CN107229682A - 一种基于大型数据库的出租车位置数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大型数据库的出租车位置数据处理方法，包括通过数据库的管理软件将出租车的GPS原始数据导入到数据库中；基于SQL语句对出租车GPS数据进行清洗处理，包括删除经纬度越界、车辆静止、载客和空载状态长时间无变化、行驶方向大于360度的数据；将清洗后的出租车 GPS 数据进行坐标转换，统一到与数字地图相同的坐标系；将转换坐标后的出租车 GPS 数据进行地图匹配，使得出租车的GPS轨迹数据匹配到数字地图的路网数据上；将处理后的出租车GPS数据应用于实际城市空间分析。本发明方法操作较为简便，处理后的数据较为精确，客观性较强，能直接将出租车GPS数据应用于城市时空出行和空间结构方面的分析和研究。
Description
技术领域
本发明属于城市规划技术领域，涉及基于大型数据库对出租车GPS数据处理的方法。
技术背景
移动数据是记录和反映城市动态的重要传感数据，目前国内外学者已经对手机、公共交通卡以及出租车的移动数据进行了广泛和深入的研究工作，而出租车作为市内常用公共交通工具，出租车GPS数据可以记录和反映城市交通出行、人群移动，且具有覆盖范围广、布设成本低、位置数据精度高、隐私问题小和信息提取方便的优点，是重要移动轨迹数据来源之一，较之传统的出行信息采集方式能大大节省成本、提高了效率。对出租车的GPS数据进行处理分析，既可以用于城市交通状况的判断，也能用于居民出行行为的分析。对于大数据应用来说，最重要的是在获得大数据以后，如何处理海量的具有空间位置信息原始数据，然后才能在此基础上进行相应的研究工作。
虽然国内外的文献对出租车GPS数据进行了大量的相关研究，但很少就GPS出租车的原始数据处理过程作详细的说明，现有的数据处理方法也比较繁琐，影响了出租车GPS数据的广泛而又深入的应用。本发明提出一种基于大型数据库处理出租车GPS数据的方法，处理后的出租车GPS数据可以匹配到城市道路网上去，进行相关的处理和分析，包括从出租车的轨迹数据中识别出行起点和终点、出行起点和终点的时空分布规律以及出租车的轨迹数据处理和显示等。
发明内容
发明目的：针对现存问题的不足，本发明提出一种基于大型数据库的出租车位置数据处理方法，该方法操作较为简便，精确度高，且能根据研究所需提取所需数据，有效弥补了目前较为缺失的出租车GPS原始数据处理方法。处理后的数据可应用于多种数据分析，为下一步城市交通状况的判断、居民出行行为的分析奠定基础。
技术方案：为了达到上述发明目的，本发明提供了基于大型数据库的出租车位置数据处理方法，包括以下步骤：
(1)通过数据库的管理软件将出租车的GPS原始数据导入到数据库中，所述原始数据包括出租车ID、GPS时间、GPS经度、GPS纬度、GPS速度、GPS方向和载客状态；
(2)基于SQL语句对出租车GPS数据进行清洗处理，包括删除经纬度越界、车辆静止、载客和空载状态长时间无变化、行驶方向大于360度的数据；
(3)将清洗后的出租车GPS数据进行坐标转换，统一到与数字地图相同的坐标系；
(4)将转换坐标后的出租车GPS数据进行地图匹配，使得出租车的GPS轨迹数据匹配到数字地图的路网数据上；
(5)将处理后的出租车GPS数据应用于实际城市空间分析。
进一步地，所述步骤(1)中，出租车的GPS原始数据存储于一个CSV文件中。
进一步地，所述步骤(2)中包括：
(2.1)查询研究范围的经纬度坐标范围，使用SQL语句查询不在该地理坐标范围内的数据并予以删除；
(2.2)使用SQL语句查询每一辆出租车GPS速度总和为0的数据并予以删除；
(2.3)使用SQL语句查询每一辆出租车载客状态不为0或1的数据并予以删除，并查询每一辆出租车载客状态总和为0或平均值为1的数据并予以删除；其中载客状态为0表示出租车空驶，为1表示出租车载客；
(2.4)使用SQL语句查询每一辆出租车GPS方向值大于360的数据并予以删除。
进一步地，所述步骤(5)包括：
(5.1)使用SQL语句根据载客状态的变化从清洗后的出租车GPS数据提取乘客出行的起点和终点，创建起点表和终点表；
(5.2)将起点表和终点表中的坐标数据进行转换，与遥感影像数据在ArcGIS中进行叠加显示，获得不同时间出行点空间分布特性；
(5.3)生成出租车轨迹线要素，并叠加上乘客的上车点和下车点，对出租车运行轨迹中的不同乘客状态进行可视化处理。
有益效果：本发明提供的出租车GPS数据处理方法简单易行，可操作性强，充分利用现有的数据管理软件和GIS软件，方便没有计算机背景的人士处理原始GPS数据，有利于时空位置数据在城市研究中的应用和推广。
附图说明：
图1为本发明实施例的方法流程图；
图2为本发明实施例经纬度越界的出租车GPS数据示例图；
图3为本发明实施例出租车经纬度和时间信息均无变化的数据示例图；
图4为本发明实施例出租车全天乘客状态为0的数据示例图；
图5为本发明实施例出租车行驶方向>360的数据示例图；
图6为本发明实施例匹配到路网上的出租车的轨迹点示例图，其中(a)为匹配前的轨迹点，(b)为匹配后的轨迹点；
图7为本发明实施例上午8-9点乘客上车点空间分布图；
图8为本发明实施例出租车GPS数据的轨迹图。
具体实施方式：
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
以下将结合南京主城区某一天GPS数据详细地说明本发明的技术方案。
如图1所示，本发明实施例公开的一种基于大型数据库的出租车数据处理方法，具体包括如下步骤：
步骤1：将出租车的GPS原始数据导入到数据库中。由于Excel中一个sheet仅能存入10万行左右的数据，Access数据库虽不受记录行数的限制，但受Access文件量大小2G限制，而出租车原始GPS数据一天的数据量总计有数千万条记录，超过2G的文件量大小，所以不能将出租车的GPS原始数据存储于excel表或Access数据库中进行数据清洗及处理。本步骤中，将出租车的GPS原始数据存储于一个CSV文件，主要包括出租车ID、GPS时间、GPS经度、GPS纬度、GPS速度、GPS方向，载客状态等信息。
选择获取的2010/09/01一天的GPS数据作为试验数据，采用大型数据库管理软件系统，如MySQL、SQL Server、Oracle等数据库，本实施例以开源的MySQL为例，应用MySQL数据库管理软件来建立NJTaxGPS数据库，通过导入数据模块，将2010/09/01一天出租车的GPS原始数据导入到NJTaxGPS数据库中，生成
NJTaxGPS数据库中一个相应的Tax0901，对数据表中的字段进行定义，将出租车原始的GPS数据转化成可处理的格式，数据表的字段定义如表1所示。
表1 GPS数据表字段
对Tax0901表中的记录数据按Vehicle SimID和GPS Time两个字段进行升序排列，并生成RowNum字段，记录每一个记录在表中的顺序号，统计原始数据是18668073行。
步骤2：清洗异常数据。入库后的出租车GPS数据，是出租车上加装GPS获取的采集数据，是未经过处理过的原始数据，这些数据由于系统本身或者外界等因素影响会产生一些不合理误差或错误数据，这些误差或错误数据产生的原因是多种因素所导致，如果不加以处理和清洗，而直接利用这些原始数据，会影响相关分析和研究成果的精度和质量，所以需要对收集到的出租车原始GPS数据进行数据处理和清洗工作，以保证数据的准确性。对GPS数据进行清洗和处理时，主要考虑以下几种情况：经纬度越界、车辆静止、载客和空载状态长时间无变化、行驶方向大于360度。在本发明中GPS原始数据以MySQL数据库中表的形式存储，基于MySQL的SQL语句来删除误差或错误数据，清洗异常的出租车GPS数据，对误差和异常数据处理后才能进行下一步的应用。本数据清洗步骤中，具体步骤如下：
步骤2.1：通过使用google earth软件查询研究范围的经纬度坐标范围，使用MySQL的SQL语句查询不在该地理坐标范围内的数据并予以删除。本次研究范围是南京市主城区范围，通过使用google earth软件查询，此范围的经纬度坐标范围是北纬31°30′-32°30′，东经118°00′-119°00′，市中心(新街口)地理坐标为北纬32°02′38″、东经118°46′43″，因此不在该地理坐标范围内的数据应予以删除。查询select*from Tax0901whereGPSLongitude Not between 118.0000and 119.0000union select*from Tax0901whereGPSLatitude Not between 31.5000 and32.5000(图2)，查询到312199行记录有错，从NJTaxGPS数据库中的Tax0901表中删除。
步骤2.2：如果某辆出租车静止，该出租车返回的GPS经纬度数据位置坐标没有变化或变化很小，车辆瞬时速度持续为0，则这类数据无法运用。使用MySQL的SQL语句查询瞬时速度总和为0的数据并予以删除。具体操作为：在数据库中查询select VehicleSimID，SUM(GPSSpeed)As TotalSpeed into Speed from Tax0901group by VehicleSimID，TotalSpeed值为0(图3)，说明出租车经纬度和时间信息均无变化，删除此类数据。
步骤2.3：出租车载客状态只有0(表示出租车空驶)和1(表示出租车载客)两种显示，由于天气原因(雨、雪等)或者机器本身故障原因，可能导致出现0和1以外载客状态的错误显示。使用MySQL的SQL语句查询每一辆出租车的乘客状态值不为0或者1的值并予以删除。具体操作为：在数据库中查询select*into PSErr from Tax0901 wherePassengerState Not between 0 and 1；查询记录结果为0，说明出租车PassengerState的值是正确，没有发生误差或错误。
步骤2.4：出租车辆长时间空车运行是无乘客出行(空驶)和全体载客的数据对于分析出租车乘客的出行行为无意义。使用MySQL的SQL语句查询每一辆出租车的载客状态总和为0或者平均值为1的数据并予以删除。具体操作为：在数据库中查询selectVehicleSimID，SUM(PassengerState)As TotalPS into SumPS from Tax0901 group byVehicleSimID，当TotalPS是0时(图4)，说明一直无乘客出行，删除此类数据。在数据库中查询select VehicleSimID，AVG(PassengerState)As AvgPS into AvgPS from Tax0901group by VehicleSimID，当AvgPS是1时，说明是一直都是有乘客出行，删除此类数据。
步骤2.5：出租车行驶方向在0～360°之间，由于天气原因(雨、雪等)或者机器本身故障原因，导致出现GPS方向的值大于360°。使用MySQL的SQL语句查询每一辆出租车GPS方向值大于360的数据并予以删除。具体操作为：在数据库中查询select*into direrr fromTax0901 where GPSDirection Not between 0and 360；delete from Tax0901 whereGPSDirection>360(图5)得到出租车行驶方向大于360的数据，删除此类数据。
经过上述数据清洗后，2010/09/01的出租车原始GPS数据由18668073行减少到16504771行，清洗了2163302行错误的记录，约占总数的11.588％；同时，出租车由原来的7648辆减少到6688辆，减少了960辆出租车。
步骤3：坐标转换。出租车GPS数据只有经纬度坐标，生成的地理坐标不能直接与路网和用地等城市数据关联。出租车GPS数据采集时采用是WGS_84地理坐标系，LandSat8影像数据是采用UTM投影，因此需要将不同坐标系的数据转换到相同的坐标系中，这样才能使出租车GPS数据定位点准确地显示在城市路网电子地图和城市影像数据上。由于LandSat8影像数据采用UTM平面投影坐标系，与出租车GPS数据采用相同的WGS_84地理坐标系。由于影像数据进行坐标转换，需要进行插值计算，影响遥感影像数据的精度。因此需要以LandSat8影像数据UTM_投影为基准，对出租车的GPS数据、城市道路、用地数据进行投影变换，统一到相同的坐标系，使出租车的GPS数据定位点准确的显示在电子地图和城市影像地图上，显示出相应的位置。本实施例中，以LandSat8影像数据WGS_1984_UTM_Zone_50N的投影为基准，对出租车的GPS数据和南京市相关的城市道路、用地数据进行投影变换。
步骤4：将数据进行地图匹配。由于数字地图的误差、坐标转换误差和GPS定位误差这三方面的误差，使得叠加后出租车GPS轨迹点可能并不在相应的行驶道路上，因此就需要进行地图匹配。地图匹配是将出租车GPS轨迹数据在一定的误差范围内，通过GIS中点到线的捕捉算法匹配到GIS矢量电子地图的路网数据上，使电子地图上能直观地显示出租车的运动轨迹，便于进行交通分析。本步骤中，通过将出租车运动轨迹点与GIS路网数据进行匹配，匹配结果存储在相应的ArcGIS的shape file文件中。图6为出租车GPS点匹配前后对比图，其中图(a)中显示匹配前的GPS轨迹点，图(b)中显示匹配后的GPS轨迹点。
至此，原始出租车GPS数据处理完毕。
步骤5：将处理后的出租车GPS数据应用于实际城市空间分析。如具体可做如下分析：
步骤5.1：从出租车的轨迹数据中识别出行起点和终点。乘客状态的字段值是0和1，其中空车状态值为0，载客状态值为1。当乘客状态值由0变为1时，即为乘客上车地点，乘客状态值由1变为0时，即为乘客下车地点；计算本次载客状态与上次载客状态的差值，当前后两次差值为1时，表明是乘客上车时的地点；当前后两次差值为-1时，表明是乘客下车时的地点；当前后两次差值为0时，表明出租车的载客状态没有发生变化，由载客状态的变化可判断乘客的上车或下车位置。使用MySQL的SQL语句来提取乘客出行的起点和终点。
步骤5.2：出行起点和终点的时空分布规律。通过SQL语句计算载客状态前后两次不同差值，获得事例数据一天的整个出行点数据集。研究乘客上车和下车点的时空分布规律，需要以一定的时间为间隔，来提取不同时间段乘客上车和下车点的空间分布特征。在数据库中，针对生成出行的起点表和终点表，应用SQL语句选择不同时间段的出行点子集，生成属性数据库表格，并获得不同时间段出行起点和终点数据。接着将属性数据表中的经、纬度数据生成空间位置点，并进行相应的投影变换，获得与LandSat8影像数据相同的投影。然后在ArcGIS中联接到数据库中相应的表，应用Make XY Event Layer命令将属性数据表中的经、纬度数据生成ArcGIS点的形文件，再应用Project命令将点空间数据投影转换到与影像数据相同的投影WGS_1984_UTM_Zone_50N，将这些不同时间出行点的数据与遥感影像数据、用地等数据在ArcGIS中进行叠加显示，从而获得不同时间出行点空间分布特性(图7)。
步骤5.3：出租车的轨迹数据处理和显示。从数据处理的角度来看，一辆出租车的轨迹数据可以表示GPS采样点的集合、二维地图上的曲线和关键地点(乘客的上车点和下车点)所构成。本步骤中，将属性数据生成空间位置点要素，然后由空间位置点要素连成线，并生成线要素，接着在此基础上再叠加上乘客的上车点和下车点，对出租车运行轨迹中的不同乘客状态进行可视化处理生成图8。
综上，本发明实施例的方法操作较为简便，处理后的数据较为精确，客观性较强，能直接将出租车GPS数据应用于城市时空出行和空间结构方面的分析和研究。
Claims (4)
1.一种基于大型数据库的出租车位置数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
（1）通过数据库的管理软件将出租车的GPS原始数据导入到数据库中，所述原始数据包括出租车ID、GPS时间、GPS经度、GPS纬度、GPS速度、GPS方向和载客状态；
（2）基于SQL语句对出租车GPS数据进行清洗处理，包括删除经纬度越界、车辆静止、载客和空载状态长时间无变化、行驶方向大于360度的数据；
（3）将清洗后的出租车 GPS 数据进行坐标转换，统一到与数字地图相同的坐标系；
（4）将转换坐标后的出租车 GPS 数据进行地图匹配，使得出租车的GPS轨迹数据匹配到数字地图的路网数据上；
（5）将处理后的出租车GPS数据应用于实际城市空间分析。
2.根据权利要求1所述的一种基于大型数据库的出租车位置数据处理方法，其特征在于，所述步骤（1）中，出租车的GPS原始数据存储于一个CSV文件中。
3.根据权利要求1所述的一种基于大型数据库的出租车位置数据处理方法，其特征在于，所述步骤（2）中包括：
（2.1）查询研究范围的经纬度坐标范围，使用SQL语句查询不在该地理坐标范围内的数据并予以删除；
（2.2）使用SQL语句查询每一辆出租车GPS速度总和为0的数据并予以删除；
（2.3）使用SQL语句查询每一辆出租车载客状态不为0或1的数据并予以删除，并查询每一辆出租车载客状态总和为0或平均值为1的数据并予以删除；其中载客状态为0 表示出租车空驶，为1表示出租车载客；
（2.4）使用SQL语句查询每一辆出租车GPS方向值大于360的数据并予以删除。
4.根据权利要求1所述的一种基于大型数据库的出租车位置数据处理方法，其特征在于，所述步骤（5）中包括：
（5.1）使用SQL语句根据载客状态的变化从清洗后的出租车 GPS 数据提取乘客出行的起点和终点，创建起点表和终点表；
（5.2）将起点表和终点表中的坐标数据进行转换，与遥感影像数据在ArcGIS中进行叠加显示，获得不同时间出行点空间分布特性；
（5.3）生成出租车轨迹线要素，并叠加上乘客的上车点和下车点，对出租车运行轨迹中的不同乘客状态进行可视化处理。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20171003 |
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