H3 DGGS: общие вопросы

Question

Добрый день,

Я новичок ie в H3. Прежде чем приступить к глубокому изучению документации и go дальнейших тестов с H3, я позволю себе задать вам общие вопросы, касающиеся H3. Предварительно извините, если мои вопросы кажутся наивными или неуклюжими.

1. Какие крепления рекомендуются для использования H3? Есть ли еще один подходящий для каждой функциональности? интеграция данных ? отобразить? Растр поддерживается? Выборка / Количественное? : python? Geo pandas с ноутбуком Jupyter? PostGIS? Р ? Bigquery? js, et c.?

2. Мы задаемся вопросом о возможности с H3 рассмотреть анализ более короткого пути морской перевозки DGGS с некоторыми ограничениями. Я прошёл ниже скриншота.

Позволяет ли H3 интегрировать / объединять / объединять данные? Мы хотели бы провести некоторый тест с объединением данных из нескольких источников в несколько дат для создания DTM (topographi c или bathymetri c)?

Возможно ли это присваивать вес данным THR (флаг важности, чтобы не уничтожать разрешение Very Hihgt). Итак, возможно ли управлять и определять метаданные?

Какой тип данных инструмент может интегрировать? (растр, полигон, линия, точка, облако точек).

Предлагает ли инструмент различные методы с точки зрения отбора проб и количественного определения? Может ли пользователь решить, на каком уровне иерархии ячеек можно назначать данные?

Наконец, H3 соответствует абстрактному стандарту OG C DGGS. Если нет, знаете ли вы существующий разрыв?

Заранее большое спасибо за ваши полезные ответы.

С уважением.

Answer 1

Лучшие ответы на ваши вопросы:

A. Привязки : Нам известны следующие привязки , перечисленные здесь . Привязки для Java, JavaScript и Python, вероятно, поддерживаются наилучшим образом (хотя Python подвергается серьезному рефакторингу и может лучше всего использоваться, когда он будет завершен).

B , Анализ пути : я не работал с этим, но этот урок предполагает, что все, что вам нужно для реализации этого в шестнадцатеричной сетке, это соседи и функция расстояния. Соседи в H3 доступны через kRing(origin, 1), а расстояние можно рассчитать через h3Distance(origin, target) (с некоторыми ограничениями в настоящее время - две ячейки не могут быть слишком далеко друг от друга, а путь не может пересекать пятиугольник).

C. Объединение источников данных : H3 является отличным выбором в качестве общей единицы для анализа, объединяющего несколько источников данных - вы можете преобразовать несколько источников в H3, а затем, например, выполнить растровую арифметику на основе ячеек c, чтобы получить значение для каждого шестиугольника. Сама библиотека H3 предлагает только функции преобразования, а не функции объединения данных.

D. Я не до конца понимаю этот вопрос, но он не входит в компетенцию библиотеки H3.

E. Преобразование типов данных : Библиотека обеспечивает мощную поддержку для преобразования данных многоугольника (через polyfill) и точечных данных (через h3ToGeo). Растровые данные, вероятно, должны быть преобразованы в сетку точек для преобразования в ячейки. H3 использует сферическую плоскость, которая не учитывает высоту, поэтому ее нельзя использовать для преобразования трехмерного облака точек без внешней логики c о том, как проецировать точки на поверхность. Обратите внимание, что сама библиотека H3 не имеет логики c для работы с форматами файлов и т. Д. c.

F. Выборка / Количественная оценка : Выбор разрешения определяется пользователем, но в противном случае библиотека H3 не имеет явного отношения к выборке или количественной оценке. Очки присваиваются ячейкам, в которых они находятся; при использовании polyfill ячейки присваиваются полигонам, в которых находятся их центры. Дальнейшие выборочные выборки остаются за пользователем.

G. Соблюдение стандарта DGGS : См. в этом документе для оценки H3 и альтернативного DGGS по отношению к стандарту.