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步行 - 创建一个显示各向异性累积成本的光栅图
输入栅格地图上的不同地理位置，其单元类别值表示
成本。

关键词

光栅、成本面、累积成本、成本分配

概要

步行
步行 - 帮帮我
步行 [-克利] 海拔=姓名 摩擦=姓名 产量=姓名 [外向=姓名]
[起点=姓名[停止点=姓名[起始栅格=姓名]
[开始坐标=东，北[,东，北,...]]
[停止坐标=东，北[,东，北,...]] [最大成本=折扣值[零成本=折扣值]
[记忆=折扣值[步行系数=A B C D[拉姆达=浮动[斜率因子=浮动]
[--覆盖] [--帮助] [--详细] [--安静] [--ui]

标志：
-k
使用“骑士之举”； 更慢，但更准确

-n
在输出栅格地图中保留空值

-r
从栅格地图中的值开始

-i
打印有关磁盘空间和内存要求的信息并退出

--覆盖
允许输出文件覆盖现有文件

- 帮帮我
打印使用摘要

--详细
详细模块输出

- 安静的
静音模块输出

--用户界面
强制启动 GUI 对话框

参数：
海拔=姓名 [必需的]
输入高程栅格地图的名称

摩擦=姓名 [必需的]
包含摩擦成本的输入栅格地图的名称

产量=姓名 [必需的]
包含步行成本的输出栅格地图的名称

外向=姓名
包含移动方向的输出栅格地图的名称

起点=姓名
起始矢量点地图的名称
或用于直接 OGR 访问的数据源

停止点=姓名
停止向量点图的名称
或用于直接 OGR 访问的数据源

起始栅格=姓名
起始栅格点地图的名称

开始坐标=东，北[，东，北……]
起点坐标 (E,N)

停止坐标=东，北[，东，北……]
停止点坐标 (E,N)

最大成本=折扣值
最大累积成本
默认： 0

零成本=折扣值
分配给空单元格的成本。 默认情况下，排除空单元格

记忆=折扣值
要使用的最大内存（以 MB 为单位）
默认： 300

步行系数=A B C D
步行能量公式参数a,b,c,d的系数
默认： 0.72,6.0,1.9998，-1.9998

拉姆达=浮动
用于组合步行能量和摩擦成本的 Lambda 系数
默认： 1.0

斜率因子=浮动
坡度系数决定每高度步的行驶能量成本
默认： -0.2125

商品描述

步行 计算在不同地理区域之间移动的各向异性累积成本
输入高程栅格地图上的位置，其像元类别值表示高程
结合输入栅格地图层，其单元值表示摩擦成本。

步行 输出 1) 显示移动的最低累积成本（时间）的光栅图
每个单元格和用户指定的起点以及 2) 显示
移动方向到路径上的下一个单元格回到起点（请参阅移动
方向）。 它使用输入高程栅格地图，其单元类别值表示
高程，结合第二个输入栅格图，其像元值表示摩擦力
成本。

这个功能类似于 成本，但对摩擦图上瘾，它认为
由于与下坡和下坡相关的不同步行速度导致的各向异性旅行时间
上坡运动。

附注

来自 Aitken 1977/Langmuir 1984 的公式（基于 Naismith 的步行时间规则）
已被用于估计特定斜率区间的成本参数：
T = a*delta_S + b*delta_H_上坡 + c*delta_H_moderate_downhill + d*delta_H_steep_downhill
其中：

· T 是以秒为单位的运动时间，

· delta S 是以米为单位的水平距离，

· delta H 是以米为单位的高度差。

a、b、c、d 步行系数 参数考虑了不同的移动速度
条件并链接到：

· a：在平面上步行1米所需的时间（以秒为单位）（1/步行速度）

· b：以秒为单位的额外步行时间，上坡每增加一米海拔
连续下坡

· c：以秒为单位的额外步行时间，中等高度每米高程损失
下坡（使用正值降低成本）

· d：以秒为单位的额外步行时间，陡峭时每米高程损失
下坡（使用负值增加成本）
已经证明，在达到特定的坡度值时，下坡运动是有利的
门槛，之后变得不利。 默认斜率阈值
(斜率因子) 为 -0.2125，对应于 tan(-12)，根据人类行为校准 (>5
并且 <12 度：中度下坡； >12 度：陡峭的下坡）。 的默认值
A B C D 步行系数 参数是 Langmuir (0.72, 6.0, 1.9998,
-1.9998)，基于标准条件下的人类步行努力。

这款 摩擦 成本参数表示额外步行的时间损失（以秒为单位）
跨越1米距离的时间。

这款 拉姆达 参数是摩擦成本的无量纲比例因子：
总成本 = 移动时间成本 + lambda * 摩擦成本 * delta_S

为了获得更准确的结果，可以使用“骑士移动”选项（虽然它更
耗时）。 在下图中，中心位置 (O) 表示来自
计算哪些累积距离。 那些标有 x 的邻居总是
考虑用于累积成本更新。 有了“骑士的举动”选项，邻居
也考虑标有 K。
KK
K xxx K
× ×
K xxx K
KK

使用 Dijkstra 算法计算最小累积成本，该算法找到最佳
解决方案（有关更多详细信息，请参阅 成本，使用相同的算法）。

机芯 方向性

运动方向面是用来记录运动的顺序的
成本累积面。 没有它 排水管 不会正确地从
一个终点回到起点。 每个单元格的方向指向下一个
细胞。 方向记录为从东开始的逆时针度数：
112.5 67.5 即值为 135 的单元格
157.5 135 90 45 22.5 表示下一个单元格在西北
180 x 360
202.5 225 270 315 337.5
247.5 292.5

一旦 步行 计算累积成本图作为摩擦成本的线性组合
（来自摩擦图）以及所覆盖的高度和距离（来自数字高程
模型）， 排水管 可用于寻找最小成本路径。 确保使用 -d 旗
和运行时的运动方向光栅图 排水管 确保计算路径
根据正确的运动方向。

步行，像大多数 GRASS 光栅程序一样，也可以在更大的地图上运行
可以放入可用的计算机内存中。 由于算法通过动态列表工作
细胞几乎可以在整个区域内随机移动。 步行 划分整个区域
成多个部分，并将这些部分交换进和出内存（到磁盘和从磁盘）作为
需要。 这提供了一种为二维栅格地图优化设计的虚拟内存方法。
要使用的内存量 步行 可以控制 记忆 选项，
默认为 300 MB。 对于内存较少的系统，此值必须设置为较低
计算值。

示例

我们计算了一张地图，显示一个迷路的人可以从他或她的位置走多远
考虑到地形和土地覆盖，最后一次出现。
g.region swake_30m -p
# 根据土地覆盖创建摩擦图
r.recode landclass96 out=friction << EOF
1：3：0.1：0.1
4:5:10.:10。
6：6：1000.0：1000.0
7：7：0.3：0.3
EOF
r.walk -k 海拔=elev_ned_30m 摩擦=摩擦输出=walkcost \
start_coordinates=635576,216485 lambda=0.5 最大值=10000
# 计算成本面上的轮廓以更好地理解
# 人在一定时间内能走多远（1000 以秒为单位）
r.contour walkcost 输出=walkcost step=1000

参考文献：

· Aitken, R. 1977。苏格兰的荒野地区。 未发表的博士论文。
阿伯丁大学。

· Steno Fontanari，意大利特伦托大学，Ingegneria per l'Ambiente e il
领土，2000-2001。 Svilluppo di metodologie GIS per la determinazione
dell'accessibilità regione come supporto alle decisioni nella gestione
环境。

· Langmuir, E. 1984. Mountaincraft and Leadership。 苏格兰体育委员会/MLTB。
科迪，莱斯特。

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