GeoHash网格化工具整理

最近在做基于经纬度网格化的相关研究,网格化划分直接使用的是Geohash。你可以将Geohash流程简单的理解为不断二分的过程,最终得到的geohash值代表的是一个矩形区域。我们知道经纬度转化为Geohash后会有精度损失。精度的损失实际上是由经纬度转化为Geohash时将点转化为面导致的。

Python相关的类库

python-geohash

项目地址:

官方没有说明文档,以下为使用示例:

Geohash

项目地址:

使用方法类似:

geohash2

项目地址:

使用方法:

从上面的数据可以看到decode后获取的不是中心点的坐标,而是对坐标进行了精度的调整,导致上述问题,所以不推荐使用。

geolib

项目地址:

ProximityHash

ProximityHash生成一组覆盖圆形区域的地理HASH,给定中心坐标和半径。它还可以使用GeoRaptor创建不同级别的geohash的最佳组合来表示圆,从最高级别开始迭代,直到绘制出最佳混合。结果精度与初始geohash级别的精度相同,但数据大小大大减小,从而提高了速度和性能。

项目地址:

georaptor

GeoRaptor通过从最高级别开始迭代直到绘制出最佳混合,创建跨不同级别的geohash的最佳组合来表示多边形。结果精度与初始geohash级别相同,但对于大型多边形,数据大小会显著减小,从而提高速度和性能。

项目地址:

其他项目:

GEOHASH的可视化

参考项目:

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