GeoHash、Google S2和Uber H33种全球地理格网编码方法对比分析

地理格网编码是高效管理、分析和查询海量地理空间位置数据并提供信息服务中非常重要且基础的工作。GeoHash、Google S2和Uber H3是目前商业应用上3种较常用的地理格网编码方法,该文从地理编码的基本概念及其演变过程出发,介绍当前地理编码所涉及的地理格网剖分和编码运算方法,然后从算法概况、编码方式、编码层级及其对应空间范围等方面对3种方法进行阐释,最后从正多面体选择、剖分单元、填充曲线、编码层级、邻域查询与邻域距离类型和算法应用优缺点等方面进行对比分析,以深入挖掘3种方法的应用价值和前景,可为基于地理位置大数据的研究与应用提供借鉴。

基于三维GIS的返贫监测预警系统

2020年是决胜全面建成小康社会、决战脱贫攻坚之年。通过对已脱贫人员建立监测预警机制,防止已脱贫人员返贫是巩固脱贫成果的重要工作之一。基于地理信息技术和倾斜摄影测量技术建立返贫监测预警系统,通过高精度实景三维模型对研究区贫困人员信息进行实时监测,实现了对易返贫人员的预警和高精度地理定位;通过进一步深入了解易返贫人员家庭劳动力数量、历年收入变化和外出务工状况,制定和完善相关扶贫政策,巩固和发展现有扶贫成果。返贫监测预警系统为制定扶贫政策和巩固发展精准扶贫成果方面提供了技术支撑。