ارائه رویکردی به ‌منظور ارزیابی الگوی مشارکت کاربران در داده‌های مکانی داوطلبانه بزرگراه‌ها با استفاده از یادگیری ماشین

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی نقشه برداری و اطلاعات مکانی، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران

2 دانشکده مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی سهند

3 دانشکده مهندسی نقشه برداری و اطلاعات مکانی، دانشکگان فنی، دانشگاه تهران

چکیده

بزرگراه‌ها از حیاتی‌ترین عوارض خطی در سیستم حمل‌و‌نقل هستند که با گسترش زندگی شهری روزبه‌روز بر اهمیت آن‌ها افزوده شده است. ازاین‌رو دسترسی به اطلاعات به‌روز و کارآمد در ارتباط با این عوارض نقش به‌سزایی در مدیریت سیستم حمل‌و‌نقل دارد. اطلاعات مکانی داوطلبانه (1VGI) توسط کاربرانی ایجاد می‌شود که دانش تجربی یا محلی خود را از یک مکان در پایگاه‌داده مکانی وارد می‌کنند. این مطالعه با ارائه رویکردی، روندها را در تصمیمات مشارکت‌کنندگان هنگام ترسیم بزرگراه‌ها و جاده‌ها در پایگاه‌داده OpenStreetMap (OSM) در تهران بررسی می‌کند. بررسی الگوی مشارکتی، اطلاعاتی غنی از سوگیری‌ها و آمار و جهت‌گیری‌های فعالیت‌های کاربران فراهم می‌کند که در مدیریت و برنامه‌ریزی‌های حمل‌و‌نقل استفاده می‌شود. رویکرد پیشنهادی ارزیابی می‌کند که خواص یک راه چگونه بر تعیین طبقه‌ آن تأثیر می‌گذارد. انواع کلاس‌های بزرگراه‌ با استفاده از طبقه‌بندی جنگل تصادفی طبقه‌بندی و سپس به استنباط روند ترسیم پرداخته شد. برای آزمایش از داده‌های خطی شهر تهران استفاده و با پارامترهای استخراجی از داده‌ها که بالاترین دقت طبقه‌بندی را ایجاد کرده‌اند، الگوریتم طبقه‌بندی اعمال گردید. نتایج نشان داد طبقه‌بندی در بهترین ترکیب از پارامترهای استخراجی شامل آزیموت خطوط بزرگراه‌ها، طول ژئودزیک خطوط، فاصله اولین نقاط ترسیمی تا نزدیک‌ترین خیابان و تراکم kernel اولین نقاط به F-Score برابر 71 درصد رسید. بررسی پارامترهای معنایی نام بزرگراه و نام کاربر نیز در این پژوهش انجام شد که نشان از عدم تأثیر آن‌ها بر دقت طبقه‌بندی بود. پس از محاسبه اهمیت هر کدام از پارامترهای انتخابی، آزیموت به‌عنوان مهم‌ترین عامل تأثیرگذار در طبقه‌بندی انواع بزرگراه در رفتار کاربران مشارکت‌کننده شناسایی گردید.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

An Approach to Evaluate the User Participation Pattern in Highway's Volunteered Geographic Information using Machine Learning

نویسندگان [English]

  • Rahim Ali abbaspour 1
  • Alireza Chehreghan 2
  • Saeedeh Sadati 1
  • Abbas Abedini 3
1 School of surveying and Geospatial Engineering, College of Engineering, University of Tehran
2 Sahand University of Technology
3 School of Surveying and Geospatial Engineering, College of Engineering, University of Tehran
چکیده [English]

Highways constitute one of the vital linear elements in a country's transportation system, and their significance has grown steadily with the expansion of urban life. Consequently, access to up-to-date and efficient information regarding these linear elements plays a crucial role in managing the transportation systems of nations. Volunteered Geographic Information is generated by users who input their experiential or local knowledge of a specific location into a spatial database. Statistical approaches aid in understanding the trends of participatory behaviors. This study examines the patterns of contributors' involvement when mapping highways and roads in the OpenStreetMap database in Tehran. The proposed approach evaluates how the characteristics of a road impact its classification. Highway classes are classified using a random forest classifier, and the inferred mapping trends are analyzed based on the classification. Linear data from Tehran city are utilized for the upcoming experiment, and the classification algorithm is applied with the extraction parameters that yielded the highest classification accuracy. Results demonstrate that the best combination of extraction parameters, including the azimuth of highways, geodesic length of lines, distance from the first mapped point to the nearest street, and the kernel density of the first points, achieves an F-Score of 71%. An examination of the semantic parameters such as the highway name and user name indicates their ineffectiveness on classification accuracy. After assessing the importance of each selected parameter, the azimuth parameter is identified as the most influential factor in the classification of highway types in the behavior of users participation.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Volunteered Geographic Information (VGI)
  • OpenStreetMap (OSM)
  • Urban Transportation
  • Participation Pattern
  • Machine Learning

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 18 اردیبهشت 1403
  • تاریخ دریافت: 25 دی 1402
  • تاریخ بازنگری: 29 اسفند 1402
  • تاریخ پذیرش: 01 اردیبهشت 1403