【GIS】GeoHash

最新推荐文章于 2024-09-14 09:22:33 发布
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【GIS】geohash原理与实现
煎饼加鸡丝
07-31 3410
参考：https://www.cnblogs.com/LBSer/p/3310455.html https://en.wikipedia.org/wiki/Geohash 引子 考虑一个问题，如何搜索某点附近一定范围内的满足要求的公交站。 (截了个高德的图、并不知道高德地图后台如何搜索的。。。) 无脑思路：把所有的公交站和当前位置都算距离筛选 简单思路：把当前城市/附近行政...
一文读懂 Geohash 算法：原理、案例、优缺点
最新发布
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06-17 1161
平台数据库中存储了所有商家和订单的 Geohash 编码，当用户查看订单状态时，平台会根据用户位置的 Geohash 编码和骑手位置的 Geohash 编码，快速判断两者是否在相近区域。例如，长度为 8 的 Geohash 字符串表示的区域大小约为 3.7 平方米，而长度为 5 的 Geohash 字符串表示的区域大小约为 92 平方公里。这个过程融合了二进制编码和 Base32 编码，通过不断地对地球的经纬度区间进行二分，逐步缩小范围，最终确定一个特定的区域，并将其编码为一串字符。
Geohash算法
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老码农的专栏
05-10 1万+
 1.算法背景  Geohash的初衷是如何用尽量短的URL来标志地图上的某个位置，而地图上的位置一般是用经纬度来表示，问题就转化为如何把经纬度转化为一个尽量短的URL。 Geohash的算法描述请参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash,本文的主要目的是更加细致地解释该算法的原理及实用场景。2.算法   算法的
Geohash
阿呆的专栏
03-08 1794
定义 Geohash是将一个地理位置编译为一个数字与字母组成的短字符串 算法逻辑 例如：天安门附近经纬度：116.403694,39.911836。我们按照geohash将其转为长度5的geohash 1. 经纬度按照二分法二分，经纬度如果属于二分后的左区间则取0，右区间则取1 绿色背景表示纬度落在区间 bit value 代表转为二进制的取值 mean value 代表二分后选中区间（绿色背景...
GeoHash
大JAVA解决方案
06-02 710
1、geohash及其性质 一种空间索引技术。 （1）将二维的经纬度位置数据转换为一维的字符串（基本上hash族的算法都是这样）； 其优点在于hash编码后的字符串，可以方便查找和索引，从而减少相似计算的计算量（不需要再去两两计算距离，而是缩小了比较的范围，减少了计算量、提高了效率）； （2）字符串越长，表示的范围越小越精确；字符串长度越小，表示的范围越大越宽泛； （3）字符串越相似表示距离越相近； 这样可以利用字符串的前缀匹配来查询附近的POI信息； 2、应用 将POI位置信息进行GeoH
geohash-cpp:GeoHash 库
07-11
GeoHash 是一种将地理位置数据（经纬度）编码为字符串的技术，这种编码方法可以方便地进行空间索引和距离估算。...通过深入理解 GeoHash 的原理和实现，可以提升你在地理信息系统（GIS）领域的开发能力。
Java实现GeoHash算法
05-26
在实际应用中，Java实现的GeoHash算法常用于地理信息系统（GIS）、位置服务和物联网（IoT）等领域，帮助优化空间数据的存储和查询性能。 为了更好地理解并实现GeoHash算法，你可以参考`geoHash`压缩包中的源代码，...
JAVA实现空间索引编码——GeoHash的示例
09-01
在实际应用中，GeoHash常用于地理信息系统（GIS）、位置服务、地图应用等场景，以提高空间数据的存储和检索效率。例如，在搜索引擎中，使用GeoHash可以快速定位与用户位置相近的搜索结果。通过Java实现GeoHash，...
python_geohash-0.8.5-cp312-cp312-win_amd64.whl.zip
05-29
在实际应用中，Python Geohash库常用于地理信息系统（GIS）、定位服务、社交网络中的位置分享、地图应用等领域。通过使用Geohash，开发者能够有效地存储和查询大量的地理位置数据，提高应用的性能和用户体验。
geohash:简单PHP geohash类
04-28
GeoHash 简单的php geohash类，例如python-geohash。 入门 安装 作曲家需要lvht / geohash 系统要求 您需要PHP> = 5.4.0 。 用法 编码坐标： use Lvht\GeoHash; echo GeoHash::encode(117.031689,36.65396); 结果是wwe0x0euu12。 默认精度为0.00001，可以通过编码方法的第三个参数进行更改。 找到给定的geohash的邻居： use Lvht\GeoHash; var_dump(GeoHash::expand('wwe0x0')); 结果是： array(8) { [0] => string(11) "wwe0wc7zzzz" [1] => string(11) "wwe0x17zzzz" [2] => string(11) "w
基于hbase和geohash的矢量数据空间索引方法
12-16
一种基于hbase和geohash的矢量数据空间索引方法；本发明涉及涉及在hbase上进行海量GIS矢量数据空间索引编码及建立的方法，更特定言之，本发明涉及对点、线、面二维矢量数据映射到一维的字符串型rowkey索引，使之能够用hbase存储海量矢量数据，提供高性能空间查询分析服务，特别是一种基于hbase和geohash的矢量数据空间索引方法
GEOHash
pi9nc的专栏
09-08 1532
在GAE之中使用基于地理位置的查询     当我决定将我的数据上传到GAE上的时候，我就预计到将来的数据调用将会是非常费劲的，果然，我现在仅仅是小小的使用了一下自己的数据就已经把自己折磨的够呛，因为GAE不能支持联合查询，在数据的排序和条件上也有诸多限制，因此，操作起来非常费劲，甚至有时候必须牺牲一些性能或效果。     本文对那些问题不做详细的表述，仅仅谈谈我进行地理数据查询的实现。
Geohash——地理坐标索引
超然于物外 烟火于一瞬
09-20 2597
今天看july的博客：第三十六~三十七章、搜索智能提示suggestion，附近地点搜索 （http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/11288807） 里面提到了geohash算法对地理坐标的索引，但是引用的文章和例子让我产生了疑问，对于坐标的经纬度不应该是直接让纬度跟随在经度之后形成一个索引值的，这样只能保证经度相同的且靠近的点排列的比
高效的多维空间点索引算法——GeoHash
qq_39403646的博客
12-08 3328
根据Geohash的编码规则将经纬度分解到二进制，结合地理常识，中心网格在南北（上下）方向上体现为纬度的变化，往北则维度的二进制加1，往南则维度的二进制减1，在东西（左右）方向上体现为经度的变化，往东则经度的二进制加1，往西则减1，可以计算出上下左右四个网格经纬度的二进制编码，再将加减得出的经纬度两两组合，计算出左上、左下、右上和右下四个网格的经纬度二进制编码，从而就可以根据Geohash的编码规则计算出周围八个网格的字符串。Z 阶曲线通过交织点的坐标值的二进制表示来简单地计算多维度中的点的z值。
【亲测免费】 GeoHash：高效地理空间编码与查询工具
gitblog_00868的博客
09-14 701
GeoHash：高效地理空间编码与查询工具 项目介绍 GeoHash 是一个开源的 Objective-C 库，专注于提供高效的地理空间编码与查询功能。通过将地理位置（经纬度）转换为短字符串形式的 GeoHash，该库能够简化地理信息的存储、检索和分析。无论是构建基于位置的服务，还是进行地理数据的可视化，GeoHash 都能提供强大的支持。 项目技术分析 GeoHash 的核心技术基于 Geoha...
Geohash：算法原理
qq_41297934的博客
12-04 753
注：全文转载自：Geohash算法原理及实现 - 简书 (jianshu.com) Geohash 算法就是将经纬度编码由二维变一维，给地址位置分区的一种算法。 一、基本原理 GeoHash 是一种地址编码方法。它能够把二维的空间经纬度数据编码成一个字符串。 我们知道，经度范围是东经180到西经180，纬度范围是南纬90到北纬90，我们设定西经为负，南纬为负，所以地球上的经度范围就是[-180， 180]，纬度范围就是[-90，90]。如果以本初子午线、赤道为界，地球可以分成4个部分。 如果纬度范
GIS渔网geohash7
05-08
### GIS、渔网算法与Geohash的技术实现 #### 什么是GIS？ 地理信息系统（GIS, Geographic Information System）是一种用于捕获、存储、分析和管理空间或地理数据的工具和技术体系[^1]。它广泛应用于城市规划、交通网络设计以及资源分配等领域。 #### 渔网算法简介 渔网算法通常指通过网格化的方式将研究区域划分为若干均匀的小单元，以便于进一步的空间数据分析。这种划分方式可以显著提高计算效率并简化复杂模型。具体而言，渔网算法的核心在于定义合适的网格大小，并将其覆盖到目标区域内[^2]。 以下是基于Python的一个简单渔网生成示例： ```python import numpy as np def create_fishnet(extent, cell_size): """ 创建一个简单的渔网栅格。 :param extent: (min_x, min_y, max_x, max_y)，表示范围边界 :param cell_size: 单元格尺寸 :return: 网格坐标列表 """ min_x, min_y, max_x, max_y = extent rows = int((max_y - min_y) / cell_size) cols = int((max_x - min_x) / cell_size) fishnet = [] for row in range(rows + 1): y = min_y + row * cell_size for col in range(cols + 1): x = min_x + col * cell_size fishnet.append(((x, y), (x + cell_size, y + cell_size))) return fishnet ``` #### Geohash编码原理及其应用 Geohash 是一种将经纬度转换为字符串形式的方法，能够有效地压缩地理位置信息并便于索引操作。其基本思路是通过对纬度和经度交替二分法来逐步缩小位置精度，最终形成一串字符代表特定区域的位置[^3]。 下面是一个基础版本的 Python 实现代码片段： ```python BASE32 = '0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz' def encode(latitude, longitude, precision=12): """ 将给定的经纬度转化为指定长度的 geohash 字符串 :param latitude: 纬度 [-90, 90] :param longitude: 经度 [-180, 180] :param precision: 输出 geohash 的位数，默认值为 12 :return: 地理哈希码 """ lat_range = (-90.0, 90.0) lon_range = (-180.0, 180.0) hash_code = [] bits_per_char = 5 bit_string = '' while len(bit_string) < precision * bits_per_char: mid_lon = sum(lon_range) / 2 if longitude > mid_lon: bit_string += '1' lon_range = (mid_lon, lon_range[1]) else: bit_string += '0' lon_range = (lon_range[0], mid_lon) mid_lat = sum(lat_range) / 2 if latitude > mid_lat: bit_string += '1' lat_range = (mid_lat, lat_range[1]) else: bit_string += '0' lat_range = (lat_range[0], mid_lat) for i in range(0, len(bit_string), bits_per_char): index = int(bit_string[i:i+bits_per_char], 2) hash_code.append(BASE32[index]) return ''.join(hash_code)[:precision] print(encode(37.8199286, -122.4782551)) # 示例调用 ``` 以上展示了如何利用编程语言构建这些关键技术的基础功能模块。实际项目开发过程中可能还需要考虑更多细节优化及性能提升等问题。
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