Êtes-vous nouveau dans les données GTFS ? Voici tout ce que vous devez savoir

SidoniaIlie

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Nous aimons tous les données ouvertes !<\/H6>Et nous les aimons encore plus si nous pouvons les transformer en cartes significatives plus vite que je ne peux me maquiller.<\/H6><\/P>Ainsi, il était clair que, dès que Berlin partagerait ses données GTFS sur leur <\/SPAN>portail de données ouvertes<\/A>, la magie opérerait.<\/P>

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La General Transit Feed Specification (GTFS) est un format de données standardisé pour stocker les itinéraires, arrêts et horaires des transports publics. Les données GTFS sont utilisées dans la planification des trajets de transit sur Google Maps. Que pouvez-vous faire avec les données GTFS, demandez-vous ? Voici quelques exemples d'applications que vous pouvez créer à partir de ce type de données :<\/P>

• Planification de trajets et cartes<\/SPAN><\/LI>Horaires<\/SPAN><\/LI>Visualisations de données<\/SPAN><\/LI>Accessibilité<\/SPAN><\/LI>Informations en temps réel sur le transit<\/SPAN><\/LI><\/UL> Les données GTFS sont des données SIG, vous pouvez donc utiliser ces données pour visualiser le système de transport public, effectuer des analyses spatiales, révéler des motifs, identifier des points chauds et des zones blanches, réaliser des analyses temporelles et obtenir des informations puissantes.<\/P> <\/P>Basé sur les données ouvertes du transit de Berlin, j'ai utilisé

ArcGIS Pro<\/A><\/SPAN> <\/SPAN>pour répondre à la question suivante : combien de trajets par heure y a-t-il aux arrêts un lundi matin entre 6h et 9h et quel est le temps d'attente maximum pour cette plage horaire ?<\/STRONG><\/P> <\/P>J'ai commencé par télécharger la boîte à outils Display GTFS in ArcGIS<\/A><\/SPAN> <\/SPAN>créée par Melinda Morang<\/A><\/SPAN> <\/SPAN>. Grâce à cet outil, j'ai pu visualiser mes données ouvertes GTFS et découvrir le réseau de transport public ainsi que les stations de Berlin et ses environs. Donnez simplement un chemin vers une géodatabase, lancez les scripts et il crée automatiquement des classes d'entités pour les itinéraires et arrêts de transit.<\/P> <\/P><\/P> <\/P>Pour mieux comprendre mes données, j'ai catégorisé mes formes de transit selon le type d'itinéraire (par exemple bus, tramway, métro).<\/P> <\/P><\/P> <\/P>Mais ce niveau d'analyse n'était pas suffisant, alors j'ai décidé d'utiliser d'autres outils développés par Melinda. Après avoir téléchargé la boîte à outils BetterBusBuffer<\/A><\/SPAN>, j'ai exécuté le script Count High Frequency Routes At Stops<\/EM> <\span>et obtenu des résultats impressionnants. Sur l'image ci-dessous, les rectangles représentent la fréquence des trajets par heure pour un lundi matin typique. <\p>\n <\p>\n\n \nPour mieux comprendre les temps d'attente aux arrêts de bus et de train à Berlin, j'ai simplement ajusté la symbologie sur MaxWaitTime. J'ai ensuite estompé les arrêts où le temps d'attente était supérieur à 60 minutes et obtenu les résultats suivants :
\n \n\nComme vous pouvez le voir, à l'intérieur du MP de Berlin, il n'y a pas de rectangles. Cela signifie que la prochaine étape de l'analyse devrait se concentrer sur la réduction des temps d'attente dans les zones rurales autour de Berlin, pour les segments de transport public allant vers le centre-ville de Berlin. \n \nN'hésitez pas à télécharger le reste des boîtes à outils transit pour débloquer The Science Of Where et créer les Maps That Change The World! 
\n  \nSi vous avez des questions concernant cet article de blog, vous pouvez me contacter à cette adresse e-mail : ici. \nSuivez-moi sur <A href=\"https:\/\\/twitter.com\\/Sidonia_Ilie\