Suite

La moyenne de latitude et de longitude a-t-elle un sens ?

La moyenne de latitude et de longitude a-t-elle un sens ?


Le réglage du problème :

J'ai une série temporelle de données de géolocalisation, à savoir la latitude et la longitude.

Je souhaite sous-échantillonner la série chronologique et je ne sais pas si la valeur moyenne de la latitude et de la longitude a un sens géographique.

Ou devrais-je prendre les valeurs les plus fréquentes dans la fenêtre de temps.

J'ai très peu de connaissances sur les SIG et l'apprentissage maintenant.


En règle générale, prendre la moyenne de nombreuses mesures est la voie vers une plus grande confiance dans le résultat. Et si les mesures diffèrent par leur propre fiabilité, une moyenne pondérée s'impose.

C'est une technique courante pour signifier plusieurs observations GPS au fil du temps, à un statique emplacement, pour gagner en précision. Dans votre cas, cependant, vous vous déplacez donc ce n'est plus un simple cas de moyenne sur un intervalle de temps (relativement long).

En fonction de la vitesse à laquelle vous vous déplacez et de la fréquence à laquelle vos observations sont faites, ce que vous pourriez faire est de calculer une valeur pondérée, en mouvement moyenne des dernières N observations. Supposons que N est quatre (vous aurez peut-être besoin d'un nombre très différent selon la vitesse de déplacement et la fréquence d'observation), alors

WMA P(T) = 10 % P(T-3) + 20% P(T-2) + 30% P(T-1) + 40 % P(T)

où WMA est la moyenne mobile pondérée
et P(T) est la position au temps T

Il existe des méthodes beaucoup plus rigoureuses sur le plan statistique, le filtrage et le lissage de Kalman, par exemple, mais ce qui précède devrait vous donner une idée de base sur la façon de pondérer vos observations - lat et long - au fur et à mesure que vous progressez dans le temps, en donnant un poids plus élevé aux plus les plus récents.

Une simple amélioration, si vous pouvez accepter Publier traitement, consiste également à utiliser avenir constats. Dans ce cas, à tout moment, vous utilisez les N observations précédentes et les N observations suivantes, encore une fois, en pondérant plus fortement les plus récentes. (Assurez-vous simplement que vos poids s'additionnent correctement.)


Voir la vidéo: Longitude latitude