地理空间编码算法之GeoHash

共 8322字,需浏览 17分钟

 ·

2021-07-08 17:31

GeoHash作为地理空间编码中常见的算法,其目标是对二维平面进行网格划分,同时对每个网格使用一个编码进行表示。该算法下可以大大提高我们对位置信息的检索及查询的效率

abstract.jpeg

基本原理

通过一个给定的经纬度坐标(经度 146.842813452468、纬度 -54.9432909847213)来介绍该算法的基本原理及流程

基于二分查找的经纬度编码

众所周知,经度范围-180~180,纬度范围-90~90。这里利用二分查找分别计算该经纬度坐标下经度、纬度的编码。其中,位于左区间、右区间的值分别记为0、1。下面即是对经度146.842813452468进行区间二分的过程。这里左区间是左闭右开区间、右区间是左闭右闭区间

-----------------------------------------------------------------------------------------------
                    左区间                                       右区间                     结果
-----------------------------------------------------------------------------------------------
[-180.000000000000000,    0.000000000000000) [   0.000000000000000,  180.000000000000000]  1
[   0.000000000000000,   90.000000000000000) [  90.000000000000000,  180.000000000000000]  1
[  90.000000000000000,  135.000000000000000) [ 135.000000000000000,  180.000000000000000]  1
135.000000000000000,  157.500000000000000) [ 157.500000000000000,  180.000000000000000]  0
135.000000000000000,  146.250000000000000) [ 146.250000000000000,  157.500000000000000]  1
146.250000000000000,  151.875000000000000) [ 151.875000000000000,  157.500000000000000]  0
146.250000000000000,  149.062500000000000) [ 149.062500000000000,  151.875000000000000]  0
146.250000000000000,  147.656250000000000) [ 147.656250000000000,  149.062500000000000]  0
146.250000000000000,  146.953125000000000) [ 146.953125000000000,  147.656250000000000]  0
146.250000000000000,  146.601562500000000) [ 146.601562500000000,  146.953125000000000]  1
146.601562500000000,  146.777343750000000) [ 146.777343750000000,  146.953125000000000]  1
146.777343750000000,  146.865234375000000) [ 146.865234375000000,  146.953125000000000]  0
146.777343750000000,  146.821289062500000) [ 146.821289062500000,  146.865234375000000]  1
146.821289062500000,  146.843261718750000) [ 146.843261718750000,  146.865234375000000]  0
146.821289062500000,  146.832275390625000) [ 146.832275390625000,  146.843261718750000]  1
146.832275390625000,  146.837768554687500) [ 146.837768554687500,  146.843261718750000]  1
146.837768554687500,  146.840515136718750) [ 146.840515136718750,  146.843261718750000]  1
146.840515136718750,  146.841888427734380) [ 146.841888427734380,  146.843261718750000]  1
146.841888427734380,  146.842575073242200) [ 146.842575073242200,  146.843261718750000]  1
146.842575073242200,  146.842918395996100) [ 146.842918395996100,  146.843261718750000]  0
-----------------------------------------------------------------------------------------------

我们将每次二分的结果汇总起来,则该经度编码即为:11101000011010111110。同理,我们对纬度-54.9432909847213进行编码,二分过程如下所示

-----------------------------------------------------------------------------------------------
                    左区间                                       右区间                     结果
-----------------------------------------------------------------------------------------------
[ -90.000000000000000,    0.000000000000000) [   0.000000000000000,   90.000000000000000]  0
[ -90.000000000000000,  -45.000000000000000) [ -45.000000000000000,    0.000000000000000]  0
[ -90.000000000000000,  -67.500000000000000) [ -67.500000000000000,  -45.000000000000000]  1
[ -67.500000000000000,  -56.250000000000000) [ -56.250000000000000,  -45.000000000000000]  1
[ -56.250000000000000,  -50.625000000000000) [ -50.625000000000000,  -45.000000000000000]  0
[ -56.250000000000000,  -53.437500000000000) [ -53.437500000000000,  -50.625000000000000]  0
[ -56.250000000000000,  -54.843750000000000) [ -54.843750000000000,  -53.437500000000000]  0
[ -56.250000000000000,  -55.546875000000000) [ -55.546875000000000,  -54.843750000000000]  1
[ -55.546875000000000,  -55.195312500000000) [ -55.195312500000000,  -54.843750000000000]  1
[ -55.195312500000000,  -55.019531250000000) [ -55.019531250000000,  -54.843750000000000]  1
[ -55.019531250000000,  -54.931640625000000) [ -54.931640625000000,  -54.843750000000000]  0
[ -55.019531250000000,  -54.975585937500000) [ -54.975585937500000,  -54.931640625000000]  1
[ -54.975585937500000,  -54.953613281250000) [ -54.953613281250000,  -54.931640625000000]  1
[ -54.953613281250000,  -54.942626953125000) [ -54.942626953125000,  -54.931640625000000]  0
[ -54.953613281250000,  -54.948120117187500) [ -54.948120117187500,  -54.942626953125000]  1
[ -54.948120117187500,  -54.945373535156250) [ -54.945373535156250,  -54.942626953125000]  1
[ -54.945373535156250,  -54.944000244140625) [ -54.944000244140625,  -54.942626953125000]  1
[ -54.944000244140625,  -54.943313598632810) [ -54.943313598632810,  -54.942626953125000]  1
[ -54.943313598632810,  -54.942970275878906) [ -54.942970275878906,  -54.942626953125000]  0
[ -54.943313598632810,  -54.943141937255860) [ -54.943141937255860,  -54.942970275878906]  0
-----------------------------------------------------------------------------------------------

故,该纬度编码即为:00110001110110111100

合并

对于经度、纬度的编码,我们按照经度、纬度、经度、纬度...顺序,分别依次取一位进行合并。合并结果如下所示

figure 1.jpeg

Base32编码

利用下述Base32编码表,对合并后的经纬度编码按5位一组进行编码

编码过程如下所示

figure 2.jpeg

故,最终该经纬度(经度146.842813452468、纬度-54.9432909847213)的GeoHash值即为pq0rmmzs

Note

  1. 上文我们提到GeoHash算法计算出来的值实际上表示的是一个矩形网格的区域范围。所以在上述区间二分的过程中,事实上可以不断的持续下去,以获得该经(或纬)度更多位数的编码值,进而缩小该GeoHash值所表示的区域范围,从而能更准确的反映出该经纬度坐标的位置

  2. 如果两个网格的GeoHash值共同前缀越长,说明这两个网格区域越接近。这也是为什么在地理信息空间通常将经纬度坐标转换为GeoHash值可以提高查询、检索效率(前缀匹配)。但反之并不成立,即两个很接近的网格区域,可能GeoHash值的共同前缀很短甚至完全没有共同前缀。即所谓的边缘场景,例如两个很邻近的区域如果分别在格林威治子午线(经度为0)的两侧,显然它们的GeoHash值完全没有共同的前缀

  3. GeoHash算法,事实上是空间填充曲线中Z阶曲线(Z-Order Curve)的一种典型应用

  4. 对于Redis而言,其从3.2开始增加了对空间地理位置的支持,提供了GeoHash数据类型。下面即是一个利用geoadd、geohash命令计算经纬度坐标的GeoHash值示例

figure 3.jpeg
浏览 37
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报