地理空间数据中的异常检测涉及识别与预期空间或时空行为显着偏差的模式或事件。 这对于位置或移动数据至关重要的应用至关重要，例如环境监测、城市规划或物流。 地理空间数据通常包括坐标（纬度/经度）、卫星图像、GPS 轨迹或与特定位置相关的传感器读数。 在这种背景下，异常可能代表意外的环境变化、基础设施故障或可疑活动，具体取决于用例。
地理空间异常检测的常见技术包括基于聚类的方法、统计模型和机器学习。 例如，DBSCAN 等聚类算法可以对空间上接近的点（例如，车辆的 GPS 坐标）进行分组，并将孤立点标记为异常值。 诸如 z 分数或空间自相关（例如，Moran's I）之类的统计方法识别值（例如，温度、污染水平）与相邻区域显着不同的区域。 诸如自动编码器或隔离森林之类的机器学习模型可以从历史数据中学习正常的空间模式并检测偏差。 在时间感知场景中，ST-DBSCAN 等方法扩展了聚类以处理空间和时间，这对于跟踪移动物体或一段时间内的环境变化非常有用。
实际挑战包括处理规模（全局与超局部异常）、管理噪声数据（例如，GPS 漂移）和解决空间依赖性（一个区域的事件可能会影响附近区域）。 例如，在农业中，特定田地土壤湿度突然下降可能表明灌溉失败，而城市中意外的交通拥堵模式可能表明发生了事故。 开发人员通常使用 Python 的 GeoPandas 进行空间操作，使用 Scikit-learn 进行异常值检测，并使用 Google Earth Engine 等框架处理卫星数据。 有效的实施需要在计算效率和准确性之间取得平衡，尤其是在处理大型数据集（如卫星图像或实时传感器流）时。 使用合成异常或特定领域的阈值进行测试有助于在部署前验证模型。