تقدير كثافة النواة لتوزيع الأنواع

هذا يوضح مثالًا على استعلام يعتمد على الجيران (على وجه التحديد تقدير كثافة النواة) على بيانات جغرافية مكانية، باستخدام شجرة الكرة المبنية على مقياس مسافة هافرساين - أي المسافات عبر النقاط في خطوط العرض/الطول. توفر مجموعة البيانات من قبل فيليبس وآخرون. (2006). إذا كان متاحًا، يستخدم المثال basemap لرسم خطوط السواحل والحدود الوطنية لأمريكا الجنوبية.

هذا المثال لا يؤدي أي تعلم على البيانات (انظر نمذجة توزيع الأنواع لمثال على التصنيف القائم على السمات في مجموعة البيانات هذه). إنه يُظهر ببساطة تقدير كثافة النواة لنقاط البيانات الملاحظة في الإحداثيات الجغرافية المكانية.

الأنواعان هما:

• "Bradypus variegatus" ، الكسلان البني الحنجرة.

• "Microryzomys minutus" ، المعروف أيضًا باسم فأر الأرز الصغير الغابات، وهو قارض يعيش في بيرو كولومبيا، الإكوادور، بيرو، وفنزويلا.

المراجع

• "نمذجة الحد الأقصى من الإنتروبيا لتوزيعات الأنواع الجغرافية" س. ج. فيليبس، ر. ب. أندرسون، ر. إي. شابير - النمذجة الإيكولوجية، 190:231-259، 2006.

- حساب KDE في الإحداثيات الكروية
- رسم خطوط السواحل من التغطية
- حساب KDE في الإحداثيات الكروية
- رسم خطوط السواحل من التغطية

# المؤلفون: مطوري سكايلرن
# معرف SPDX-License: BSD-3-Clause

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from sklearn.datasets import fetch_species_distributions
from sklearn.neighbors import KernelDensity

# إذا كان basemap متاحًا، فسنستخدمه.
# وإلا، سنقوم بالارتجال لاحقًا...
try:
    from mpl_toolkits.basemap import Basemap

    basemap = True
except:
    basemap = False


def construct_grids(batch):
    """بناء شبكة الخريطة من كائن الدفعة

    المعلمات
    ----------
    الدفعة : كائن الدفعة
        الكائن الذي تم إرجاعه بواسطة :func:`fetch_species_distributions`

    الإرجاع
    -------
    (xgrid, ygrid) : صفائف 1-D
        الشبكة المقابلة للقيم في batch.coverages
    """
    # إحداثيات x,y لخلايا الزاوية
    xmin = batch.x_left_lower_corner + batch.grid_size
    xmax = xmin + (batch.Nx * batch.grid_size)
    ymin = batch.y_left_lower_corner + batch.grid_size
    ymax = ymin + (batch.Ny * batch.grid_size)

    # إحداثيات x لخلايا الشبكة
    xgrid = np.arange(xmin, xmax, batch.grid_size)
    # إحداثيات y لخلايا الشبكة
    ygrid = np.arange(ymin, ymax, batch.grid_size)

    return (xgrid, ygrid)


# الحصول على مصفوفات/صفائف معرفات الأنواع والمواقع
data = fetch_species_distributions()
species_names = ["Bradypus Variegatus", "Microryzomys Minutus"]

Xtrain = np.vstack([data["train"]["dd lat"], data["train"]["dd long"]]).T
ytrain = np.array(
    [d.decode("ascii").startswith("micro") for d in data["train"]["species"]],
    dtype="int",
)
Xtrain *= np.pi / 180.0  # تحويل lat/long إلى راديان

# إعداد شبكة البيانات لرسم المخطط
xgrid, ygrid = construct_grids(data)
X, Y = np.meshgrid(xgrid[::5], ygrid[::5][::-1])
land_reference = data.coverages[6][::5, ::5]
land_mask = (land_reference > -9999).ravel()

xy = np.vstack([Y.ravel(), X.ravel()]).T
xy = xy[land_mask]
xy *= np.pi / 180.0

# رسم خريطة لأمريكا الجنوبية مع توزيعات كل نوع
الشكل = plt.figure()
الشكل.subplots_adjust(left=0.05, right=0.95, wspace=0.05)

for i in range(2):
    plt.subplot(1, 2, i + 1)

    # إنشاء تقدير كثافة النواة للتوزيع
    print(" - حساب KDE في الإحداثيات الكروية")
    kde = KernelDensity(
        bandwidth=0.04, metric="haversine", kernel="gaussian", algorithm="ball_tree"
    )
    kde.fit(Xtrain[ytrain == i])

    # تقييم فقط على الأرض: -9999 يشير إلى المحيط
    Z = np.full(land_mask.shape[0], -9999, dtype="int")
    Z[land_mask] = np.exp(kde.score_samples(xy))
    Z = Z.reshape(X.shape)

    # رسم المخططات الكنتورية للكثافة
    levels = np.linspace(0, Z.max(), 25)
    plt.contourf(X, Y, Z, levels=levels, cmap=plt.cm.Reds)

    if basemap:
        print(" - رسم خطوط السواحل باستخدام basemap")
        m = Basemap(
            projection="cyl",
            llcrnrlat=Y.min(),
            urcrnrlat=Y.max(),
            llcrnrlon=X.min(),
            urcrnrlon=X.max(),
            resolution="c",
        )
        m.drawcoastlines()
        m.drawcountries()
    else:
        print(" - رسم خطوط السواحل من التغطية")
        plt.contour(
            X, Y, land_reference, levels=[-9998], colors="k", linestyles="solid"
        )
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])

    plt.title(species_names[i])

plt.show()

Related examples

نمذجة توزيع الأنواع

نمذجة توزيع الأنواع

تقدير كثافة النواة البسيطة أحادية البعد

تقدير كثافة النواة البسيطة أحادية البعد

تقدير كثافة النواة

تقدير كثافة النواة

SGD: العينات المرجحة

SGD: العينات المرجحة