تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > استخدام مرئيات وخرائط جوجل في...>الوصف

استخدام مرئيات وخرائط جوجل في تقدير حجم المرور على بعض الطرق في مصر: منهجية تجريبية

العنوان بلغة أخرى: Using Google Imagery and Google Maps to Estimate Traffic on some Roads in Egypt: An Experimental Methodology
المصدر: مجلة كلية الآداب
الناشر: جامعة الفيوم - كلية الآداب
المؤلف الرئيسي: بريك، أحمد يونس صالح عبدالجواد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Saleh, Ahmed Younes
المجلد/العدد: مج16, ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: يوليو
الصفحات: 606 - 647
ISSN: 2357-0709
رقم MD: 1513466
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
بيانات المرور | خرائط جوجل | الاستشعار عن بعد | مصر
كلمات المؤلف المفتاحية:
حجم المرور | حركة النقل | صورة وخرائط جوجل | جغرافية النقل | البيانات المكانية | Traffic Volume | Google Imagery | Google Maps | Spatial Data | Transportation Geography
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: يحاول البحث تقديم منهجية تجريبية لتقدير حجم المرور على الطرق اعتمادا على مرئيات صور جوجل Google Imagery المتوفرة في برنامج Google Erath Pro وبيانات المرور المستخرجة من خدمة خرائط جوجل Google Maps، حيث استخدمت صور جوجل لمسح مواقع المركبات المتحركة على الطرق في الصورة في قطاعات معينة من الطريق، وبالتالي يمكن من خلال ذلك استخراج كثافة المركبات على هذا القطاع، ثم استخدمت بيانات المرور من خرائط جوجل لاستخراج زمن الرحلة بين بداية ونهاية قطاع الطريق، وذلك لاستخراج ما يعرف بمتوسط سرعة السير Average Travel Speed ثم تم استخراج حجم المرور Traffic Flow من خلال العلاقة الإحصائية الخطية بين الكثافة والسرعة وحجم المرور، وتم تعريفه بحجم المرور المحسوب. وقد تم تطبيق ذلك على عدة قطاعات من الطرق في مصر تمثلت في قطاعات من طريق أسيوط – القاهرة الغربي، وطريق القاهرة- السويس، وطريق الجيزة - الفيوم، وقطاعات من طريق القاهرة الكبرى الدائري، وطريق الفيوم الدائري. بعد استخراج حجم المرور المحسوب تم إجراء الرصد الميداني للطرق المدروسة وبالتالي تم توفير "حجم المرور المرصود" لنفس قطاعات الطرق، وتم مقارنة قيم حجم المرور المحسوب والمرصود باستخدام تحليل "ت" Paired Samples “T” Test وتبين أن متوسط الفروق بينهما 236 مركبة/ الساعة وكانت الفروق ذات دلالة إحصائية (p=0.021)، وقد بلغ معامل ارتباط بيرسون بين حجم المرور المحسوب وحجم المرور المرصود 0.988 مما يدل على التقارب بين القيم. ويوفر ذلك وسيلة سهلة وغير مكلفة لتوفير بيانات أحجام المرور على الطرق، مما يساعد الباحثين في مجالات النقل والمرور والتخطيط الحضري، والبيئة، ومشكلات المدن، وكذلك يدعم اتخاذ القرارات المتعلقة بمشكلات تعتمد على بيانات المرور.

The research aims to develop a method for estimating road traffic volume by using Google Imagery from the Google Earth Pro software and traffic data extracted from Google Maps. Google Images were used to track vehicle locations on specific road segments, enabling the calculation of vehicle density. Google Maps was utilized to determine the travel time, and then the average travel speed between different points on the road. By using the liner statistical relationship between traffic density, speed, and traffic volume, the traffic volume in the specific roads was calculated accurately. This methodology was applied to various road sectors in Egypt, including sections of the Assiut-Cairo West Road, the Cairo-Suez Road, the Giza-Fayoum Road, segments of the Greater Cairo Ring Road, and the Fayoum Ring Road. After calculating the traffic volume, we conducted field monitoring of the roads studied to determine the "observed traffic volume" for the same road segments. The calculated and observed traffic volume values were compared using paired samples T-test analysis. It was found that the average difference between them was 236 vehicles per hour, with a P-value of 0.021. Additionally, the correlation coefficient between the values reached 0.988, indicating the strength and accuracy of the methodology. This method offers an easy and cost- effective way to obtain traffic volume data for any road, which can benefit researchers in transportation, traffic, urban planning, environmental studies, city management, and decision-making related to traffic issues.
ISSN: 2357-0709

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.