近期，我所漁業遙感技術及數字漁業創新團隊（以下簡稱“團隊”）在海洋漁業安全生產方面取得新進展。團隊將基于地理格網編碼的船位管理技術應用于海上遇險船舶救援。

快速確定最接近遇險船舶的船舶并進行救援調度是實施海上救援的關鍵環節。團隊以Google S2編碼算法為基礎，提出了一種基于地理格網編碼方法的海上救援船舶搜索方法，研究結果表明該方法時間檢索效率高，能夠有效提升對遇險船舶鄰域救援船舶的查詢效率。

團隊還從正多面體選擇、剖分單元、填充曲線、編碼層級、鄰域查詢與鄰域距離類型及其在應用上的優缺點等方面，對三種在世界范圍內較為常用的地理格網編碼方法GeoHash、Google S2和Uber H3進行了分析和比較，深入挖掘3種方法的應用前景和價值。

相關研究成果以論文“Storage and Management of Ship Position Based on Geographic Grid Coding and Its Efficiency Analysis in Neighborhood Search - A Case Study of Shipwreck Rescue and Google S2”和“GeoHash、Google S2 和 Uber H3 三種全球地理格網編碼方法的對比分析”分別發表于《Applied Sciences》和《地理與地理信息科學》。我所與上海海洋大學聯合培養研究生姜博輝為第一作者，周為峰副研究員為通訊作者。該研究得到了國家重點研發計劃（2023YFD2401303）、中央公益性科研院所基本科研業務費（水科院東海所2022ZD0402；院級2022XT0702）等項目的資助。

文章鏈接：

https://doi.org/10.3390/app14031115

https://link.cnki.net/urlid/13.1330.P.20240319.0906.002

（漁業遙感與信息技術研究室 周為峰）