Обратное геокодирование без веб-доступа

Question

Я работаю над приложением, в котором одно из требований заключается в том, чтобы я мог выполнять операции обратного геокодирования в реальном времени на основе данных GPS. В частности, я должен быть в состоянии определить штат / провинцию, в которой отображаются пары широты и долготы, и определить, когда мы перешли из одного штата / провинции в другой.

У меня пока есть пара идей, но я удивляюсь, есть ли у кого-нибудь какие-либо идеи по одному из следующих:

• Каков наилучший подход для эффективного решения этой проблемы?
• Где найти хорошее место и какой формат подходит для границ штатов / провинций Северной Америки?

Для начала вот две основные идеи, которые у меня есть:

1. Разбейте Северную Америку на сетку, чтобы каждый прямоугольник в сетке отображал провинцию определенного штата. Сделайте поиск по этой таблице (которая растет быстрее, чем точнее вы хотели бы быть) на основе широты, а затем долготы (или наоборот).
2. Определите полигоны для каждого из состояний и сделайте какой-то расчет, чтобы определить, в каком полигоне лежит пара широта / долгота. Я не уверен, как именно это сделать. Карты изображений HTML приходят на ум как один из способов определения границ для штата / провинции.

Я работаю в Python для заинтересованных или тех, у кого может быть хорошая библиотека, которую они хотели бы предложить.

Чтобы быть понятным... У меня нет доступа в Интернет для меня, поэтому использование существующего сервиса обратного геокодирования не вариант во время выполнения

Answer 1

Я предлагаю использовать вариант вашей первой идеи: использовать пространственный индекс. Пространственный индекс - это структура данных, построенная из прямоугольников, отображающих широту / долготу в полезную нагрузку. В этом случае вы, вероятно, сопоставите прямоугольники с парами штат-провинция. R-дерево может быть хорошим вариантом. Вот пакет Python для R-дерева. Вы можете обнаружить роуминг, сравнивая результаты последовательных поисков.

Answer 2

Я создал автономный модуль обратного геокодирования для стран: https://bitbucket.org/richardpenman/reverse_geocode

>>> import reverse_geocode 
>>> coordinates = (-37.81, 144.96), (31.76, 35.21)
>>> reverse_geocode.search(coordinates)
[{'city': 'Melbourne', 'code': 'AU', 'country': 'Australia'},
 {'city': 'Jerusalem', 'code': 'IL', 'country': 'Israel'}]

Я посмотрю, смогу ли я добавить данные для штатов.

Answer 3

Я бы держался подальше от реализации собственного решения с нуля. Это довольно большое мероприятие, и уже есть инструменты для этого. Если вы ищете подход с открытым исходным кодом (читай: бесплатно), взгляните на этот пост в блоге: Использование PostGIS для обратного геокодирования.

Answer 4

Если вы можете получить границы состояний в виде многоугольников (например, через OpenStreetMap), определение текущего состояния - это просто проверка точки в многоугольнике.

Если вам нужны адресные данные, автономным решением будет использование Microsoft Mappoint.

Answer 5

Вы можете получить данные по всем Соединенным Штатам из открытой карты улиц. Затем вы можете извлечь необходимые данные, например, города или штаты, в любой формат, наиболее подходящий для вашего приложения. Обратите внимание, что, хотя качество данных хорошее, оно не гарантирует полной точности, поэтому, если вам нужна полная точность, вам, возможно, придется поискать что-то другое.

Answer 6

У меня есть база данных со всеми этими данными и некоторыми инструментами доступа. Я сделал мой из данных тигра переписи. Я предполагаю, что это будет в основном экспорт моей базы данных в sqlite и небольшой перевод кода.

Answer 7

Разработанный мной бесплатный сервис обратного геокодирования (www.feroeg.com) основан на пространственной библиотеке sqlite, реализующей пространственные возможности SQL (r-дерево). Данные импортируются из OpenStreetMap (страна, города, улицы, номера улиц) и OpenAddresses (номера улиц) с использованием собственных инструментов. Весь мир потребляет около 250 ГБ. Существует документ, описывающий архитектуру сервиса:https://feroeg.com/Feroeg_files/Feroeg Presentation.pdf.

На данный момент проект (импортер и сервер) закрыт.

Библиотека обратного геокодирования (C++) и инструменты преобразования доступны по запросу.