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将经纬度编码为 Uber H3 六边形单元(分辨率 0-15)与 Google S2 希尔伯特单元(级别 1-30):索引、64 位 id、token、quadkey、面积、k-ring 邻域、压缩、父级阶梯与往返漂移。
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输入坐标、H3 分辨率(0-15)与 S2 级别(1-30)。工具计算 Uber H3 索引(基单元、中心、边界推算面积与最长边、父级阶梯、gridDisk k-ring 及可选 compactCells 压缩)与 Google S2 单元(希尔伯特 quadkey、精确 64 位 BigInt cell id、去尾零 token、中心、同面四邻域),并做体系桥接:尺寸匹配的 Web Mercator/Bing quadkey、经单元中心的 H3→S2 与 S2→H3 互转、以及以米为单位的往返漂移,直观呈现体系切换的量化代价。
执行
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案例
相关内容
工具使用指南
本工具提供经纬度坐标到 Uber H3 六边形网格与 Google S2 希尔伯特单元的双向编码与体系桥接。它支持计算 H3 索引、基单元、父级阶梯、k-ring 邻域与单元集合压缩，同时输出 S2 64 位 BigInt cell ID、Token、Quadkey 及同面四邻域，并量化不同空间索引系统互转时的往返漂移米数。
背景
正在设计基于位置的打车业务分桶服务，需要为旧金山市区的订单点生成六边形分桶及周边一级邻域，并评估与 S2 系统的兼容性。
问题
需要获取高分辨率下的 H3 索引、S2 64 位 ID，并提取 1 层邻域与跨网格漂移数据。
如何使用
输入经纬度 37.7796, -122.4194，设置 H3 分辨率为 9、S2 级别为 14，k-ring 设为 1 并勾选压缩选项。
latitude: 37.7796, longitude: -122.4194, h3Resolution: 9, s2Level: 14, kRing: 1, showCompact: true结果
获得了精细网格下的 H3 编码、父级阶梯、S2 Token/Quadkey、7 个邻域单元的压缩结果以及米级往返漂移数据。
背景
需要对欧洲大区范围的气象监测数据进行宏观粗粒度分桶，测试大尺度基单元的索引表达。
问题
需要查看大跨度下的 H3 0 级基单元与其 2 阶扩展环，以及对应 S2 宏观层级下的四叉树结构。
如何使用
输入巴黎坐标 48.8566, 2.3522，设置 H3 分辨率为 0、S2 级别为 5，k-ring 设为 2 并启用压缩计算。
latitude: 48.8566, longitude: 2.3522, h3Resolution: 0, s2Level: 5, kRing: 2, showCompact: true结果
输出了对应的 122 个全球基单元之一的 H3 索引、包含 19 个单元的 2 阶邻域及紧凑压缩结构和 S2 级别 5 映射。
H3 分辨率支持 0 到 15（数字越大网格越精细），S2 级别支持 1 到 30。
k-ring 是以目标单元为中心的同心邻域网格环；压缩选项（compactCells）会将完全覆盖的低级单元合并为更高级别的父单元，从而减少存储条目。
往返漂移是以米为单位计算的误差距离，用于量化从一种网格中心投射到另一种网格后再映射回来时的量化坐标损失。
输出包括精确的 64 位 BigInt cell ID、十六进制 trimmed token、希尔伯特 Quadkey（面与层级编码）以及同面四邻域。
支持，工具会自动匹配同等尺度的 Web Mercator / Bing Quadkey 并加入桥接比对。