所以,基于hexagon的地理单元已经成为各大厂家的首选,比如 Uber 和 Didi 的峰时定价服务。 这种这种背景下,六边形的应用也来越广,比如ArcGIS Desktop在10.3之后,专门内置生成蜂窝多边形的工具: 而且我以前也写过一遍,如何自己制作蜂窝多边形的算法: ArcGIS中生成蜂窝多边形生成算法解析 而如果想要在比如Spark中实现蜂窝多边...
and bindings are available for a number of languages. Using bindings is the recommended way to start using H3. Uber has published bindings forJavaandJavaScript, and the community has contributed bindings formore languages. Bindings are coming soon for Python and Go. ...
1. 参考网页: https://pypi.org/project/h3/https://uber.github.io/h3/#/documentation/overview/introduction2. 简介 h3核心库提供了在经纬度坐标和h3地理空间索引之间进行转换的功能 给定一个经纬度点,以某一精度找到包含该点h3的索引给定一个h3的索引,找到网格中心cell center的经纬度给定一个h3的索引,找到...
Uber developed H3, our open source grid system for optimizing ride pricing and dispatch, to make geospatial data visualization and exploration easier and more efficient.
网格系统(GridSystem)对于分析海量空间数据集,将地球空间划分为可识别的网格单元(cell)至关重要。H3是由Uber开源的一个六边形分层索引网格系统,也是最近几年实现数据聚合的主要趋势,在H3出现之前大部分情况采用的是Geohash算法,墨卡托投影,还有一些其他投影技术,比如GoogleS2地理索引。
H3是什么 H3是Uber开源的多层次地理空间离散网格索引系统,被广泛用于地理空间数据分析,有如下功能:索引支持三个模式:网格面、网格顶点、网格边经纬度和指定分辨率网格面索引的互转基于网格距离的近邻查询网格之…
如何大规模可视化地理数据一直都是一个业界的难点,随着2015年起 Uber 在这一领域的发力,构建了基于 Deck.gl + H3 (deckgl,h3r) 的大规模数据可视化方案。一方面,极大地满足了大规模地理数据可视化的需求。另一方面,也极大地方便了数据科学家的可视化工作。在大规模空间轨迹分析、交通流量与供需预测等领域得到广泛应...
以前曾经写过一篇UberH3算法相关的文章,大家有兴趣可以翻一下: 顺着上一篇文章既然说了GeoHash,那么今天也顺便说说在PySpark里面怎么用H3做一下六边形聚合统计。实际上看过上一...仅仅是数据分析最初始的手段,很多时候,不但要能够可视化出来,还需要有后续的分析,比如做空间聚类或者做深度或者广度的钻取。 下面我们通过...
H3是Uber研发的一种覆盖全球表面的二维地理网格,采用的基本网格是正六边形。 H3地理网格设计独特之处在于其采用的六边形结构。相较于传统的四边形或三角形网格,六边形网格具有分布更均匀、邻居关系固定且无方向性等优点,这使得在进行空间数据分析、路径规划、地理编码以及地理围栏等领域时,能够更加精确和高效地组织和查询...
如果光是正六边形是没办法构成一个球体的，所以将全球分为正二十面体，每个交点有五条边，所以交点处有五边形。并且H3支持逐级拆分 H3 Core Library由C写成，但是绑定其他语言，Java也可以调用核心的API。具体参考使用文档： https://h3geo.org/docs 1、引入依赖 或者 2、根据H3文档，调用API https:/...