Un modo rapido e informativo è quello di creare una griglia di distanza basata sulle strade . Questo di solito viene fatto in un sistema di coordinate proiettato, che introduce necessariamente qualche errore, ma scegliendo un buon sistema di coordinate l'errore non sarà troppo grande (e può essere corretto).
L'esempio seguente definisce una "strada" come una strada interstatale o statunitense o statale di grandezza comparabile. Queste strade sono mostrate come polilinee rosse. Utilizza una proiezione Lambert Conformal Conic. Sebbene la sua distorsione metrica possa essere prontamente corretta in termini di latitudine, questo non è davvero necessario in questo esempio perché la distorsione è inferiore allo 0,6% tranne che in Florida, dove cresce al 2,3%: abbastanza buono per questa illustrazione.
Le distanze sono codificate a colori dal ciano scuro (corto) attraverso il giallo (lungo) e inclinate per enfatizzare i massimi locali. Uno sguardo mostra che le distanze più grandi sono state raggiunte nel Wisconsin centrale e nella costa della Carolina del Nord. Il GIS mi dice che le distanze massime raggiunte sono rispettivamente di 194 km e 180 km. (Il massimo raggiunto nel Michigan è di 120 km, meno uniforme del massimo nel Mississippi centrale, 137 km.)
Utilizzando qualsiasi GIS raster (come ArcGIS, GRASS, Manifold, ecc.) È possibile eseguire un calcolo simile utilizzando qualsiasi livello di strade desiderato (come le funzionalità Censimento strade TIGER). La semplice post-elaborazione troverà tutti i massimi locali della griglia della distanza (visti come picchi su questa mappa), identificando così tutti i punti che localmente sono il più lontano possibile da una strada. La post-elaborazione molto semplice identificherà tutti i punti che superano una soglia di distanza come 50 miglia (circa 80 km).
Una variante utilizza un calcolo della "distanza", invece della distanza euclidea (come proxy per la distanza sferica), per determinare i punti che sono (diciamo) un tempo di percorrenza massimo dalla strada più vicina. Questo non è un compito oneroso: i tempi di calcolo tipici sono pochi secondi (al massimo) alla risoluzione di 1 km utilizzata qui.