Soy nuevo en el análisis espacial y agradecería alguna dirección general sobre un proyecto que estoy intentando, que se describe a continuación (estoy empezando desde cero).
OBJETIVO: Encontrar las mejores ubicaciones para instalar 2000 pies de aceras en mi ciudad natal a fin de conectar la mayoría de los hogares con el Distrito Central de Negocios (CBD), donde "conectado" significa a 1,2 millas caminando del CBD. Tengo archivos de forma que muestran estructuras existentes (hogares), carreteras y aceras (ya instaladas).
Aquí está mi solución propuesta / proceso de pensamiento:
- Convierta la red de acera en el lugar en una base de datos de nodos que están conectados por pesos (es decir, distancias). ¿Hay alguna manera de hacer esto directamente en QGIS (u otro programa) haciendo clic en todas las intersecciones?
- Calcule la cantidad de hogares que se encuentran a 1,2 millas a pie del Distrito Central de Negocios (por ejemplo, un punto o polígono de longitud larga) utilizando las capacidades de enrutamiento de pgRouting u otra cosa. Este será el valor base del "acceso al hogar".
- Usando la capa del camino como guía, coloque aleatoriamente 2000 pies adicionales (digamos, en segmentos de 10 pies) de aceras en la capa de la acera. Esto es equivalente a construir un montón de nuevas aceras arbitrariamente.
- Vuelva a calcular los nodos y los pesos utilizando la nueva red peatonal como en (1), y luego vuelva a calcular el número de hogares que ahora están dentro de 1.2 millas del CBD como en (2). Debería aumentar con las aceras adicionales. Guarde las ubicaciones de las aceras adicionales y el valor de "acceso doméstico" asociado en un archivo (por ejemplo, una hoja de cálculo).
- Repita los pasos (3) y (4) 10000 veces, similar a una simulación de Monte Carlo. Usando los 10000 conjuntos de puntos de datos, elija las ubicaciones de colocación en las aceras que maximicen el número de hogares dentro de 1.2 millas del CDB.
¿Este proceso de pensamiento suena realista? ¿Alguien tiene alguna sugerencia?
- Me gustaría lograr esto usando alguna combinación de QGIS y R, sin embargo, estoy abierto a aprender PostGIS y / o Python (o cualquier otra cosa) para lograr el objetivo.