登山のための解析 ～ 標高による違いを見る！

Silicon Valley Super Ware

2019年8月29日

登山のための解析とは？

今日は、登山のためのGPSのデーター解析の詳細について書いていきます！

標高の違いによるデータの違いを中心に解析を行います。
比較するのは

• 速度
• 心拍数

この２点が注目するポイントです。

速度を求める

速度は基本的なGPSのデータに含まれる事もありますが、

多くのGPXファイルでは含まれていませんので、計算で求める必要があります。

速度＝移動距離／移動にかかった時間

で求められます。

以前の投稿で書いていますが、計算するにあったって注意する事があります

• 移動距離のデータがレコードから抜けている場合はそのレコードを計算から外す
• 時間を決めるタイムスタンプが２つ以上のレコードで同じ場合があります

この場合、レコード間の時間、つまり移動にかかった時間が「０」になってしまいます。

そうすると計算する事ができませんので、今回は最初のレコード以外を除きます。

解析する！

必要なデータが揃ったところで解析ですが、

心拍数のデータもレコードから抜ける事があります。

その場合もそのレコードを除きます。

まず最初に速度の解析について考えます。

よく行われる解析は、平均速度を求める事ですが、

登山とハイキングの場合、重要になるのは登りの速度です。

下りの場合は、筋力不足を除くと余り問題になる事がありませんので、

登りの速度に着目すると役に立つデータになります！

登りという事を判別するには、前のレコードより標高が上がった場合です

• レコードの標高の差がマイナス　ー＞　下り
• レコードの標高の差がプラス　　－＞　登り

登りの場合だけの速度の平均を求めると登りの速度が分かります。

次に考えられるのは心拍数です。

心拍数も登りの平均が分かると有効です。考え方は速度と同じです

もう一つは、心拍数の分布をみると役に立ちます。

心拍数の分布は心拍数ゾーンを利用すると参考になります。

標高による区間を設定する

標高ごとに区間を作って区間に該当するレコードを解析して違いをみます。

区間の間隔を変えられると便利ですが、まずは標高を１００ｍ位の間隔で

区切ってその区間ごとに解析をすると標高による違いが分かります。

取りあえずテストバージョンを作ってみました！

ある登山のGPSのデータを解析した例です。

標高２８００ｍから標高３７００ｍの区間を１００ｍごとの区間にして解析してます。

標高ごとの登りの心拍数の平均と、心拍数ゾーンのデータはまだですが、

このデータから登りの平均速度が標高と共に落ちているのがわかります。

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