如何高效地将一组geohash转换为多边形？

Question

我一直在寻找一种有效的方法来在Python中将一组geohash转换为多边形，此外有时我会获得多重多边形而不是多边形，可能是因为一些内部geohash丢失了。我目前正在使用 python-geohash 和 shapely，我的方法包括以下步骤：

1. 我通过提取每个geohash的角坐标将其转换为多边形。

   def to_polygon(geohash):
       box = Geohash.bbox(geohash)
       return Polygon([(box['e'], box['n']), (box['w'], box['n']), (box['w'], box['s']), (box['e'], box['s'])])
   

2. 然后我

   map

   在geohash的

   iterable

   上执行之前解释的转换。

   polygons = [to_polygon(geohash) for geohash in geohashes]
   

3. 最后，我使用多边形的方法union将所有这些多边形合并为一个多边形。

   polygon = functools.reduce(lambda a, b: a.union(b), polygons)
   

如果一组 geohashes 约为数千个，则可能需要几分钟。

Answer 1

我创建了一个库（polygon-geohasher）来实现此目的：

from polygon_geohasher.polygon_geohasher import geohashes_to_polygon

geohashes = ['9bc1db2',
             '9bc1db6', 
             '9bc1db1', 
             '9bc1db0',
             '9bc1db4',
             '9bc1db9', 
             '9bc1db8',
             '9bc1dbd', 
             '9bc1db3']
polygon = geohashes_to_polygon(geohashes)
print(polygon) 
# POLYGON ((-99.71878051757812 4.483795166015625, -99.71878051757812 4.482421875, -99.72015380859375 4.482421875, -99.72152709960938 4.482421875, -99.722900390625 4.482421875, -99.722900390625 4.483795166015625, -99.722900390625 4.48516845703125, -99.722900390625 4.486541748046875, -99.72152709960938 4.486541748046875, -99.72015380859375 4.486541748046875, -99.71878051757812 4.486541748046875, -99.71878051757812 4.48516845703125, -99.71878051757812 4.483795166015625))

Answer 2

使用geohashlite

# GeoHash to GeoJSON
converter_1 = geohashlite.GeoJsonHasher()
x = ['u09k', 'u095', 'u08g', 'u09h', 'u09e', 'u097']
converter_1.geohash_codes = x
converter_1.decode_geohash(multipolygon=True)
print(converter_1.geojson)

Answer 3

从 Alberto Bonsanto 提到的

polygon_geohasher

库中汲取灵感，我用 Rust 重写了它，因为随着输入多边形大小的增加，纯 Python 版本不能很好地扩展。它称为 rusty-polygon-geohasher（可在 pypy 上使用），速度快 3 倍以上。

import geohash_polygon

polygon = shapely.geometry.Polygon([
    (-99.1795917, 19.432134), (-99.1656847, 19.429034),
    (-99.1776492, 19.414236), (-99.1795917, 19.432134)])

# returns {'9g3qr', '9g3qx'}
geohash_polygon.polygon_to_geohashes(polygon, 5, inner=False)