Eine Bestimmung der Oberflächenqualität von Fahrradinfrastruktur durch Smartphone-Beschleunigungsdaten mithilfe des k-means++-Algorithmus
Stefan Kranzinger und Sven Leitinger (2021): Eine Bestimmung der Oberflächenqualität von Fahrradinfrastruktur durch Smartphone-Beschleunigungsdaten mithilfe des k-means++-Algorithmus In: AGIT ‒ Journal für Angewandte Geoinformatik, 7-2021, S. 104-116.
Die Bereitstellung einer gut instandgehaltenen Fahrradinfrastruktur wirkt sich positiv auf den Fahrkomfort sowie die Sicherheit im Straßenverkehr aus und schafft die Voraussetzung, dass dieses als Alternative zum motorisierten Individualverkehr oder zum öffentlichen Verkehr angenommen wird. In dieser Studie wird mit Daten aus Smartphone-Beschleunigungssensoren und mithilfe eines k-means++-Algorithmus ein Clusterverfahren angewandt, um die Qualität von Fahrbahnabschnitten festzustellen. Dieses ist einfach und kostengünstig auf großflächige Radinfrastrukturen anwendbar und zeigt in einer Fallstudie für die Stadt Salzburg, dass schlecht befahrbare Fahrbahnabschnitte gut lokalisiert und infolge gezielt instandgehalten werden können.
