transbigdata-grid

TransBigData 栅格化功能指南

TransBigData 是一个用于交通时空大数据处理的 Python 库。本 skill 指导如何使用其栅格化功能。

安装

pip install transbigdata

默认配置

推荐使用方形栅格（矩形栅格），常用精度：

• 500米栅格: accuracy=500 - 适合城市级别分析，平衡精度与计算效率
• 1公里栅格: accuracy=1000 - 适合区域级别分析，数据量较小时使用

import transbigdata as tbd

# 500米方形栅格（默认推荐）
params = tbd.area_to_params(bounds, accuracy=500)

# 1公里方形栅格
params = tbd.area_to_params(bounds, accuracy=1000)

核心概念

栅格化将连续的地理空间划分为离散的网格单元，便于数据聚合和分析。TransBigData 支持三种栅格类型：

• 矩形栅格 (rect): 默认推荐，计算效率高，适合大多数场景
• 三角形栅格 (tri): 适合特定空间分析
• 六边形栅格 (hexa): 各向同性，适合邻域分析

核心函数

1. 生成栅格参数 - area_to_params()

根据研究区域生成栅格化参数。

import transbigdata as tbd

# 从边界框生成参数
bounds = [lon_min, lat_min, lon_max, lat_max]
params = tbd.area_to_params(bounds, accuracy=500)  # 500米精度

# 从 GeoDataFrame 生成参数
params = tbd.area_to_params(gdf, accuracy=500, method='rect')

参数说明:

• location: 边界框 [lon_min, lat_min, lon_max, lat_max] 或 GeoDataFrame
• accuracy: 栅格大小（米）
• method: 'rect'（矩形）、'tri'（三角形）、'hexa'（六边形）

返回值: 栅格参数字典或列表

2. 生成栅格 - area_to_grid()

在指定区域内生成栅格几何对象。

# 生成矩形栅格
grid, params = tbd.area_to_grid(bounds, accuracy=500, method='rect')

# 生成六边形栅格
grid, params = tbd.area_to_grid(gdf, accuracy=500, method='hexa')

返回值: (GeoDataFrame 栅格, 栅格参数)

3. GPS点映射到栅格 - GPS_to_grid()

将经纬度坐标匹配到栅格ID。

# 矩形栅格：返回 LONCOL, LATCOL
data['LONCOL'], data['LATCOL'] = tbd.GPS_to_grid(
    data['longitude'],
    data['latitude'],
    params
)

# 三角形/六边形栅格：返回单一索引
data['grid_id'] = tbd.GPS_to_grid(
    data['longitude'],
    data['latitude'],
    params
)

4. 获取栅格中心 - grid_to_centre()

根据栅格ID获取栅格中心坐标。

# 矩形栅格
data['HBLON'], data['HBLAT'] = tbd.grid_to_centre(
    [data['LONCOL'], data['LATCOL']],
    params
)

# 三角形/六边形栅格
data['HBLON'], data['HBLAT'] = tbd.grid_to_centre(
    data['grid_id'],
    params
)

5. 生成栅格多边形 - grid_to_polygon()

根据栅格ID生成几何多边形。

# 矩形栅格
data['geometry'] = tbd.grid_to_polygon(
    [data['LONCOL'], data['LATCOL']],
    params
)

# 创建 GeoDataFrame
import geopandas as gpd
grid_gdf = gpd.GeoDataFrame(data, geometry='geometry', crs='EPSG:4326')