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Titelaufnahme

Titel
Contextual trajectory modeling and analysis / by Eva Maria Westermeier
VerfasserWestermeier, Eva Maria
Begutachter / BegutachterinLoidl, Martin
Erschienen2018
Umfangxv, 134 Blätter ; 30 cm : Illustrationen
HochschulschriftParis-Lodron-University Salzburg, Masterarbeit, 2018
Anmerkung
Literaturverzeichnis: Blatt 127-134
Datum der AbgabeNovember 2018
SpracheEnglisch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (DE)Bewegungsdaten / geographischer Kontext / Trajektorienanalyse / Kontextmodellierung / raumzeitliche Analyse / Datenmodell / Kontextannotation / Geodatenbanken / GIS
Schlagwörter (EN)movement data / geographic context / trajectory analysis / modeling context / spatio-temporal analysis / computational movement analysis / trajectory data model / context annotation / spatial database / GIS
Schlagwörter (GND)Raumdaten / Bewegungsanalyse <Technik> / Datenmodell
URNurn:nbn:at:at-ubs:1-1156 Persistent Identifier (URN)
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Contextual trajectory modeling and analysis [7.39 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung

Die kontextbezogene Analyse von Bewegungsdaten steht im Fokus diverser Disziplinen und Anwendungen - von den Verkehrswissenschaften bis zur Ökologie. Während Bewegungsdaten heute vielfältig und im großen Stil erhoben werden, hinkt die Entwicklung geeigneter konzeptioneller Ansätze und praktischer Methoden zur effizienten und anwenderfreundlichen kontextbezogenen Trajektorienanalyse hinterher.

Diese Arbeit präsentiert das Konzept und die Implementierung eines linien-basierten kontextbezogenen Trajektoriendatenmodells in einer räumlichen Datenbank und trägt so zur Schließung dieser Forschungslücke bei. Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Datenmodells, das eine adäquate Darstellung von Bewegung bietet, und die effiziente Einbindung von Kontextdaten sowie eine Umsetzung auf der Basis etablierter Open-Source Software ermöglicht. Im Vergleich zu bisherigen Ansätzen bietet das vorgestellte Datenmodell zahlreiche konzeptionelle Vorteile, von denen auch dessen praktische Anwendung profitiert. Wie eine Reihe an Vergleichstests zeigten, ermöglicht das Datenmodell eine deutliche Reduktion des Rechenaufwands und der Anwendungskomplexität im Vergleich zum herkömmlichen punktbasierten Ansatz.

Um die Integration des vorgestellten Datenmodells in ein Desktop-GIS zu vereinfachen, wurde ein Prototyp einer GIS-Toolbox entwickelt, wodurch die aufwendige Erstellung des Datenmodells automatisiert werden kann. Die Praktikabilität des vorgestellte Ansatzes und seiner Integration in ein Desktop GIS wurde anhand einer Fallstudie mit Schiffsbewegungsdaten belegt. Insgesamt ist der vorgestellte Ansatz konzeptionell durchdacht, bietet eine erhöhte Performance und leichtere Anwendbarkeit und kann direkt innerhalb eines Desktop GIS in unterschiedlicher Art und Weise eingesetzt werden. Context-aware analysis of movement data is crucial for different domains and applications, from transport to ecology. While there is a wealth of data, efficient and user-friendly contextual trajectory analysis is still hampered by a lack of appropriate conceptual approaches and practical methods. This work contributes to fill this gap by proposing a novel conceptual approach and implementation of a line-based contextual trajectory data model.

The main objective of this work is to develop a data model that provides a sophisticated representation of movement, allows for an efficient integration of context information and relies exclusively on a well-established open-source spatial database supported by standard GIS. Compared to state-of-the-art approaches, the proposed approach offers various conceptual advantages, which also have positive effects for its usage. A range of benchmark tests showed that the proposed approach substantially decreases processing effort and complexity for the user, compared to the commonly used point-based data model.

To facilitate the integration of the proposed approach in a Desktop GIS, a prototype of a GIS toolbox for contextual trajectory analysis is presented in this work. As demonstrated in a case study with ship movement data, this allows clearing the main hurdle of the proposed approach by automating the setup of the data model. Overall, the proposed line-based contextual trajectory data model is conceptually elaborate, allows increased performance and reduced complexity for the user and can be leveraged in various ways directly from a Desktop GIS.

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