在Python中合并GeoDataFrame多边形以满足人口阈值
我在Python中有一个地理数据框，里面包含了表示不同区域的多边形，每个区域都有对应的人口数量。我的目标是合并这些多边形，确保每个合并后的多边形至少包含一个指定的人口阈值（x）。
下面是问题的简要概述：
输入数据：一个地理数据框，每一行代表一个多边形（区域），并包含它的人口数量。
目标：递归地合并相邻的多边形，直到所有合并后的多边形都包含至少一个最小的人口阈值'x'。理想情况下，还要尽量保持最高的细节程度。
现在，我在寻找能够有效处理这种空间操作的算法（或框架）的建议。理想情况下，这个解决方案应该能够处理大数据集。我尝试自己实现，但总是遇到各种问题，比如每次迭代后都需要重新计算邻居，或者更新合并后多边形的几何形状等等。我在网上搜索也没有找到什么有用的信息。
我有一些具体的问题：
- 有没有什么常用的算法可以根据人口阈值进行这种空间合并？
- 有没有Python库或框架可以解决这个任务？
- 在实现这个解决方案时，有什么最佳实践或注意事项吗？我知道向量化和空间索引可以帮助加速算法。
任何指导、建议或代码片段都将非常感谢！提前谢谢你的帮助。
1 个回答
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我觉得“最大P区域化”算法（比如在pysal/spopt/maxp中实现的）可能是个不错的解决方案：
最大P问题是把一组地理区域分成尽可能多的相似区域，前提是这些区域的某个空间属性值要高于预设的标准值。这个空间属性可以用来确保每个区域的人口数量足够，或者至少有一定数量的统计单位。区域的数量是根据问题本身来决定的，这对于那些分析师不需要事先确定区域数量的区域化问题来说非常有用。