Déverrouiller l’intelligence spatiale avec H3: Guide du praticien de l’indexation spatiale hiérarchique hexagonale | par Everton Gomede, PhD | Mars 2025

Contexte: La prédiction des incendies de forêt et l’évaluation des risques nécessitent une représentation spatiale précise des variables environnementales telles que la température, l’humidité, la vitesse du vent et les précipitations. Les méthodes traditionnelles basées sur le réseau souffrent de distorsions et d’inefficacité dans l’analyse géospatiale.

Problème: Les systèmes de grille carrés ou irréguliers conventionnels ne fournissent pas une évolutivité d’adjacence et hiérarchique uniforme, limitant la précision des modèles de risque d’incendie de forêt. Une approche d’indexation spatiale plus efficace est nécessaire pour améliorer l’agrégation et l’analyse des données.

Approche: Cette étude tire parti H3 (Indexation spatiale hiérarchique hexagonale) pour partitionner les données géospatiales dans les cellules hexagonales uniformes. Un ensemble de données synthétique est généré avec des caractéristiques clés liées à des incendies de forêt, qui sont ensuite agrégés et visualisés à l’aide d’hexagones H3. La méthode permet une analyse multi-résolution évolutive des facteurs de risque d’incendie de forêt.

Résultats: L’approche basée sur H3 fournit un Distribution spatiale précise des indicateurs de risque d’incendie de forêt, révélant zones à haut risque Caractérisé par des températures élevées, une faible humidité, des vents forts et de faibles précipitations. La grille hexagonale améliore la continuité des données et la représentation d’adjacence, facilitant l’analyse géospatiale plus efficace.

Conclusions: L’indexation spatiale H3 améliore l’évaluation des risques d’incendie de forêt par Amélioration de la résolution géospatiale et du calcul…