5. Concluding remarksEstimation of

5. Concluding remarks
Estimation of travel time between a set of origins and a
set of destinations through a transportation network is a
common task in spatial analysis. Calibrating the O–D travel
time matrix in a commercial GIS package requires extensive
data collection and processing to prepare the road
network and also adequate knowledge of the software to
implement related tools. Both are no trivial efforts. This
research has developed a desktop tool to complete the
task by calling the Google Maps API. The Python program
automates the process by reading the layers of origins
and destinations in geographic coordinates, executing a
HTTP request to access the Google Maps and calibrate the travel time between each O–D pair, and saving the results
in an external ASCII file. By comparing the approach
with the commonly used ArcGIS Network Analyst module,
several advantages are identified: no need of preparing
a road network, using a more updated road network, and
accounting for congestion in high-traffic areas and peak
hours. Our case study in accessibility analysis indicates that
an accurate estimate of travel time is essential in spatial
analysis.
The GoogleMaps API approach is not free of concerns.
Our experiments have revealed some limitations. First of
all, an ordinary user without a paid license to Google Maps
API Premier is subject to a daily query limit of 2500 geolocation
requests and is likely to experience some ‘hiccups’
in executing the tool. We welcome feedbacks from users
with a Google Maps API Premier license. Second, all data
used in the computation are maintained by Google, and
thus a user has neither control over its quality nor any
editing rights. While the Google’s road network has a reputation
of good quality, no data are completely free of errors.
Most users may not care about any modification rights of
network data, but the lack of data transparency is nevertheless
a drawback for many advanced researchers in spatial
analysis. Furthermore, the tool can only generate the contemporary
travel time by accessing the most updated road
network data in Google. In some cases, researchers need
the travel time in the past. Such a task is only feasible by
using a historical road network. Finally, the tool is currently
implemented in a desktop GIS environment. It is our plan
to develop an online version in the near future.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5. สรุปข้อสังเกตประมาณเวลาเดินทางระหว่างชุดของต้นกำเนิดและชุดของจุดหมายปลายทางผ่านเครือข่ายการขนส่งการงานทั่วไปในการวิเคราะห์พื้นที่ ปรับเทียบเดินทาง O-Dเวลาเมตริกซ์ในแพคเกจ GIS เชิงพาณิชย์ต้องใช้อย่างละเอียดรวบรวมข้อมูลและประมวลผลเพื่อทำถนนเครือข่าย และความรู้ที่เพียงพอของซอฟแวร์ใช้เครื่องมือที่เกี่ยวข้อง ทั้งไม่มีความพยายามเล็กน้อย นี้งานวิจัยได้พัฒนาเครื่องมือเดสก์ท็อปเพื่อทำการงาน โดยการเรียก API แผนที่ Google โปรแกรมงูอัตโนมัติกระบวนการ โดยการอ่านชั้นต้นกำเนิดและจุดหมายปลายทางในพิกัดทางภูมิศาสตร์ การดำเนินการการร้องขอ HTTP เข้า Google Maps และปรับเทียบเวลาเดินทาง ระหว่างแต่ละคู่ O-D และ บันทึกผลในไฟล์ ASCII ภายนอก โดยการเปรียบเทียบวิธีการมีใช้กันทั่วไปนักวิเคราะห์เครือข่าย ArcGIS โมระบุข้อดีหลายประการ: ไม่จำเป็นต้องจัดเตรียมเครือข่ายถนน การใช้เครือข่ายถนนอัพเด และบัญชีสำหรับแออัดในพื้นที่การจราจรสูงและสูงสุดชั่วโมง กรณีศึกษาของเราในการวิเคราะห์การเข้าถึงหมายถึงการประเมินความถูกต้องของเวลาเดินทางเป็นสิ่งจำเป็นในพื้นที่วิเคราะห์วิธี GoogleMaps API ฟรีกังวลไม่ได้การทดลองของเราได้เปิดเผยข้อจำกัดบางประการ ครั้งแรกของทั้งหมด ผู้ใช้ธรรมดาไม่ มีใบอนุญาตจ่ายให้ Google Mapsพรีเมียร์ API มีสำเนียง 2500 จำกัดแบบสอบถามทุกวันร้องขอ และจะฟื้นบาง 'hiccups'ในการดำเนินการนั้น เรายินดีต้อนรับจากผู้ใช้มีใบอนุญาต Google Maps API พรีเมียร์ สอง ข้อมูลทั้งหมดใช้ในการคำนวณจะถูกบันทึก โดย Google และดังนั้น ผู้ใช้มีไม่ควบคุมคุณภาพหรือใด ๆแก้ไขสิทธิ์ ในขณะที่เครือข่ายถนนของ Google มีชื่อเสียงคุณภาพดี ไม่มีข้อมูลมีข้อผิดพลาดผู้ใช้ส่วนใหญ่อาจไม่สนใจในการปรับเปลี่ยนสิทธิ์ใด ๆ ของข้อมูลเครือข่าย แต่ขาดความโปร่งใสของข้อมูลเป็นอย่างไรก็ตามคืนเงินสำหรับนักวิจัยขั้นสูงมากมายในพื้นที่วิเคราะห์ นอกจากนี้ เครื่องมือสามารถสร้างร่วมสมัยเท่านั้นเวลาเดินทาง โดยเข้าถึงถนนปรับปรุงมากที่สุดข้อมูลเครือข่ายใน Google ในบางกรณี ต้องการนักวิจัยเวลาเดินทางในอดีต งานดังกล่าวจะเป็นไปได้โดยการใช้เครือข่ายถนนประวัติศาสตร์ ในที่สุด เครื่องมืออยู่นำมาใช้ในระบบ GIS บนเดสก์ท็อป มันเป็นแผนของเราพัฒนารุ่นออนไลน์ในอนาคตอันใกล้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

5 . สรุปข้อสังเกต
ค่าเวลาเดินทางระหว่างชุดของกำเนิดและ
ชุดของจุดหมายปลายทางผ่านเครือข่ายการขนส่งเป็น
งานทั่วไปในการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ การสอบเทียบ o ( d
เวลาเดินทางเมทริกซ์ในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เชิงพาณิชย์ต้องมีการเก็บรวบรวมข้อมูลอย่างละเอียด
แพคเกจและการประมวลผลเพื่อเตรียมถนน
เครือข่าย และยังเพียงพอ ความรู้ของซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับ
ใช้เครื่องมือทั้งสองจะไม่มีความพยายามเล็กน้อย งานวิจัยนี้ได้พัฒนาเครื่องมือเดสก์ทอป

งานให้เสร็จสมบูรณ์โดยเรียกใช้ Google Maps API โปรแกรม Python
โดยอัตโนมัติกระบวนการอ่านของชั้นกำเนิด
และจุดหมายปลายทางในพิกัดทางภูมิศาสตร์ ดำเนินการ
การร้องขอ HTTP ในการเข้าถึง Google Maps และปรับเวลาเดินทางระหว่างแต่ละ o ( D คู่และประหยัดผล
ใน ASCII แฟ้มภายนอก .โดยเปรียบเทียบกับวิธีที่ใช้กันทั่วไปวิศวกรรมโยธา

ข้อดีหลายนักวิเคราะห์เครือข่ายโมดูลที่ระบุ : ไม่ต้องเตรียมตัว
ถนนเครือข่ายโดยใช้เพิ่มเติมปรับปรุงเครือข่ายถนนและ
บัญชีสำหรับความแออัดในพื้นที่การจราจรสูงและช่วง

กรณีศึกษาในการวิเคราะห์การเข้าถึงแสดงว่า
ถูกต้องประมาณการของเวลาในการเดินทางเป็นสิ่งสำคัญในการวิเคราะห์เชิงพื้นที่

กูเกิล แมปส์ API ที่วิธีการไม่ฟรีของความกังวล .
การทดลองของเราได้พบบางข้อจํากัด แรกของ
ทั้งหมด ผู้ใช้ทั่วไปโดยไม่ต้องจ่ายใบอนุญาต Google Maps API พรีเมียร์
อาจมีการจำกัดการสืบค้นรายวัน 2500 Geolocation
การร้องขอและมีแนวโน้มที่จะพบบางสะอึก '
' ในการเครื่องมือ เรายินดีรับผลตอบสนองจากผู้ใช้
กับ Google Maps API พรีเมียร์ใบอนุญาต ประการที่สองข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณ
รักษาโดย Google และ
ดังนั้นผู้ใช้มีทั้งการควบคุมคุณภาพหรือ
แก้ไขสิทธิ ในขณะที่เครือข่ายถนนของ Google ที่มีชื่อเสียง
คุณภาพดี ไม่มีข้อมูลที่เป็นสมบูรณ์ฟรีจากข้อผิดพลาด .
ผู้ใช้ส่วนใหญ่อาจไม่ได้ดูแลเรื่องการปรับเปลี่ยนใด ๆสิทธิ
ข้อมูลเครือข่าย แต่ขาดความโปร่งใสข้อมูลอย่างไรก็ตาม
อุปสรรค์สำหรับนักวิจัยขั้นสูงมากในการวิเคราะห์เชิงพื้นที่

นอกจากนี้เครื่องมือที่สามารถสร้างเวลาเดินทางร่วมสมัยโดยการเข้าถึงการปรับปรุงมากที่สุด

ถนนเครือข่ายข้อมูลใน Google ในบางกรณี นักวิจัยต้องการ
การเดินทางเวลาในอดีต งานดังกล่าวเป็นเพียงเป็นไปได้โดย
โดยใช้เครือข่ายถนนประวัติศาสตร์ สุดท้ายเครื่องมืออยู่ในสภาพแวดล้อมเดสก์ทอป
ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์มันเป็นแผนของเรา
พัฒนารุ่นออนไลน์ในอนาคตอันใกล้ .