Все современные геоинформационные сервисы (ГИС) используют геохеширование для присоединения географических метаданных к различным информационным ресурсам, включая фотографии, видео, веб-сайты, ленты RSS, SMS, QR-коды и прочие файлы. Эти метаданные описывают соответствующие ресурсы и включают координаты широты и долготы, которые могут также включать высоту, азимут, расстояние, погрешность, названия населенных пунктов и временную метку.
Для повышения эффективности использования геохешей необходимо, чтобы их хеши для близких координат были малоразличимы. С этой целью в индексах координатных точек используется фрактальная заполняющая пространство (замещающая) кривая. Разработанная Игорем Нетаем функция под названием H-кривая позволяет задавать значение любой точки путем чередования двоичных цифр соответствующих ее координатам.
В ходе проведенных тестов выяснилось, что использование кэша процессора для индексов опорных углов H-кривой позволяет экономить около 16 наносекунд и обеспечивает реализацию даже быстрее, чем при использовании Z-кривой.
Замещающие кривые используются для оптимизации процесса геохеширования. Они позволяют сохранить информацию о местоположении в индексе, что ускоряет запросы к базе данных. Свойства кривых Гильберта и H-кривой схожи, но H-кривая обеспечивает более высокую скорость работы. Использование H-кривой ускоряет процесс индексирования и декодирования в 4–8 раз.
Кроме того, было проведено сравнение геохешей близких точек по метрике Левенштейна, которая показывает степень сходства двух строк. Эта метрика позволяет оценить, насколько близки два геохеша, и помогает определить, какие геохеши должны быть использованы при запросе.
В качестве альтернативы уже существующим методам, Игорь Нетай создал новый алгоритм для формирования замещающих кривых, используемых для оптимизации работы кластерных файловых систем. Эти кривые, известные как H-кривые, обладают такими же свойствами, как и кривая Гильберта, однако строятся проще и требуют меньших вычислительных ресурсов, что полезно для увеличения скорости работы файловых систем и может быть использовано в геоинформационных системах (GIS), где они позволяют сопоставлять множество слоёв с каждой точкой карты. Применение метода Нетая даст особый эффект, когда количество слоев постоянно увеличивается, например, за счет добавления спутниковых снимков, данных о пробках, камерах на дорогах, названиях компаний в каждом здании и фотографиях известных мест. Алгоритмы, основанные на замещающих кривых, также могут успешно использоваться в мобильных версиях GIS, где аппаратные ресурсы ограничены и координаты пользователя часто меняются.
Этот метод может быть полезен в любой области, где требуется работа с географическими данными, начиная от картографии и заканчивая навигационными системами. Для пользователей это означает более быстрый поиск информации в разных масштабах.Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2024-02-16_rossiyanin_sozdal_metod_uskoreniya
