Name
ST_HausdorffDistance — 返回两个几何图形之间的Hausdorff 距离。
Synopsis
float ST_HausdorffDistance(geometry g1, geometry g2);
float ST_HausdorffDistance(geometry g1, geometry g2, float densifyFrac);
描述
返回两个几何图形之间的Hausdorff距离。 Hausdorff距离是对 2 个几何形状相似或不相似程度的度量。
该函数实际上计算“离散Hausdorff距离”。 这是在几何上的离散点计算的Hausdorff距离。 可以指定 densifyFrac 参数，以便在计算离散 Hausdorff 距离之前通过致密分段来提供更准确的答案。 每个段被分成多个等长的子段，其段长度的分数最接近给定的分数。
单位采用几何空间参考系的单位。
![[Note]](../images/note.png)
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该算法不等同于标准 Hausdorff距离。 然而，它计算出的近似值对于大部分有用案例都是正确的。 一种重要的情况是线串彼此大致平行且长度大致相等。 这是线路匹配的有用指标。 |
可用性：1.1.0
示例
两条线之间的Hausdorff距离（红色）和距离（黄色）
SELECT ST_HausdorffDistance(geomA, geomB),
ST_Distance(geomA, geomB)
FROM (SELECT 'LINESTRING (20 70, 70 60, 110 70, 170 70)'::geometry AS geomA,
'LINESTRING (20 90, 130 90, 60 100, 190 100)'::geometry AS geomB) AS t;
st_hausdorffdistance | st_distance
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37.26206567625497 | 20
示例：致密化的Hausdorff 距离。
SELECT ST_HausdorffDistance(
'LINESTRING (130 0, 0 0, 0 150)'::geometry,
'LINESTRING (10 10, 10 150, 130 10)'::geometry,
0.5);
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70
示例：对于每个建筑物，找到最能代表它的地块。 首先，我们要求地块与建筑物几何图形相交。 DISTINCT ON 保证我们每栋建筑仅列出一次。 ORDER BY .. ST_HausdorffDistance 选择与建筑物最相似的地块。
SELECT DISTINCT ON (buildings.gid) buildings.gid, parcels.parcel_id
FROM buildings
INNER JOIN parcels
ON ST_Intersects(buildings.geom, parcels.geom)
ORDER BY buildings.gid, ST_HausdorffDistance(buildings.geom, parcels.geom);