在GIS中利用手机信令数据计算人口密度

Question

现拥有手机信令数据，但仅能定位到基站，每个基站根据年龄划分了数个数据行，每个数据行都对应了不同的人数，另外还存在以多个学校为中心的缓冲区。需要计算这些缓冲区内的人口数量以及密度

Answer 1

回答引用自GPT-4o，由博主小ᶻZ࿆编写，若还有疑问可评论或留言：

在GIS中利用手机信令数据计算人口密度可以通过以下步骤实现：

1. 数据预处理

首先，将手机信令数据清洗并转化为适合分析的格式。确保每行数据包含基站ID、人数和年龄等相关信息。

2. 确定缓冲区范围

利用GIS工具（如GeoPandas）生成学校为中心的缓冲区，并设定缓冲区半径。例如：

from shapely.geometry import Point
import geopandas as gpd

# 设定缓冲区半径（以米为单位）
buffer_radius = 500  

# 创建学校点位并生成缓冲区
school_locations = [Point(lon, lat) for lon, lat in school_coords]
gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=school_locations)
buffer_zones = gdf.buffer(buffer_radius)

3. 将基站数据映射到缓冲区内

使用空间连接（spatial join）将基站数据映射到对应缓冲区，以便统计每个缓冲区内的人数：

# 加载基站数据，确保基站数据包含位置字段
stations_gdf = gpd.GeoDataFrame(station_data, geometry=gpd.points_from_xy(station_data['lon'], station_data['lat']))

# 进行空间连接，将基站分配到对应的缓冲区
population_in_buffers = gpd.sjoin(stations_gdf, buffer_zones, op='within')

4. 计算人口密度

在每个缓冲区内计算总人数并求得人口密度：

population_density = population_in_buffers.groupby('buffer_id')['population'].sum() / buffer_zones.area
print(population_density)

5. 可视化

最后，可以使用GIS工具可视化每个缓冲区的人口密度：

buffer_zones['density'] = population_density
buffer_zones.plot(column='density', legend=True)

如有帮助，题主可以帮忙采纳一下嘛，谢谢~