Я проехал на односкоростном велосипеде 270 км за сутки чтобы показать атлетам, что набор высоты — это условность

Цели

• Проверить свою физ.форму: круг в 270 км, лимит 24 ч.

• Замапить лучшие карты для активистов — openstreetmap.

• Провести расчёты параметра: 📈 "суммарный набор высоты".

• И просто воодушевить на adventure outdoor часть аудитории Хабра, кому на глаза попался этот пост.

Несколько дней назад я совершил велопоход по методичке. До заезда набирал форму (накат 1000 км с весны + бег); прошёл этап восстановления (перед 'гонкой' вся неделя в бытовухе и без спорт активностей); морально подготавливался к трассе (да, больше психология, а не седло сыграла ключевую роль в заезде) и изучал локацию маршрута. За сутки до старта на всякий случай я перебрал втулку заднего колеса и модернизировал руль, сделав дополнительные мягкие ручки. И электричками добрался к сестре в соседнюю область.

23 июня, стартовав в 4.30 утра под девизом:

Подкрути и не сцы, как учили нас в школе, как учили отцы.

я успешно завершил свой суточный велопоход (предначертанный круг в 270 км к утру 24 числа в 3.30).

На маршруте скорость для меня была не важна, нацеленность на full time job: как не крути — уложиться в сутки. По совместительству вхожу в топ лист (рейтинг/позиция) маперов OSM по РФ, то по дороге часто притормаживал, чтобы внести общий вклад на карту openstreetmap, отмечая питьевую воду, столики и другие смежные POI (благодарность разработчикам OsmAnd за встроенный редактор OSM).

А в одном поселке, где действует стекольный завод, мне пришлось спешиваться и с километр "тащить вел на себе" (как и тащить его в лесу по песчаной стезе). Вся улица Вокзальная была усыпана стеклянной крошкой мелкой фракции, враждебно поблескивая в лучах послеполуденного солнца, которая ставила моё велопутешествие/эксперименты под угрозу прокола. Удивило то, что некоторые местные жители стекла с его игриво хрустальным блеском как-то не замечали под ногами (могут встретить на пути, о - о, местные...).

Вот мой трек, и обратите внимание на суммарный набор высоты, записанный с помощью GPS и рассчитанный в разном ПО. Погрешность гиперболизированных данных по высоте (будем считать относительно коммерческой спортивной соц.сети STRAVA) доходит до ↑700%, тогда как погрешность по расстоянию лежит в пределах 0.5%. Почему так происходит: когда перепады и высоты на графике в разном софте ~ визуально одинаковые? Всё из-за сглаживания пиков и шероховатостей похоже на подавление высших гармоник/преобразование случайного сигнала. А ПО, не важно, коммерческий или научный софт, их отшлифовывает на разные коэффициенты, но некоторые атлеты воспринимают полученные цифры рационально, даже не задумываясь о том, что данные СНВ — это городское фэнтези, матрица, или даже спортивное святотатство. Решение данной проблемы — консорциуму создать обновляемую спецификацию и нормировать алгоритмы расчётов суммарного набора высоты: сглаживать пики, коэффициенты_*^* по единой методичке математического приближения.

В мире (за пределами США) пользователям, учёным и разработчикам доступны цифровые модели рельефа земли под либеральными лицензиями от NASA, такие, как SRTM90 (сетка между пикселями с разрешением 90м х 90м, менее точная, данные от 2003г.); SRTM30 (сетка между пикселями с разрешением 30м х 30м, более точная, данные от 2015г.) и ALOS от Японского агентства аэрокосмических исследований (сетка между пикселями с разрешением 30м х 30м, но по факту ещё более детализированная, растровые данные скачивал от 2021г).

Имея учётные записи в NASA и JAXA, я загрузил DEM наборы данных для своей локации и провел расчёты в QGIS.

Анализ

Очистил трек от тега 'высота' (снятый по GPS), провёл самостоятельные расчёты, а также выгрузил его во внешние сервисы/приложения/софт.

Результаты расчётов без сглаживания в QGIS --> GpsPrune/Viking

В ПО Viking я получил тождественные цифры СНВ.

Интересно и парадоксально то, что чем детализированнее и качественнее датасет, тем больше шероховатостей на графике и тем выше параметр: "кумулятивный набор высоты".

Результаты расчётов стороннего ПО

Тот же очищенный трек от тега 'высота', каждое стороннее ПО рассчитывает и назначает собственный СНВ.

• Strava

• Google Earth

• Alltrails

• OsmAnd

• Gpxstudio

• Activetrip

• Nakarte

• Fito Track

Табличное представление

Расхождение показаний суммарного набора высоты относительно Strava в других программных продуктах.

Как видно, из расчётов в ГИС на основе datasets NASA/JAXA и расчётов в стороннем ПО, суммарный набор высоты _п^ла_вает критично, а значит, не может расцениваться, как данные с приемлемой погрешностью. IMHO, пока консорциум не договорится, не создаст и не опубликует обновляемую спецификацию по вычислению кумулятивного набора высот, то каждое ПО будет продолжать "сглаживать/загрублять пики" по своему усмотрению (метр/два локтя), вводя пользователей в заблуждение, а те, в свою очередь, друг друга и недруга.

Рандомные данные из Рунета: обсуждение СНВ

Вывод: факт:: в третьем десятилетии двадцать первого века всё ещё нет, нормированного, стремящегося к идеалу, способа измерения суммарного набора высоты, что наглядно продемонстрировано в этой статье, а в каждом сообществе (Strava; ST; Polar; etc.) почитаются свои "ложные боги".

Катайтесь в своё удовольствие, относитесь спокойно к такому параметру: как суммарный набор высоты (не ведитесь на маркетинг/холивары) и берегите суставы здоровье.

P. S. 1. Связался по данной проблеме через Git/Tg с разработчиками гео_ПО. От русскоязычных специалистов получил содержательный ответ/цитата:

С высотами не все так просто...

P. S. 2. Вот мой велопоход с фотками/трек в спортивной соц.сети STRAVA Sports Tracker (а тут о том, как я ушел красиво из STRAVA).

P. S. 3. Любознательным читателям, как следует из комментариев, рекомендация: ознакомиться с парадоксом береговой линии.