Djurens, människornas och fordonens rörelser är inbäddade i ett geografiskt sammanhang. Detta sammanhang påverkar rörelsen och kan orsaka bildandet av vissa beteendemässiga reaktioner. Därför är det viktigt att inkludera kontextparametrar i studiet av rörelse och utvecklingen av rörelsemönsteranalys. Framsteg inom sensorteknik och positioneringsutrustning ger värdefulla data inte bara av rörliga agenter utan också av de omständigheter som inbäddar rörelsen i rum och tid. Att utveckla metoder för kunskapsupptäckt för att undersöka relationen mellan rörelse och omgivande sammanhang är en stor utmaning i dagens rörelseanalys. I detta dokument visar vi hur man integrerar geografiska sammanhang i likhetsanalys av rörelsedata. För detta diskuterar vi modeller för geografiska sammanhang av rörelsedata. Baserat på detta utvecklar vi enkla men effektiva kontextmedvetna likhetsåtgärder för rörelsebanor, som kombinerar ett rumsligt och ett kontextuellt avstånd. Dessa bygger på välkända likhetsåtgärder för banor, såsom Hausdorff, Fréchet eller samma tidsavstånd. Vi bekräftar vårt tillvägagångssätt genom att tillämpa dessa åtgärder på uppgifter om förflyttningar av orkaner och albatrosser. Nyckelord: rörelsedata, geografiskt sammanhang, spatiotemporal analys, likhetsåtgärder, bana analys, modellering sammanhang, miljöfaktorer, Fréchet avstånd, Hausdorff avstånd, lika tidsavstånd * En preliminär version av detta papper dök upp [10]. Vi har noggrant sett över och utvidgat dokumentet, framför allt har vi lagt till begreppet robusthet och den andra fallstudien om albatross.
Buchin m.fl. Ref definierade en kontextmedveten likhetsåtgärd för att integrera de olika omgivande sammanhangen av banor.
Similarity of trajectories taking into account geographic context
{'venue': 'J. Spatial Information Science', 'journal': 'J. Spatial Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}