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下午好，

我是H3的新手。在深入阅读文档并进一步使用 H3 进行测试之前，我冒昧地向您询问有关 H3 的一般性问题。如果我的问题看起来幼稚或笨拙，请提前抱歉。

  1. 推荐使用哪些绑定来使用 H3？每种功能是否有更合适的一种？数据集成 ? 展示？支持光栅？采样/量化？： Python？带有jupyter笔记本的geopandas？地理信息系统？? 大查询？js之类的？

  2. 我们想知道 H3 是否有可能考虑 DGGS 海上可通行性较短的路径分析，但有一些约束。我过去在屏幕截图下方。

海事 DGGS

  1. H3是否允许数据的整合/融合/组合？我们想对多源/多日期数据融合组合进行一些测试，以创建 DTM（地形或测深）？

  2. 是否可以为 THR 数据分配权重（重要性标志，以免破坏非常高的分辨率）。那么，是否可以管理和定义元数据？

  3. 该工具能够集成哪种类型的数据？（光栅？多边形？线？点？点云？）。

  4. 该工具在采样和量化方面是否提供不同的方法？用户是否可以决定可以在单元格层次结构的哪个级别分配数据？

  5. 最后，H3 是否符合 OGC DGGS 抽象标准。如果没有，你知道现有的差距吗？

提前，非常感谢您的有用回复。

亲切的问候。

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尽最大努力回答您的问题：

A.绑定：我们知道的绑定在这里列出。Java、JavaScript 和 Python 的绑定可能是维护得最好的（尽管 Python 一直在进行重大重构，并且可能在完成后最好使用）。

B.路径分析：我没有使用过这个，但是本教程建议您在十六进制网格中实现它所需要的只是邻居和距离函数。H3 中的邻居可以通过kRing(origin, 1)，并且可以通过计算距离h3Distance(origin, target)（目前有一些限制 - 两个单元格不能相距太远，路径不能穿过五边形）。

C.合并数据源：H3 是合并多个数据源的通用分析单元的绝佳选择- 您可以将多个数据源转换为 H3，然后例如执行基于单元的栅格算术以获得每个六边形的值。H3 库本身只提供转换功能，不提供数据合并功能。

D. 我不完全理解这个问题，但这超出了 H3 库的范围。

E.数据类型转换polyfill：该库为转换多边形数据（via ）和点数据（via ）提供了强大的支持h3ToGeo。栅格数据可能需要转换为点网格才能转换为像元。H3 使用不考虑高度的球面，因此如果没有关于如何将点投影到表面上的外部逻辑，它不能用于转换 3d 点云。请注意，H3 库本身没有处理文件格式等的逻辑。

F.采样/量化：分辨率的选择是用户指定的，但是 H3 库没有明确处理采样或量化。点被分配给它们所在的单元格；使用 时polyfill，单元格将分配给可以找到其中心的多边形。进一步的采样选择留给用户。

G.遵守 DGGS 标准：有关H3 的评估和与该标准相关的替代 DGGS，请参阅本文。

于 2020-03-30T22:40:07.883 回答