영역 분석을 위한 열 잠재력 사용

Nizhny Novgorod의 거리 네트워크에 대한 열 잠재력 계산 예

도시 영토는 끊임없이 변화하는 복잡하고 이질적인 시스템입니다. 공간 객체(요소)를 사용하여 영토를 설명하고 도시 환경을 평가할 수 있습니다. 영역을 설명하는 요소는 영향(양수, 음수)과 기하학적 구성(점, 선, 다각형)의 성격이 다릅니다.

영토 전체 또는 특정 측면의 개발 수준에 대한 각 개별 개체의 영향 정도를 결정하는 것은 종종 매우 어렵습니다. 오늘날 '문화', '사회 영역', '사회적 긴장', '좋은 삶', '경제 발전', '인구 건강'과 같은 개념을 정의하고 설명하는 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 개념을 다양한 사회 집단, 다양한 연령과 성별의 인구에 적용하려는 경우 이러한 개념의 모호성은 증가합니다.

또한, 현대적 개념에서 도시의 경계는 상당히 임의적이라는 점에 주목해야 한다. 매일 인구가 이동하고 외딴 지역의 교통 접근성이 도시의 "경계를 더욱 흐리게"합니다. 현재 널리 사용되는 집적 개념은 일반적으로 도시의 경계를 반영하지만 동시에 도시 경계의 개념 자체를 더욱 모호하게 만듭니다.

위에서 설명한 문제에도 불구하고 오늘날 영토 분석 및 평가는 도시 환경의 많은 시급한 문제를 해결할 수 있는 가장 유망하고 흥미로운 분야 중 하나입니다.

이 기사에서는 "열" 모델을 사용하여 영토를 분석하는 방법을 제안합니다. 이 방법은 다양한 성격(점, 선형 및 면적)의 물체(요인)에 의해 생성된 잠재력에 대한 연구를 기반으로 합니다. 이 방법을 사용하여 영역을 분석하면 영역을 설명하는 일련의 공간 데이터(요인)에서 영역의 각 지점에 대한 정확한 수치(점수) 평가로 이동할 수 있습니다.

영역 분석의 일부로 연구된 전위에는 물리적 해석, 즉 다양한 차원(2D, 3D) 환경에서의 열 전파가 있습니다. 이 현상은 "열" 이미지(영토의 "열" 맵) 형태로 표현될 수 있으며, 이미지의 색상 강도에 따라 영토의 발달 정도에 대한 아이디어를 제공합니다.

영토 요인

영역 분석에는 영역과 해당 지표에 영향을 미치는 요소에 대한 정보를 검색하고 처리하는 작업이 포함됩니다. 영향 요인은 주변 영토에 영향을 미치고 일련의 특성과 공간 좌표를 갖는 개체입니다. 영향을 미치는 요소의 예로는 상점, 산업 시설, 도로, 숲, 수역 등이 있습니다.

영향의 지표는 객체입니다 반사적 객체의 영향과 일련의 특성 및 공간 좌표를 갖습니다. 영향 지표의 예: ATM, 광고판, 기념물.

다음 프레젠테이션에서는 요소와 영향 지표라는 용어를 결합한 영향 요소 개념을 사용합니다.

다음은 영향요인으로 작용하는 공간데이터의 예입니다.

영토 분석 작업을 수행하는 중요한 단계 중 하나는 초기 정보를 수집하고 처리하는 단계입니다. 오늘날 다양한 세부 수준의 영역에 영향을 미치는 요인에 대한 많은 정보가 있습니다.

정보는 공개 소스 또는 제한된 소스에서 얻을 수 있습니다. 대부분의 경우 공개된 정보만으로도 분석에 충분하지만 일반적으로 상당히 노동 집약적인 처리가 필요합니다.

오픈 소스 중에서 리더는 OpenStreetMap(OSM) 리소스입니다. 이 소스에서 얻은 정보는 전 세계적으로 매일 업데이트됩니다.

OpenStreetMap(OSM) 리소스 정보는 다음 형식으로 표시됩니다.

-OSM 형식. 확장자가 “.osm”인 기본 형식은 XML 그래픽 이미지(노드, 경로, 관계)를 설명하는 데 사용됩니다.

- "폴란드어 형식". 확장자가 ".mp"인 텍스트 형식은 그래픽 작업에 사용됩니다.

- PBF 형식. 확장자가 ".osm.pbf"인 데이터 저장 형식입니다.

다음 정보를 정보 소스로 사용할 수도 있습니다.

- 2 GIS
리소스에는 기업 및 조직을 위한 뛰어난 3단계 분류 기능을 갖춘 고품질의 월별 처리 정보가 포함되어 있습니다.

- KML(Keyhole Markup Language) 파일
KML(Keyhole Markup Language) 파일은 Google 어스, Google 지도 및 모바일 장치용 Google 지도에서 지리 데이터를 표시하는 데 사용되는 파일 형식입니다.

KML 파일을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 지구 표면의 장소를 나타내는 다양한 아이콘을 설치하고 서명을 합니다.
— 카메라 위치를 변경하여 선택한 개체에 대해 다른 각도를 만듭니다.
- 다른 오버레이 이미지 사용
— 스타일을 정의하여 객체 표시를 사용자 정의하고, HTML 코드를 적용하여 하이퍼링크 및 인라인 이미지를 생성합니다.
— 요소의 계층적 그룹화를 위해 폴더를 사용합니다.
— 원격 또는 로컬 네트워크 노드에서 KML 파일을 동적으로 수신하고 업데이트합니다.
- 3D 뷰어의 변화에 ​​따른 KML 데이터 수신

- 주 등록, 지적 및 지도 제작을 위한 연방 서비스 "Rosreestr"
Rosreestr 포털의 정보는 내용과 관련성 측면에서 가치가 있지만 안타깝게도 주요 건설 프로젝트 및 토지 계획에 대한 그래픽을 무료로 얻을 수는 없습니다. Rosreestr 포털에는 제한된 액세스 정보가 많이 포함되어 있습니다.

- 통계 기관
통계 데이터는 해당 지역에 대한 합법적인 정보 소스이지만, 현재 통계 기관의 데이터는 주로 통계 기관 보고서 및 지역 당국 보고서를 통해 특정 수의 지표에 대해서만 사용할 수 있습니다.

- 당국의 정보 시스템
정부 정보 시스템에는 고품질 정보가 포함되어 있지만 그 중 극히 일부만이 공개 도메인에 공개되어 분석이 가능합니다.

영역 분석을 수행한다고 해서 정보 구성에 대한 특정 요구 사항이 부과되는 것은 아닙니다. 실제로 발견된 모든 정보는 일반적으로 상호 교환 가능합니다. 그러나 OSM 리소스에서 얻은 정보만으로도 익숙하지 않은 영역을 분석하기에 충분하다는 점에 유의해야 합니다.

"열" 모델을 사용한 영역 분석. 잠재력의 물리적 해석

앞서 언급했듯이 오늘날 영토 분석은 다양한 도시 환경의 인프라 개발에 대한 합리적인 투자 유치를 위한 뜨거운 주제이자 강력한 도구입니다.

영역 분석을 사용하여 해결된 다양한 문제는 여러 주요 영역으로 결합될 수 있습니다.

— 각 지점에서 해당 지역에 대해 가장 해석하기 쉽고 상세한 평가를 얻습니다.
문제를 해결하면 영토의 각 지점에서 일련의 포인트를 얻을 수 있으며 특정 주제 영역뿐만 아니라 일반적인 영토의 발전 수준에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이러한 주제 영역은 예를 들어 문화, 산업, 무역 등이 될 수 있습니다.

— 선택한 지역에서 특정 유형의 투자 대상(예: 은행, 전문 상점, 쇼핑 및 엔터테인먼트 센터 등)을 배치하는 데 가장 유리한 장소를 결정합니다.

— 영토의 가장 효과적인 활용 분석.
이 방향을 통해 해당 지역의 특성, 연구 대상 지역에서 발전한 시장 상황 및 인기 옵션 식별에 대한 자세한 연구를 수행할 수 있습니다.

— 새로운 도로와 새로운 경로의 출현 사례를 사용하여 비용 모델에 대한 한 가지 요소의 기여도 결정.

— 한 영역의 다양한 측면 분석 및 다양한 영역 분석(영역 비교).

"열" 모델을 사용하여 기사에서 제안된 영역 분석 방법의 독창성은 영역 개발 지표(수치로 표시되고 영역에 대한 대상(영향 요인)의 영향 정도를 반영하는 잠재력)을 사용하는 데 있습니다.

연구의 본질을 이해하려면 열 잠재력 자체에 대해 몇 마디 말하고 물리적 해석을 제공하는 것이 필요합니다.

물리학에는 다음과 같은 개념이 있습니다. 역장 и 힘 함수. 역장은 에너지의 차원을 갖고, 힘 함수는 힘의 차원을 갖는다.

만유인력의 법칙에 따라 역장은 다음 공식으로 정의됩니다.

F=k/r2, 여기서
k – 상수;
r – 상호 작용하는 객체 사이의 거리.

힘 함수 ψ는 다음 식으로 결정됩니다.

dψ=-F*dr, 여기서
ψ - 역장 전위;
dψ, dr – 차동;
r은 상호 작용하는 객체 사이의 거리입니다.

따라서 ψ=k/r입니다.

역장 전위 ψ의 물리적 의미는 특정 경로를 통과하는 동안 역장이 수행하는 일 E입니다. 만유인력 법칙의 경우, 물체까지의 거리가 r2에서 r1로 변할 때 힘 함수는 다음 공식에 의해 결정됩니다.

E=k*(1/r1-1/r2), 여기서
E는 특정 경로를 통과하는 동안 역장이 수행한 작업입니다.
r1, r2 - 객체의 초기 및 최종 위치입니다.

영역을 분석하는 작업에서는 객체(요인)가 영역에 미치는 영향을 힘(전력 함수) 및 총 열 잠재력으로서의 영토 개발 수준 (역장) 모든 개체(요인)에서. 물리학 문제에서 열 포텐셜은 온도이며, "열" 모델을 사용한 영역 분석 문제에서 포텐셜은 영역의 한 지점에 영향을 미치는 모든 요소의 총 영향을 나타냅니다.

공간 데이터는 점, 선, 다각형으로 구성됩니다. 전위를 계산하기 위해 확장된 공간 데이터는 작은 조각으로 나뉩니다. 각 조각에 대해 해당 지점의 전위는 물체 조각(인자)의 크기와 동일한 승수를 사용하여 계산됩니다.

데이터는 밀접한 유사성의 원칙에 따라 의미 그룹으로 구분됩니다. 예를 들어, 무역 대상은 상품별로 결합됩니다. 산림 개체, 수역, 정착지, 운송 정류장 등의 그룹이 있습니다. 의미로 결합된 그룹은 하나의 요소를 나타냅니다. 모든 물체(요인)를 조사한 후 추가 처리에 적합한 일련의 열 전위를 얻습니다.

잠재력("히트 맵")을 사용하면 공간 데이터에서 영역에 영향을 미치는 물체(요인)의 "열" 이미지(전위 시각화)로 이동할 수 있습니다. 이러한 전환을 통해 영토의 각 지점에서 요인의 존재 정도를 결정하고 추가 분석을 수행할 수 있습니다. 도시 발전의 다양한 방향을 색상으로 표시합니다. 따라서 우리는 영토의 각 지점에 대해 다양한 강도의 빛을 얻습니다.

여러 요인의 맥락에서 니즈니노브고로드 영토의 "열" 이미지의 예가 아래에 제시되어 있습니다.

"약국 체인" 요소를 반영하는 니즈니노브고로드의 "열" 지도

"성인을 위한 폴리클리닉" 요소를 반영한 ​​니즈니노브고로드의 "열" 지도

"어린이 진료소" 요소를 반영한 ​​니즈니노브고로드의 "열" 지도

"산업 지역" 요소를 반영한 ​​니즈니노브고로드의 "열" 지도

영토의 "열" 이미지를 통해 다양한 영향 대상의 잠재력 집중을 확인할 수 있습니다. 다음으로, 획득된 잠재력을 다수의 요인을 기반으로 영역을 평가할 수 있는 필수 특성으로 결합해야 합니다. 이를 위해서는 많은 양의 정보를 분석하고, 사물을 인식하며, 정보의 손실을 최소화하면서 데이터의 차원을 축소할 수 있는 방법이 필요합니다. 이러한 방법 중 하나는 주성분 분석(PCA)입니다. 이 방법에 대한 자세한 내용은 다음에서 확인할 수 있습니다. 위키피디아.

이 방법의 핵심은 분석 영역에서 가장 강하게 변화하는 초기 매개변수의 선형 조합을 찾는 것입니다. 공간 데이터의 경우 – 영역에서 가장 강하게 변화합니다.

주성분 방법은 영역 전체에서 가장 크게 변화하는 객체(요인)를 식별합니다. 이 방법의 결과로 새로운 변수가 나타납니다. 이는 원본 데이터에 비해 더 많은 정보를 제공하고 모델을 구축하기 더 쉬운 영역을 분석, 설명 및 시각화하는 데 도움이 되는 주요 구성 요소입니다. .

주성분은 분석적 표현, 즉 특정 계수를 갖는 초기 요인의 잠재력의 합입니다. 그러나 어떤 요소가 영역에 중요한 영향을 미치지만 분석된 영역 전체에서 변경되지 않는 경우 주성분 방법은 이 요소를 주성분 구성에 포함하지 않습니다.

주요 구성 요소는 정보의 내림차순으로 정렬됩니다. 영토 전체에 퍼집니다. 첫 번째 주요 구성 요소는 개별 요소보다 훨씬 더 많은 정보를 전달하고 영역을 잘 설명합니다. 일반적으로 약 50개의 요인을 사용할 때 첫 번째 주성분은 해당 영역에 대한 모든 정보(분산)의 약 XNUMX%를 전달합니다. 주요 구성요소는 서로 상관되지 않으며 각 지점의 영역 특성으로 모델에 사용될 수 있습니다.

추상적으로 계산된 영토 지표인 주요 구성 요소에는 명확한 이름과 분류가 없습니다. 그러나 주 구성 요소와 밀접한 상관 관계가 있는 일련의 요소를 통해 주 구성 요소를 해석할 수 있습니다. 일반적으로 다음 요소는 주요 구성 요소와 관련이 있습니다.

- 기반시설 개발 수준;
- 영토의 운송 구성요소;
- 기후대
- 농업 개발 수준
— 해당 지역의 경제적 잠재력.

클러스터링을 포함한 추가 분석은 처음 몇 가지 중요한 주요 구성 요소를 대상으로 진행됩니다.

그림에서는 러시아 연방의 여러 도시 영토의 첫 번째 주요 구성 요소를 그래픽으로 표현한 것을 볼 수 있습니다.

니즈니노브고로드의 도시 인프라 개발 수준을 특징짓는 첫 번째 주요 구성요소

예카테린부르크의 도시 인프라 개발 수준을 특징짓는 첫 번째 주요 구성요소

카잔의 도시 인프라 개발 수준을 특징짓는 첫 번째 주요 구성 요소

페름의 도시 인프라 개발 수준을 특징 짓는 첫 번째 주요 구성 요소

사마라의 도시 인프라 개발 수준을 특징 짓는 첫 번째 주요 구성 요소

하바롭스크의 도시 인프라 개발 수준을 특징짓는 첫 번째 주요 구성 요소

필수 특성: 클러스터링

영토 분석 작업의 다음 단계는 품질이 균일한 도시 환경 구역을 검색하는 것입니다. 이 검색은 영역 내 각 지점의 주요 구성 요소 값 분석을 기반으로 합니다. 이러한 동종 영역을 검색하는 문제는 일련의 특성의 근접성 원칙을 기반으로 영역을 그룹화하는 프로세스인 클러스터링을 사용하여 해결할 수 있습니다.

영역 클러스터링에는 두 가지 목표가 있습니다.

— 해당 지역에 대한 더 나은 인지 시각화를 생성합니다.
- 개별 모델의 편집을 위한 영역 할당.

영역은 분석을 위해 선택된 요소에 따라 클러스터링됩니다. 이러한 요소는 가격에 영향을 미치는 요소일 수도 있고, 사회적 영역과 같이 지역 발전의 일부 측면을 설명하는 요소일 수도 있습니다.

일반적인 클러스터링 방법에는 K-평균 방법과 덴드로그램 방법의 두 가지가 있습니다. 영역 작업 시 K-평균 방법이 잘 입증되었으며, 그 특징은 성장 지점에 새로운 개체를 추가하여 클러스터를 "성장"시키는 것입니다. K-평균 방법의 장점은 영역 형성의 자연스러운 과정, 즉 서로 다른 영역을 분리하는 것이 아니라 유사한 영역을 통합하는 작업과 유사하다는 점입니다.

Nizhny Novgorod의 계산에는 K-평균 방법이 사용되었습니다(아래 그림).

Nizhny Novgorod의 예를 사용하여 영토 개발 수준에 따른 클러스터 준수

제안된 접근 방식을 사용하면 다양한 주제에 대한 지역 개요를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 관심을 갖는 주제는 도시 기반 시설의 개발 수준, 영토의 "엘리트성" 수준, 문화 개발 수준, 영토 개발의 사회적 구성 요소일 수 있습니다. 이러한 주제는 잘못 정의된 통합 개념이며 상호 연관된 많은 요소로 구성됩니다.

분석을 위한 매개변수 선택을 위한 일부 알고리즘(전문가 참여 포함)을 사용하여 해당 지역 개발의 한 측면에 대한 아이디어를 제공하는 주제별 지도를 얻을 것입니다.

통합 특성은 첫 번째 주요 구성 요소, 주로 가장 유익한 첫 번째 주요 구성 요소 및 선택한 매개 변수에 따른 영역의 클러스터링으로 이해됩니다.

개발의 다양한 측면에 대한 첫 번째 주요 구성 요소의 주제별 지도가 아래 그림에 나와 있습니다.

니즈니노브고로드의 사례를 활용한 주제도 “문화재”

니즈니 노브고로드(Nizhny Novgorod)의 예를 사용한 주제별 지도 “사회 영역”

통합 특성을 사용하면 정보 손실을 최소화하면서 다양한 요소를 사용하여 영역의 특성을 이해할 수 있습니다.

결론적으로, 오늘날 영토 분석은 도시 환경 개발 문제를 해결하고, 건설에 투자할 장소를 선택하고, 새로운 시설 및 기타 작업에 가장 유리한 위치를 찾는 데 매우 중요한 단계라는 점을 다시 한 번 주목할 가치가 있습니다.

다양한 성격의 요소로부터 얻은 "열" 모델을 사용하여 기사에서 제안된 영역 분석 방법은 요소 집합에 중요하지 않습니다. 즉, 초기 정보에 제한이나 요구 사항을 부과하지 않습니다.

소스 정보의 다양성과 중복성은 물론, 오픈 데이터 활용 기회도 제공합니다. 모든 영역을 분석할 수 있는 무한한 전망 세계의.

영역 분석 문제를 다루는 다음 간행물에서 우리는 다음과 같은 작업을 위한 구현을 위해 주요 구성 요소와 방법을 사용하여 모델을 컴파일하는 기능을 공개할 계획입니다.

— 새 물건을 배치할 때 가장 좋은 위치를 선택합니다.
— 시장 가치를 사용하여 특정 범주의 물건에 대한 가격 표면 구성
- 물체의 위치에 따라 특정 유형의 활동에 대한 수익성 평가.

또한 주성분에서 요인으로의 역전이 방법을 제시할 계획도 있으며, 이를 통해 특정 영역에 대한 요인으로부터 모델을 얻을 수 있습니다.

출처 : habr.com