Metadata-Version: 2.4
Name: landuse_rb
Version: 0.0.1
Summary: A library for land use classification and spatial analysis
Home-page: https://github.com/romanroff/landuse-lib
Author: Roman Bashirov
Author-email: Roman Bashirov <bashiroff.roman@gmail.com>
License: MIT
Project-URL: Homepage, https://github.com/romanroff/landuse-lib
Project-URL: Repository, https://github.com/romanroff/landuse-lib
Requires-Python: >=3.10
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: geopandas
Requires-Dist: scikit-learn
Requires-Dist: xgboost
Requires-Dist: lightgbm
Requires-Dist: catboost
Requires-Dist: matplotlib
Requires-Dist: imbalanced-learn
Requires-Dist: libpysal
Dynamic: author
Dynamic: home-page
Dynamic: license-file
Dynamic: requires-python

## Основная идея алгоритма

Пакет `landuse-rb` реализует пространственный классификатор типов землепользования:

1. **Входные данные** — `GeoDataFrame`, содержащий полигоны кварталов и метки `land_use_code`.
2. **Обучение** — модель обучается на пространственно-обогащённых признаках, включая:

   * агрегацию соседних объектов в буфере (по расстоянию),
   * признаки ближайших `k` соседей.
3. **Предсказание** — на тестовой выборке выполняется прогноз классов и вероятностей.
4. **Сохранение результатов**:

   * обучающая выборка (`train_data.geojson`),
   * тестовая выборка с предсказаниями (`test_predictions.geojson`),
   * ошибки классификации (`mistakes.geojson`).

Пример работы алгоритма — на изображении ниже:

![Пример классификации](pictures/example.png)
