近期，我所渔业遥感技术及数字渔业创新团队（以下简称“团队”）在海洋渔业安全生产方面取得新进展。团队将基于地理格网编码的船位管理技术应用于海上遇险船舶救援。

快速确定最接近遇险船舶的船舶并进行救援调度是实施海上救援的关键环节。团队以Google S2编码算法为基础，提出了一种基于地理格网编码方法的海上救援船舶搜索方法，研究结果表明该方法时间检索效率高，能够有效提升对遇险船舶邻域救援船舶的查询效率。

团队还从正多面体选择、剖分单元、填充曲线、编码层级、邻域查询与邻域距离类型及其在应用上的优缺点等方面，对三种在世界范围内较为常用的地理格网编码方法GeoHash、Google S2和Uber H3进行了分析和比较，深入挖掘3种方法的应用前景和价值。

相关研究成果以论文“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 三种全球地理格网编码方法的对比分析”分别发表于《Applied Sciences》和《地理与地理信息科学》。我所与上海海洋大学联合培养研究生姜博辉为第一作者，周为峰副研究员为通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划（2023YFD2401303）、中央公益性科研院所基本科研业务费（水科院东海所2022ZD0402；院级2022XT0702）等项目的资助。

文章链接：

https://doi.org/10.3390/app14031115

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

（渔业遥感与信息技术研究室 周为峰）