如何在地图上使用分辨率进行站点聚合-陌路小站

在地理信息系统（GIS）应用中，处理大量站点数据时，有效地聚合和显示这些数据是一项关键任务。本文将介绍如何使用分辨率对站点进行聚合，以在地图上实现清晰而高效的显示。

1. 问题背景

考虑这样一个场景：您有大量站点数据，每个站点由名称、纬度和经度组成。在地图上直接显示所有站点可能导致信息过于密集，难以理解。我们希望通过聚合站点，以更清晰的方式展示这些数据。

2. 解决方案

2.1 使用 Uber H3 网格

Uber H3 是一个强大的网格系统，适用于对地理数据进行空间聚合。我们将使用 Uber H3 来对站点进行网格聚合。

首先，确保你的项目中引入了 Uber H3 Java 绑定的正确版本：

<dependency>
<groupId>com.uber</groupId>
<artifactId>h3</artifactId>
<version>3.7.2</version>
</dependency>

2.2 代码实现

我们将使用 Java 语言进行示例代码的实现。以下是一个简单的例子，展示了如何在给定分辨率下聚合并显示站点：

package cn.intana.cloud.boot.tool.test;

import cn.hutool.core.util.ObjectUtil;
import cn.intana.cloud.boot.tool.Application;
import cn.intana.cloud.boot.tool.entity.MeasuringStation;
import cn.intana.cloud.boot.tool.mappers.RechargeMapper;
import com.uber.h3core.H3Core;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@RunWith(value = SpringJUnit4ClassRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class FolldMapperTest {
    @Autowired
    private RechargeMapper rechargeMapper;

    @Test
    public void demo() throws IOException {
        List<MeasuringStation> demo = rechargeMapper.getDemo(null);
        // 进行数据聚合
        List<MeasuringStation> clusters = aggregateData(demo, 8); // 聚合到八级网格

    }
    private static List<MeasuringStation> aggregateData(List<MeasuringStation> dataPoints, int resolution) throws IOException {
        Map<String, Cluster> clusterMap = new HashMap<>();
        H3Core h3 = H3Core.newInstance();
        Map<String, MeasuringStation> selectedPointsMap = new HashMap<>();
        // 遍历原始数据，将每个数据点分配到相应的网格
        for (MeasuringStation point : dataPoints) {
            if (ObjectUtil.isEmpty(point.getLttd())||ObjectUtil.isEmpty(point.getLgtd())){
                continue;
            }
            long h3Index = h3.geoToH3(point.getLttd(), point.getLgtd(), resolution);
            String h3IndexString = Long.toHexString(h3Index); // 将 long 转为十六进制字符串
            // 如果当前网格尚未选择过站点，则选择当前站点
            if (!selectedPointsMap.containsKey(h3IndexString)) {
                selectedPointsMap.put(h3IndexString, point);
            }
            clusterMap.computeIfAbsent(h3IndexString, k -> new Cluster(h3IndexString)).addPoint(point);
        }
        // 返回聚合后的结果
        return new ArrayList<>(selectedPointsMap.values());
    }



    static class Cluster {
        private String center;
        private List<MeasuringStation> points = new ArrayList<>();

        public Cluster(String center) {
            this.center = center;
        }

        public String getCenter() {
            return center;
        }

        public List<MeasuringStation> getPoints() {
            return points;
        }

        public void addPoint(MeasuringStation point) {
            points.add(point);
        }
    }
}

实体类

package cn.intana.cloud.boot.tool.entity;

import lombok.Data;

@Data
public class MeasuringStation {
    private String id;

    private String name;

    private Double lttd;

    private Double lgtd;
}