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背景
如何大规模可视化地理数据一直都是一个业界的难点，随着 2015 年起 Uber 在这一领域的发力，构建了基于 Deck.gl + H3 (deckgl,h3r) 的大规模数据可视化方案。一方面，极大地满足了大规模地理数据可视化的需求。另一方面，也极大地方便了数据科学家的可视化工作。在大规模空间轨迹分析、交通流量与供需预测等领域得到广泛应用，突破了原来 leaflet 架构中数据量（通常不会超过 10W 个原始点）的瓶颈问题，实现百万点绘制无压力，并且可以结合 GPU 实现加速渲染。
地理单元：H3
随着互联网出行公司的全球化扩张，越来越多的公司涌现出对地理单元划分的需求。
一方面，传统的地理单元比如 S2 和 geohash，在不同纬度的地区会出现地理单元单位面积差异较大的情况，这导致业务指标和模型输入的特征存在一定的分布倾斜和偏差，使用六边形地理单元可以减少指标和特征 normalization 的成本。
另一方面，在常用的地理范围查询中，基于矩形的查询方法，存在 8 邻域到中心网格的距离不相等的问题，也就是说六边形网格与周围网格的距离有且仅有一个，而四边形存在两类距离，而六边形的周围邻居到中心网格的距离却是相等的，从形状上来说更加接近于圆形。
所以，基于 hexagon 的地理单元已经成为各大厂家的首选，比如 Uber 和 Didi 的峰时定价服务。
在这样的背景下 Uber 基于六边形网格的地理单元开源解决方案 H3 应运而生，它使得部署 Hexagon 方案的成本非常低，通过 UDF、R pacakge 等方式可以以非常低的成本大规模推广。
H3 的前身其实是 DDGS(Discrete global grid systems) 中的 ISEA3H，其原理是把无限的不规则但体积相等的六棱柱从二十面体中心延伸，这样任何半径的球体都会穿过棱镜形成相等的面积 cell，基于该标准使得每一个地理单元的面积大小就可以保证几乎相同。
然而原生的 ISEA3H 方案在任意级别中都存在 12 个五边形，H3 的主要改进是通过坐标系的调整将其中的五边形都转移到水域上，这样就不影响大多数业务的开展。
下面是 ISEA3H 五边形问题的示例：
#Include libraries
library(dggridR)
library(dplyr)
#Construct a global grid with cells approximately 1000 miles across
dggs <- dgconstruct(spacing=1000, metric=FALSE, resround=’down’)
#Load included test data set
data(dgquakes)
#Get the corresponding grid cells for each earthquake epicenter (lat-long pair)
dgquakes$cell <- dgGEO_to_SEQNUM(dggs,dgquakes$lon,dgquakes$lat)$seqnum
#Converting SEQNUM to GEO gives the center coordinates of the cells
cellcenters <- dgSEQNUM_to_GEO(dggs,dgquakes$cell)
#Get the number of earthquakes in each cell
quakecounts <- dgquakes %>% group_by(cell) %>% summarise(count=n())
#Get the grid cell boundaries for cells which had quakes
grid <- dgcellstogrid(dggs,quakecounts$cell,frame=TRUE,wrapcells=TRUE)
#Update the grid cells’ properties to include the number of earthquakes
#in each cell
grid <- merge(grid,quakecounts,by.x=”cell”,by.y=”cell”)
#Make adjustments so the output is more visually interesting
grid$count <- log(grid$count)
cutoff <- quantile(grid$count,0.9)
grid <- grid %>% mutate(count=ifelse(count>cutoff,cutoff,count))
#Get polygons for each country of the world
countries <- map_data(“world”)
#Plot everything on a flat map
p<- ggplot() +
geom_polygon(data=countries, aes(x=long, y=lat, group=group), fill=NA, color=”black”) +
geom_polygon(data=grid, aes(x=long, y=lat, group=group, fill=count), alpha=0.4) +
geom_path (data=grid, aes(x=long, y=lat, group=group), alpha=0.4, color=”white”) +
geom_point (aes(x=cellcenters$lon_deg, y=cellcenters$lat_deg)) +
scale_fill_gradient(low=”blue”, high=”red”)
p
转化坐标系后：
#Replot on a spherical projection
p+coord_map(“ortho”, orientation = c(-38.49831, -179.9223, 0))+
xlab(”)+ylab(”)+
theme(axis.ticks.x=element_blank())+
theme(axis.ticks.y=element_blank())+
theme(axis.text.x=element_blank())+
theme(axis.text.y=element_blank())+
ggtitle(‘Your data could look like this’)
H3 中还提供了类似 S2 的六边形压缩技术，使得数据的存储空间可以极大压缩，在处理大规模稀疏数据时将体现出优势：
地理数据可视化：Deck.gl
在使用 Deck.gl 之前，业界通用的解决方案通常是另一个开源的轻量级地理数据可视化框架 Leaflet。Leaflet 经过十余年的积累已经拥有足够成熟的生态，支持各式各样的插件扩展。
不过随着 Leaflet 也暴露出一些新的问题，比如如何大规模渲染地理数据，支持诸如 轨迹、风向、六边形网格的可视化。好在近年来 Mapbox 和 Deck.gl 正在着手改变这一现状。
下面是一个具体的例子，如何可视化 Hexagon：
# 初始化
devtools::install_github(“crazycapivara/deckgl”)
library(deckgl)
# 设置 Mapbox token，过期需要免费在 Mapbox 官网申请
Sys.setenv(MAPBOX_API_TOKEN = “pk.eyJ1IjoidWJlcmRhdGEiLCJhIjoiY2poczJzeGt2MGl1bTNkcm1lcXVqMXRpMyJ9.9o2DrYg8C8UWmprj-tcVpQ”)
# 数据集合
sample_data <- paste0(
“https://raw.githubusercontent.com/”,
“uber-common/deck.gl-data/”,
“master/website/sf-bike-parking.json”
)
properties <- list(
pickable = TRUE,
extruded = TRUE,
cellSize = 200,
elevationScale = 4,
getPosition = JS(“data => data.COORDINATES”),
getTooltip = JS(“object => object.count”)
)
# 可视化
deckgl(zoom = 11, pitch = 45) %>%
add_hexagon_layer(data = sample_data, properties = properties) %>%
add_mapbox_basemap(style = “mapbox://styles/mapbox/light-v9”)
除了六边形之外 Deck.gl 也支持其他常见几何图形，比如 Grid、Arc、Contour、Polygon 等等。更多信息可以见官方文档：https://crazycapivara.github….
地理仪表盘：结合 Shiny
Deck.gl 结合 Shiny 后，可将可视化结果输出到仪表盘上：
library(mapdeck)
library(shiny)
library(shinydashboard)
library(jsonlite)
ui <- dashboardPage(
dashboardHeader()
, dashboardSidebar()
, dashboardBody(
mapdeckOutput(
outputId = ‘myMap’
),
sliderInput(
inputId = “longitudes”
, label = “Longitudes”
, min = -180
, max = 180
, value = c(-90, 90)
)
, verbatimTextOutput(
outputId = “observed_click”
)
)
)
server <- function(input, output) {
set_token(‘pk.eyJ1IjoidWJlcmRhdGEiLCJhIjoiY2poczJzeGt2MGl1bTNkcm1lcXVqMXRpMyJ9.9o2DrYg8C8UWmprj-tcVpQ’) ## 如果 token 过期了，需要去 Mapbox 官网免费申请一个
origin <- capitals[capitals$country == “Australia”,]
destination <- capitals[capitals$country != “Australia”,]
origin$key <- 1L
destination$key <- 1L
df <- merge(origin, destination, by = ‘key’, all = T)
output$myMap <- renderMapdeck({
mapdeck(style = mapdeck_style(‘dark’))
})
## plot points & lines according to the selected longitudes
df_reactive <- reactive({
if(is.null(input$longitudes)) return(NULL)
lons <- input$longitudes
return(
df[df$lon.y >= lons[1] & df$lon.y <= lons[2], ]
)
})
observeEvent({input$longitudes}, {
if(is.null(input$longitudes)) return()
mapdeck_update(map_id = ‘myMap’) %>%
add_scatterplot(
data = df_reactive()
, lon = “lon.y”
, lat = “lat.y”
, fill_colour = “country.y”
, radius = 100000
, layer_id = “myScatterLayer”
) %>%
add_arc(
data = df_reactive()
, origin = c(“lon.x”, “lat.x”)
, destination = c(“lon.y”, “lat.y”)
, layer_id = “myArcLayer”
, stroke_width = 4
)
})
## observe clicking on a line and return the text
observeEvent(input$myMap_arc_click, {
event <- input$myMap_arc_click
output$observed_click <- renderText({
jsonlite::prettify(event)
})
})
}
shinyApp(ui, server)
参考资料
Uber H3 原理分析
http://strimas.com/spatial/he…
https://cran.r-project.org/we…
https://en.wikipedia.org/wiki…
http://www.pyxisinnovation.co…
Large Scale Data Visualisation with Deck.gl and Shiny
https://uber.github.io/h3/
https://eng.uber.com/shan-he/
https://eng.uber.com/keplergl/
[译] 解密 Uber 数据部门的数据可视化最佳实践
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