描述

返回 Hausdorff距离 在两个几何图形之间。Hausdorff距离是对两个几何图形相似或不相似程度的度量。

该函数实际计算的是“离散Hausdorff距离”。这是在几何图形上的离散点计算的Hausdorff距离。这个 密纹 参数，以便在计算离散Hausdorff距离之前通过加密线段来提供更准确的答案。每个分段被分成多个等长子分段，其分段长度的分段最接近给定分段。

单位是几何图形的空间参考系的单位。

	该算法不等同于标准的Hausdorff距离。但是，它计算的近似值对于大部分有用的情况都是正确的。一个重要的例子是线串，它们彼此大致平行，长度大致相等。这是行匹配的有用度量。

可用性：1.5.0

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
----------------------+-------------
    37.26206567625497 |          20

示例： 与密化的Hausdorff距离。

SELECT ST_HausdorffDistance(
            'LINESTRING (130 0, 0 0, 0 150)'::geometry,
            'LINESTRING (10 10, 10 150, 130 10)'::geometry,
            0.5);
 ----------------------
          70

示例： 对于每栋建筑，找到最能代表它的地块。首先，我们要求地块与建筑几何图形相交。 DISTINCT ON 我们保证每栋楼只列出一次。 ORDER BY .. ST_HausdorffDistance 选择与建筑最相似的地块。

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);

另请参阅

ST_FrechetDistance