Geocode_Intersection — 接收两个交叉街道以及州、城市、邮政编码，并输出第一个交叉街道上所有可能的交叉点位置，还包括一个 geomout 作为 NAD 83 经纬度坐标系的点位置，每个位置的 normalized_address（addy）以及评分。评分越低，匹配可能性越大。结果按评分从低到高排序。可以选择传入最大结果数，默认值为 10。使用 Tiger 数据（边、面、地址）、PostgreSQL 模糊字符串匹配（soundex、levenshtein）。
setof record geocode_intersection(text roadway1, text roadway2, text in_state, text in_city, text in_zip, integer max_results=10, norm_addy OUT addy, geometry OUT geomout, integer OUT rating);
接收两个交叉街道以及州、城市、邮政编码，并输出第一个交叉街道上所有可能的交叉点位置，还包括 NAD 83 经纬度坐标系的点几何图形、每个位置的规范化地址以及评分。评分越低，匹配可能性越大。结果按评分从低到高排序。可以选择传入最大结果数，默认值为 10。返回每个位置的 normalized_address（addy）、NAD 83 经纬度坐标系的点位置 geomout 以及评分。评分越低，匹配可能性越大。结果按评分从低到高排序。使用 Tiger 数据（边、面、地址）、PostgreSQL 模糊字符串匹配（soundex、levenshtein）。
可用性：2.0.0
以下示例的计时是在一台配备 3.0 GHz 单核处理器、2 GB 内存、运行 Windows 7 的机器上进行的，该机器运行的是 PostgreSQL 9.0/PostGIS 1.5，并加载了所有马萨诸塞州的 Tiger 数据。目前速度有点慢（3000 毫秒）
在 Windows 2003 64 位 8 GB 上测试，PostGIS 2.0 PostgreSQL 64 位加载了 Tiger 2011 数据——（41 毫秒）
SELECT pprint_addy(addy), st_astext(geomout),rating
FROM geocode_intersection( 'Haverford St','Germania St', 'MA', 'Boston', '02130',1);
pprint_addy | st_astext | rating
----------------------------------+----------------------------+--------
98 Haverford St, Boston, MA 02130 | POINT(-71.101375 42.31376) | 0
即使没有传入邮政编码，地理编码器也可以猜测（在 Windows 7 机器上大约需要 3500 毫秒），在 Windows 2003 64 位上需要 741 毫秒
SELECT pprint_addy(addy), st_astext(geomout),rating
FROM geocode_intersection('Weld', 'School', 'MA', 'Boston');
pprint_addy | st_astext | rating
-------------------------------+--------------------------+--------
98 Weld Ave, Boston, MA 02119 | POINT(-71.099 42.314234) | 3
99 Weld Ave, Boston, MA 02119 | POINT(-71.099 42.314234) | 3