【地理空间分析】基于SRAI框架的H3分辨率10六边形聚类可视化：全区域遥感数据特征提取与交互式地图生成系统实现

内容概要：本文介绍了一个基于SRAI基础设施的完整分辨率10可视化方案，旨在对超过198K个六边形（hexagons）进行大规模地理空间数据可视化。通过加载H3分辨率10的遥感数据，使用标准缩放、主成分分析（PCA）降维和KMeans聚类等机器学习方法对波段特征进行处理，生成15个聚类标签，并将结果保存为Parquet文件。随后，利用SRAIVisualizer工具生成静态图像和交互式地图，支持多种色彩映射方案（如tab20、Set1、Paired），实现高分辨率、大尺寸的可视化输出，适用于复杂地理数据的空间模式分析。; 适合人群：具备地理信息系统（GIS）、遥感数据处理或机器学习背景，熟悉Python编程与数据可视化的研究人员或数据科学家；适合有一定项目经验的中高级技术人员； 使用场景及目标：①实现大规模H3网格数据的空间聚类与可视化；②探索高分辨率遥感数据中的空间分布模式；③构建可交互的地图用于数据分析与展示；④集成至现有SRAI系统中进行扩展应用； 阅读建议：需提前配置好SRAI环境并理解H3网格系统的基本原理，建议结合代码逐步运行，重点关注数据预处理、PCA降维效果及不同colormap对可视化效果的影响，同时注意内存管理以应对大规模数据处理需求。