Agregar los datos
Empezará revisando un dataset ficticio de eventos de movimiento de vehículos en el área de interés. Primero, descargará los datos y los agregará a un proyecto en ArcGIS AllSource.
Nota:
Todos los datos utilizados en este tutorial son ficticios y están diseñados únicamente para uso educativo.
- Descargue el elemento Camp Lemonnier Intelligence Data.
Se descarga en su equipo una carpeta comprimida llamada Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb. La extensión .gdb significa que la carpeta contiene una geodatabase, que es un formato de carpeta para almacenar datos geográficos.
- Extraiga la carpeta comprimida en una ubicación que pueda encontrar fácilmente como, por ejemplo, su carpeta Documentos.
A continuación, creará un proyecto en ArcGIS AllSource y le agregará los datos.
- Inicie ArcGIS AllSource. Si se le pide, inicie sesión en su cuenta con licencia de ArcGIS.
Nota:
Para obtener más información sobre ArcGIS AllSource, visite su página de producto.
Al iniciar ArcGIS AllSource, tendrá la opción de crear un proyecto nuevo o abrir uno existente. Si ya había creado algún proyecto antes, verá una lista de proyectos recientes.
- En Plantillas en blanco, haga clic en Mapa.
- En Nombre, escriba Proyecto de clasificación de eventos de movimiento. Haga clic en Aceptar.
Se crea el proyecto, que contendrá todos los mapas y datos para este flujo de trabajo. Dado que ha elegido la plantilla Mapa, el proyecto incluye un mapa en blanco.
Agregará datos sobre los movimientos del vehículo desde la geodatabase que descargó.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Datos. En el grupo Agregar, haga clic en el botón Agregar datos.
Aparece la ventana Agregar datos. Puede agregar datos desde el proyecto, su portal (ArcGIS Online) o desde su equipo.
- En Equipo, vaya a la ubicación de la geodatabase extraída que descargó. Haga doble clic en Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb.
La geodatabase contiene tres datasets de entidades: Administrative_Data, Cell_Phone_Data y Vehicle_Data. Le interesa rastrear el comportamiento del vehículo, por lo que agregará el dataset del vehículo.
- Haga doble clic en Vehicle_Data.
Un dataset de entidades contiene varias clases de entidad. Las clases de entidad son colecciones de entidades geográficas (como puntos, líneas o polígonos) que se pueden agregar a un mapa. El dataset de entidades Vehicle_Data tiene 11 clases de entidad, pero solo utilizará una, Vehicle_Data_All_Vehicle_Data, para este análisis.
- Haga clic en Vehicle_Data_All_Vehicle_Data para seleccionarlo.
- Haga clic en Aceptar.
La clase de entidad se agrega al mapa. El mapa se acerca a la extensión de los datos.
Nota:
La capa puede tener un color distinto del de las imágenes de ejemplo.
La capa incluye un gran número de puntos (más de 1 millón) concentrados en y alrededor de la ciudad de Djibouti en Djibouti, África. El área de interés incluye una base militar estadounidense denominada Camp Lemonnier.
Cada punto representa la ubicación de un vehículo en un momento determinado en el tiempo. Varios puntos pueden corresponder al mismo vehículo a medida que se mueve durante el día. Puede obtener más información sobre una capa abriendo su tabla de atributos.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en All Vehicle Data y elija Tabla de atributos.
Se abre la tabla de atributos. Los atributos son datos textuales o numéricos asociados a cada entidad. En la tabla, cada fila representa una entidad individual, mientras que cada columna representa un campo de atributo.
Esta tabla incluye campos que describen el Id. único (OBJECTID), forma, latitud, longitud y velocidad de cada registro del vehículo. También tiene un campo Date, que tiene la fecha y hora en que se capturó la ubicación del vehículo y un campo Track ID (Text), que contiene un identificador para cada vehículo único. Como estos datos son ficticios, los Id. de rastreo no corresponden a ningún vehículo del mundo real.
En la imagen de ejemplo, los primeros siete registros de vehículos pertenecen al mismo vehículo, identificado con un Id. de rastreo de 0. Estos registros se tomaron poco después de la medianoche del 28 de abril de 2021, y cada registro se tomó un segundo después del anterior. (El primer registro no muestra el tiempo, lo que significa que se tomó a las 12:00:00 AM, el primer minuto del día). Con estos registros, puede determinar dónde se localizó un vehículo en un momento específico y a qué velocidad avanzaba. Al comparar varios registros que pertenecen al mismo vehículo, puede rastrear los patrones de movimiento de un vehículo a lo largo del tiempo.
- Cierre la tabla.
Dado que hay más de un millón de registros de vehículos, examinar todos de uno a uno resultaría muy lento. Puede obtener más información sobre los datos creando un gráfico. Creará un gráfico de histograma para ver la distribución de las velocidades del vehículo en todos los registros.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la capa All Vehicle Data, apunte a Crear gráfico y elija Histograma.
Aparece el panel Propiedades de gráfico y una vista del gráfico. Elegirá una variable para representar en el gráfico.
- En el panel Propiedades de gráfico, en Número, seleccione Velocidad.
La vista del gráfico se rellena con un histograma que muestra la distribución de las velocidades del vehículo en kilómetros por hora (km/h).
Las velocidades más comunes a las que se desplazan los vehículos son de 42 a 50 km/h y de 84 a 101 km/h. La velocidad media es de 68 km/h. Esta distribución de velocidades sugiere dos tipos de carreteras: las calles laterales donde el límite de velocidad es inferior y las autovías donde el límite de velocidad es superior. Relativamente pocos vehículos viajan a velocidades entre estos dos clústeres de velocidades de alta frecuencia.
Aunque este gráfico ofrece una descripción general del comportamiento de los vehículos, con el análisis espacial puede obtener más información.
- Cierre el gráfico y el panel Propiedades de gráfico.
Habilitar la configuración de tiempo
Para clasificar eventos de movimiento, la capa debe tener la función de tiempo habilitada. Al explorar la tabla de atributos, sabe que los datos de vehículo tienen un campo de hora. Puede utilizar este campo para habilitar la configuración de tiempo para la capa.
- En el panel Contenido, haga doble clic en All Vehicle Data.
Aparece la ventana Propiedades de capa. En esta ventana, puede establecer muchos ajustes relacionados con la capa. En primer lugar, definirá si la capa tiene un solo campo de hora o los campos de hora de inicio y fin. Sus datos solo tienen un campo de tiempo.
- Haga clic en la pestaña Tiempo.
- En Filtrar usando tiempo, seleccione Filtrar el contenido de la capa en función de los valores de atributo.
- Para Tiempo de capa, elija Cada entidad tiene un solo campo de tiempo o compruebe que está seleccionado.
A continuación, elegirá el campo de tiempo de la lista de campos de atributos.
- Confirme que Campo de tiempo esté configurado como Fecha.
Nota:
Para que se utilice un campo de hora para habilitar la configuración de tiempo, el campo debe seguir ciertas reglas. Si va a realizar este flujo de trabajo con sus propios datos y tiene problemas para habilitar la configuración de tiempo, pruebe a convertir el campo de hora a un formato de fecha.
- Haga clic en Aceptar.
La capa tiene la función de tiempo habilitada. Aparece una línea temporal en la parte superior del mapa. Cuando apunta a la línea temporal, muestra las primeras y últimas fechas de los datos.
Clasificar eventos de movimiento
Ahora que sus datos tienen la función de tiempo habilitada, tiene todo listo para clasificar eventos de movimiento para comprender mejor los patrones de tráfico del área. Al clasificar eventos de movimiento, podrá identificar dónde giran y aceleran los vehículos.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Análisis. En el grupo Herramientas, en el grupo Movimiento, haga clic en Clasificar eventos de movimiento.
Se abre el panel Geoprocesamiento. El panel muestra la herramienta Clasificar eventos de movimiento. La herramienta requiere algunos parámetros. Primero, elegirá el dataset de entrada que desea analizar y el campo de Id. único del dataset.
- En Entidades de entrada, elija All Vehicle Data. En Campo de Id., elija Track ID (Text).
Nota:
Para que un campo de Id. sea válido, debe utilizar un tipo de datos de texto, incluso si el Id. utiliza números. Esta es la razón de que el dataset de vehículos tenga dos campos de Id.: Track ID y Track ID (Text). El primer campo utiliza un tipo de datos numérico, mientras que el segundo utiliza un tipo de datos de texto. Para obtener más información sobre los tipos de datos de campo, lea la página de documentación Tipos de datos de campo de ArcGIS.
A continuación, elegirá el nombre de la clase de entidad de salida que la herramienta creará para contener los resultados del análisis.
- En Clase de entidad de salida, borre el texto y escriba Eventos_movimiento_vehículo.
En función de los requisitos del flujo de trabajo analítico, puede que desee rellenar varios parámetros adicionales. Todos los parámetros siguientes son opcionales.
- El parámetro Curvatura determina el número de puntos necesarios para clasificar un evento de movimiento como evento de giro. Si el evento no cumple con el número de puntos, se clasificará como evento de viaje en su lugar. El mejor número que se puede utilizar depende del tamaño de los objetos que esté midiendo. El valor predeterminado de 15 es adecuado para los vehículos. Los objetos más grandes deberían usar un valor más alto, ya que se tarda más tiempo en completar un giro.
- El parámetro Número de puntos determina el número de puntos que se evaluarán antes y después de un punto determinado al calcular la diferencia de rumbo. El mejor número que se puede utilizar depende de la velocidad de los objetos que esté midiendo. El valor predeterminado de 1 es adecuado para medir el movimiento de peatones y vehículos. Los objetos más rápidos, como aviones, deben utilizar un valor de 5.
- El parámetro Regiones de interés utiliza una clase de entidad poligonal para determinar un área específica en la que se clasificarán los eventos de movimiento. Este parámetro resulta útil si solo desea analizar un subconjunto de datos basado en la ubicación. Si desea definir regiones de interés, también deberá definir el parámetro Campo Id. de regiones de interés. Cada región debe tener un campo de Id. único, similar a las entidades de entrada.
Dado que está rastreando eventos de movimiento de vehículos para toda la extensión del dataset, no tiene que cambiar ninguno de estos parámetros opcionales.
- Haga clic en Ejecutar.
Nota:
Dado que su dataset tiene un gran número de entidades (más de un millón), la herramienta puede tardar varios minutos en ejecutarse.
Se ejecuta la herramienta. Cuando la herramienta finaliza, aparece una notificación en la parte inferior del panel Geoprocesamiento.
Sugerencia:
Para obtener más información sobre el análisis, incluido el tiempo que tardó en ejecutarse la herramienta, haga clic en Ver detalles.
Además, la capa Eventos_movimiento_vehículo se agrega al mapa y al panel Contenido. Puede resultar difícil ver la capa de salida debido al número de puntos de la capa original.
- En el panel Contenido, desactive All Vehicle Data.
Al desactivar la capa, esta se oculta en el mapa. (Siempre puede volver a mostrar la capa activándola). Ahora, el mapa solo muestra los eventos de movimiento.
Incluso con la otra capa desactivada, es difícil obtener mucha información de la capa con su apariencia predeterminada. Después, cambiará la simbología de la capa para ver mejor los eventos de movimiento. Antes de eso, investigará la tabla de atributos de la capa.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la capa Eventos_movimiento_vehículo y elija Tabla de atributos.
Aparece la tabla.
Contiene un gran número de campos, de los cuales la mayoría se explican en la siguiente lista:
- track_id: el identificador único de la entidad de viaje. Este Id. es el mismo que utilizó como entrada en la herramienta Clasificar eventos de movimiento.
- distance_diff: la distancia en metros entre cada registro y el registro que lo precede.
- time_diff: la diferencia de tiempo en segundos entre cada registro y el registro que lo precede. El primer registro para cada entidad de viaje único tiene el valor <Null> para este y otros campos, porque no precede ningún registro.
- speed: la velocidad de la entidad de viaje en metros por segundo en función del tiempo y la distancia transcurridos desde el registro anterior.
- speed_mph: la velocidad en millas por hora.
- speed_kph: la velocidad en kilómetros por hora.
- acc_event: una descripción del evento de aceleración o cómo cambiaba la velocidad del objeto viaje durante cada registro. Los objetos pueden viajar (sin cambios en la velocidad), acelerar (la velocidad aumenta) o desacelerar (la velocidad disminuye/se detiene).
- turn_event: una descripción del evento de giro o cómo cambiaba la dirección del objeto viaje durante cada registro. Los objetos pueden estar viajando (sin cambiar de dirección), detenerse, hacer un giro a la izquierda o hacer un giro a la derecha.
Los campos clave creados por la herramienta son los campos acc_event y turn_event, que describen los eventos de movimiento de cada vehículo en cada punto en el tiempo.
- Cierre la tabla.
Filtrar los resultados
Los resultados del análisis abarcan una amplia área. Sin embargo, lo que más le interesa es hacer un rastreo de los patrones de movimiento de un solo vehículo que pertenece a un presunto delincuente. Antes de continuar, filtrará los resultados para mostrar solo los eventos de movimiento que pertenecen a ese vehículo, que tiene un Id. de rastreo de 743.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Eventos_movimiento_vehículo y elija Crear consulta de definición.
Una consulta de definición es una expresión que filtra un dataset para mostrar solo un subconjunto de los datos. Puede filtrar los datos en función de los atributos de la tabla.
- Haga clic en Nueva consulta de definición.
Conoce el Id. de rastreo del vehículo que le interesa, así que filtrará el dataset en función del campo track_id.
- En Consulta 1, cree la expresión Donde track_id es igual que 743.
- Haga clic en Aplicar. Haga clic en Aceptar.
En el mapa, se filtra el dataset. Ahora, solo se muestran los registros con un Id. de rastreo de 743.
Todos estos registros pertenecen al mismo vehículo, el vehículo de su sospechoso. Basándose en el mapa, el sospechoso viajó principalmente por una carretera desde la región montañosa occidental poco poblada hasta el área urbana oriental muy poblada.
Basándose en otra inteligencia recopilada sobre el sospechoso, sospecha que toma esta ruta con frecuencia para viajar de una base de operaciones a otra. Al observar los eventos de movimiento clasificados de su vehículo en esta ruta, puede predecir su comportamiento futuro.
Cambiar la simbología
Para comprender mejor los eventos de movimiento, cambiará el aspecto de la capa, también conocido como simbología. Puede simbolizar una capa en función de los datos de su tabla de atributos. La simbolizará basándose en el campo acc_event. El resultado mostrará en el mapa dónde aceleraron los vehículos y dónde frenaron, lo que ayudará a los agentes de policía a determinar las mejores áreas para llevar a cabo un operativo de un vehículo en movimiento.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Eventos_movimiento_vehículo y elija Simbología.
Aparece el panel Simbología. Desea cambiar la simbología para utilizar los valores únicos de un campo de tabla de atributos.
- En el panel Simbología, para Simbología principal, seleccione Valores únicos.
A continuación, elegirá el campo en el que se basará la simbología.
- En Campo 1, elija acc_event.
La parte inferior del panel se rellena con todos los atributos únicos de este campo. Hay siete atributos. Si bien puede cambiar individualmente los símbolos de los atributos, los atributos que más le interesan son aquellos que están relacionados con frenadas, ya que es más fácil realizar un operativo a un vehículo en movimiento cuando se ralentiza.
- En la lista de clases, en la clase de símbolo Desaceleración, haga clic en el botón Formatear símbolo.
Aparece una galería de tipos de símbolos. Elegirá un símbolo rojo, lo que sugiere una disminución de la velocidad.
- En la galería, haga clic en el símbolo Círculo 3.
En el mapa, todos los eventos de movimiento de desaceleración/frenada se actualizan con el símbolo de círculo.
Hay eventos de desaceleración distribuidos por toda la ruta. En las calles de la superficie de la ciudad, las frenadas son bastante predecibles y corresponden a semáforos u otras señales de tráfico. Sin embargo, en las carreteras largas, como la de salida de la ciudad, hay menos señales de tráfico; aquí, las frenadas pueden corresponder a cambios de elevación o giros.
Para los fines de este tutorial, suponga que es preferible realizar una detención en el vehículo cuando está fuera de la ciudad. El presunto delincuente puede ser peligroso y tratar de detenerle en una zona poblada podría dar lugar a daños colaterales.
- Acérquese a los eventos de desaceleración de la zona más occidental.
Sugerencia:
Para acercarse a un área concreta del mapa, pulse la tecla Mayús y dibuje un cuadro alrededor del área.
Esta área presenta un gran número de eventos de desaceleración en una distancia relativamente corta, posiblemente debido al terreno montañoso del área (que es visible en el mapa base). ¿A qué velocidad viaja el vehículo por esta área? Puede abrir las ventanas emergentes de algunos de los eventos de desaceleración para descubrirlo.
- En el mapa, haga clic en uno de los eventos de frenada para abrir su ventana emergente.
Según la ventana emergente, aunque el coche está desacelerando, su velocidad sigue siendo de aproximadamente 100 km/h (o 60 mph). El vehículo sigue viajando rápido, por lo que es posible que este no sea el mejor lugar para planificar un operativo.
- Cierre la ventana emergente.
A continuación, examinará un área que esté más cerca de la ciudad, pero siga estando lejos de un área densamente poblada.
- Aleje hasta la extensión completa de los datos. Acérquese a los eventos de desaceleración del extremo occidental de la ciudad.
Se produce un grupo de cinco eventos consecutivos de desaceleración a medida que la carretera se acerca a una rotonda.
Parece probable que el vehículo ralentice la marcha considerablemente antes de entrar en la rotonda.
- Abra las ventanas emergentes de cada uno de los cinco eventos de desaceleración, anotando la velocidad de cada uno.
El evento de desaceleración situado más al oeste, que se produjo primero, tuvo lugar a una velocidad de 100 km/h o 60 mph, la misma velocidad a la que viajaba el vehículo anteriormente por la autopista. Sin embargo, el evento de desaceleración situado más al este tiene una velocidad de unos 60 km/h o 40 mph. Como cada evento se registra un segundo después del anterior, significa que, en un intervalo de 5 segundos, el vehículo disminuyó aproximadamente dos tercios respecto a su velocidad anterior.
Esta área puede ser un lugar a considerar para el operativo. El área se encuentra en las afueras de la ciudad, por lo que la presencia civil puede ser relativamente baja, mientras que el vehículo se ve obligada a reducir la velocidad considerablemente para continuar. Podría ser una buena idea reconocer la ubicación sobre el terreno para evaluar aún más la posibilidad de realizar el operativo allí.
- Cierre las ventanas emergentes que estén abiertas.
Marcará esta ubicación para volver a ella rápidamente en el futuro.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Mapa. En el grupo Navegar, haga clic en el botón Marcadores y elija Nuevo marcador.
- En la ventana Crear marcador, en Nombre, escriba Rotonda. Haga clic en Aceptar.
Ahora, si hace clic en el botón Marcadores, puede elegir este marcador y navegar inmediatamente a esta área del mapa.
- Vuelva a la extensión completa de los datos. En la barra de herramientas de acceso rápido, haga clic en el botón Guardar.
El proyecto se guarda.
En este tutorial, ha usado ArcGIS AllSource para clasificar los eventos de movimiento de los vehículos. Con estos eventos de movimiento clasificados, ha podido rastrear el comportamiento de un vehículo que pertenece a un presunto delincuente y podría identificar una ubicación en la que se podría proceder a la detención con probabilidades relativamente altas de éxito y seguridad. En el mundo real, este análisis de eventos de movimiento se puede realizar sobre diversos datasets, no solo sobre registros de vehículos.
El dataset que descargó al principio del tutorial incluye la clase de entidad All_Cell_Phone_Data (que pertenece al dataset de entidades Cell_Phone_Data). Contiene ubicaciones de teléfonos móviles a lo largo del tiempo. Podría ejecutar este mismo análisis en los datos de teléfonos móviles para identificar las áreas en las que un sospechoso va a pie y hacer un seguimiento de sus patrones de movimiento como peatón. Si desea un reto opcional, pruebe a ejecutar este flujo de trabajo en ese dataset.
Este flujo de trabajo, junto con otros flujos de trabajo de inteligencia que se pueden realizar en ArcGIS AllSource, puede utilizarlo las fuerzas del orden público y el personal militar para ayudar a localizar a delincuentes o insurgentes.
Encontrará más tutoriales en la galería de tutoriales.