Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité Nicolas Lachance-Bernard, Assistant-doc...
Equipe élargie   Laboratoire de systèmes d’information géographique, EPFL                  Nicolas Lachance-Bernard       ...
Plan •     Introduction •     Bases scientifiques •     Méthodologie •     LjubljanaNLB / 26.04.12 / p.3                  ...
Plan •     Introduction        – Déplacement à vélo et urbanisme        – Localisation optimale des infrastructures de mob...
Déplacement à vélo et urbanisme •     Vélo?        – Promu comme une des mobilités urbaines optimales        – Environneme...
Localisation optimale des infrastructures •     Opportunités        – GPS: Portable, léger, non-invasif et coût bas       ...
Localisation optimale des infrastructures •     Défis et besoins        – Représentation visuelle des traces GPS (volume d...
Plan •     Introduction •     Bases scientifiques        –    Projets de suivi des vélos par GPS        –    Historique de...
Projets de suivi des vélos par GPS •     San Francisco (USA) – Smart phones        – Tirage au sort hebdomadaire        – ...
Historique enquêtes vélos Ljubljana •    Préférences statuées (2008)        – Portail Internet Geae+               •   Des...
KDE versus NetKDE •    Kernel Density Estimator (KDE*)        – Réalisé dans un espace euclidien (X, Y)        – Pondère l...
KDE versus NetKDE                        KDE                                            NetKDENLB / 26.04.12 / p.12       ...
KDE versus NetKDE                        KDE                                         NetKDENLB / 26.04.12 / p.13          ...
Plan •    Introduction •    Bases scientifiques •    Méthodologie        – GPS        – Réseau et grilles        – KDE bas...
GPS •    Appareil        –   Sport tracker QSTARZ BT-Q1300s        –   62 x 38 x 7 mm, précision 10m        –   1 seul bou...
Réseaux et grilles •    Réseau Open Street Map        – Source: Cloudmade website        – SHP (WGS84)  10km GPS buffer ...
Plan •    Introduction •    Bases scientifiques •    Méthodologie •    Ljubljana        –   Ressources, données et calculs...
Ressources •    Software / Hardware        – Postgres/PostGIS/Python/QuantumGIS        – Windows XP 64        – Intel® Cor...
Données et calculs •    Basse résolution KDE 100m  425km2      13,630 segments, 42,342 centroides, 442,260 GPS points    ...
Résultats                                                                                           KDE                   ...
Résultats                                                                                           KDE                   ...
Résultats                                                                                         NetKDE                  ...
Discussion •    NetKDE 20m      (Visual Analytics)        – Ratio distance:grille 3:1          Corridors de flux (a)      ...
Discussion •    Projet de recherche en évolution …        – 3rd algorithm: Optimisation des calculs 90-95%          (10h i...
Merci!NLB / 26.04.12 / p.25                        Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures ...
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Analyse GPS de l'usage du vélo pour le développement d'infrastructures de mobilité

  1. 1. Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité Nicolas Lachance-Bernard, Assistant-doctorant Journée ASIT VD 2012, SIG mobile et embarqué, 26 avril 2012, GlandNLB / 26.04.12 / p.1 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  2. 2. Equipe élargie Laboratoire de systèmes d’information géographique, EPFL Nicolas Lachance-Bernard Timothée Produit Loïc Gasser Emmanuele Strano Dr. Stéphane Joost Prof. François Golay Urban Planning Institute of the Republic of Slovenia Dr. Biba Tominc Dr. Matej Nikšič Dr. Barbara GoličnikNLB / 26.04.12 / p.2 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  3. 3. Plan • Introduction • Bases scientifiques • Méthodologie • LjubljanaNLB / 26.04.12 / p.3 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  4. 4. Plan • Introduction – Déplacement à vélo et urbanisme – Localisation optimale des infrastructures de mobilité douce • Bases scientifiques • Méthodologie • LjubljanaNLB / 26.04.12 / p.4 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  5. 5. Déplacement à vélo et urbanisme • Vélo? – Promu comme une des mobilités urbaines optimales – Environnement, espace urbain, santé • Urbanisme? – Développement de la mobilité vélo versus disponibilité des infrastructures • Allemagne : 12,911km (1976)  31,236km (1996) • Pays-Bas : 9,282km (1978)  18,948km (1996) – Variables majeures: discontinuités des équipements, caractéristique des itinéraires • Objectifs – Infrastructures : endroit adéquat (O-D), corridor adapté (Flux)NLB / 26.04.12 / p.5 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  6. 6. Localisation optimale des infrastructures • Opportunités – GPS: Portable, léger, non-invasif et coût bas – Urbanistes: Comportements actuel et futur (monitoring) • Littérature scientifique – Aultman et al. 1997 – Itinéraire des navetteurs à vélo et SIG – Dill and Gliebe 2003 – Infrastructures de vélo aux USA – Jensen et al. 2010 – Vitesse et voies vélo-partage à Lyon – Menghini et al. 2010 – Choix d’itinéraire des cyclistes à Zurich – Winters et al. 2011 – Mobilité à vélo: motivations et freinsNLB / 26.04.12 / p.6 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  7. 7. Localisation optimale des infrastructures • Défis et besoins – Représentation visuelle des traces GPS (volume de données) – Usage direct en urbanisme des données GPS (méthode) – Nouvelle source de données accessibles et gratuites (ex: OSM) Volunteered Geographic Information (VGI)NLB / 26.04.12 / p.7 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  8. 8. Plan • Introduction • Bases scientifiques – Projets de suivi des vélos par GPS – Historique des enquêtes vélos à Ljubljana – Kerned Density Estimation (KDE) – Network based Kernel Density Estimation (NetKDE) • Méthodologie • LjubljanaNLB / 26.04.12 / p.8 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  9. 9. Projets de suivi des vélos par GPS • San Francisco (USA) – Smart phones – Tirage au sort hebdomadaire – “Développer” services et infrastructures au lieu de les “construire” • Copenhagen (Danemark) – Web-based GIS portal – 3,000 déplacements cartographiés par les citoyens  modèle VISUM – COWI A/S effectue des suivis GPS: avant / après l’amélioration des infrastructures • Barcelona (Espagne) – Qualitatif / Quantitatif – Bici_N projet «louer-un-vélo» video/audio – Transfert des données entre station et centrale pour analysesNLB / 26.04.12 / p.9 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  10. 10. Historique enquêtes vélos Ljubljana • Préférences statuées (2008) – Portail Internet Geae+ • Description cycliste, infos déplacement • Numérisation de l’itinéraire • Transfert des traces GPS – Low-Tech: Papier calque sur carte • Préférences révélées (2010) – Appareil de suivi GPS • Simple, peu dispendieux, précis • Transfert de données par un technicien • Enquête élargieNLB / 26.04.12 / p.10 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  11. 11. KDE versus NetKDE • Kernel Density Estimator (KDE*) – Réalisé dans un espace euclidien (X, Y) – Pondère les évènements par des distances radiales “vol d’oiseau” • Network Based Kernel Density Estimator (NetKDE*) – Réalisé dans un espace contraint par un réseau routier (graphe) – Pondère les évènements par des distances sur le réseau routier * 1) Fonction d’estimation de la densité 2) Fonction noyau Epanechnikow (kernel) NetKDE et KDE (2009-2011) by Timothée Produit, Nicolas Lachance-Bernard, Loic Gasser, Dr. Stephane Joost, Prof. Sergio Porta, Emanuele StranoNLB / 26.04.12 / p.11 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  12. 12. KDE versus NetKDE KDE NetKDENLB / 26.04.12 / p.12 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  13. 13. KDE versus NetKDE KDE NetKDENLB / 26.04.12 / p.13 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  14. 14. Plan • Introduction • Bases scientifiques • Méthodologie – GPS – Réseau et grilles – KDE basse résolution, NetKDE haute résolution • Ljubljana case studyNLB / 26.04.12 / p.14 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  15. 15. GPS • Appareil – Sport tracker QSTARZ BT-Q1300s – 62 x 38 x 7 mm, précision 10m – 1 seul bouton (On/Off), port mini-USB – KML, GPX, CVS – Trace de points au 5 secondes, 15h d’autonomie • Données – CSV  SHP (WGS84)  Merge  Projection (UTM33N) [Manifold]NLB / 26.04.12 / p.15 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  16. 16. Réseaux et grilles • Réseau Open Street Map – Source: Cloudmade website – SHP (WGS84)  10km GPS buffer  Projection (UTM33N)  numérisation manuelle places digitalization  suppression autoroutes [Manifold] – Topologie (0.5m connecting/merging) + nettoyage des attributs [ESRI ArcGIS model builder] • Grilles – 100m: Basse résolution pour distances multiples KDE – 20m: Haute résolution pour des distances spécifiques NetKDE [IDRISI]NLB / 26.04.12 / p.16 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  17. 17. Plan • Introduction • Bases scientifiques • Méthodologie • Ljubljana – Ressources, données et calculs – KDE : résultats grille basse résolution – NetKDE : résultats grille haute résolution – DiscussionNLB / 26.04.12 / p.17 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  18. 18. Ressources • Software / Hardware – Postgres/PostGIS/Python/QuantumGIS – Windows XP 64 – Intel® Core™2 Quad CPU Q950 @ 3.GHz 7.83GB of RAMNLB / 26.04.12 / p.18 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  19. 19. Données et calculs • Basse résolution KDE 100m  425km2 13,630 segments, 42,342 centroides, 442,260 GPS points KDE distances [200m, 2500m] 24 X 100m incrémentations (2-3h) • Haute résolution NetKDE/KDE 20m  20km2 8,114 segments, 314,250 centroides, 423,748 GPS points NetKDE distances 60m (17h), 100m (19h), 200m (24h), 400m (27h) KDE distances [40m, 100m] 7 X 10m incrémentations [200m, 1000m] 9 X 100m incrémentations (total 18h)NLB / 26.04.12 / p.19 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  20. 20. Résultats KDE Grille 100m Distances: A)300m B)500m C)1000m D)2000m * DécilesNLB / 26.04.12 / p.20 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  21. 21. Résultats KDE Grille 20m Distances: A)60m B)100m C)200m D)400m * DécilesNLB / 26.04.12 / p.21 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  22. 22. Résultats NetKDE Grille 20m Distances: A)60m B)100m C)200m D)400m * DécilesNLB / 26.04.12 / p.22 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  23. 23. Discussion • NetKDE 20m (Visual Analytics) – Ratio distance:grille 3:1 Corridors de flux (a) – Ratio distance:grille 5:1 Lissage des corridors (b) – Ratio distance:grille 10:1 Points chauds axes et intersections (c) – Ratio distance:grille 20:1 Aire de présence principale des cyclistes et principaux axesNLB / 26.04.12 / p.23 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  24. 24. Discussion • Projet de recherche en évolution … – 3rd algorithm: Optimisation des calculs 90-95% (10h indexation réseau, 5 min. par dimension) – Project location: Barcelona, Ljubljana, Geneva, Glasgow, Baghdad • Projet actuels … – Spatio-temporel – Comparaison fuzzy-map (historique, modèle, résolution, distance) – Exploration des landscape metrics – Exploration des calculs dans les clouds (machine Debian) – Intégration sous Service Oriented Architecture (SOA)NLB / 26.04.12 / p.24 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité
  25. 25. Merci!NLB / 26.04.12 / p.25 Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité

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