আমি শক্তির ব্যয়ের উপর ভিত্তি করে একটি প্রাকৃতিক দৃশ্যে অনুমানমূলক গতিবিধি (পায়ে) বিশ্লেষণ করতে চাই, তবে আমি কিছুটা সমস্যার মধ্যে পড়েছি যা আশা করছি যে আপনি আমাকে সাহায্য করতে পারেন। আমি এটি তৈরির ব্যয় সারফেসগুলি ব্যবহার করে স্পেশাল অ্যানালিস্টে আর্কজিআইএসের পথ দূরত্ব-সরঞ্জামটি ব্যবহার করে চেষ্টা করার চেষ্টা করেছি, তবে সেগুলির ফলাফল আমি প্রত্যাশা করব না।
আমার উঁচু পৃষ্ঠটি এটির মতো দেখাচ্ছে (অ্যাস্টার জিডিইএম থেকে ডাউনলোড করা):
উচ্চতা ডেটার ভিত্তিতে আমি একটি ব্যয় পৃষ্ঠ তৈরি করেছি যা মানচিত্র ইউনিট (মি) প্রতি শক্তি ব্যয় (ওয়াটগুলিতে বিপাকীয় হার) ধারণ করে বলে মনে করা হচ্ছে। এর জন্য আমি এই সূত্রটি ব্যবহার করেছি:
M = 1.5W + 2.0 (W + L) (L / W)2 + N (W + L) (1.5V2 + 0.35V * abs(G + 6))
বা রাস্টার ক্যালকুলেটর শর্তাবলী:
(1.5 * 60) + (2.0 * (60 + 3) * Square((3 / 60))) + (1.2 * (60 + 3) * (Square((1.5 * "movementspeed")) + (0.35 * "movementspeed") * Abs(("slopeinpercent" + 6))))
এম যেখানে ওয়াটসে বিপাকের হার, ডাব্লু মডেল ব্যক্তির ওজন, এল ব্যক্তির বাহিত বোঝা, এন এমন একটি উপাদান যা ভূখণ্ডে চলাচলের স্বাচ্ছন্দ্যের বর্ণনা দেয় (পরীক্ষার উদ্দেশ্যে ১.২ এ সেট করা হয়), ভি পৃথক ব্যক্তির গতিবেগ গতি এবং জি শতাংশ theাল। এটি 90 এবং 25000 এর মধ্যে মানগুলির সাথে একটি পৃষ্ঠ তৈরি করেছে, 90 এবং 1000 এর মধ্যে বেশিরভাগ মান রয়েছে (যা সঠিক সম্পর্কে মনে হয়, অযৌক্তিকভাবে উচ্চতর মানগুলি সম্ভবত ত্রুটিপূর্ণ opeাল মানগুলির ফলস্বরূপ, যা সহজেই সংশোধন করা যেতে পারে)।
এই সূত্রটি ব্যবহার করে চলাচলের গতি গণনা করা হয়েছিল:
V = 6e^(-3.5 * |s + 0.05|যেখানে ডিগ্রিগুলির মধ্যে theাল s
বা রাস্টার ক্যালকুলেটরের শর্তাবলী:
6 * Exp( - 3.5 * Abs(Tan("slopeindegrees") + 0.05))
এটি 0 এবং 5.9 কিমি / ঘন্টা এর মধ্যে মান সহ একটি পৃষ্ঠ তৈরি করেছে, যা সঠিক সম্পর্কে মনে হয় এবং আমি প্রত্যাশার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
এখন, এই পৃষ্ঠগুলি পথ দূরত্ব-সরঞ্জামে ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছিল; ইনপুট সারফেস রাস্টার হিসাবে ডিইএম (ইন_সুরফেস_রেস্টার), ব্যয় রাস্টার হিসাবে শক্তি ব্যয়ের সমতল এবং ভার্চুয়াল রাস্টার হিসাবে ডিইএম মডেলযুক্ত ব্যক্তি কোনও slালের উপরে বা নীচে চলেছে কি না তা গণনা করার অনুমতি দেয়। পরীক্ষার উদ্দেশ্যে, ডিইএম-এর উত্তর-পশ্চিম এবং দক্ষিণ-পূর্ব কোণে দুটি পয়েন্ট সোর্স ডেটা (যেমন ইন_সোর্স_ডেটা) হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছিল। আউটপুটটি এটি ছিল (লাল অলসভাবে নিম্নতম মান এবং নীল সর্বাধিক):
আউটপুট সম্পর্কে আমার ব্যাখ্যাটি হ'ল এটি উচ্চতার পার্থক্যটিকে উপেক্ষা করে এবং মানের পার্থক্য কেবল দূরত্বের পার্থক্যের সাথে সম্পর্কিত। আমি প্রত্যাশা করতাম যে এই পৃষ্ঠটি পশ্চিমাঞ্চলীয় অঞ্চলের চাটুকারপূর্ণ অঞ্চলগুলি অনুসরণ করবে এবং পার্বত্য পূর্ব অংশগুলি এড়িয়ে চলবে, যা স্পষ্টভাবে তা করে না। তবে, আমি এই ধরণের বিশ্লেষণের পরিবর্তে এখনও নতুন, এবং অন্যের ব্যাখ্যাটির প্রশংসা করব। সুতরাং, কেউ কি আমার পদ্ধতি / সূত্রের এমন কোনও ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করতে সক্ষম হন যা অদ্ভুত আউটপুট তৈরি করতে পারে? বা, আউটপুটটি কি প্রত্যাশিত এবং আমি পথের দূরত্ব বিশ্লেষণ থেকে আমার কী প্রত্যাশা করা উচিত তা কেবলই ভুল বুঝাব?