地理空间分析4——空间模式分析与Python

写在开头

空间模式分析是地理信息科学和数据科学领域中的一个重要分支，它主要关注地理现象的分布和变化模式。而Python，作为当今数据分析和数据挖掘的重要工具，为空间模式分析提供了丰富的方法和库。本文将带您深入了解Python在空间模式分析中的应用。

1.集聚分析

集聚分析是识别和测量地理现象在空间上的聚集程度的过程。Python的GeoPandas和PySAL库为我们提供了一套强大的工具来进行这种分析。

• 点集聚：例如，我们可以使用K-means算法在地图上找到密集的点群，这对于城市规划或资源分配非常有用。

• 线集聚：这涉及到识别空间上相近的线性特征，如河流、道路或边界。通过空间连接性的分析，我们可以了解这些特征如何影响地理现象的分布。

1.1 点集聚分析

在空间模式分析中，点集聚分析是一项关键任务，旨在深入了解地理现象中点的空间集中趋势。使用Python中的Geopandas、SciPy和NumPy等库，我们能够进行详细的点集聚分析。

1.1.1 计算空间密度

通过Python的Geopandas库，我们可以轻松加载和处理地理数据，并使用核密度估计方法计算点的空间密度。以下是一个简单的示例代码：

import geopandas as gpd
from scipy.stats import gaussian_kde
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA

def plot_spatial_density(gdf):
    try:
        # 提取坐标信息
        x, y = gdf.geometry.x, gdf.geometry.y

        # 将数据进行主成分分析（PCA）降维
        data = list(zip(x, y))
        pca = PCA(n_components=2)
        transformed_data = pca.fit_transform(data)

        # 计算降维后的核密度估计
        kde = gaussian_kde([transformed_data[:, 0], transformed_data[:, 1]])
        density = kde([transformed_data[:, 0], transformed_data[:, 1]])

        # 绘制热力图
        plt.scatter(x, y, c=density, cmap='viridis', s=20)
        plt.colorbar(label='Density')
        plt.title('Spatial Density of Points')
        plt.show()

    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {
     e}")

# 生成随机地理数据
gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=gpd.points_from_xy(x=[-75, -74, -73, -72], y=[40, 41, 42, 43]))

# 调用绘图函数
plot_spatial_density(gdf)

1.1.2 Moran’s I 指数

Moran’s I 指数是用于判断地理现象点集聚性的常用统计指标。通过PySAL库，我们可以计算 Moran’s I 指数，判断点数据在空间上是否存在显著的聚集性。

from splot.esda import moran_scatterplot
from libpysal.weights import Queen
from esda.moran import Moran
import geopandas as gpd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构建空间数据
np.random.seed(12)
gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=gpd.points_from_xy(x=np.random.uniform(-75, -74, 100),
                                                   y=np.random.uniform