ios 地圖座標系轉換

1、座標體系

首先咱們要明白，開發者能接觸到哪些座標體系呢？

第一種分類：

一、  GPS，WGS-84，原始座標體系。通常用國際標準的GPS記錄儀記錄下來的座標，
都是GPS的座標。很惋惜，在中國，任何一個地圖產品都不容許使用GPS座標，
聽說是爲了保密。GPS座標形式如圖，度分秒形式的經緯度。
二、  GCJ-02，國測局02年發佈的座標體系。又稱「火星座標」。
在中國，必須至少使用GCJ-02的座標體系。好比谷歌，騰訊，高德都在
用這個座標體系。GCJ-02也是國內最普遍使用的座標體系。
三、  其餘座標體系。通常都是由GCJ-02進過偏移算法獲得的。
這種體系就根據每一個公司的不一樣，座標體系都不同了。好比，
百度和搜狗就使用本身的座標體系，與其餘座標體系不兼容。

第二種分類：

首先明白，全部座標體系的原點，都是非洲。
一、  經緯度。這個是球面座標，對於北京來講，就是(116.38817139.935961)這
樣的座標。好比騰訊、高德、百度都是這樣的經緯度座標。
谷歌是經緯度順序寫反的經緯度座標。若是是度分秒座標，須要進行轉換
，才能獲得這樣的經緯度座標。詳見座標轉換。
二、  墨卡託座標。平面座標，至關因而直線距離，數字通常都比較大，像這樣的。
(215362.00021333335 99526.00034912192)墨卡託座標，
主要用於程序的後臺計算。直線距離嘛，加加減減幾乎計算方便。
搜狗地圖API就是直接使用的墨卡託座標。

2、座標轉換

在各類web端平臺，或者高德、騰訊、百度上取到的座標，都不是GPS座標，
都是GCJ-02座標，或者本身的偏移座標系。
好比，你在谷歌地圖API，高德地圖API，騰訊地圖API上取到的，
都是GCJ-02座標，他們三家都是通用的，也適用於大部分地圖API產品，
以及他們的地圖產品。
例外，百度API上取到的，是BD-09座標，只適用於百度地圖相關產品。
例外，搜狗API上取到的，是搜狗座標，只適用於搜狗地圖相關產品。
例外，谷歌地球，google earth上取到的，是GPS座標，
並且是度分秒形式的經緯度座標。在國內不容許使用。必須轉換爲GCJ-02座標。

1. 度分秒座標轉換爲經緯度
   好比，在GPS記錄儀，或者google earth上採集到的是39°31'20.51，那麼應該這樣換算，31分就是31/60度，20.51秒就是20.51/3600度，結果就是39 + 31/60 + 20.51/3600 度。

2. GPS轉換爲GCJ-02座標
   谷歌，高德，騰訊的地圖API官網上，都不直接提供這樣的座標轉換。若是要獲得GCJ-02座標，最好在他們的地圖上直接取點，或者經過地址解析獲得。不過，在網上搜到了這樣的接口，該接口的type=1就是GPS轉到GCJ-02的墨卡託座標。請你們對接口保密。詳見：http://map.sogou.com/api/documentation/javascript/api2.5/interface_tra...

3. GCJ-02與BD-09之間互轉
   國測局GCJ-02座標體系（谷歌、高德、騰訊），與百度座標BD-09體系的轉換，我今天想說的就是這個，後面有相關代碼！

四、經緯緯度轉成墨卡託
網上也有詳細講解：http://bbs.esrichina-bj.cn/esri/viewthread.php?tid=78245（你們發現沒，高德是api，騰訊和百度是mapapi，說明什麼？）

3、座標偏移

若是您的座標在轉換以後，還有偏移，那麼考慮如下幾個方面。
A、原始座標系弄錯，好比覺得本身是GPS座標，但其實已是GCJ-02座標。
解決方案：請確保採集到的數據是哪一個座標體系，須要轉換到哪一個座標系，再進行座標轉換。
B、原始座標準確度不夠
解決方案：若是您是GPS座標，請確保採集GPS數據時，搜到至少4顆以上的衛星。而且GPS數據準不許，還取決於周圍建築物的高度，越高越不許，由於有遮擋。
若是原本就是GCJ-02座標，在不一樣地圖放大級別的時候，看到的地方可能不同。好比你在地圖級別4（國家）取到的座標，放大到地圖12級（街道）時，座標就偏了。請確保在地圖最大放大級別時，拾取座標。
C、度分秒的概念混淆
好比，在google earth上採集到的是39°31'20.51，那麼應該這樣換算，31分就是31/60度，20.51秒就是20.51/3600度，結果就是39 + 31/60 + 20.51/3600 度。
D、經緯度順序寫反了
有些公司（好比高德，百度，騰訊）是先經度，再緯度，即Point(lng lat)。但谷歌座標的順序剛好相反，是(lat lng)。

百度地圖座標與蘋果自帶地圖經緯度之間的相互轉換方法：

/// 百度座標轉高德座標
+ (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);
}

// 高德座標轉百度座標
+ (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);
}

開源項目

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}