地图瓦片规则分析

我会带着你远行 2021-09-29 01:34 597阅读 0赞

## **微信搜索：“二十同学” 公众号，欢迎关注一条不一样的成长之路** ##

## **1.腾讯地图瓦片与Google地图瓦片区别和联系** ##

1）腾讯地图瓦片与Google的地图瓦片切割方法相同，只不过腾讯地图瓦片完全遵循**TMS**标准，Google地图瓦片则是TMS的一种变种。

2）地图投影坐标系均采用**Web Mercator投影**，地图瓦片分辨率也完全一致。

3）**腾讯地图**瓦片的坐标**原点在左下角**【-85.05112877980659,-180】，**Google 地图**瓦片的坐标**原点在左上角**【85.05112877980659,-180】。

4）腾讯瓦片的最小缩放级别为4级，通过与腾讯低级别瓦片地址的对比分析，得出其ULR地址与xyz参数的对应关系如下：

腾讯瓦片计算方法：**URL = z  /  Math.Floor(x / 16.0)  / Math.Floor(y / 16.0) / x\_y.png**，其中x,y,z为TMS瓦片坐标参数。

5）与Google瓦片坐标的关系，上式中腾讯地图瓦片坐标的x,z与Google 瓦片坐标系的X 、Z是相等的，Y 的转换关系为：**Y(Tencent) +  Y(Google) = Math.pow(2，zoom) - 1**

6）为了保密，腾讯地图与Google地图在大陆地区均进行了偏移处理，采用的是国家**火星坐标系GCJ-02**。

## **2.腾讯与Google地图瓦片转换实例：** ##

**Google瓦片**： http://mt2.google.cn/vt/lyrs=m@258000000&hl=zh-CN&gl=CN&src=app&x=214130&y=114212&z=18&s=Ga

**腾讯瓦片**：http://p3.map.gtimg.com/maptilesv2/18/13383/9245/214130\_147931.png?version=20130701

下面示例中 xyz为Google瓦片地图的参数。

int x = 214130;
    int y = 114212;
    int z = 18;
    y = int.Parse( Math.Pow(2, z).ToString()) - 1 - y;
    string url = z.ToString() + "/" + Math.Floor(x / 16.0).ToString() + "/" 
        + Math.Floor(y / 16.0).ToString()  + "/" + x.ToString() + "_" 
        + y.ToString() + ".png"; //计算结果：18/13383/9245/214130_147931.png

**由经纬度坐标得到腾讯地图的瓦片/切片行列号**

经纬度坐标 => 投影坐标；腾讯地图使用的是Web Mercator投影。

private double[] getXY(double lon, double lat) {
            double earthRad = 6378137.0;
            double x = lon * Math.PI / 180.0 * earthRad;
            double a = lat * Math.PI / 180.0;
            double y = earthRad / 2.0 * Math.log((1.0 + Math.sin(a)) / (1.0 - Math.sin(a)));
            return new double[]{x, y};
        }

腾讯地图坐标原点在左下角，根据瓦片级数求出瓦片长宽；18级代表该级数下，每行每列的瓦片数为Math.pow(2,18)。

计算行列号，即投影坐标值之差 / 瓦片大小；下为完整代码，其中-85.05112877980659, -180是原点的经纬度。

double[] sz = getXY(120.141554 ,30.273926);
            int z = 18;
            double[] bl = getXY(-180, -85.05112877980659);
            double[] tl = getXY(-180, 85.05112877980659);
            double[] br = getXY(180, -85.05112877980659);
            System.out.println(String.format("坐标BL点：%f,%f", bl[0], bl[1]));
            System.out.println(String.format("坐标TL点：%f,%f", tl[0], tl[1]));
            System.out.println(String.format("坐标BR点：%f,%f", br[0], br[1]));
            System.out.println(String.format("坐标：%f,%f", sz[0], sz[1]));
            double w = (br[0] - bl[0]) / Math.pow(2, z);//格网宽度
            double h = (tl[1] - bl[1]) / Math.pow(2, z);//格网高度
            System.out.println(String.format("格网大小：%f x %f", w, h));
            int[] gridxy = new int[2];
            int c = (int) ((sz[0] - bl[0]) / w);
            int r = (int) ((sz[1] - bl[1]) / h);
            System.out.println(String.format("对应行列号：%d,%d", c, r));
            double c_d = Math.floor(c / 16.0);
            double r_d = Math.floor(r / 16.0);
            System.out.println(String.format("对应请求url：http://p3.map.gtimg.com/maptilesv2/%d/%d/%d/%d_%d.png", z, (int) c_d, (int) r_d, c, r));

## **3.百度地图坐标系统及地图瓦片分辨率** ##

1）百度地图坐标系统解析：[https://blog.csdn.net/qq\_18298439/article/details/93327120][https_blog.csdn.net_qq_18298439_article_details_93327120]

2）百度地图瓦片分辨率与比例尺：

18级，1个像素代表1米，17级，1个像素代表2米，16级代表4米，依此类推。

3）百度地图地图投影采用的依然是**Web Mercator投影**，地图瓦片的切片规则遵循**TMS标准**，瓦片坐标**原点在经纬度为0**的附近，但却做了一定的偏移处理，经测算深圳地区的偏移量约为（-865，15850），即**地图瓦片（0, 0）是从Web Mercator投影坐标系的（-865，15850）点开始**的。

4）为了保密，百度地图做了偏移处理，使用的是百度的BD-09坐标系，在国家要求的火星坐标系GCJ-02上做了进一步的处理，因此GPS经纬度定位会出现偏移。

## **4.地图分辨率、比例尺及像素PPI之间的关系** ##

比例尺，通常以比率(如 1:10000 )来表示，表示图上距离与实地距离之比。例如 1:10000 表示图上 1cm 代表实际距离 10000cm，即100米。 由于比例尺起源较早，通常用（纸质）图上的距离衡量实际距离；而分辨率则通常用设备屏幕上的距离来衡量实际距离。而同一个地图视图，尺度是唯一的，比例尺和分辨率只不过是两种表示方法，因此它们是一一对应的。 比例尺与分辨率之间的换算公式如下：

**Scale**：地图比例尺；Resolution：地图分辨率；PPI：每英寸的像素点数。

其中 PPI，即 Pixel per Inch，即每英寸的像素点数（在不混淆情况下，也有用 DPI 来表示该参数）。0.0254 为英寸和米的转换常数。

## **5.总结** ##

腾讯、百度、Google的地图投影均采用Web Mercator 投影坐标系；腾讯与Google的地图瓦片分辨率及切片范围是完全相同的，仅仅是命名规则稍有不同，这就使得同一位置和缩放级别的地图瓦片是完全可以重叠的；而百度地图每个缩放级别分辨率与前两者均不相同，而且地图瓦片的坐标原点做了一定的偏移，导致百度地图与前两者的瓦片是无法重叠的，这是因为百度在GCJ-02的基础上又进行了加密处理，形成了百度独有的BD-09坐标系。

[https_blog.csdn.net_qq_18298439_article_details_93327120]: https://blog.csdn.net/qq_18298439/article/details/93327120