Python Kullanarak GPS İz Verilerinin Kümelenmesi ve Optimizasyonu: İstanbul Göztepe Kavşağı Mevkisi Örneği

Yıl 2025, Cilt: 10 Sayı: 2, 203 - 217

Emrullah Demiral , İsmail Rakıp Karaş

https://doi.org/10.29128/geomatik.1502643

Öz

Bu çalışma, noktalar ve rotalardan oluşan GPS iz verilerini içeren veri setlerinin kümeleme ve optimize edilmesine yönelik bir metodoloji sunmaktadır. Mesafe ve doğrultu eşik değerleri kullanılarak, coğrafi olarak yakın ve yön olarak hizalanmış noktalar gruplandırılmaktadır. Bu işlem, Python'da NumPy ve Geopy kütüphaneleri kullanılarak yapılmıştır. Bu yaklaşım, çeşitli coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve GPS izleri kullanılarak yol orta hattının çıkarılması problemleri için veri seti boyutunun azaltılması ve optimize edilmesi açısından faydalıdır. Farklı eşik değerleri için veri seti optimize edilmiş ve deneysel sonuçlar, veri seti boyutunu önemli ölçüde azaltırken, kritik mekânsal ilişkileri koruma açısından yöntemin etkinliğini göstermektedir. İstanbul, Göztepe Kavşağı Mevkiinde taksilerden kaydedilmiş GPS izleri üzerinde yapılan çalışma, metodolojinin uygulanabilirliğini ve veri seti boyutunu azaltma potansiyelini ortaya koymaktadır. Geliştirilen kodlar, GitHub’ta açık erişime sunularak paylaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

GPS İzleri, Harita Üretimi, Python, Kümeleme ve Optimizasyon, Büyük Veri

Destekleyen Kurum

Karabük Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri (BAP) Birimi

Proje Numarası

KBÜBAP-17-DR-437

Teşekkür

Bu çalışma, Karabük Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri (BAP) birimi tarafından desteklenmiştir. Proje Numarası: KBÜBAP-17-DR-437. Desteklerinden dolayı minnettarız.

Kaynakça

• Ahmed, M., Fasy, B. T., Hickmann, K. S., & Wenk, C. (2015). A path-based distance for street map comparison. ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems, 1(1), 1–28. doi:10.1145/2729977
• Atiz, Ö. F., Konukseven, C., Öğütcü, S., & Alçay, S. (2021). Comparative analysis of the performance of Multi-GNSS RTK: A case study in Turkey. International Journal of Engineering and Geosciences. doi:10.26833/ijeg.878236
• Badran, A., El-Geneidy, A., & Miranda-Moreno, L. (2024). A review of techniques to extract road network features from global positioning system data for transport modelling. Transport Reviews, 44(1), 69–84. doi:10.1080/01441647.2023.2229521
• Bayramoğlu, Z., & Uzar, M. (2022). Performance analysis of rule-based classification and deep learning method for automatic road extraction. International Journal of Engineering and Geosciences. doi:10.26833/ijeg.1062250
• Biagioni, J., & Eriksson, J. (2012). Inferring road maps from Global Positioning System traces. Transportation Research Record, 2291(1), 61–71. doi:10.3141/2291-08
• Bünyan Ünel, F., Kuşak, L., Yakar, M., Doğan, H. (2023). Coğrafi bilgi sistemleri ve analitik hiyerarşi prosesi kullanarak Mersin ilinde otomatik meteoroloji gözlem istasyonu yer seçimi. Geomatik, 8(2), 107-123. https://doi.org/10.29128/geomatik.1136951
• Chen, B., Ding, C., Ren, W., & Xu, G. (2020). Extended classification course improves road intersection detection from low-frequency GPS trajectory data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9(3), 181. doi:10.3390/ijgi9030181
• Dal Poz, A. P., Martins, E. F. O., & Zanin, R. B. (2022). Road network extraction using gps trajectories based on morphological and skeletonization algorithms. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLIII-B4-2022, 239–245. doi:10.5194/isprs-archives-xliii-b4-2022-239-2022
• Ezzat, M., Sakr, M., Elgohary, R., & Khalifa, M. E. (2018). Building road segments and detecting turns from GPS tracks. Journal of Computational Science, 29, 81–93. doi:10.1016/j.jocs.2018.09.011
• Gao, S., Li, M., Rao, J., Mai, G., Prestby, T., Marks, J., & Hu, Y. (2021). Automatic urban road network extraction from massive GPS trajectories of taxis. In Handbook of Big Geospatial Data (pp. 261–283). doi:10.1007/978-3-030-55462-0_11
• Guo, T., Iwamura, K., & Koga, M. (2007). Towards high accuracy road maps generation from massive GPS Traces data. 2007 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Presented at the 2007 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Barcelona, Spain. doi:10.1109/igarss.2007.4422884
• Hacar, M., & Gökgöz, T. (2021). A new approach for matching road lines using efficiency rates of similarity measures. International Journal of Engineering and Geosciences. doi:10.26833/ijeg.791324
• Karagianni, A. (2021). Road extraction through digital processing and visual interpretation of satellite images. International Journal of Engineering and Geosciences. doi:10.26833/ijeg.977032
• Karney, C. F. F. (2013). Algorithms for geodesics. Journal of Geodesy, 87(1), 43–55. doi:10.1007/s00190-012-0578-z
• Koca, B., & Ceylan, A. (2018). Uydu Konum Belirleme Sistemlerindeki (GNSS) Güncel Durum ve Son Gelişmeler. Geomatik, 63–73. doi:10.29128/geomatik.348331
• Krumm, J., Davies, N., & Narayanaswami, C. (2008). User-Generated Content. IEEE Pervasive Computing, 7(4), 10–11. doi:10.1109/mprv.2008.85
• Leichter, A., & Werner, M. (2019). Estimating road segments using natural point correspondences of GPS trajectories. Applied Sciences (Basel, Switzerland), 9(20), 4255. doi:10.3390/app9204255
• Li, H., Kulik, L., & Ramamohanarao, K. (2016, October 24). Automatic generation and validation of road maps from GPS trajectory data sets. Proceedings of the 25th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management. Presented at the CIKM’16: ACM Conference on Information and Knowledge Management, Indianapolis Indiana USA. doi:10.1145/2983323.2983797
• Ni, Z., Xie, L., Xie, T., Shi, B., & Zheng, Y. (2018). Incremental road network generation based on vehicle trajectories. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(10), 382. doi:10.3390/ijgi7100382
• Öğütçü, S. (2019). GNSS almanaklarının doğruluk analizleri. Geomatik, 4(1), 49–57. doi:10.29128/geomatik.472002
• Pirti, A., & Yazici, D. (2021). Yazılımların Doğruluk Açısından İncelenmesi. Geomatik. doi:10.29128/geomatik.882843
• Qiu, J., & Wang, R. (2016). Automatic extraction of road networks from GPS traces. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 82(8), 593–604. doi:10.14358/pers.82.8.593
• Stanojevic, R., Abbar, S., Thirumuruganathan, S., Chawla, S., Filali, F., & Aleimat, A. (2018). Robust road map inference through network alignment of trajectories. In Proceedings of the 2018 SIAM International Conference on Data Mining (pp. 135–143). doi:10.1137/1.9781611975321.15
• Tang, L., Ren, C., Liu, Z., & Li, Q. (2017). A road map refinement method using Delaunay triangulation for big trace data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 6(2), 45. doi:10.3390/ijgi6020045
• URL-1: A list of public GPS Trajectories datasets. https://vis.cs.kent.edu/TrajAnalytics/casestudy.php Accesed date: 29 Temmuz 2024
• URL-2: Athens, Berlin and Chicago GPS trajectories datasets. http://mapconstruction.org/ Accesed date: 29 Temmuz 2024
• URL-3: Grafik ve şekillerin yüksek çözünürlüklü versiyonları. https://github.com/edemiral78/3_MergePointsFromOutmost/tree/main/G%C3%B6rseller Accesed date: 29 Temmuz 2024
• URL-4: OpenStreetMap. https://www.openstreetmap.org/copyright Accesed date: 29 Temmuz 2024
• URL-5: Geopy Dokümantasyonu. , https://geopy.readthedocs.io/en/stable/ Accesed date: 29 Temmuz 2024
• URL-6: Haversine Mesafesi Python Modülü. , https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.pairwise.haversine_distances.html Accesed date: 29 Temmuz 2024
• URL-7: GeographicLib Dokümantasyonu. , https://geographiclib.sourceforge.io/ Accesed date: 29 Temmuz 2024
• URL-8: NumPy Dokümantasyonu. , https://numpy.org/doc/stable/ Accesed date: 29 Temmuz 2024
• URL-9: Proje dosyaları ve kodlar Github. https://Github.Com/Edemiral78/3_Mergepointsfromoutmost.Git Accesed date: 18 Haziran 2024
• URL-10: Matplotlib Dokümantasyonu. , https://matplotlib.org/stable/contents.html Accesed date: 29 Temmuz 2024
• Yilmaz, H. M., Yakar, M., Mutluoglu, O., Kavurmaci, M. M., & Yurt, K. (2012). Monitoring of soil erosion in Cappadocia region (Selime-Aksaray-Turkey). Environmental Earth Sciences, 66, 75-81.
• Yang, J., Mariescu-Istodor, R., & Fränti, P. (2019). Three rapid methods for averaging GPS segments. Applied Sciences (Basel, Switzerland), 9(22), 4899. doi:10.3390/app9224899
• Zheng, Z., Rasouli, S., & Timmermans, H. (2014). Evaluating the accuracy of GPS-based taxi trajectory records. Procedia Environmental Sciences, 22, 186–198. doi:10.1016/j.proenv.2014.11.019