route_polylines, "Matched_Taxi_Data/%s_%s.shp" % ("polyline", str(taix_id)))
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