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, Gland
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Analyse GPS de l’usage du vélo pour le développement d’infrastructures de mobilité

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 Goličnik
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3. Plan
• Introduction
• Bases scientifiques
• Méthodologie
• Ljubljana
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4. Plan
• Introduction
– Déplacement à vélo et urbanisme
– Localisation optimale des infrastructures de mobilité douce
• Bases scientifiques
• Méthodologie
• Ljubljana
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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)
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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 freins
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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)
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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
• Ljubljana
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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 analyses
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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 élargie
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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 Strano
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12. KDE versus NetKDE
KDE NetKDE
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13. KDE versus NetKDE
KDE NetKDE
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14. Plan
• Introduction
• Bases scientifiques
• Méthodologie
– GPS
– Réseau et grilles
– KDE basse résolution, NetKDE haute résolution
• Ljubljana case study
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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]
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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]
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17. Plan
• Introduction
• Bases scientifiques
• Méthodologie
• Ljubljana
– Ressources, données et calculs
– KDE : résultats grille basse résolution
– NetKDE : résultats grille haute résolution
– Discussion
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18. Ressources
• Software / Hardware
– Postgres/PostGIS/Python/QuantumGIS
– Windows XP 64
– Intel® Core™2 Quad CPU Q950 @ 3.GHz 7.83GB of RAM
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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)
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20. Résultats
KDE
Grille 100m
Distances:
A)300m
B)500m
C)1000m
D)2000m
* Déciles
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21. Résultats
KDE
Grille 20m
Distances:
A)60m
B)100m
C)200m
D)400m
* Déciles
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22. Résultats
NetKDE
Grille 20m
Distances:
A)60m
B)100m
C)200m
D)400m
* Déciles
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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
axes
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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)
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25. Merci!
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