@datainthecity · Post #178 · 2023/11/27 12:55
#momepy#landuse Сейчас по работе решаю задачу выделения в городе разных функциональных зон, а также разделения города на кварталы в зависимости от их уровня экономического развития. Это довольно популярная проблема, когда сервис нацелен на определенную аудиторию, а в регионе структура населения неоднородна. Я решаю задачу для столицы Нигерии - Лагоса, где по данным World Bank наблюдается чуть ли не самый большой в мире индекс неравенства: трущобы, где люди до сих пор выбрасывают отходы в реку, перемежаются с районами вилл самых богатых людей Африки. Соответственно, мне нужно как минимум научиться отличать первые от вторых, а еще желателно выделять "средний" класс, а также зоны коммерческого и индустриального использования Из данных: - building footprints (от microsoft и со спутников) - дорожный граф из OpenStreetMap - POIs ( у нас есть скрепер с Google Maps, но можно и из OSM) - население из HDX по квадратам на 1км - Скоры на основе переписи населении по уровню покрытия связью и экономическому уровню, рассчитанные на электоральные районы Как видите никаких мобильных данных или данных о тратах по картам, которые бы хорошо помогли ответить на вопрос об экономической активности населения, нет. Поэтому решать задачу придется полагаясь на гипотезу о различии морфологии бедных, средних и богатых районов. Для этого я использую python библиотеку momepy, где автор Martin Fleishman собрал все возможные метрики, связанные с описанием расположения зданий в районе. Вот тут можно найти ноутбук с его воркшопа. В комменты поста кинули еще вот такой пример работы с библиотекой. Все что нужно для работы с библиотекой - это building footprints, код на загрузку улиц за вас уже написан😊 Прикладываю вам для вдохновения красивую картинку, где дома раскрашены по показателю intensity. Дальше возникает вопрос, что делать с получившимися метриками? Как определить порог, по которому можно отличить районы. С одной стороны для такого города как Лагос вопрос звучит несложно: в трущобах застройка явно плотнее, чем в богатых районах, а улицы там явно рисовал не urban planner. С другой стороны, а в моем случае требуется точность близкая к единице - ошибиться и предложить клиенту развивать сервис в районах, где нет электричества будет стоить компании как минимум репутации. Кроме того, вопрос land use это не решает Найти правильный ответ на вопрос мне еще предстоит, а пока делюсь текущими вариантами и источниками В качестве вдохновения для экспериментов взяла 3 статьи: 1. Статья про выделение трущоб для Найроби (как раз на основе momepy). Тут авторы предлагают обойтись без таргета и сделать иерархическую кластеризацию на основе метрик зданий. Идея хорошая, вопрос в невозможности оценить точность и нет ответа про land use 2. Свежая статья про выделение функциональных зон в 2х районах Сингапура. Авторы решают задачу на основе плотности POI из разных категорий (KDE) и кластеризации. В моем случае частично решает проблему 3. Статья про выделение трущоб в Джакарте на основе Remote Sensing и анализа Street Views. Для меня эта статья интересна возможностью переиспользовать отвалидированные модели, выученные на одной стране, для другой. Риск здесь - различия в морфологии трущоб. Как будут результаты обязательно поделюсь получившимся решением, а пока держите красивую картинку Лагоса на основе метрики intensity из momepy