百度地图全国poi数据(地图数据)问题

poi的工作原理及应用一、工作原理poi是一种在地理信息系统（GIS）中常见的技术，用于描述和标记地理位置，它的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.数据采集：poi的工作原理首先需要进行数据采集，主要包括位置坐标、属性信息等。

这些数据可以通过卫星定位系统（如GPS）或地理信息数据库来获取。

2.地理编码：将采集的数据进行地理编码处理，将位置坐标与地图上的具体位置相匹配。

通过地理编码，可以准确地将poi标记在地图上。

3.数据存储：poi的数据通常存储在地理信息数据库中，以便后续的查询和分析。

这些数据可以按照不同的分类进行存储，如餐厅、酒店、景点等。

4.数据分析：poi的工作原理还涉及到数据分析，通过对poi数据的分析可以获得更多的有用信息，如热门地点、用户偏好等。

这些信息可以帮助用户做出更好的决策。

二、应用场景poi的工作原理在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：1.导航系统：导航系统是poi的一个重要应用场景，它可以根据用户的位置，为用户提供周边的poi信息，并规划最优的路径。

导航系统在汽车导航、手机导航等方面都有广泛的应用。

2.位置服务：随着移动互联网的快速发展，位置服务成为了一个热门领域。

通过使用poi的工作原理，用户可以方便地找到附近的餐厅、酒店、商店等信息。

这些信息可以帮助用户更好地了解周边环境。

3.旅游指南：对于旅游者来说，poi的工作原理可以提供许多有用的信息，如景点介绍、交通指南、住宿推荐等。

旅游指南可以让用户更好地安排行程，提高旅游体验。

4.市场分析：对于商家来说，poi的工作原理也具有重要的意义，通过分析用户的位置和偏好，可以了解用户的行为特征。

这些信息可以帮助商家做出更好的市场决策，提高销售效果。

5.城市规划：城市规划是一个复杂的过程，其中准确的地理信息起到了至关重要的作用。

通过使用poi的工作原理，可以更好地分析城市的地理特征，提高规划的科学性和可行性。

三、总结poi的工作原理是一个涉及地理信息采集、编码、存储和分析的过程。

POI（Point of Interest）数据是地理信息系统中的一种重要数据类型，它代表着特定地点的地理位置信息，如商店、餐馆、景点等。

在地理学研究中，POI数据具有广泛的应用，可以用于城市规划、交通分析、地理信息服务等领域。

本文将探讨POI数据在地理学研究中的典型应用。

一、城市规划POI数据可以为城市规划提供重要的参考信息。

通过分析城市中不同类型POI的分布情况，可以了解到人口密集区域、商业繁华地带、文化休闲区域等，这些信息对城市规划和土地利用具有重要意义。

根据商业区POI的分布情况，可以合理规划商业用地的分布，避免同质化竞争。

通过POI数据还可以进行城市设施规划，如学校、医院、公园等的布局和建设，为城市的可持续发展提供支持。

二、交通分析在交通领域，POI数据可以用于交通分析和规划。

通过分析交通设施、交通枢纽、停车场等POI的分布情况，可以评估城市交通网络的状况，找出交通瓶颈和瓶颈区域，为交通规划和交通优化提供决策支持。

另外，利用POI数据还可以进行出行规划和路径规划，提供出行建议和导航服务，为市民和游客提供出行便利。

三、地理信息服务POI数据在地理信息服务中有着重要的应用价值。

通过POI数据，可以为用户提供位置信息检索、周边信息推荐、导航服务等功能。

用户可以通过POI数据查询周边的餐馆、景点、酒店等信息，获取周边环境的实时信息。

另外，地理信息服务还可以通过POI数据提供定制化服务，根据用户需求为其推荐特定类型的POI点，满足用户个性化需求。

POI数据在地理学研究中具有广泛的应用前景，可以为城市规划、交通分析、地理信息服务等领域提供重要支持。

随着地理信息技术的不断发展和创新，相信POI数据在地理学研究中的应用将会得到进一步拓展和深化。

四、旅游规划POI数据在旅游规划中扮演着不可或缺的角色。

通过分析旅游景点、酒店、景区等POI的分布情况，可以帮助规划旅游线路和景点推荐，为旅行者提供更加个性化和便捷的旅游体验。

poi用例-回复POI（Point of Interest）是指地理空间中一个与众不同、值得关注的地点或区域。

它可以是旅游景点、餐馆、商店、博物馆等各种各样的场所。

POI 在现代社会中有着广泛的应用，可以帮助人们找到有趣的地方、规划旅行路线、推广商业活动等。

下面将以POI的应用场景为主题，一步一步回答相关问题。

一、什么是POI？POI即Point of Interest，是地理空间中的一个具体位置，它代表了一个有吸引力、有特色的地方，通常是人们在旅行或生活中感兴趣的地点。

POI 可以是景点、商店、饭店、博物馆等各种各样的地点，具体的POI包括了其地理坐标、名称、地址、特征描述等信息。

二、POI的应用场景有哪些？1. 旅游规划：POI可以帮助人们找到旅游景点、美食街、购物中心等，帮助他们规划旅行路线，提供周边设施信息。

2. 商业推广：商家可以通过POI将自己的店铺、餐厅等标记在地图上，吸引潜在客户，提高知名度和曝光率。

3. 地图导航：POI是地图导航的基础信息，通过POI人们可以找到目的地，规划最佳行车路线，提供导航服务。

4. 城市规划：政府可以利用POI数据对城市的交通、商业、文化等进行分析和规划，提高城市的发展和管理水平。

5. 社区服务：POI也可以帮助人们找到医院、学校、银行等公共服务设施，提供便利的生活服务。

三、POI如何通过技术实现？1. 地理定位技术：利用GPS、基站定位等技术可以获取用户的地理坐标信息，确定用户所在位置。

2. 数据采集与整理：通过爬虫技术或人工收集各类POI的地理位置、名称、地址等信息，并进行整理、分类、归纳。

3. 地图数据存储与管理：将采集到的POI数据存储到数据库中，并提供相应的接口供应用程序调用。

4. 数据展示与查询：通过地图应用程序、Web端或移动端应用将POI在地图上显示，并提供搜索和查询功能。

5. 算法与推荐系统：通过算法分析用户的兴趣、行为等，为用户推荐附近的POI，提高用户体验。

功能简介本方案用于获取百度地图上的POI（位置兴趣点）以及AOI（区域兴趣点）信息，包括经度维度（百度坐标系）、地点（区域）名称、地点特征以及区域范围等信息，将数据存入数据库并保持持续更新。

能力说明多种爬取手段结合采用“百度地图URL爬取”和“百度地图API调用”两种方式结合，尽可能的覆盖全量数据，将数据丢失降至最低。

当采取百度地图URL爬取的时候，由于百度地图服务器端的限制，一个区县范围内单个关键字最多返回750条记录，大于750部分将被丢弃，无法获取。

这个时候就需要将区县划分成一定大小的地理网格，只要网格选取的足够合适，那么单个网格范围内返回的数据量将不会超过最大值，将数据损失尽量降低。

网格划分规则：D（记录数差值）= 实际返回总记录数– 750（记录返回上限）如果1=<D<=400，则划分为5×5个相同大小的正方形如果401=<D<=1000，则划分为6×6个相同大小的正方形如果1001=<D<=2000，则划分为8×8个相同大小的正方形如果2001=<D<=5000，则划分为10×10个相同大小的正方形如果5001=<D，则划分为15×15个相同大小的正方形支持断点续传每次任务执行之前，会生成全局执行计划，并按照执行计划逐步执行，当执行过程中由于程序原因或者外界原因程序退出中断后，如果启动时间与上次执行时间之差不超过24小时，再次启动程序将按照原执行计划顺序执行；如果超过24小时，将重新生成执行计划并执行。

多进程+多线程为了保证数据更新的效率，采取多进程结合多线程的方式执行。

首先按地市生成11个定时任务，每个任务中按区县再分成多个线程并行执行。

目前平均每天全量更新数据的时间大约在3小时左右。

数据持续更新每天定时更新全量数据，保证数据与百度地图的一致性，实现新增数据的录入以及旧数据的剔除。

百度地图API爬取不同类型POI的详细数据⼀、相关概念查询某个范围内的所有POI参数介绍：page_size：单次查询返回的POI的数量，最⼤值为20page_num：查找的POI数量超过20时，会分页显⽰；⽐如60个POI就会分3页；此时，page_num=1/2/3会先显⽰全部的数据；当page_num=4时，第4页的结果集⼤⼩为0；scope：1为默认值；2会显⽰详细数据region：检索的⾏政区域URL链接：查询结果⽰例："status":0,"message":"ok","total":2,"result_type":"poi_type","results":[{"name":"红螺寺","location":{"lat":40.390454,"lng":116.632411},"address":"北京市怀柔区红螺东路2号","province":"北京市","city":"北京市","area":"怀柔区","street_id":"","telephone":"(010)60681175,(010)60681639","detail":1,"uid":"605884e7c61e3573871541a3","detail_info":{"tag":"旅游景点;⽂物古迹","navi_location":{"lng":116.63176774842,"lat":40.37846005246},"type":"scope","detail_url":"/place/detail?uid=605884e7c61e3573871541a3&output=html&source=placeapi_v2","overall_rating":"4.3","comment_num":"200","children":[]}},{"name":"卧佛寺","location":{"lat":40.013776,"lng":116.213915},"address":"北京市海淀区卧佛寺路北京植物园内","province":"北京市","city":"北京市","area":"海淀区","street_id":"934b3dbf0a8d977b8b2fb5c0","detail":1,"uid":"934b3dbf0a8d977b8b2fb5c0","detail_info":{"tag":"旅游景点;⽂物古迹","navi_location":{"lng":116.21389548337,"lat":40.011540367963},"type":"scope","detail_url":"/place/detail?uid=934b3dbf0a8d977b8b2fb5c0&output=html&source=placeapi_v2","overall_rating":"4.7","image_num":"38","comment_num":"74","children":[]}}]查询某个POI的详细数据参数介绍：uid：某个POI对应的唯⼀的标识（通过范围查询获取到的）URL链接：查询结果⽰例：{"status":0,"message":"ok","result":{"uid":"605884e7c61e3573871541a3","street_id":"","name":"红螺寺","location":{"lng":116.63241097199,"lat":40.390454021402},"address":"北京市怀柔区红螺东路2号","province":"北京市","city":"北京市","area":"怀柔区","telephone":"(010)60681175,(010)60681639","detail_info":{"tag":"旅游景点;⽂物古迹","navi_location":{"lng":116.63176778525,"lat":40.378460018453},"detail_url":"/place/detail?uid=605884e7c61e3573871541a3&output=html&source=placeapi_v2","type":"scope","price":"￥54元","overall_rating":"4.3","image_num":"133","comment_num":"200","scope_type":"古迹","scope_grade":"AAAA","content_tag":"适合亲⼦;登⼭;礼佛祈福;赏红叶;适合拍照;⽇出;适合跑步;银杏;情侣约会;⾹⽕旺;免费项⽬;收费合理;空⽓清新;绿植繁茂;位置优越;景⾊优美;⼈⽓旺;景区⼤;⽓势宏⼤;环境不错;玩的开⼼;休闲好去处;值得游玩;建筑风格独特 },"detail":1}}⼆、相关链接百度地图API的POI分类申请akPOI检索相关介绍三、功能模块范围查询获取POI数据#将查询到的poi数据存⼊数据库def insertPOIData(name_list,ak,cursor):#总共查询到了多少对象total = 0#不重复的向数据库中写⼊的数据条数inserttotal = 0for i in name_list:#ecxel表格数据判空if i == '':break#j的范围从0开始；上限不⼀样for j in range(0, 10):time.sleep(3)url = getUrlByName(i, ak, j)print(url)html = requests.get(url)# print(type(html)) response类型data = html.json()# print(type(data)) dict类型print(data)#status状态码为0表⽰获取正常if data['status'] == 0:#判断获取的数量，为0表⽰查询不到该类型的对象if data['total'] == 0:breaktotal = total + data['total']if 'results' in data:for item in data['results']: # ⼀次返回的results中有20条数据# print(item)name = item['name']if isExist(cursor, item['uid']):print(f'{name}已经存在')#跳出循环，判断results中的下⼀个itemcontinueinsert = "insert into poidatas(tag,uid,lat,lng,name,address,province,city,area) values ('%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s')" % (i, item['uid'], str(item['location']['lat']), str(item['location']['lng']), item['name'],item['address'], item['province'], item['city'], item['area']) # 字符串类型的数据插⼊要加单引号if cursor.execute(insert):inserttotal = inserttotal + 1if 'overall_rating' in item['detail_info']:update = "update poidatas set overall_rating ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['overall_rating'], item['uid'])cursor.execute(update)if 'distance' in item['detail_info']:update = "update poidatas set distance ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['distance'], item['uid'])cursor.execute(update)if 'comment_num' in item['detail_info']:update = "update poidatas set comment_num ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['comment_num'], item['uid'])cursor.execute(update)if 'price' in item['detail_info']:update = "update poidatas set price ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['price'], item['uid'])cursor.execute(update)if 'result' in data: #还需要对只有⼀个返回结果的情况进⾏判断#区别就是这⾥不能⽤for循环item = data['result']# print(item)db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="root", database="poi")cursor = db.cursor()name = item['name']if isExist(cursor, item['uid']):print(f'{name}已经存在')exit()insert = "insert into poidatas(tag,uid,lat,lng,name,address,province,city,area) values ('%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s')" % (i, item['uid'], str(item['location']['lat']), str(item['location']['lng']), item['name'],item['address'], item['province'], item['city'], item['area']) # 字符串类型的数据插⼊要加单引号if cursor.execute(insert):inserttotal = inserttotal + 1if 'overall_rating' in item['detail_info']:update = "update poidatas set overall_rating ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['overall_rating'], item['uid'])cursor.execute(update)if 'distance' in item['detail_info']:update = "update poidatas set distance ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['distance'], item['uid'])cursor.execute(update)if 'comment_num' in item['detail_info']:update = "update poidatas set comment_num ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['comment_num'], item['uid'])cursor.execute(update)if 'price' in item['detail_info']:update = "update poidatas set price ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['price'], item['uid'])cursor.execute(update)print('总共查找到的POI数量为： ')print(total)print('插⼊数据库的POI数量为： ')print(inserttotal)根据uid查询POI详细数据#通过uid查询更详细的数据并存⼊数据库def updateDetailInfo(ak,cursor):selectsql = 'SELECT uid FROM poidatas'cursor.execute(selectsql)result = cursor.fetchall()for row in result:uid = row[0]url2 = '/place/v2/detail?uid=%s&output=json&scope=2&ak=%s' %(uid,ak)print(url2)time.sleep(3)html=requests.get(url2)data=html.json()print(data)if data['status']==0:if 'result' in data:#print(data['result'])#result集合⼤⼩为1，这⾥不能使⽤for循环item = data['result']if 'shop_hours' in item['detail_info']:update = "update poidatas set shop_hours ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['shop_hours'],item['uid'])print(update)cursor.execute(update)if 'detail_url' in item['detail_info']:update = "update poidatas set detail_url ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['detail_url'],item['uid'])print(update)cursor.execute(update)if 'image_num' in item['detail_info']:update = "update poidatas set image_num ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['image_num'],item['uid'])print(update)cursor.execute(update)if 'service_rating' in item['detail_info']:update = "update poidatas set service_rating ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['service_rating'],item['uid'])print(update)cursor.execute(update)if 'environment_rating' in item['detail_info']:update = "update poidatas set environment_rating ='%s' where uid = '%s'" % (item['detail_info']['environment_rating'],item['uid'])print(update)cursor.execute(update)判断POI是否已经存⼊数据库#判断是否已经存⼊数据库def isExist(cursor,uid):sql = "select * from poidatas where uid = '%s'" % uid#print(cursor.execute(sql)) sql语句执⾏成功，返回的是1if cursor.execute(sql):return Trueelse:return False从excel表中读取POI类别def readExcel(path):data = xlrd.open_workbook(path)sheets = data.sheets()data_list=[]for i in range(len(sheets)):table=data.sheets()[i]table_rows=table.nrowstable_cols=table.ncolsfor j in range(table_rows):data_list.append( table.cell(j,0).value)return data_list拼接访问URLdef getUrlByName(name,ak,j):#矩形搜索，POI数量较少url = '/place/v2/search/?query=%s&page_size=20&page_num=%s&output=json&bounds=40.817,111.697,40.821,111.709&scope=2&ak=%s' %(name,j,ak) # ⾏政区域搜索，POI数量较多#url = '/place/v2/search/?query=%s&output=json&region=呼和浩特&scope=2&ak=%s' %(name,ak)return urlMain函数def Main():ak = "~~~~~"name_list=readExcel(r'D:\poi类别.xls')db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="root", database="poi")cursor = db.cursor()insertPOIData(name_list,ak,cursor)updateDetailInfo(ak, cursor)mit()cursor.close()。

对百度地图问题的回答：百度地图api里大概有30个类,api的链接是/map/ ,通过这个api可以轻松的获取百度服务和数据,构建功能丰富、交互性强的地图应用程序.这个api为我们开发者提供了本地搜索、路线规划、地图定位灯等数据的服务。

要使用百度地图api，首先要申请它的API key，申请这个key是为了相对百度系统唯一标识这个应用的。

申请完key之后，把这个key放到我们的常量接口中去。

这些做完之后还要添加地图引擎到工程中，这个引擎包含了百度mapapi的jar包和负责定位的loc SDK的jar 包。

在工程中添加网络状态的一些权限和获取手机信息的权限。

然后在布局文件中添加MapView控件用于展示地图。

这个MapView是百度地图api中继承ViewGroup的一个类，是一个自定义控件。

需要注意的是，在我们加载布局之前，要先到百度地图的服务器端校验我们获取到的key，校验时初始化地图引擎，使用地图引擎的管理类BMapManager进行初始化，初始化时会校验key还有网络状态。

key为300时表示授权验证失败，网络状态为2时表示未连接上网络。

做了这几步就可以把地图展示在手机上面。

只做以上几步，我遇到了这样一个问题，当第一次显示地图时能够正常显示，但退出后，再进来就看不到地图的。

这时候就得考虑到activity的生命周期问题了，得把activity的onResume、onPause、onDestroy这三个方法都覆写后才能正常显示。

使用这个api有三个核心的类BMap Manager、MapView、MapController.BMapManager类用于地图的管理，比如地图的初始化；MapView类用于地图的展示；MapController类用于对地图的控制，主要用于控制地图的移动、缩放和旋转。

对当前正在显示的Map进行控制。

效果一：地图的放大与缩小。

通过MapView设置缩放控件，首先要明确缩放级别。

POI数据处理流程POI（Point of Interest）数据处理流程是指对POI数据进行收集、清洗、整理、分析和应用的一系列操作。

以下是一个1200字以上的POI数据处理流程的详细介绍。

1. 收集数据：POI数据可以从各种渠道收集到，包括公开的数据库、第三方数据提供商、地图服务提供商等。

这些数据可以是结构化数据（如CSV、Excel文件）或非结构化数据（如文本文件、网页）。

收集数据的目的是获取要处理的原始数据集。

2.数据清洗：在进行数据分析前，需要对原始数据进行清洗。

数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等操作。

此外，还可以对数据进行规范化，如将地址转换为标准格式，统一单位等。

3. 数据整理：在清洗完数据后，需要对数据进行整理，使其适合后续的分析和应用。

数据整理包括数据格式转换、数据集成、数据标准化等。

可以使用数据库管理系统（如MySQL、Oracle）或数据处理工具（如Python的Pandas库）来完成这些操作。

4. 数据分析：数据分析是对POI数据进行统计、挖掘和模型构建等操作，以获得有用的信息和洞察力。

数据分析的方法包括聚类分析、分类分析、关联分析等。

可以使用统计分析工具（如R、SPSS）或机器学习工具（如Python的Scikit-learn库）进行数据分析。

5. 数据可视化：数据可视化是将POI数据以图表、地图等形式展示，使得数据更易于理解和解释。

数据可视化可以通过使用数据可视化工具（如Tableau、D3.js）或编程语言（如Python的Matplotlib库和Seaborn库）来实现。

6.数据应用：最后，将经过处理的POI数据应用到具体的业务场景中。

根据具体的需求，可以将POI数据用于地图导航、商业分析、城市规划等领域。

根据具体的应用需求，可能需要开发相应的应用程序或网站。

在进行POI数据处理的过程中，还需要注意以下几点：1.数据质量控制：在数据收集、清洗和整理过程中，需要对数据质量进行控制。

根据经纬度，如何获取地址（经纬度解析中文地址）移动开发中和poi数据开发中，需要通过经纬度，获取省、市、区（县）等中文地址，这个一直没有标准的技术解决方案，LBS数据中心经过努力，完全解决了这一问题。

具体的实现方式如下：国内唯一权威、标准的经纬度解析数据库，根据精度和纬度每变化0.01，就解析一次标准的地址，完全覆盖全国，数据量980万条。

数据样式：百度地图数据（poi数据）的技术解决方案百度地图目前拥有超过2000完的地图数据，数据的格式包含了商户数据、道路数据、楼宇数据、社区数据、村庄数据等，数据包含了类别、经纬度、电话、名称等，数据格式如下：mapabc地图（也叫高德系列，包含谷歌等地图数据）全国兴趣点poi商户数据共1500多万条，包含地址、电话、经纬度、类别，CSV格式。

谷歌数据格式如下：数据的获取和更多的信息可以查看官方新浪博客：/u/2928794464数据获取和技术QQ咨询：2640056519官方博客拥有以下数据库：纠偏数据库(google地图）精度为0.01：经纬度每变化0.01，取一次偏移值，共980万条，access文件约600mb，误差5~10米。

精度为0.001：经纬度每变化0.001，取一次偏移值，共9亿条，csv文件共20gb，误差约2米。

百度地图纠偏数据库精度0.01，共2800万条全国商户数据poimapabc地图（也叫高德系列，包含谷歌等地图数据）全国兴趣点poi商户数据共1500多万条，包含地址、电话、经纬度、类别，CSV格式。

baidu百度地图poi:全国超过2000万条，永久免费更新技术问题二：各类地图的经纬度偏移的权威技术解决大家在做gps开发中经常会使用到经纬度数据，在开发中，你会发现一个问题，就是每个点的数据都会有偏移，这个就是经纬度偏移问题，那如何解决呢？这个就是需要用到权威的官方的（必须是官方的）纠偏数据库了！数据获取的方式也在新浪博客里面啊！地图经纬度纠偏（gps经纬度偏移及纠偏方法）以上非广告啊，是我在多年移动开发的经验分享，大家也可以和我做技术交流！技术案例：gps数据为什么在地图上的显示会有几百米甚至更多的偏移，这个就是中国国家测绘局的规定，为了安全期间，要求地图的出版商必须加入偏移规则，目前最权威和官方的解决方式就是使用纠偏数据库，百度和谷歌的纠偏数据库都是不一样的，但使用方法相同，下面我来介绍一下：下面是数据库的格式：中国地图经纬度偏移修正数据库，精度：0.01精度，数据量：9813676 条。

鉴于在一些答案中评论区中的讨论，由于不能上图，我还是来写一下这个答案罢。

这个问题比较复杂，要真尽量说清楚的话需要费不少口舌，因此答案会比较长，请看官不妨耐心点。

要说数据来源，首先得对地图数据做一个分类，因为不同分类的数据，其来源，采集方法都是有大不同的。

并非想说上面高票答案的分类方式不对或者不可以，只是说，其分类方式对于完全说明这个问题，可能不是太合适和合理。

里面的一些观点和描述也有一些小问题，所以做一些勘误和对问题更有针对性的补充，希望大家不要被一些谬误的概念所误导。

要明白地图的数据分类，必须先理解一个概念，就是地图图层的概念：如上图，电子地图对我们实际空间的表达，事实上是通过不同的图层去描述，然后通过图层叠加显示来进行表达的过程。

对于我们地图应用目标的不同，叠加的图层也是不同的，用以展示我们针对目标所需要信息内容。

其次呢，我引入一下矢量模型和栅格模型的概念，GIS（电子地图）采用两种不同的数学模型来对现实世界进行模拟：•矢量模型：同多X,Y（或者X,Y,Z）坐标，把自然界的地物通过点，线，面的方式进行表达•栅格模型（瓦片模型）：用方格来模拟实体我们目前在互联网公开服务中，或者绝大多数手机APP里看到的，都是基于栅格（瓦片）模型的地图服务，比如大家看到的百度地图或者谷歌地图，其实对于某一块地方的描述，都是通过10多层乃是20多层不同分辨率的图片所组成，当用户进行缩放时，根据缩放的级数，选择不同分辨率的瓦片图拼接成一幅完整的地图（由于一般公开服务，瓦片图都是从服务器上下载的，当网速慢的时候，用户其实能够亲眼看到这种不同分辨率图片的切换和拼接的过程）对于矢量模型的电子地图来说，由于所有的数据以矢量的方式存放管理，事实上图层是一个比较淡薄的概念，因为任何地图元素和数据都可以根据需要自由分类组成，或者划分成不同的图层。

各种图层之间关系可以很复杂，例如可以将所有的道路数据做成一个图层，也可以将主干道做成一个图层，支路做成另外一个图层。

关于百度地图中坐标转换定位不准问题在做青岛的项⽬时，有很多企业需要定位，但是发现部分沿海的地区定位到海上了，才发现定位不准的问题。

本⼈踩坑点，包括了每次加载都打乱了坐标点的信息，和定位不准问题。

解决如下：注意转换⽅法convertor.translate对应的参数（其中的1和5）是以下意思。

我当时复制过来调⽤的3和5，所以定位不准，得看你是需要⽤哪种坐标转换哪种。

/*** 坐标常量说明：* COORDINATES_WGS84 = 1, WGS84坐标* COORDINATES_WGS84_MC = 2, WGS84的平⾯墨卡托坐标* COORDINATES_GCJ02 = 3，GCJ02坐标* COORDINATES_GCJ02_MC = 4, GCJ02的平⾯墨卡托坐标* COORDINATES_BD09 = 5, 百度bd09经纬度坐标* COORDINATES_BD09_MC = 6，百度bd09墨卡托坐标* COORDINATES_MAPBAR = 7，mapbar地图坐标* COORDINATES_51 = 8，51地图坐标*/// dtu坐标点loadDtuOneMap() {this.pointDtuArr.forEach((item, index) => {if (titude && item.longitude) {// 坐标点转换let that = thislet pointArr = [];let pt = new this.BMap.Point(item.longitude, titude)pointArr.push(pt);var convertor = new this.BMap.Convertor();convertor.translate(pointArr, 1, 5, function (data) {that.pointDtuArr[index].longitude = data.points[0].lngthat.pointDtuArr[index].latitude = data.points[0].latif (index == (that.pointDtuArr.length - 1)) {that.startDtu()}})}})},//创建dtu图标startDtu() {this.pointDtuArr.forEach((item, index) => {if (titude && item.longitude) {let pt = new this.BMap.Point(item.longitude, titude)// 坐标点var myIcon = new this.BMap.Icon(item.state == 1 ? this.dtuMarkerActiveUrl : this.dtuMarkerUrl, new this.BMap.Size(33, 33))myIcon.setImageSize(new this.BMap.Size(33, 33))// 创建标注点var marker = new this.BMap.Marker(pt, {icon: myIcon})this.marker3.push(marker)// 创建信息窗⼝对象let infoWindow = new Window(`<div style="line-height:28px;"><p style="font-size:18px;padding-bottom:5px;border-bottom:1px solid #ccc;color:#333;">${item.unitName}</p><p style="font-weight:700;color:#000;margin-top:10px;">dtu编号：<span style="color:#666;">${item.dtuid}</span></p><p style="font-weight:700;color:#000;">在线情况：<span style="color:${item.state==1?'#009900':'#990000'};">${item.state==1?'在线':'离线'}</span></p></div>`,)// 标注点击事件marker.addEventListener("click", function () {this.map.openInfoWindow(infoWindow, pt)})// 将标注添加到地图中this.map.addOverlay(marker) }})},。