Die Daten hinzufügen
Sie beginnen damit, ein fiktives Dataset mit Fahrzeugbewegungen im Interessenbereich zu überprüfen. Laden Sie zuerst die Daten herunter, und fügen Sie sie einem Projekt in ArcGIS AllSource hinzu.
Hinweis:
Alle in diesem Lernprogramm verwendeten Daten sind rein fiktiv und ausschließlich für Ausbildungszwecke vorgesehen.
- Laden Sie Camp Lemonnier Intelligence Data herunter.
Ein gezippter Ordner mit dem Namen Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb wird auf den Computer heruntergeladen. Die Erweiterung .gdb bedeutet, dass der Ordner eine Geodatabase im Ordnerformat zum Speichern geographischer Informationen enthält.
- Extrahieren Sie den gezippten Ordner an einem Speicherort, den Sie sich gut merken können, beispielsweise den Ordner "Dokumente".
Als Nächstes erstellen Sie ein Projekt in ArcGIS AllSource und fügen die Daten hinzu.
- Starten Sie ArcGIS AllSource. Melden Sie sich mit Ihrem lizenzierten ArcGIS-Konto an, falls Sie dazu aufgefordert werden.
Hinweis:
Weitere Informationen zu ArcGIS AllSource finden Sie auf der entsprechenden Produktseite.
Beim Starten von ArcGIS AllSource haben Sie die Möglichkeit, ein neues Projekt zu erstellen oder ein vorhandenes Projekt zu öffnen. Wenn Sie bereits ein Projekt erstellt haben, wird eine Liste der zuletzt verwendeten Projekte angezeigt.
- Klicken Sie unter Leere Vorlagen auf Karte.
- Geben Sie für Nameden Eintrag Klassifizierungsprojekt für Bewegungsereignisse ein. Klicken Sie auf OK.
Das Projekt, das alle Karten und Daten für diesen Workflow enthalten wird, wird erstellt. Da Sie die Vorlage Karte ausgewählt haben, enthält das Projekt eine leere Karte.
Fügen Sie Daten zu Fahrzeugbewegungen aus der Geodatabase hinzu, die Sie heruntergeladen haben.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Daten. Klicken Sie in der Gruppe Hinzufügen auf die Schaltfläche Daten hinzufügen.
Das Fenster Daten hinzufügen wird angezeigt. Sie können Daten aus Ihrem Projekt, aus Ihrem Portal (ArcGIS Online) oder von Ihrem Computer hinzufügen.
- Navigieren Sie unter Computer zum Speicherort der extrahierten Geodatabase, die Sie heruntergeladen haben. Doppelklicken Sie auf Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb.
Die Geodatabase enthält drei Feature-Datasets: Administrative_Data, Cell_Phone_Data und Vehicle_Data. Sie sind daran interessiert, das Fahrzeugverhalten nachzuverfolgen. Also fügen Sie das Fahrzeugdataset hinzu.
- Doppelklicken Sie auf Fahrzeug_Daten.
Ein Feature-Dataset enthält mehrere Feature-Classes. Feature-Classes sind Sammlungen geographischer Features (wie zum Beispiel Punkte, Linien oder Polygone), die einer Karte hinzugefügt werden können. Das Feature-Dataset Fahrzeug_Daten enthält elf Feature-Classes. Für diese Analyse werden Sie allerdings nur die Feature-Class Vehicle_Data_All_Vehicle_Data verwenden.
- Klicken Sie auf Vehicle_Data_All_Vehicle_Data, um sie auszuwählen.
- Klicken Sie auf OK.
Die Feature-Class wird der Karte hinzugefügt. Die Karte wird auf die Ausdehnung der Daten gezoomt.
Hinweis:
Ihr Layer weist möglicherweise eine andere Farbe auf als die Beispielbilder.
Der Layer enthält eine große Anzahl von Punkten (mehr als 1 Million), die sich auf die Stadt Dschibuti in Dschibuti, Afrika konzentrieren. Im Interessenbereich befindet sich der amerikanische Militärstützpunkt "Camp Lemonnier".
Jeder Punkt steht für den Standort eines Fahrzeugs zu einem bestimmten Zeitpunkt. Da sich ein Fahrzeug mit seinem Fahrer bewegt, kann es auch durch mehrere Punkte dargestellt werden. Sie können mehr über einen Layer erfahren, indem Sie seine Attributtabelle öffnen.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf Alle Fahrzeugdaten, und wählen Sie Attributtabelle aus.
Die Attributtabelle wird angezeigt. Attribute sind Text- oder numerische Daten, die jedem Feature zugeordnet sind. In der Tabelle repräsentiert jede Zeile ein einzelnes Feature, während jede Spalte ein Attributfeld repräsentiert.
Diese Tabelle enthält Felder, in denen die eindeutige ID (OBJECTID), die Form, der Breitengrad, der Längengrad und die Geschwindigkeit jedes Fahrzeugeintrags beschrieben wird. Außerdem gibt es ein Feld Datum mit dem Zeitpunkt (Datum und der Uhrzeit), an dem die Position des Fahrzeugs erfasst wurde, und ein Feld Track-ID (Text), das eine Kennung für jedes einzelne Fahrzeug enthält. Da diese Daten fiktiv sind, entsprechen die Track-IDs keinen realen Fahrzeugen.
Im Beispielbild gehören die ersten sieben Fahrzeugeinträge zu demselben Fahrzeug, das mit der Track-ID 0 angegeben ist. Diese Einträge wurden kurz nach Mitternacht am 28. April 2021 gemacht und jeder Eintrag erfolgte eine Sekunde nach der vorherigen. (Der erste Datensatz hat keine Zeitangabe, er wurde also um 00:00:00 Uhr, in der ersten Minute des Tages, erfasst.) Mit diesen Einträgen können Sie feststellen, wo sich ein Fahrzeug zu einem bestimmten Zeitpunkt befand und wie schnell es fuhr. Durch den Vergleich mehrerer Einträge, die zu demselben Fahrzeug gehören, können Sie die Bewegungsmuster eines Fahrzeugs im Laufe der Zeit nachverfolgen.
- Schließen Sie die Tabelle.
Da es mehr als eine Million Fahrzeugeinträge gibt, wäre es zeitaufwändig, sie alle einzeln zu prüfen. Mehr erfahren Sie über die Daten, indem Sie ein Diagramm erstellen. Erstellen Sie ein Histogramm, um die Verteilung der Fahrzeuggeschwindigkeiten über alle Einträge hinweg zu sehen.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf den Layer Alle Fahrzeugdaten, zeigen Sie auf Diagramm erstellen, und wählen Sie Histogramm aus.
Der Bereich Diagrammeigenschaften und eine Diagrammansicht werden angezeigt. Wählen Sie eine Variable, aus, die im Diagramm dargestellt werden soll.
- Wählen Sie im Bereich Diagrammeigenschaften für Ziffer die Option Geschwindigkeit aus.
In der Diagrammansicht wird ein Histogramm angezeigt, das die Verteilung der Fahrzeuggeschwindigkeiten in Kilometern pro Stunde (km/h) anzeigt.
Die häufigsten Geschwindigkeiten für Fahrzeuge liegen zwischen 42 und 50 km/h und zwischen 84 und 101 km/h. Die Durchschnittsgeschwindigkeit beträgt 68 km/h. Diese Verteilung der Geschwindigkeiten deutet auf zwei Arten von Straßen hin: Nebenstraßen, auf denen die erlaubte Höchstgeschwindigkeit niedriger ist, und Autobahnen, auf denen die zulässige Geschwindigkeit höher ist. Relativ wenige Fahrzeuge fahren mit Geschwindigkeiten, die zwischen diesen beiden Clustern mit vielen Geschwindigkeitspunkten liegen.
Dieses Diagramm gibt Ihnen zwar einen allgemeinen Überblick über das Fahrzeugverhalten, aber mit einer räumlichen Analyse können Sie noch mehr Erkenntnisse gewinnen.
- Schließen Sie das Diagramm und den Bereich Diagrammeigenschaften.
Aktivieren von Zeiteinstellungen
Damit Bewegungsereignisse klassifiziert werden können, müssen die Zeiteigenschaften für Ihren Layer aktiviert sein. Aus der Analyse der Attributtabelle wissen Sie, dass Ihre Fahrzeugdaten ein Zeitfeld enthalten. Dieses Feld können Sie verwenden, um die Zeiteinstellungen für den Layer zu aktivieren.
- Doppelklicken Sie im Bereich Inhalt auf Alle Fahrzeugdaten.
Das Fenster Layer-Eigenschaften wird angezeigt. In diesem Fenster können Sie viele Einstellungen für den Layer festlegen. Zuerst legen Sie fest, ob der Layer ein einzelnes Zeitfeld oder Felder für die Start- und die Endzeit enthält. Ihre Daten enthalten nur ein Zeitfeld.
- Klicken Sie auf die Registerkarte Zeit.
- Wählen Sie unter Nach Zeit filtern die Option Layer-Inhalt auf Basis von Attributwerten filtern aus.
- Wählen Sie für Layer-Zeit die Option Jedes Feature hat ein Zeitfeld aus, oder überprüfen Sie, ob sie ausgewählt ist.
Als Nächstes müssen Sie das Zeitfeld in der Liste der Attributfelder auswählen.
- Bestätigen Sie, dass das Zeitfeld auf Datum festgelegt ist.
Hinweis:
Damit ein Zeitfeld zum Aktivieren der Zeiteinstellungen verwendet werden kann, muss es bestimmte Regeln einhalten. Wenn Sie diesen Workflow mit eigenen Daten durchführen und Schwierigkeiten mit dem Aktivieren der Zeiteinstellungen haben, dann versuchen Sie es mit dem Konvertieren des Zeitfeldes in ein Datumsformat.
- Klicken Sie auf OK.
Der Layer verfügt über aktivierte Zeiteigenschaften. Am oberen Rand der Karte wird eine Zeitachse angezeigt. Wenn Sie auf die Zeitachse zeigen, werden das früheste und das späteste Datum für die Daten angezeigt.
Bewegungsereignisse klassifizieren
Nun, da Ihre Daten zeitaktiviert sind, können Sie Bewegungsereignisse klassifizieren, um die Verkehrsmuster in dem Gebiet besser zu verstehen. Durch das Klassifizieren von Bewegungsereignissen können Sie feststellen, wo Fahrzeuge abbiegen und beschleunigen.
- Klicken Sie im Menüband auf die Registerkarte Analyse. Klicken Sie in der Gruppe Werkzeuge unter Mobilität auf Bewegungsereignisse klassifizieren.
Daraufhin wird der Bereich Geoverarbeitung angezeigt. Im Bereich wird das Werkzeug Bewegungsereignisse klassifizieren angezeigt. Das Werkzeug erfordert einige Parameter. Zunächst wählen Sie das Eingabe-Dataset, das Sie analysieren möchten, und das eindeutige ID-Feld des Dataset.
- Wählen Sie für Eingabe-Features die Option Alle Fahrzeugdaten aus. Wählen Sie für ID-Felddie Option Track-ID (Text).
Hinweis:
Damit ein ID-Feld gültig ist, muss es einen Textdatentyp verwenden, auch wenn die ID Zahlen enthält. Aus diesem Grund umfasst das Fahrzeug-Dataset zwei ID-Felder: Track ID und Track ID (Text). Für das erste Feld wird ein numerischer Datentyp verwendet, während für das zweite ein Textdatentyp eingesetzt wird. Weitere Informationen zu Felddatentypen erhalten Sie auf der Seite zu ArcGIS-Felddatentypen in der Dokumentation.
Danach wählen Sie den Namen der Ausgabe-Feature-Class aus, die vom Werkzeug erstellt werden und die Ergebnisse der Analyse enthalten soll.
- Löschen Sie den Text für Ausgabe-Feature-Class, und geben Sie Vehicle_Movement_Events ein.
Je nach Ihren Anforderungen an den Analyse-Workflow müssen Sie möglicherweise mehrere zusätzliche Parameter eingeben. Alle folgenden Parameter sind optional.
- Der Parameter Krümmung bestimmt die Anzahl der Punkte, die erforderlich sind, um ein Bewegungsereignis als Abbiegeereignis zu klassifizieren. Erreicht das Ereignis nicht die erforderliche Anzahl von Punkten, wird sie stattdessen als Fahrtereignis eingestuft. Welche Anzahl am besten geeignet ist, hängt von der Größe der Objekte ab, die Sie messen. Der Standardwert von 15 ist für Fahrzeuge geeignet. Für größere Objekte sollte ein höherer Wert verwendet werden, da sie mehr Zeit benötigen, um den Abbiegevorgang abzuschließen.
- Der Parameter Anzahl der Punkte bestimmt die Anzahl der Punkte, die vor und nach einem bestimmten Punkt ausgewertet werden, wenn die Peilungsdifferenz berechnet wird. Welche Zahl am besten geeignet ist, hängt von der Geschwindigkeit der Objekte ab, die Sie messen. Der Standardwert 1 ist für die Messung der Bewegung von Fußgängern und Fahrzeugen geeignet. Für schnellere Objekte, wie z. B. Flugzeuge, sollte ein Wert von 5 verwendet werden.
- Der Parameter Ausgewertete Bereiche verwendet eine Polygon-Feature-Class, um ein bestimmtes Gebiet zu bestimmen, in dem Bewegungsereignisse klassifiziert werden. Dieser Parameter ist hilfreich, wenn Sie lediglich eine Teilmenge der Daten in Abhängigkeit von der Position analysieren möchten. Wenn Sie ausgewertete Bereiche festlegen möchten, müssen Sie auch den Parameter ID-Feld für Ausgewertete Bereiche festlegen. Ähnlich wie bei den Eingabe-Features muss es für jede Region ein eindeutiges ID-Feld geben.
Da Sie Fahrzeugbewegungsereignisse für das gesamte Dataset nachverfolgen, müssen Sie keinen dieser optionalen Parameter ändern.
- Klicken Sie auf Ausführen.
Hinweis:
Da Ihr Dataset mehr 1 Million Features enthält, kann die Ausführung des Werkzeugs einige Minuten dauern.
Das Werkzeug wird ausgeführt. Wenn die Ausführung des Werkzeugs abgeschlossen ist, wird unten im Bereich Geoverarbeitung eine Benachrichtigung angezeigt.
Tipp:
Wenn Sie mehr über die Analyse erfahren möchten, zum Beispiel wie lange die Ausführung des Werkzeugs gedauert hat, dann klicken Sie auf Details anzeigen.
Außerdem wird der Layer Vehicle_Movement_Events zur Karte und zum Bereich Inhalt hinzugefügt. Wegen der großen Anzahl der Punkte im ursprünglichen Layer ist der Ausgabe-Layer möglicherweise nicht deutlich zu sehen.
- Deaktivieren Sie im Bereich Inhalt die Option Alle Fahrzeugdaten.
Durch das Deaktivieren wird der Layer auf der Karte ausgeblendet. (Sie können den Layer jederzeit wieder einblenden, indem Sie ihn aktivieren.) Jetzt werden auf der Karte nur die Bewegungsereignisse angezeigt.
Selbst wenn der andere Layer ausgeschaltet ist, kann es schwierig sein, aus dem Layer in seiner Standarddarstellung viele Erkenntnisse zu gewinnen. Später ändern Sie die Symbolisierung des Layers, um die Bewegungsergebnisse besser sehen zu können. Zuvor werden Sie die Attributtabelle des Layers untersuchen.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf den Layer Vehicle_Movement_Events, und wählen Sie Attributtabelle aus.
Die Tabelle wird angezeigt.
Darin sind sehr viele Felder enthalten, die in der folgenden Liste erläutert werden:
- track_id: Die eindeutige Kennung für das Ausgangs-Track-Feature. Diese ID stimmt mit der überein, die Sie im Werkzeug Bewegungsereignisse klassifizieren als Eingabe verwendet haben.
- distance_diff: Die Entfernung in Metern zwischen einem Eintrag und seinem Vorgänger.
- Time_diff:: Die Zeitdifferenz in Sekunden zwischen einem Eintrag und seinem Vorgänger. Da ihm kein Eintrag vorausgeht, hat der erste Datensatz für jedes eindeutige Ausgangs-Track-Feature den Wert <Null> für dieses und andere Felder.
- speed: Die Geschwindigkeit des sich bewegenden Merkmals in Metern pro Sekunde, basierend auf der seit der letzten Aufzeichnung verstrichenen Zeit und der Entfernung.
- speed_mph: Die Geschwindigkeit in Meilen pro Stunde.
- speed_kph: Die Geschwindigkeit in Kilometern pro Stunde.
- acc_event: Die Beschreibung des Beschleunigungsereignisses bzw., wie stark sich die Geschwindigkeit des Bewegungsobjekts während der einzelnen Einträge verändert hat. Objekte können fahren (keine Geschwindigkeitsänderung), beschleunigen (die Geschwindigkeit nimmt zu) oder verlangsamen (die Geschwindigkeit nimmt ab, ggf. bis zum Stopp).
- turn_event: Beschreibung des Lenkereignisses, d. h. wie sich die Richtung des fahrenden Objekts während der einzelnen Einträge verändert hat. Objekte können fahren (keine Richtungsänderung), stehen, nach links oder rechts abbiegen.
Die vom Werkzeug erstellten Schlüsselfelder acc_event und turn_event beschreiben die Bewegungsereignisse der einzelnen Fahrzeuge zu jedem Zeitpunkt.
- Schließen Sie die Tabelle.
Die Ergebnisse filtern
Ihre Analyseergebnisse decken einen großen Bereich ab. Sie sind jedoch vor allem daran interessiert, die Bewegungsmuster eines einzelnen Fahrzeugs zu verfolgen, das einem verdächtigen Kriminellen gehört. Bevor Sie fortfahren, filtern Sie die Ergebnisse deshalb so, dass nur die Bewegungsereignisse angezeigt werden, die zu diesem Fahrzeug mit der Track-ID 743 gehören.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf Vehicle_Movement_Events, und wählen Sie Definitionsabfrage erstellen aus.
Eine Definitionsabfrage ist ein Ausdruck, der ein Dataset so filtert, dass nur eine Teilmenge der Daten angezeigt werden. Sie können Daten anhand von Attributen aus der Tabelle filtern.
- Klicken Sie auf Neue Definitionsabfrage.
Sie kennen die Track-ID des Fahrzeugs, an dem Sie interessiert sind. Also filtern Sie den Datensatz nach dem Feld track_id.
- Erstellen Sie für Abfrage 1 den Ausdruck Wobei gilt: track_id ist gleich 743.
- Klicken Sie auf Übernehmen. Klicken Sie auf OK.
Auf der Karte wird das Dataset gefiltert. Jetzt werden nur noch Einträge mit der Track-ID 743 angezeigt.
Alle diese Einträge gehören zu ein und demselben Fahrzeug, nämlich dem Fahrzeug Ihres Verdächtigen. Der Karte zufolge war der Verdächtige hauptsächlich auf einer Autobahn unterwegs, die von der dünn besiedelten westlichen Bergregion in das bewohnte östliche Stadtgebiet führt.
Aufgrund anderer Informationen, die Sie über den Verdächtigen gesammelt haben, vermuten Sie, dass er diese Route häufig benutzt, um von einer Operationsbasis zu einer anderen zu gelangen. Anhand der klassifizierten Bewegungsereignisse ihres Fahrzeugs auf dieser Route können Sie ihr zukünftiges Verhalten vorhersagen.
Die Symbolisierung ändern
Um die Bewegungsereignisse besser zu verstehen, ändern Sie das Aussehen des Layers, auch bekannt als ihre Symbolisierung. Sie können einen Layer ausgehend von den Daten in seiner Attributtabelle symbolisieren. Sie symbolisieren ihn ausgehend von dem Feld acc_event. Das Ergebnis zeigt auf der Karte, wo Fahrzeuge beschleunigt und gebremst haben. Das hilft den Strafverfolgungsbehörden, die besten Stellen für die Durchsuchung eines fahrenden Fahrzeugs zu ermitteln.
- Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf Vehicle_Movement_Events, und wählen Sie Symbolisierung aus.
Der Bereich Symbolisierung wird angezeigt. Sie möchten die Symbolisierung ändern, um die eindeutigen Werte eines Feldes der Attributtabelle zu verwenden.
- Wählen Sie im Bereich Symbolisierung für Primäre Symbolisierung den Eintrag Einzelwerte aus.
Als Nächstes wählen Sie das Feld aus, auf dem die Symbolisierung basieren soll.
- Wählen Sie für Feld 1 den Eintrag acc_event aus.
In den unteren Teil des Bereichs werden alle eindeutigen Attribute für dieses Feld übernommen. Es gibt sieben Attribute. Sie können zwar das Symbol jedes Attributs einzeln ändern, aber am meisten interessieren Sie die Attribute, die mit Bremsvorgängen zu tun haben. Der Grund dafür liegt darin, dass es einfacher ist, ein fahrendes Fahrzeug dann anzuhalten, wenn es langsamer wird.
- Klicken Sie in der Liste der Klassen für die Symbolklasse Verlangsamen auf die Schaltfläche Symbol formatieren.
Daraufhin wird eine Galerie mit Symboltypen angezeigt. Sie wählen ein rotes Symbol, was einen Bremsvorgang anzeigt.
- Klicken Sie in der Galerie auf das Symbol Kreis 3.
Auf der Karte werden alle Verlangsamungs-/Bremsereignisse mit dem Kreissymbol aktualisiert.
Über die gesamte Strecke verteilt gibt es Verlangsamungsereignisse. Auf den Straßen der Stadt sind Bremsvorgänge im Allgemeinen vorhersehbar und erfolgen an Ampeln oder anderen Verkehrszeichen. Auf langen Autobahnen, wie z. B. der stadtauswärts führenden, gibt es jedoch weniger Verkehrsschilder; hier können die Bremsvorgänge den Höhenunterschieden oder Kurven folgen.
Gehen Sie für dieses Lernprogramm davon aus, dass eine Festnahme aus einem Fahrzeug vorzugsweise außerhalb der Stadt erfolgt. Der mutmaßliche Straftäter kann gefährlich sein, und der Versuch, ihn in einem bewohnten Gebiet festzunehmen, könnte zu Kollateralschäden führen.
- Zoomen Sie auf die Verlangsamungsereignisse ganz im Westen.
Tipp:
Um auf ein bestimmtes Gebiet zu zoomen, drücken Sie die Umschalttaste und ziehen Sie einen Rahmen um den entsprechenden Bereich.
In diesem Gebiet gibt es eine große Anzahl von Verlangsamungsereignissen auf einer relativ kurzen Strecke. Das ist möglicherweise auf das bergige Terrain in diesem Gebiet zurückzuführen (was auf der Grundkarte erkennbar ist). Wie schnell ist das Fahrzeug in diesem Gebiet unterwegs? Um dies herauszufinden, können Sie die Pop-ups einiger Verlangsamungsereignisse öffnen.
- Klicken Sie auf der Karte auf einen beliebigen Bremsvorgang, um das zugehörige Pop-up zu öffnen.
Dem Pop-up zufolge beträgt die Geschwindigkeit des Fahrzeugs trotz Verlangsamung immer noch etwa 100 km/h (oder 60 mph). Da das Fahrzeug immer noch schnell unterwegs ist, ist dies vielleicht nicht die beste Stelle, um eine Durchsuchung zu planen.
- Schließen Sie das Pop-up.
Als Nächstes sehen Sie sich ein Gebiet an, das näher an der Stadt liegt, aber immer noch weit von einem der dicht besiedelten Gebiete entfernt ist.
- Zoomen Sie wieder auf die volle Ausdehnung der Daten. Zoomen Sie auf die Verlangsamungsereignisse am westlichen Rand der Stadt.
Bei der Einfahrt in einen Kreisverkehr kommt es zu einer Gruppe von fünf aufeinanderfolgenden Verlangsamungsereignissen.
Es ist davon auszugehen, dass das Fahrzeug vor der Einfahrt in den Kreisverkehr stark abgebremst hat.
- Öffnen Sie die Pop-ups der fünf Verlangsamungsereignisse, und beachten Sie die jeweilige Geschwindigkeit.
Das erste Verlangsamungsereignis, zu dem es ganz im Westen kam, erfolgte bei einer Geschwindigkeit von 100 km/h (oder 60 mph), also bei der gleichen Geschwindigkeit, mit der das Fahrzeug zuvor auf der Autobahn unterwegs war. Bei dem am weitesten östlich erfolgten Verlangsamungsereignis hatte das Fahrzeug jedoch eine Geschwindigkeit von etwa 60 km/h (oder 40 mph). Da jedes Vorgang eine Sekunde nach dem vorherigen aufgezeichnet wird, bedeutet dies, dass das Fahrzeug innerhalb von 5 Sekunden auf etwa zwei Drittel seiner vorherigen Geschwindigkeit abbremste.
Dieses Gebiet könnte für die Durchsuchung in Betracht gezogen werden. Das Gebiet befindet sich am Stadtrand, so dass mit relativ wenig Zivilpersonen zu rechnen ist, wenn das Fahrzeug gezwungen wird, seine Geschwindigkeit erheblich zu verringern. Es ist möglicherweise sinnvoll, die Stelle persönlich auszukundschaften, um die Möglichkeit zu prüfen, die Durchsuchung dort durchzuführen.
- Schließen Sie alle geöffneten Pop-ups.
Erstellen Sie ein Lesezeichen für diese Stelle, damit Sie in Zukunft einfach dorthin zurückkehren können.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf die Registerkarte Karte. Klicken Sie in der Gruppe Navigieren auf Lesezeichen, und wählen Sie Neues Lesezeichen aus.
- Geben Sie im Fenster Lesezeichen erstellen für Name den Namen Kreisverkehr ein. Klicken Sie auf OK.
Wenn Sie nun auf die Schaltfläche Lesezeichen klicken, können Sie dieses Lesezeichen auswählen und sofort zu diesem Bereich der Karte navigieren.
- Kehren Sie zur vollen Ausdehnung der Daten zurück. Klicken Sie auf der Symbolleiste für den Schnellzugriff auf die Schaltfläche Speichern.
Das Projekt wird gespeichert.
In diesem Lernprogramm haben Sie ArcGIS AllSource verwendet, um Bewegungsereignisse von Fahrzeugen zu klassifizieren. Anhand dieser klassifizierten Bewegungsereignisse konnten Sie das Fahrverhalten eines Fahrzeugs, das einem mutmaßlichen Verbrecher gehört, nachverfolgen und eine Stelle identifizieren, an der eine Verhaftung mit relativ hohen Erfolgsaussichten und bei guter Sicherheitslage durchgeführt werden kann. In der Realität kann diese Bewegungsanalyse an verschiedensten Datasets, nicht nur an Fahrzeugeinträgen, durchgeführt werden.
Das Dataset, das Sie zu Beginn des Lernprogramms heruntergeladen haben, enthält auch die Feature-Class All_Cell_Phone_Data (enthalten im Feature-Datenset Cell_Phone_Data). Es enthält die Fahrzeugpositionen im Zeitverlauf. Sie könnten dieselbe Analyse mit den Handydaten durchführen, um Bereiche zu identifizieren, in denen ein Verdächtiger zu Fuß unterwegs ist, und seine Bewegungsmuster als Fußgänger zu verfolgen. Wenn Sie eine freiwillige Herausforderung suchen, versuchen Sie, diesen Workflow mit diesem Dataset auszuführen.
Dieser Workflow kann in Verbindung mit weiteren nachrichtendienstlichen Workflows, die in ArcGIS AllSource durchgeführt werden können, durch Strafverfolgungsbehörden und Militärangehörige verwendet werden, um Straftäter oder Aufständische aufzuspüren.
Weitere Lernprogramme finden Sie in der Lernprogrammgalerie.