一、坐标体系
首先我们要明白,开发者能接触到哪些坐标体系呢?
第一种分类:
1、 GPS,WGS-84,原始坐标体系。一般用国际标准的GPS记录仪记录下来的坐标,
都是GPS的坐标。很可惜,在中国,任何一个地图产品都不允许使用GPS坐标,
据说是为了保密。GPS坐标形式如图,度分秒形式的经纬度。
2、 GCJ-02,国测局02年发布的坐标体系。又称“火星坐标”。
在中国,必须至少使用GCJ-02的坐标体系。比如谷歌,腾讯,高德都在
用这个坐标体系。GCJ-02也是国内最广泛使用的坐标体系。
3、 其他坐标体系。一般都是由GCJ-02进过偏移算法得到的。
这种体系就根据每个公司的不同,坐标体系都不一样了。比如,
百度和搜狗就使用自己的坐标体系,与其他坐标体系不兼容。
第二种分类:
首先明白,所有坐标体系的原点,都是非洲。
1、 经纬度。这个是球面坐标,对于北京来说,就是(116.38817139.935961)这
样的坐标。比如腾讯、高德、百度都是这样的经纬度坐标。
谷歌是经纬度顺序写反的经纬度坐标。如果是度分秒坐标,需要进行转换
,才能得到这样的经纬度坐标。详见坐标转换。
2、 墨卡托坐标。平面坐标,相当于是直线距离,数字一般都比较大,像这样的。
(215362.00021333335 99526.00034912192)墨卡托坐标,
主要用于程序的后台计算。直线距离嘛,加加减减几乎计算方便。
搜狗地图API就是直接使用的墨卡托坐标。
二、坐标转换
在各种web端平台,或者高德、腾讯、百度上取到的坐标,都不是GPS坐标,
都是GCJ-02坐标,或者自己的偏移坐标系。
比如,你在谷歌地图API,高德地图API,腾讯地图API上取到的,
都是GCJ-02坐标,他们三家都是通用的,也适用于大部分地图API产品,
以及他们的地图产品。
例外,百度API上取到的,是BD-09坐标,只适用于百度地图相关产品。
例外,搜狗API上取到的,是搜狗坐标,只适用于搜狗地图相关产品。
例外,谷歌地球,google earth上取到的,是GPS坐标,
而且是度分秒形式的经纬度坐标。在国内不允许使用。必须转换为GCJ-02坐标。
度分秒坐标转换为经纬度
比如,在GPS记录仪,或者google earth上采集到的是39°31'20.51,那么应该这样换算,31分就是31/60度,20.51秒就是20.51/3600度,结果就是39 + 31/60 + 20.51/3600 度。GPS转换为GCJ-02坐标
谷歌,高德,腾讯的地图API官网上,都不直接提供这样的坐标转换。如果要得到GCJ-02坐标,最好在他们的地图上直接取点,或者通过地址解析得到。不过,在网上搜到了这样的接口,该接口的type=1就是GPS转到GCJ-02的墨卡托坐标。请大家对接口保密。详见:http://map.sogou.com/api/documentation/javascript/api2.5/interface_tra...GCJ-02与BD-09之间互转
国测局GCJ-02坐标体系(谷歌、高德、腾讯),与百度坐标BD-09体系的转换,我今天想说的就是这个,后面有相关代码!
4、经纬纬度转成墨卡托
网上也有详细讲解:http://bbs.esrichina-bj.cn/esri/viewthread.php?tid=78245(大家发现没,高德是api,腾讯和百度是mapapi,说明什么?)
三、坐标偏移
如果您的坐标在转换之后,还有偏移,那么考虑以下几个方面。
A、原始坐标系弄错,比如以为自己是GPS坐标,但其实已经是GCJ-02坐标。
解决方案:请确保采集到的数据是哪个坐标体系,需要转换到哪个坐标系,再进行坐标转换。
B、原始坐标准确度不够
解决方案:如果您是GPS坐标,请确保采集GPS数据时,搜到至少4颗以上的卫星。并且GPS数据准不准,还取决于周围建筑物的高度,越高越不准,因为有遮挡。
如果本来就是GCJ-02坐标,在不同地图放大级别的时候,看到的地方可能不一样。比如你在地图级别4(国家)取到的坐标,放大到地图12级(街道)时,坐标就偏了。请确保在地图最大放大级别时,拾取坐标。
C、度分秒的概念混淆
比如,在google earth上采集到的是39°31'20.51,那么应该这样换算,31分就是31/60度,20.51秒就是20.51/3600度,结果就是39 + 31/60 + 20.51/3600 度。
D、经纬度顺序写反了
有些公司(比如高德,百度,腾讯)是先经度,再纬度,即Point(lng lat)。但谷歌坐标的顺序恰好相反,是(lat lng)。
百度地图坐标与苹果自带地图经纬度之间的相互转换方法:
/// 百度坐标转高德坐标
+ (CLLocationCoordinate2D)GCJ02FromBD09:(CLLocationCoordinate2D)coor
{
CLLocationDegrees x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0;
CLLocationDegrees x = coor.longitude - 0.0065, y = coor.latitude - 0.006;
CLLocationDegrees z = sqrt(x * x + y * y) - 0.00002 * sin(y * x_pi);
CLLocationDegrees theta = atan2(y, x) - 0.000003 * cos(x * x_pi);
CLLocationDegrees gg_lon = z * cos(theta);
CLLocationDegrees gg_lat = z * sin(theta);
return CLLocationCoordinate2DMake(gg_lat, gg_lon);
}
// 高德坐标转百度坐标
+ (CLLocationCoordinate2D)BD09FromGCJ02:(CLLocationCoordinate2D)coor
{
CLLocationDegrees x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0;
CLLocationDegrees x = coor.longitude, y = coor.latitude;
CLLocationDegrees z = sqrt(x * x + y * y) + 0.00002 * sin(y * x_pi);
CLLocationDegrees theta = atan2(y, x) + 0.000003 * cos(x * x_pi);
CLLocationDegrees bd_lon = z * cos(theta) + 0.0065;
CLLocationDegrees bd_lat = z * sin(theta) + 0.006;
return CLLocationCoordinate2DMake(bd_lat, bd_lon);
}
开源项目
JZLocationConverter:
https://github.com/JackZhouCn/JZLocationConverter
python版本
# -*- coding: utf-8 -*-
import math
x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0
def bd_encrypt(gg):
x = gg["gg_lon"]
y = gg["gg_lat"]
z = math.sqrt(x * x + y * y) + 0.00002 * math.sin(y * x_pi)
theta = math.atan2(y, x) + 0.000003 * math.cos(x * x_pi)
bd_lon = z * math.cos(theta) + 0.0065
bd_lat = z * math.sin(theta) + 0.006
return {"bd_lon":bd_lon, "bd_lat":bd_lat}
def bd_decrypt(bd):
x = bd["bd_lon"] - 0.0065
y = bd["bd_lat"] - 0.006;
z = sqrt(x * x + y * y) - 0.00002 * sin(y * x_pi);
theta = atan2(y, x) - 0.000003 * cos(x * x_pi);
gg_lon = z * cos(theta);
gg_lat = z * sin(theta);
return {"gg_lon":gg_lon, "gg_lat":gg_lat}
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