Пространственное агрегирование – это фундаментальный метод анализа данных, который включает группировку и обобщение пространственных данных на основе конкретных пространственных единиц или интересующих регионов. Он широко используется в различных областях, таких как география, городское планирование, экология и бизнес-аналитика. В этой статье мы рассмотрим несколько методов пространственной агрегации и предоставим примеры кода для демонстрации их реализации. Давайте погрузимся!

1. Агрегация на основе сетки.
   Агрегация на основе сетки делит область исследования на обычную сетку ячеек и присваивает точки данных соответствующей ячейке сетки. Этот метод полезен, когда пространственные единицы регулярны и выровнены. Вот пример использования Python и библиотеки geopandas:

import geopandas as gpd
# Load spatial data
points = gpd.read_file('points.shp')
grid = gpd.read_file('grid.shp')
# Perform grid-based aggregation
aggregated = gpd.sjoin(points, grid, op='within').groupby('grid_id').agg({'value': 'sum'})

2. Агрегация на основе полигонов.
   Агрегация на основе полигонов включает в себя разделение исследуемой области на неправильные многоугольники и связывание точек данных с соответствующим многоугольником. Этот метод подходит, когда пространственные единицы имеют сложную форму. Вот пример использования Python и geopandas:

import geopandas as gpd
# Load spatial data
points = gpd.read_file('points.shp')
polygons = gpd.read_file('polygons.shp')
# Perform polygon-based aggregation
aggregated = gpd.sjoin(points, polygons).groupby('polygon_id').agg({'value': 'mean'})

3. Агрегация на основе Вороного.
   Агрегация на основе Вороного присваивает точки данных ближайшей пространственной единице с помощью диаграмм Вороного. Этот метод уместен, когда пространственные единицы нерегулярны и распределены неравномерно. Вот пример использования Python и библиотеки scipy:

import numpy as np
from scipy.spatial import Voronoi
# Generate random points
points = np.random.rand(100, 2)
# Create Voronoi diagram
vor = Voronoi(points)
# Perform Voronoi-based aggregation
aggregated = np.random.randint(0, 10, len(vor.regions) - 1)

4. Оценка плотности ядра.
   Оценка плотности ядра вычисляет плотность точек данных в каждом месте и объединяет их в непрерывные поверхности. Этот метод полезен для анализа пространственных закономерностей и выявления горячих точек. Вот пример использования Python и библиотеки scikit-learn:

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KernelDensity
# Generate random points
points = np.random.rand(100, 2)
# Perform kernel density estimation
kde = KernelDensity(bandwidth=0.2).fit(points)
density = np.exp(kde.score_samples(points))

Пространственное агрегирование – это мощный метод анализа и обобщения пространственных данных. В этой статье мы исследовали несколько методов пространственной агрегации, включая оценку плотности на основе сетки, полигона, метода Вороного и оценку плотности ядра. Используя эти методы, аналитики могут получить ценную информацию о пространственных закономерностях и принять обоснованные решения. Поэкспериментируйте с предоставленными примерами кода и адаптируйте их к вашим конкретным случаям использования, чтобы раскрыть потенциал пространственной агрегации в ваших усилиях по анализу данных.