容疑者逮捕のための車両移動の追跡
データの追加
対象地域の車両移動イベントを格納した架空のデータセットを確認することから始めます。 まず、データをダウンロードして、ArcGIS AllSource のプロジェクトに追加します。
注意:
このチュートリアルで使用するデータはすべて架空で、トレーニング専用に設計されています。
- 「Camp Lemonnier Intelligence Data」をダウンロードします。
[Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb] という圧縮フォルダーがコンピューターにダウンロードされます。 .gdb という拡張子は、フォルダーにジオデータベース (地理データを格納するためのフォルダー形式) が格納されていることを示します。
- 圧縮フォルダーを、覚えやすい場所 (ドキュメント フォルダーなど) に展開します。
続いて、ArcGIS AllSource にプロジェクトを作成し、データを追加します。
- ArcGIS AllSource を起動します。 サイン インを求められたら、ライセンスが割り当てられた ArcGIS アカウントを使用してサイン インします。
注意:
ArcGIS AllSource の詳細については、製品ページをご参照ください。
ArcGIS AllSource を起動すると、新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを開くかを選択できるオプションが表示されます。 以前プロジェクトを作成したことがある場合は、最近使用したプロジェクトのリストが表示されます。
- [空のテンプレート] で [マップ] をクリックします。
- [名前] に「移動イベントの分類プロジェクト」と入力します。 [OK] をクリックします。
このワークフローのすべてのマップとデータが格納されるプロジェクトが作成されました。 [マップ] テンプレートを選択したので、プロジェクトに空白のマップが追加されます。
ダウンロードしたジオデータベースから、車両移動に関するデータを追加します。
- リボンの [データ] タブをクリックします。 [追加] グループの [データの追加] ボタンをクリックします。
[データの追加] ウィンドウが開きます。 プロジェクト、ポータル (ArcGIS Online)、またはコンピューターから、データを追加することができます。
- [コンピューター] の下で、ダウンロードして展開したジオデータベースの場所を参照します。 [Camp_Lemonnier_Intelligence.gdb] をダブルクリックします。
ジオデータベースには、[Administrative_Data]、[Cell_Phone_Data]、[Vehicle_Data] という 3 つのフィーチャ データセットが含まれています。 関心の対象は車両移動なので、車両データセットを追加します。
- [Vehicle_Data] をダブルクリックします。
フィーチャ データセットには、複数のフィーチャクラスが格納されています。 フィーチャクラスは、マップに追加できる地理フィーチャ (ポイント、ライン、ポリゴン) のコレクションです。 [Vehicle_Data] フィーチャ データセットには、11 個のフィーチャクラスが格納されていますが、この解析では [Vehicle_Data_All_Vehicle_Data] のみを使用します。
- [Vehicle_Data_All_Vehicle_Data] をクリックして選択します。
- [OK] をクリックします。
フィーチャクラスがマップに追加されます マップがデータの範囲にズームします。
注意:
レイヤーの色は、サンプル画像とは異なる場合があります。
このレイヤーには、アフリカのジブチ共和国のジブチ市内およびその周辺に集中している、多数の (100 万個を超える) ポイントが含まれています。 対象地域には、キャンプ・レモニエという米軍基地もあります。
各ポイントは、ある特定の時間の車両の位置を表しています。 車両は終日移動していたので、複数のポイントが同じ車両に対応する可能性があります。 属性テーブルを開くと、レイヤーについてさらに理解できます。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[All Vehicle Data] を右クリックして [属性テーブル] を選択します。
属性テーブルが表示されます。 属性は、各フィーチャに関連付けられたテキストまたは数値データです。 テーブルの各行は個々のフィーチャを表し、各列は属性フィールドを表します。
このテーブルには、各車両レコードの一意の ID ([OBJECTID])、形状、緯度、経度、および速度を記述したフィールドが含まれています。 また、車両の位置情報を取得した日時を記述した [Date] フィールドや、各車両に一意の識別子である [Track ID (Text)] フィールドがあります。 このデータは架空なので、トラック ID は実際の車両には対応していません。
サンプル画像では、最初の 7 つの車両レコードはすべて、トラック ID 0 で識別される同一車両のものです。 これらのレコードは、2021 年 4 月 28 日の午前 0 時を少し過ぎた頃に、1 秒おきに記録されました (先頭レコードは時刻がリストされておらず、その日の最初の 1 分である午前 12:00:00 に記録されたことを示しています)。これらのレコードにより、ある特定の時間に車両がいた場所と移動速度を特定できます。 同一車両の複数レコードを比較することで、車両の経時的な移動パターンを追跡できます。
- テーブルを閉じます。
100 万を超える車両レコードがあるので、それらすべてを 1 つずつ確認するのは時間がかかります。 チャートを作成すると、データをさらに詳しく理解できます。 すべてのレコードの車両速度の分布を示すヒストグラム チャートを作成します。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[All Vehicle Data] レイヤーを右クリックして [チャートの作成] にポインターを合わせ、[ヒストグラム] を選択します。
[チャート プロパティ] ウィンドウとチャート ビューが表示されます。 チャートに表す変数を選択します。
- [チャート プロパティ] ウィンドウの [数値] で、[Speed] を選択します。
チャート ビューに、キロメートル毎時 (kph) での車両速度の分布を示したヒストグラムが表示されます。
最も一般的な車両の移動速度は、42 ～ 50 kph と 84 ～ 101 kph です。 平均速度は 68 kph です。 この速度分布は、制限速度が低い脇道と制限速度が高い高速道路の 2 種類の道路を示しています。 頻度の高い速度のこれら 2 つのクラスターの中間の速度で走行する車両は比較的少数です。
このチャートからは、空間解析により車両移動の一般的な概要を得られる上に、より多くの洞察を得ることができます。
- チャートと [チャート プロパティ] ウィンドウを閉じます。
時間設定の有効化
移動イベントを分類するには、レイヤーを時間対応にする必要があります。 属性テーブルを調べてみると、車両データには時間フィールドがあることがわかります。 このフィールドを使用して、レイヤーの時間設定を有効にすることができます。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[All Vehicle Data] をダブルクリックします。
[レイヤー プロパティ] ウィンドウが表示されます。 このウィンドウで、レイヤーに関連する多くの設定を行うことができます。 まず、レイヤーに単一の時間フィールドを設定するか、開始と終了の 2 つのフィールドを設定するかを指定します。 データには、時間フィールドが 1 つだけあります。
- [時間] タブをクリックします。
- [時間を使用したフィルター] で、[属性値に基づいてレイヤー コンテンツをフィルター] を選択します。
- [レイヤーの時間] で [各フィーチャに 1 つの時間フィールドがあります] を選択するか、選択されていることを確認します。
次に、属性フィールドのリストから時間フィールドを選択します。
- [時間フィールド] が [Date] に設定されていることを確認します。
注意:
時間フィールドを使用して時間設定を有効にするためには、フィールドが特定のルールに従っている必要があります。 ご自身のデータを使用してこのワークフローを実行して、時間設定を有効にできなかった場合は、「時間フィールドを日付形式に変換」してみてください。
- [OK] をクリックします。
レイヤーが時間対応になりました。 マップの上部にタイムラインが表示されます。 タイムラインにポインターを合わせると、データの最も早い日付と最も遅い日付が表示されます。
移動イベントの分類
データが時間に対応したので、エリア内の交通パターンを詳しく理解できるよう移動イベントを分類する準備が整いました。 移動イベントを分類することで、車両が方向転換したり加速したりする場所を識別できるようになります。
- リボンの [解析] タブをクリックします。 [ツール] グループの [移動] グループで、[移動イベントの分類] をクリックします。
[ジオプロセシング] ウィンドウが表示されます。 ウィンドウに、[移動イベントの分類] ツールが表示されます。 このツールにはいくつかのパラメーターが必要です。 まず、解析する入力データセットとデータセットの一意の ID フィールドを選択します。
- [入力フィーチャ] で [All Vehicle Data] を選択します。 [ID フィールド] で [Track ID (Text)] を選択します。
注意:
ID フィールドが無効の場合、ID で数字が使用されていてもテキスト データ タイプを使用する必要があります。 このため、車両データセットには、[Track ID] と [Track ID (Text)] の 2 つの ID フィールドがあります。 最初のフィールドは数値データ タイプを使用しますが、2 番目のフィールドはテキスト データ タイプを使用します。 フィールド データ タイプの詳細については、「ArcGIS フィールド データ タイプ」ドキュメント ページをご参照ください。
次に、解析結果を格納するためにツールが作成する出力フィーチャクラスの名前を選択します。
- [出力フィーチャクラス] で、テキストを削除して「Vehicle_Movement_Events」と入力します。
解析ワークフローの要件に応じて、場合によってはさらに追加のパラメーターを入力する必要があります。 次のパラメーターはすべてオプションです。
- [曲率] パラメーターは、移動イベントを方向転換イベントとして分類するために必要なポイント数を決定します。 イベントがこのポイント数に一致しない場合は、代わりに移動イベントとして分類されます。 使用に最適な数値は、計測対象のサイズによって異なります。 車両の場合、デフォルト値は 1 が適しています。 計測対象が大きい場合は、ターンを完了するためにより時間がかかるので、大きい値を使用する必要があります。
- [ポイント数] パラメーターは、方位差を計算するときに、特定のポイントの前後に評価されたポイントの数を決定します。 使用に最適な数値は、計測対象の速度によって異なります。 歩行者と車両の移動を計測する場合、デフォルト値は 1 が適しています。 航空機などのより速い計測対象では、値として 5 を使用する必要があります。
- [対象領域] パラメーターは、ポリゴン フィーチャクラスを使用して、移動イベントが分類される特定の区域を決定します。 このパラメーターは、位置に基づくデータのサブセットだけを解析する場合に便利です。 対象領域を設定する場合は、[対象領域 ID フィールド] パラメーターも設定する必要があります。 入力フィーチャと同様に、各領域には一意の ID フィールドが必要です。
データセットの全範囲の車両移動イベントを追跡しているので、これらのオプション パラメーターはどれも変更する必要はありません。
- [実行] をクリックします。
注意:
データセットには (100 万を超える) 非常に多数のフィーチャが含まれているため、ツールの実行には多少時間がかかる場合があります。
ツールが実行されます。 完了すると、[ジオプロセシング] ウィンドウの下部に、通知メッセージが表示されます。
ヒント:
ツールの実行時間を含め、解析の詳細を確認するには、[詳細の表示] をクリックします。
さらに、[Vehicle_Movement_Events] レイヤーがマップと [コンテンツ] ウィンドウに追加されます。 元のレイヤーのポイント数のため、出力レイヤーの表示が困難な場合があります。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[All Vehicle Data] をオフにします。
レイヤーをオフにすると、マップに表示されません (オンにすれば、いつでもレイヤーを再表示できます)。これで、マップには移動イベントのみが表示されます。
他のレイヤーがオフになっていても、デフォルトの外観のレイヤーから多くの洞察を得るのは困難です。 後で、移動イベントを確認しやすくするために、レイヤーのシンボルを変更します。 その前に、レイヤーの属性テーブルを調べます。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[Vehicle_Movement_Events] レイヤーを右クリックして [属性テーブル] を選択します。
テーブルが表示されます。
テーブルには多数のフィールドがあります。それらのフィールドの多くについて以下に説明します。
- [track_id] - 移動フィーチャの一意の識別子。 この ID は、[移動イベントの分類] ツールで入力として使用した ID と同じものです。
- [distance_diff] - 各レコードとその前のレコードの間のメートル単位の距離。
- [time_diff] - 各レコードとその前のレコードの間の秒単位の時間差。 それぞれの一意の移動フィーチャの先頭レコードは、前にレコードがないため、このフィールドおよび他のフィールドが <Null> 値です。
- [speed] - 前のレコードから経過した時間と距離に基づく、移動フィーチャのメートル/秒での速度。
- [speed_mph] - マイル/時間で表された速度。
- [speed_kph] - キロメートル/時間で表された速度。
- [acc_event] - 加速度イベント、つまり各レコードの記録中に移動物体の速度がどのように変化したかの記述。 物体は、移動 (速度の変化なし)、加速 (速度が増加)、または減速 (速度が減少/停止) することができます。
- [turn_event] - ターン イベント、つまり各レコードの記録中に移動物体の方向がどのように変化したかの記述。 物体は、移動 (方向の変化なし)、停止、左折、または右折することができます。
ツールによって作成されたキー フィールドは [acc_event] フィールドと [turn_event] フィールドです。これらは、各時点での各車両の移動イベントを記述します。
- テーブルを閉じます。
結果のフィルター
解析結果は広い範囲に及びます。 ただし、最も関心があるのは、犯罪容疑者に属する単一車両の移動パターンを追跡することです。 作業を続行する前に、その車両に属する移動イベントのみを表示するよう結果をフィルターします。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[Vehicle_Movement_Events] を右クリックして [定義クエリの構築] を選択します。
定義クエリは、データのサブセットのみを表示するためにデータセットをフィルターする式です。 テーブルの属性に基づいてデータをフィルターできます。
- [新しい定義クエリ] をクリックします。
問題の車両のトラック ID はわかっているので、[track_id] フィールドに基づいてデータセットをフィルターします。
- [クエリ 1] で [Where 句 track_id が 743 と等しい] という式を作成します。
- [適用] をクリックします。 [OK] をクリックします。
マップ上で、データセットがフィルターされます。 これで、トラック ID が 743 のレコードのみが表示されました。
これらのレコードはすべて、容疑者の同一車両に属しています。 マップによれば、容疑者は主に、人口の少ない西部の山岳地帯から人口の多い東部の都市部まで高速道路に沿って移動しました。
容疑者について収集された他の情報によれば、彼らがこのルートを頻繁に利用して、ある潜伏先から別の潜伏先に移動していることが疑われます。 このルート上の容疑者の車両について分類された移動イベントを調べることで、今後の容疑者の動きを予測できます。
シンボルの変更
移動イベントをさらによく理解するため、シンボルとしても知られる、レイヤーの表示方法を変更します。 レイヤーは、属性テーブルのデータに基づいてシンボル表示できます。 ここでは [acc_event] フィールドに基づいてシンボル表示します。 結果は、車両が加速およびブレーキをかけた場所をマップ上に示します。これにより、警察官は、走行中の車両を急襲する最適な場所を特定できます。
- [コンテンツ] ウィンドウで、[Vehicle_Movement_Events] を右クリックして [シンボル] を選択します。
[シンボル] ウィンドウが表示されます。 属性テーブルのフィールドの個別値を使用するようシンボルを変更することをお勧めします。
- [シンボル] ウィンドウの [プライマリ シンボル] で、[個別値] を選択します。
次に、シンボルの基になるフィールドを選択します。
- [フィールド 1] で [acc_event] を選択します。
ウィンドウの下部に、このフィールドの一意の属性がすべて表示されます。 7 つの属性があります。 各属性のシンボルは個別に変更できますが、減速したときに走行中の車両を急襲する方が簡単なので、最も大事な属性はブレーキ制動に関連する属性です。
- クラス リストの [Decelerating] シンボル クラスで [シンボルの書式設定] ボタンをクリックします。
シンボル タイプのギャラリーが表示されます。 減速を示す赤いシンボルを選択します。
- ギャラリーで、[円 3] シンボルをクリックします。
マップ上で、すべての減速/ブレーキ移動イベントに円シンボルが反映されます。
ルート全体に減速イベントが分散しています。 市内の一般道路では、ブレーキの使用は一般的に予測可能であり、信号機やその他の交通標識に対応しています。 ただし、市外に延びるような長距離の高速道路では、交通標識が少なくなります。ここでは、ブレーキは標高または方向の変化に対応している可能性があります。
このチュートリアルの目的では、車両が市外にあるときに逮捕することが望ましいと想定します。 犯罪容疑者は危険かもしれません。人口密集地域で容疑者を逮捕しようとすると、巻き添え被害につながる可能性があります。
- 西端の減速イベントを拡大表示します。
ヒント:
マップの特定のエリアにズームするには、Shift キーを押しながらエリアを囲むボックスを描画します。
この地域では、比較的短い距離に多数の減速イベントがあります。おそらくこの地域が山岳地帯 (ベースマップで確認できます) であることが原因です。 車両は、この地域をどれくらいの速度で移動しているのでしょうか？ いくつかの減速イベントのポップアップを開いて調べることができます。
- マップで、ブレーキ イベントのいずれかをクリックして、ポップアップを開きます。
ポップアップによると、車両は減速していますが、速度はまだ約 100 kph (または 60 mph) 出ています。 車両はまだ高速で移動しているため、これは急襲を計画するのに最適な場所ではないかもしれません。
- ポップアップを閉じます。
次に、都市により近いが、人口密度の高い地域から離れている地域を調べます。
- データの全体表示に戻します。 市の西端の減速イベントを拡大表示します。
道路がロータリーに入ると、連続した 5 つの減速イベントのグループが発生します。
ロータリーに入る前に、車両はかなり減速したようです。
- 5 つの減速イベントのポップアップをそれぞれ開き、イベントごとの速度に着目してください。
最初に発生した西端の減速イベントの発生時の速度は 100 kph (60 mph) であり、高速道路で車両がこの時点より前に走行していた速度と同じです。 ただし、東端の減速イベントの発生時の速度は約 60 kph (40 mph) です。 各イベントは前のイベントの 1 秒後に記録されるので、5 秒の間に、車両は前の速度の約 3 分の 2 に減速したことを示します。
この地域は、急襲を検討すべき場所かもしれません。 この地域は郊外にあるため、市街地に比べると一般市民はあまりいないかもしれませんが、車両は走行するためにかなり減速することを余儀なくされます。 現場を偵察して、そこで急襲する可能性をさらに評価したほうがよいでしょう。
- 開いたポップアップをすべて閉じます。
この位置をブックマークすると、今後この位置にすぐに戻ることができます。
- リボンの [マップ] タブをクリックします。 [ナビゲーション] グループにある [ブックマーク] ボタンをクリックし、[新しいブックマーク] を選択します。
- [ブックマークの作成] ウィンドウで、[名前] に「Roundabout」と入力します。 [OK] をクリックします。
これで、[ブックマーク] ボタンをクリックした場合、このブックマークを選択してマップのこのエリアにすぐに移動できるようになりました。
- データの全体表示に戻ります。 [クイック アクセス ツールバー] の [保存] ボタンをクリックします。
プロジェクトが保存されます。
このチュートリアルでは、ArcGIS AllSource を使用して、車両の移動イベントを分類しました。 これらの分類された移動イベントを使用して、犯罪容疑者の車両の移動を追跡し、比較的高い成功率と安全性で逮捕できそうな場所を特定できました。 実際には、移動イベント解析は、車両レコードに限らずさまざまなデータセットに対して実行できます。
このチュートリアルの初めにダウンロードしたデータセットには、[All_Cell_Phone_Data] フィーチャクラス ([Cell_Phone_Data] フィーチャ データセットに含まれている) が含まれています。 このフィーチャクラスには、経時的な携帯電話の位置が含まれています。 携帯電話のデータに対してこれと同じ解析を実行して、容疑者が歩いている区域を特定し、歩行者としての移動パターンを追跡することができます。 オプション課題を希望される場合は、そのデータセットでこのワークフローを行ってみてください。
このワークフローを、ArcGIS AllSource で実行できる他のインテリジェンス ワークフローと組み合わせて使用することで、法執行機関や軍関係者は犯罪者や反乱者を追跡できます。
他のチュートリアルについては、チュートリアル ギャラリーをご覧ください。
