谷歌地图的级别与对应比例尺及分辨率探究

墨卡托投影、地理坐标系、地⾯分辨率、地图⽐例尺GIS理论（墨卡托投影、地理坐标系、地⾯分辨率、地图⽐例尺、Bing Maps Tile System） 墨卡托投影（Mercator Projection），⼜名“等⾓正轴圆柱投影”，荷兰地图学家墨卡托（Mercator）在1569年拟定，假设地球被围在⼀个中空的圆柱⾥，其⾚道与圆柱相接触，然后再假想地球中⼼有⼀盏灯，把球⾯上的图形投影到圆柱体上，再把圆柱体展开，这就是⼀幅标准纬线为零度（即⾚道）的“墨卡托投影”绘制出的世界地图。

⼀、墨卡托投影坐标系（Mercator Projection） 墨卡托投影以整个世界范围，⾚道作为标准纬线，本初⼦午线作为中央经线，两者交点为坐标原点，向东向北为正，向西向南为负。

南北极在地图的正下、上⽅，⽽东西⽅向处于地图的正右、左。

由于Mercator Projection在两极附近是趋于⽆限值得，因此它并没完整展现了整个世界，地图上最⾼纬度是85.05度。

为了简化计算，我们采⽤球形映射，⽽不是椭球体形状。

虽然采⽤Mercator Projection只是为了⽅便展⽰地图，需要知道的是，这种映射会给Y轴⽅向带来0.33%的误差。

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------earthRadius =637813720037508.3427892 = earthRadius * (math.pi - 0)85.05112877980659 = (math.atan(math.exp(aa / earthRadius))-math.pi/4)*2 * 180 / math.piimage = 512 * 512groundResolution(1 level) = (20037508.3427892 * 2) / 512 = 78271.516964screendpi = 96mapScale = groundResolution * 96 / 0.0254 = 295829355.455--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 由于⾚道半径为6378137⽶，则⾚道周长为2*PI*r = 20037508.3427892，因此X轴的取值范围：[-20037508.3427892,20037508.3427892]。

各级比例尺及空间分辨率例表文- 汉语汉字编辑词条文，wen，从玄从爻。

天地万物的信息产生出来的现象、纹路、轨迹，描绘出了阴阳二气在事物中的运行轨迹和原理。

故文即为符。

上古之时，符文一体。

古者伏羲氏之王天下也，始画八卦，造书契，以代结绳(爻)之政，由是文籍生焉。

--《尚书序》依类象形，故谓之文。

其后形声相益，即谓之字。

--《说文》序》仓颉造书，形立谓之文，声具谓之字。

--《古今通论》(1) 象形。

甲骨文此字象纹理纵横交错形。

"文"是汉字的一个部首。

本义:花纹;纹理。

(2) 同本义[figure;veins]文，英语念为:text、article等，从字面意思上就可以理解为文章、文字，与古今中外的各个文学著作中出现的各种文字字形密不可分。

古有甲骨文、金文、小篆等，今有宋体、楷体等，都在这一方面突出了"文"的重要性。

古今中外，人们对于"文"都有自己不同的认知，从大的方面来讲，它可以用于表示一个民族的文化历史，从小的方面来说它可用于用于表示单独的一个"文"字，可用于表示一段话，也可用于人物的姓氏。

折叠编辑本段基本字义1．事物错综所造成的纹理或形象：灿若～锦。

2.刺画花纹：～身。

3．记录语言的符号：～字。

～盲。

以～害辞。

4．用文字记下来以及与之有关的：～凭。

～艺。

～体。

～典。

～苑。

～献（指有历史价值和参考价值的图书资料）。

～采（a．文辞、文艺方面的才华；b．错杂艳丽的色彩）。

5．人类劳动成果的总结：～化。

～物。

6．自然界的某些现象：天～。

水～。

7．旧时指礼节仪式：虚～。

繁～缛节（过多的礼节仪式）。

8．文华辞采，与“质”、“情”相对：～质彬彬。

9．温和：～火。

～静。

～雅。

10．指非军事的：～职。

～治武功（指礼乐教化和军事功绩）。

11．指以古汉语为基础的书面语：552～言。

～白间杂。

12．专指社会科学：～科。

13．掩饰：～过饰非。

谷歌地图的级别与对应比例尺及分辨率探究谷歌推出的免费在线卫星地图、电子地图也已经有些年头了，无论是出于个人爱好还是商业目的，大家都在分享谷歌提供的这份丰盛的免费午餐。

至于如何获取谷歌的免费地图，这个不用多讲，百度一下就能找到各种谷歌地图下载器工具。

以截屏方式获取的，或直接从谷歌服务器上下载的，收费的，免费的，应用尽有，这个不是今天我们要讨论的主题！谷歌的免费地图是容易下载的，但没有哪款地图下载器工具是有比例显示的，这个问题很严重！即便是简单的应用，如打印个挂图什么的也需要有比例尺作参照，如果要作深层次的专业应用，比例尺就更重要了，是必须的，也是必不可缺少的。

目前谷歌地图大概分为22个层级（国内一般只到20级，国外有20级以上的），每个层级比例尺不相同，如果我们能知道每个图层的比例尺对于我们下载来说也是件很轻松的事，可以直接选择下载适合自已应用比例的层级，何乐而不为？为了方便他人，也方便自已，今天就来分析解决这一问题：探究谷歌地图各层级的对应比例尺和分辨率！一、什么是比例尺？比例尺是表示图上距离比实地距离缩小的程度，也叫缩尺。

公式为：比例尺=图上距离/实地距离。

比例尺有三种表示方法:数字式，线段式，和文字式。

三种表示方法可以互换。

根据地图的用途，所表示地区范围的大小、图幅的大小和表示内容的详略等不同情况，制图选用的比例尺有大有小。

地图比例尺中,通常大于二十万分之一的地图称为大比例尺地图；比例尺介于二十万分之一至一百万分之一之间的地图，称为中比例尺地图；比例尺小于一百万分之一的地图，称为小比例尺地图。

在同样图幅上，比例尺越大，地图所表示的范围越小，图内表示的内容越详细，精度越高；比例尺越小，地图上所表示的范围越大，反映的内容越简略，精确度越低。

一般讲，大比例尺地图，内容详细，几何精度高，可用于图上测量。

小比例尺地图，内容概括性强，不宜于进行图上测量。

二、什么是分辨率我们这里探讨的分辨率是指卫星影像分辨率。

谷歌卫星影像地图各级比例尺及空间分辨率列表
级别实际距离像素图上距离图像分辨率比例尺空间分辨率第2级5000公里70 2.47厘米72dpi2亿：171公里第3级2000公里55 1.94厘米72dpi1亿：136公里第4级2000公里115 4.06厘米72dpi5千万：117公里
第5级1000公里115 4.06厘米72dpi 2.5千万：19公里第6级500公里115 4.06厘米72dpi 1.2千万：14公里第7级200公里91 3.21厘米72dpi6百万：12公里第8级100公里176 6.21厘米72dpi160万：1568米第9级50公里91 3.21厘米72dpi155万：1549米第10级20公里72 2.54厘米72dpi80万：1278米第11级10公里72 2.54厘米72dpi40万：1139米
第12级5公里72 2.54厘米72dpi20万：169米第13级2公里57 2.01厘米72dpi10万：135米第14级2公里118 4.16厘米72dpi5万：117米第15级1公里118 4.16厘米72dpi 2.5万：18米
第16级500米118 4.16厘米72dpi 1.2万：14米
第17级200米93 3.28厘米72dpi2300：1 2.15米第18级100米93 3.28厘米72dpi3000:1 1.07米
第19级50米93 3.28厘米72dpi1500:10.54米第20级20米74 2.61厘米72dpi800：10.27米
第21级10米72 2.54厘米72dip393.70(1000/2.54)0.138(10/72)米/像素第22级5米72 2.54厘米72dip196.85(500/2.54)0.0694(5/72)米/像素。

第３９卷第３期２０１９年５月海㊀洋㊀测㊀绘ＨＹＤＲＯＧＲＡＰＨＩＣＳＵＲＶＥＹＩＮＧＡＮＤＣＨＡＲＴＩＮＧＶｏｌ ３９ꎬＮｏ ３Ｍａｙꎬ２０１９收稿日期:２０１８￣０４￣１９ꎻ修回日期:２０１８￣０７￣１８基金项目:河南省空天地一体化环境信息监控系统(一期)(豫财单一采购－２０１７－２０５)ꎮ作者简介:赵永辉(１９７４－)ꎬ男ꎬ河南温县人ꎬ高级工程师ꎬ主要从事环境监控及信息化研究ꎮＤＯＩ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１６７１－３０４４.２０１９.０３.０１５谷歌地图关键技术剖析与应用赵永辉１ꎬ段云龙２ꎬ郭新望２ꎬ张㊀明１(１ 河南省环境监控中心ꎬ河南郑州㊀４５０００４ꎻ２ 中国电子科技集团公司第二十七研究所ꎬ河南郑州㊀４５００４７)㊀㊀摘要:以研究和分析谷歌地图的设计与运行机制为目标ꎬ深入分析了谷歌地图卫星影像的投影模型㊁瓦片数据组织模型㊁数据请求与响应流程㊁瓦片数据ＵＲＬ地址解析等关键技术ꎬ并设计了一套可以多线程的方式下载瓦片影像数据㊁采用ＯｐｅｎＧＬ渲染瓦片影像㊁并按照ＭＢＴｉｌｅｓ规范使用ＳＱＬｉｔｅ数据库存储瓦片影像的卫星影像下载器ꎮ实践效果表明ꎬ下载器可实现对谷歌地图卫星影像数据的可靠下载㊁渲染和存储ꎬ验证了关键技术的正确性和有效性ꎮ关键词:谷歌地图ꎻ卫星影像ꎻ瓦片影像ꎻＷｅｂ墨卡托投影ꎻ影像下载器㊀㊀中图分类号:Ｐ２３７文献标志码:Ｂ文章编号:１６７１￣３０４４(２０１９)０３￣００６７￣０４１㊀引㊀言ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ是谷歌公司在２００６年推出的一款基于Ｂ/Ｓ架构的可以在网页浏览器上搜索㊁浏览地图的服务软件ꎬ它与ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ采用相同的地图数据源ꎮＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ地图数据可分为３种:矢量地图(ｍａｐ)㊁卫星影像(ｓａｔｅｌｌｉｔｅ)和地形(ｔｅｒｒａｉｎ)的数据ꎮＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的卫星影像和矢量地图数据都是以分幅栅格图片 瓦片(ｔｉｌｅ)的形式传输的[１]ꎮＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ数据服务器既支持浏览器客户端的空间数据请求服务ꎬ还支持在用户开发的应用程序中请求所需的卫星影像数据ꎮ崔金红[２]等系统地研究了Ｇｏｏｇｌｅ地图的算法及实现ꎻ巫细波[３]等从代码的层次阐述ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的运行机制以及如何获取ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的免费地理数据ꎻ寇曼曼[４]等从ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的坐标系㊁Ｗｅｂ墨卡托投影方式㊁地图瓦片ＵＲＬ组织结构等方面系统地研究了谷歌地图的数学和组织模型ꎻ张业舟[５]等从ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ瓦片的组织结构出发ꎬ探讨了ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ内部的运行机制ꎻ李长春[６]系统地讨论了Ｗｅｂ墨卡托投影的原理ꎬ并设计和实现了一套桌面地理信息系统ꎮ本文对ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的投影模型㊁瓦片数据组织模型㊁数据请求与响应流程㊁瓦片数据ＵＲＬ地址解析等关键技术进行了深入分析ꎬ并设计了一套卫星影像数据下载器ꎬ验证了关键技术的正确性和有效性ꎮ２㊀谷歌地图关键技术剖析２ １㊀谷歌地图数据投影模型ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ所使用的地图投影被称作Ｗｅｂ墨卡托坐标系(ＷｅｂＭｅｒｃａｔｏｒꎬ见图１)ꎬ是谷歌在２００５年推出的ꎬＷｅｂ墨卡托坐标并不是地图投影学中的墨卡托投影(正轴等角切圆柱投影)ꎬ而是基于墨卡托投影的一种近似坐标系统ꎬ它与常规墨卡托投影的主要区别就是把地球看作球体而非椭球体ꎬ二者的相同之处是都采用正轴切圆柱进行投影ꎮＷｅｂＭｅｒｃａｔｏｒ投影已经成为ＷｅｂＧＩＳ领域使用最广的坐标系统ꎬ如天地图[７]㊁百度地图[８]㊁高德地图[９]ꎬ以及ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ[１０]和微软ＢｉｎｇＭａｐ[１１]等在线地图服务商都采用球面Ｗｅｂ墨卡托坐标参考系ꎮ图１㊀Ｗｅｂ墨卡托投影示意图在进行Ｗｅｂ墨卡托投影时ꎬ把地球椭球体假设为正球体ꎬ以赤道作为标准纬线ꎬ本初子午线作为中央经海㊀洋㊀测㊀绘第３９卷线ꎬ两者交点为坐标原点ꎬ向北向东为正ꎬ向南向西为负ꎮ取地球赤道平均半径为Ｒｅ＝６３７８１３７ ０００００００ｍꎬ则赤道周长为２πＲ＝４００７５０１６ ６８５５７８４８ｍꎬ因此投影坐标系中Ｘ轴的取值范围:[－πＲꎬπＲ]ꎬ同时有ａ＝ｂ＝Ｒｅꎬ第一偏心率ｅ＝０ꎮ此外ꎬ考虑到靠近两极地区投影面积变形较大ꎬ且两极地区多为无人区域ꎬ特将Ｙ轴的取值范围也限定在[－πＲꎬπＲ]之间ꎬ对应地理坐标ʃ８５ ０５ʎꎬ可删除南北两极的部分无人区域ꎮＷｅｂＭｅｒｃａｔｏｒ投影公式如下(公式中θ为经度ꎬϑ为纬度):ｘ＝Ｒｅˑθｙ＝ＲｅˑＬｎ(ｔａｎ(π４＋ϑ２))ìîíïïïï(１)㊀㊀这样处理有两个好处:一是使整幅地图为正方形ꎬ便于将多分辨率影像金字塔瓦片制作为正方形ꎬ降低像素坐标㊁瓦片坐标和地理坐标之间换算算法的复杂度ꎻ二是去除了两极面积变形较大的无人区域ꎬ投影处理后的纬度范围为ʃ８５ ０５ʎꎬ经度范围为ʃ１８０ʎꎮ２ ２㊀谷歌地图瓦片数据组织模型ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ拥有全球范围的多比例尺㊁多分辨率遥感影像㊁矢量地图和ＤＥＭ模型等海量空间数据ꎮ为了提高用户请求的响应速度ꎬ减少前台实时渲染的压力ꎬ保持地图浏览操作的流畅性ꎬＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ采用了影像金字塔缓存技术将影像等栅格数据以金字塔瓦片的形式组织并存储在文件系统的目录下ꎮ该技术采用四叉树的剖分方式对全球范围(纬度[－８５ ０５ʎꎬ８５ ０５ʎ]ꎬ经度[－１８０ʎꎬ１８０ʎ])进行分层㊁分块的切分和重采样ꎬ建立一系列不同分辨率层次的切片文件集合并分级存储ꎮ分层级别的首层编号为０ꎬ以１位步进递增ꎬ支持的最大分层数为２２层ꎮ在每一级别分层中ꎬ采用规则的正方形格网进行数据的分块ꎬ分块后的每一块空间区域为一个正方形区域ꎬ称为瓦片(ｔｉｌｅ)ꎬ每一个瓦片对应的数据最终存储为按照特定文件索引目录结构定义下的一个切片文件ꎮ初始等级０级时ꎬ整个地球只投影在一张２５６ｐｘˑ２５６ｐｘ的影像上ꎬ此时２５６ｐｘ代表了２πＲｍꎬ也即每个像素代表距离为２πＲ/２５６＝１５６５４３ ０３３９２８０４１ｍꎮ地图的缩放是由四叉树实现的ꎬ地图每放大一个级别则原来的一张２５６ｐｘˑ２５６ｐｘ影像分裂成４张２５６ｐｘˑ２５６ｐｘ的影像ꎬ比例尺则增大为原来的２倍ꎬ分辨率变为原来的４倍ꎬ随着缩放等级的增大ꎬ瓦片自顶向下呈几何级增长ꎬ形成一个金字塔状(见图２)ꎬ级别越高ꎬ分辨率越高ꎬ金字塔最底层即原始影像ꎬ影像分辨率最高ꎬ因而也最清晰ꎮ图２㊀ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ瓦片数据组织模型示意图在某一层级中ꎬ每一个瓦片均可以通过行号㊁列号来标识其在该层级中的位置ꎮ分块的起始点为(－１８０ʎꎬ８５ ０５ʎ)ꎬ对应瓦片的行㊁列索引号为(０ꎬ０)ꎮ在ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的影像金字塔结构中ꎬ某个瓦片可以通过层级㊁行号和列号来定位ꎬ即(ｒｏｗꎬｃｏｌｕｍｎꎬｌｅｖｅｌ)ꎮ其中ꎬｒｏｗ为瓦片的行号ꎻｃｏｌｕｍｎ为瓦片的列号ꎻｌｅｖｅｌ为瓦片所在的层级ꎮ２ ３㊀谷歌地图数据请求与响应流程谷歌地图数据请求与响应流程如下:(１)用户在浏览器进行拖动㊁缩放等漫游操作ꎬ或创建新的下载任务ꎻ(２)客户端将所需的瓦片的层级和范围封装成请求参数ꎬ通过ＨＴＴＰ协议发送给ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的数据服务器ꎻ(３)ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ服务器验证和筛选收到地图数据请求ꎬ然后解析数据请求ＵＲＬꎬ将相应瓦片的数据以ＨＴＴＰ协议返回到客户端ꎻ(４)客户端在收到服务器返回的响应数据后ꎬ对响应数据进行解析ꎬ将瓦片数据在用户窗口中更新和渲染ꎬ见图３ꎮ图３㊀影像数据请求与响应流程示意图２ ４㊀谷歌地图瓦片ＵＲＬ地址一个典型谷歌地图卫星影像瓦片请求链接ＵＲＬ如下所示:ｈｔｔｐ://ｍｔ０ ｇｏｏｇｌｅ ｃｎ/ｖｔ?ｎ＝４０４＆ｌｙｒｓ＝ｓ＆ｈｌ＝ｚｈ－ＣＮ＆ｇｌ＝ｃｎ＆ｖ＝１９１＆ｘ＝５０＆ｙ＝１００＆ｚ＝８ꎮ当客户端请求瓦片数据时ꎬ便会将所请求瓦片８６第３期赵永辉ꎬ等:谷歌地图关键技术剖析与应用的层级㊁行㊁列号作为请求参数填充到上述的瓦片ＵＲＬ地址中ꎬ通过ＨＴＴＰ协议发送给ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的服务器以获得响应ꎮ３　应用设计与实现为了验证对谷歌地图关键技术剖析的正确性和有效性ꎬ本文设计了可下载谷歌地图卫星影像瓦片数据的地图下载器的应用程序ꎮ３ １㊀下载器典型运行流程设计３ １ １㊀下载器初始化运行设计谷歌地图卫星影像下载器启动时ꎬ程序将进行初始化操作ꎮ窗口在初始化更新时会完成ＯｐｅｎＧＬ顶点着色器和片段着色器的初始化工作ꎬ同时构造影像瓦片渲染类对象ꎬ其内部创建和启动下载任务系统对象ꎬ下载任务系统对象再创建和启动指定数量的影像瓦片下载工作线程ꎮ当窗口创建并显示时ꎬ按以下步骤执行:①程序按照初始化设置的窗口的宽度和高度获得客户区的宽度和高度(单位:像素)ꎬ并依据Ｗｅｂ墨卡托坐标系Ｘ轴的取值范围(单位:ｍ)计算出客户区一个像素所代表的地面距离ꎬ即像素分辨ꎻ②依据该分辨率在ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ的金字塔层级中得到合适的层级ꎬ并以本初子午线和赤道的交点(０ꎬ０)为客户区中心ꎬ再以所选层级和该层级的分辨率重新计算客户区所能展示的地理范围ꎻ③根据Ｗｅｂ墨卡托投影公式计算客户区左上角和右下角所能表示的地理坐标在所选层级中的瓦片行㊁列号ꎻ④所有瓦片行㊁列号和层级为参数构建待下载任务列表ꎮ程序以下载任务列表中的瓦片信息为参数向谷歌地图数据服务器请求瓦片数据ꎮ当程序获得服务器返回的瓦片数据后ꎬ即可提取出像素数据并渲染到客户区窗口ꎬ同时将本次请求的所有瓦片信息保存到缓冲区列表中ꎮ３ １ ２㊀用户漫游操作设计用户执行地图缩放操作时ꎬ程序根据当前的金字塔层级ꎬ并结合鼠标滚轮滚动的角度依次增加一级或者减小一级ꎬ并根据当前窗口的大小和显示区域范围重新请求新的瓦片数据并绘制显示ꎻ用户执行地图平移操作时ꎬ程序根据平移前㊁后窗口显示区域范围和当前瓦片层级重新计算所需的瓦片行㊁列号范围ꎬ并重新请求新的瓦片数据ꎮ为了降低网络传输压力和瓦片刷新延迟ꎬ程序在请求所需的瓦片时并不是全部重新请求下载ꎬ而是对于当前所需的每一块瓦片ꎬ先查询瓦片缓冲区数组中是否存在ꎬ如果已经存在ꎬ则将其取出并直接绘制ꎻ如果不存在ꎬ则将所需要的瓦片数据加入到下载任务队列中ꎬ先完成下载ꎬ下载成功后再通知客户区渲染线程进行绘制ꎮ３ １ ３㊀多线程下载任务系统设计当用户通过框选区域创建下载任务时ꎬ一个现实的问题是待下载的瓦片总量众多ꎮ为此ꎬ本文采用生产者－消费者的并行开发编程模型来完成瓦片下载工作ꎮ该模型是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题ꎮ生产者和消费者彼此之间不直接通讯ꎬ而通过任务队列来进行通讯ꎬ生产者生产任务后不用等待消费者处理ꎬ直接扔给任务队列ꎬ消费者不找生产者要任务ꎬ而是直接从任务队列里取ꎮ其中ꎬ互斥器㊁信号量和事件等Ｗｉｎｄｏｗｓ核心对象在该模型中起着控制同步和数据同步等作用[１２]ꎮ当用户通过鼠标右键在客户区框选目标区域创建下载任务时ꎬ程序可将框选的矩形区域的左上角坐标㊁右下角坐标ꎬ以及指定的下载瓦片的开始级别和结束级别(默认为０~２２)作为参数信息传递给生产者线程ꎬ生产者将上述信息封装成任务信息对象并加入下载任务列表中ꎮ作为消费者的任务下载线程启动之后就开始一直循环检查任务列表是否有待下载瓦片ꎬ如果有则取出任务ꎬ进行瓦片数据的下载ꎬ下载完成后将瓦片插入数据库ꎮ３ ２㊀谷歌地图瓦片渲染在渲染影像瓦片时ꎬ程序以当前窗口客户区的宽度和高度构造４个顶点坐标ꎬ存入顶点数组ꎬ并指定纹理映射坐标ꎮ为了提高绘制效率ꎬ减少创建ＯｐｅｎＧＬ对象和频繁调用ＯｐｅｎＧＬ渲染ＡＰＩ接口ꎬ当所需的瓦片数据下载到本机内存时程序直接从影像瓦片文件中提取出像素数据ꎬ将像素数据作为子纹理通过调用ｇｌＴｅｘＳｕｂＩｍａｇｅ２Ｄ()接口更新到一张大二维纹理对象中ꎬ再将此大二维纹理对象以正交投影的方式映射到前面创建的顶点数组上ꎬ以此完成在窗口客户区的瓦片纹理绘制工作ꎮ３ ３㊀谷歌地图瓦片存储卫星影像下载器解析得到卫星影像瓦片数据后ꎬ一方面将瓦片数据在用户窗口中拼接渲染ꎬ另一方面进行本地存储ꎬ以便离线使用ꎮ考虑到大量小瓦片文件的磁盘碎片问题㊁访问效率以及ＳＱＬｉｔｅ数据库的轻量型㊁单一文件㊁跨平台和内存数据库等优点[１３]ꎬ本文采用ＭＢＴｉｌｅｓ[１４]存储规范将大量的地图瓦片存储到一个ＳＱＬｉｔｅ数据库文件中ꎬ通过瓦片的ＩＤ号在不同三维坐标系中引用瓦片数据ꎮ当需要访问瓦片数据时ꎬ程序将直接基于当前用户窗口大小㊁中心坐标和缩放级别ꎬ确定所需要的瓦片层级㊁行和列号范围ꎬ并将每一块瓦片的(ｒｏｗꎬｃｏｌｕｍｎꎬｌｅｖｅｌ)转换为ＳＱＬｉｔｅ数据库中的索引ＩＤ号ꎬ然后从９６海㊀洋㊀测㊀绘第３９卷数据库中读取瓦片数据文件ꎮＭＢＴｉｌｅｓ通用方法是将瓦片表分成两张:一个用来存储原始图像和一个存储瓦片坐标对应那些图片ꎮ此外ꎬＭＢＴｉｌｅｓ规范本身来自于ＯＳＧＥＯ的ＴＭＳ(ＴｉｌｅＭａｐＳｅｒｖｉｃｅ)规范中文件在存储方面的管理ꎬ便于后续发布符合ＴＭＳ规范的静态瓦片数据服务ꎮ图４㊀谷歌地图卫星影像下载器主界面本应用的主界面见图４ꎮ实践效果表明ꎬ本应用可实现对谷歌地图卫星影像数据的可靠下载㊁渲染和存储ꎮ４㊀结束语以研究和分析谷歌地图的设计与运行机制为目标ꎬ深入分析了谷歌地图卫星影像的投影模型㊁瓦片数据组织模型㊁数据请求与响应流程㊁瓦片数据ＵＲＬ地址解析等关键技术ꎬ并设计了一套可靠的卫星影像下载器ꎮ本文研究表明:(１)对谷歌地图关键技术的剖析是正确㊁有效的ꎬ得到了应用软件卫星影像下载器的验证ꎮ(２)谷歌地图功能和算法复杂ꎬ下载器只实现了对卫星影像瓦片数据的下载㊁渲染和存储ꎬ其他设计原理和应用ꎬ如海量空间数据的组织和管理㊁数据服务器的架构等ꎬ还有待进一步研究ꎮ参考文献:[１]㊀马㊀谦.智慧地图:ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ/Ｍａｐｓ/ＫＭＬ核心开发技术揭秘[Ｍ].北京:电子工业出版社ꎬ２０１０.[２]㊀崔金红ꎬ王㊀旭.Ｇｏｏｇｌｅ地图算法研究及实现[Ｊ].计算机科学ꎬ２００７ꎬ３４(１１):１９３￣１９５.[３]㊀巫细波ꎬ胡伟平.ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ运行机制以及应用研究[Ｊ].华南师范大学学报:自然科学版ꎬ２００９(２):１０６￣１１０.[４]㊀寇曼曼ꎬ王勤忠ꎬ谭同德.ＧｏｏｇｌｅＭａｐ数字栅格地图算法及应用[Ｊ].计算机技术与发展ꎬ２０１２ꎬ２２(４):２０４￣２０６.[５]㊀张业舟ꎬ黄㊀兴.ＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ瓦片组织分析和应用研究[Ｊ].测绘时空ꎬ２０１２ꎬ１１５(２):２２￣２５.[６]㊀李长春ꎬ蔡伯根ꎬ上官伟ꎬ等.基于Ｗｅｂ墨卡托投影的地图算法研究与实现[Ｊ].计算机应用研究ꎬ２０１２ꎬ２９(１２):４７９３￣４７９６.[７]㊀国家基础地理信息中心.天地图全球影像地图服务[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｔｉａｎｄｉｔｕ.ｃｏｍ/ｓｅｒｖｉｃｅ/ｉｎｆｏ.ｈｔｍｌ?ｓｉｄ＝１０６１＆ｔｙｐｅ＝Ｉｎｆｏꎬ２０１０.[８]㊀百度地图开放平台.坐标系说明[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｌｂｓｙｕｎ.ｂａｉｄｕ.ｃｏｍ/ｉｎｄｅｘ.ｐｈｐ?ｔｉｔｌｅ＝ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅꎬ２０１８.[９]㊀高德开放平台.坐标体系[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｌｂｓ.ａｍａｐ.ｃｏｍ/ｆａｑ/ｔｏｐ/ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅꎬ２０１８.[１０]ＫｌｏｋａｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ.Ｍａｐｔｉｌｅｒ:ＴｉｌｅｓàｌａＧｏｏｇｌｅＭａｐｓ:ＣｏｏｒｄｉｎａｔｅｓꎬＴｉｌｅＢｏｕｎｄｓａｎｄＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎ[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｍａｐｔｉｌ－ｅｒ.ｏｒｇ/ｇｏｏｇｌｅ－ｍａｐｓ－ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ－ｔｉｌｅ－ｂｏｕｎｄｓ－ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ/ꎬ２００８.[１１]Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ.ＢｉｎｇＭａｐｓＴｉｌｅＳｙｓｔｅｍ[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐｓ://ｍｓｄｎ.ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ.ｃｏｍ/ｅｎ－ｕｓ/ｌｉｂｒａｒｙ/ｂｂ２５９６８９.ａｓｐｘꎬ２０１８.[１２]ＪｏｅＤｕｆｆｙ.Ｗｉｎｄｏｗｓ并发编程指南[Ｍ].北京:机械工业出版社ꎬ２０１０.[１３]ＳＱＬｉｔｅＨｏｍｅＰａｇｅ[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｓｑｌｉｔｅ.ｏｒｇ/ꎬ２０１７.[１４]ＭａｐＢｏｘ.ＭＢＴｉｌｅｓ规范说明[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐｓ://ｗｗｗ.ｍａｐｂｏｘ.ｃｏｍ/ｈｅｌｐ/ｄｅｆｉｎｅ－ｍｂｔｉｌｅｓ/ꎬ２０１６.ＫｅｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＧｏｏｇｌｅＭａｐｓＺＨＡＯＹｏｎｇｈｕｉ１ꎬＤＵＡＮＹｕｎｌｏｎｇ２ꎬＧＵＯＸｉｎｗａｎｇ２ꎬＺＨＡＮＧＭｉｎｇ１(１.ＨｅｎａｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＣｅｎｔｅｒꎬＺｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００４ꎬＣｈｉｎａꎻ２.Ｔｈｅ２７ｔｈＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｒｏｕｐＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎꎬＺｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００４７ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＡｉｍｅｄａｔｓｔｕｄｙｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｄｅｓｉｇｎａｎｄｒｕｎｎｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓｏｆＧｏｏｇｌｅＭａｐｓꎬｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｓｕｃｈａｓｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌꎬｔｈｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｔｉｌｅｄａｔａꎬｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｉｌｅｄａｔａｒｅｑｕｅｓｔ－ｒｅｓｐｏｎｓｅａｎｄｔｈｅＵＲＬｒｅｓｏｌｖｉｎｇｏｆｔｉｌｅｄａｔａａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｄｅｅｐｌｙꎬａｎｄａｄｏｗｎｌｏａｄｅｒｓｏｆｔｗａｒｅｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｗｈｉｃｈｃａｎｄｏｗｎｌｏａｄｉｍａｇｅｔｉｌｅｄａｔａｂｙｍｕｌｔｉ￣ｔｈｒｅａｄꎬａｄｏｐｔＯｐｅｎＧＬｔｏｒｅｎｄｅｒｔｈｅｉｍａｇｅｔｉｌｅｄａｔａꎬａｎｄｓａｖｅｉｍａｇｅｔｉｌｅｆｉｌｅｓｉｎｔｏＳＱＬｉｔｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏＭＢＴｉｌｅｓｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ.ＰｒａｃｔｉｃｅｐｒｏｖｅｓｔｈａｔｔｈｅｄｏｗｎｌｏａｄｅｒｃａｎｄｏｗｎｌｏａｄꎬｒｅｎｄｅｒａｎｄｓａｖｅＧｏｏｇｌｅＭａｐｓｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍａｇｅｄａｔａｒｅｌｉａｂｌｙꎬａｎｄｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓａｎｄｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｒｅｖｅｒｉｆｉｅｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:Ｇｏｏｇｌｅｍａｐｓꎻｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍａｇｅꎻｔｉｌｅｉｍａｇｅꎻｗｅｂｍｅｒｃａｔｏｒｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎꎻｉｍａｇｅｄｏｗｎｌｏａｄｅｒ０７。

各级比例尺及空间分辨率列表
三、如何获取谷歌地图比例尺和分辨率
打开Google Map ，在页面的左下方我们可以看到，如下图所示的比例尺。

如图所示，左边是级别控制区，每个刻度对应一个级别，最下方是第二级，这里我们的
当前截图的级别是第11级。

图中的左下方是显示的比例尺，这个不是标准意义的比例尺, 但它表达了当前一个距离所代表的像素个数，这里是10公里对应72个像素。

对应的像素值可以通过截取刻度之间的图片到看图软件中查看，这里我们放到Photoshop中，如下图所示。

三適靡也
F r ~ / 「J
论
Vi ■'
点击图像'菜单中的图像大小”显示如下对话框，可以得知10公里对应的宽度值为72像素，图像实际距离为 2.54厘米，图像分辨率为72dpi（像素/英寸）。

综合以上参数，我们可以推算出此图像的比例尺和空间分辨率如下：
*比例尺
10公里=1000000 厘米
1000000 /2.54=393700 ，约为40 万：1
*空间分辨率
10公里=10000 米
10000/72=138.888888 （米/像素），约等于139 米/像素。

用此方法，我们可以推算出各级比例尺和分辨率，由于投影变形和纬度值不同，可能不同地方的比例尺会有一定差异，这里计算出的比例尺和分辨率仅以成都为例，仅供参考！。

谷歌地球（Google Earth，GE）是一款Google公司开发的虚拟地球仪软件，它把卫星照片、航空照相和GIS布置在一个地球的三维模型上。

Google Earth于2005年向全球推出，被“PC 世界杂志”评为2005年全球100种最佳新产品之一。

用户们可以通过一个下载到自己电脑上的客户端软件，免费浏览全球各地的高清晰度卫星图片。

Google地球分为免费版与专业版两种。

简介Google Earth使用了公共领域的图片、受许可的航空照相图片、KeyHole间谍卫星的图片和很多其他卫星所拍摄的城镇照片。

甚至连Google Maps没有提供的图片都有。

历史Google Earth来源于Keyhole（钥匙孔）公司自家原有的旗舰软件。

Keyhole是一家卫星图像公司，总部位于美国加州山景城(Mountain View)，成立于2001年，从事数字地图测绘等业务，它提供的Keyhole软件允许网络用户浏览通过卫星及飞机拍摄的地理图像，这一技术依赖于数以TB计的海量卫星影像信息数据库－－而这正是Google Earth的前身。

2004年10月27日Google宣布收购了Keyhole公司，并于05年6月推出了Google Earth 系列软件。

整体来说Google Earth和以前的Keyhole并没有什么太大的差别（影像数据、功能都差不多，只是界面作了调整）－－但与Keyhole的运营思路不同的是，Google将最基本版本的Google Earth定义为Free软件，可以不限时间地自由使用，而相应的Keyhole以前只允许试用7天而已、更怄气的是它的试用版面的主界面上一直有个大大的“TRIAL MODE”水印，让人实在不爽（当时为了避开这个水印还专门弄了一台极高分辨率的显示器来用）－－在这二点上的确可以看出Google公司的远视之处（当然，二家公司的经济实力也完全不同，不能就此批评Keyhole太小家子气）。

Google Earth影像分级标准近年来，随着科技的不断进步和创新，地图制作和地理信息系统的应用得到了极大的发展。

其中，Google Earth作为一款广受欢迎的虚拟地球软件，其影像分级标准备受到了广泛关注和研究。

在本文中，我们将深入探讨Google Earth影像分级标准的重要性、应用范围以及个人认识和理解。

1. 影像分级标准的重要性Google Earth作为一个全球性的地理信息系统软件，其影像分级标准的建立和实施对于用户体验和数据分析具有重要意义。

通过针对不同地区的影像特征和需求进行分级标准的设定，可以更好地满足用户对于地理信息的获取和利用。

良好的分级标准也可以提高地图的真实性和准确性，为用户提供更加全面和准确的信息服务。

2. 分级标准的应用范围Google Earth影像的分级标准主要应用于影像的清晰度、色彩还原、分辨率等方面。

在不同的应用场景下，可以根据需要设定不同的分级标准，以满足用户的需求。

比如在城市规划和建设中，对于高清晰度和高分辨率的影像需求较大；而在环境监测和资源调查中，对于色彩还原和影像真实性的要求更为突出。

科学合理的分级标准可以更好地满足不同领域用户的需求，提高数据的利用价值。

3. 个人观点和理解对于Google Earth影像分级标准，我个人认为其在地理信息系统和地图应用中具有重要作用。

通过科学合理的分级标准，可以提高地图数据的可用性和真实性，为用户提供更好的地理信息服务。

分级标准的建立也代表着对地理信息数据质量的要求，有利于推动地图数据的质量管理和技术创新。

在未来的发展过程中，我期待看到Google Earth 影像分级标准能够更加贴合用户需求和科学发展的趋势，为地理信息系统的应用带来更多的创新和便利。

总结回顾通过本文的探讨，我们对Google Earth影像分级标准的重要性、应用范围和个人观点有了更深入的了解。

分级标准不仅是地理信息系统软件的重要组成部分，也代表着对地图数据质量的要求和对用户需求的理解。

中比例尺地形图中DEM数字高程数据和Google Earth卫星影像的运用发表时间：2018-05-17T14:11:02.560Z 来源：《防护工程》2018年第1期作者：张颖于兴超王睿[导读] GoogleEarth卫星影像也存在局部区域分辨率低的情况，因此建议上述方法，仅用于无图地区低等级公路工程可行性研究阶段。

辽宁大连 116023摘要：Google Earth属于全球性的一款卫星地图集成软件，结合了本地搜索和卫星图片搜索这两种功能，用户可以自由浏览、自由下载各种卫星图片及其相应的三维地形图，为工作正常开展带来了便利。

同时，该软件也可以利用到道路设计中，特别是道路前期规划以及道路可行性研究这两个阶段，能够为相关设计人员提供许多有利的信息以及地形图片。

本文就中比例尺地形图中DEM数字高程数据和Google Earth卫星影像的运用进行探讨。

关键词：中比例尺地形图；DEM数字高程数据；Google Earth卫星影像1DEM数字高程数据和Google Earth卫星影像概述1.1数字高程模型DEM概述DEM(DigitalElevationModel)是“4D”(“4D”指数字高程模型DEM、数字正射影像DOM、数字栅格地图DRG和数组线划地图DLG)产品的一种。

它是一定区域范围内规则格网点的平面坐标(X,Y)及其高程(Z)的数据集或者是经度λ、纬度Φ和海拔h的数据集。

该数据集从数学上描述了区域地貌形态的空间分布,通过计算机,采用一定的算法,能很方便地将DEM数据转换为等高线图、坡度图、断面图、晕渲图以及与数字正射影像(DOM)复合形成景观图等各种专题图产品;或者按用户需求计算出体积、空间距离、表面覆盖面积等工程数据和统计数据。

由DEM 还可进一步产生坡度、坡向、沟谷、山脊、地表粗糙度等10多个地形要素,构成数字地面模型(DTM)数据。

利用这些地表信息与植被、土壤、人文要素的相关性,建立不同的地学应用模型。

要在地图中定位一个点，最常见的就是使用一个地理坐标来定位。

但是，谷歌地图 API 还提供了不同于地理坐标的多套坐标系统，方便我们在需要的时候使用不同的坐标来定位在地图上显示的信息。

我在右边的地图中演示了这些坐标，可以把的鼠标移到地图上看看，注意要展开“ 鼠标位置” 的内容啊 :) 。

这些坐标系统可以简单的总结如下（这些系统是我自己命名的，呵呵，有些系统我也不知道应该怎么称呼）：1、地理坐标系统地理坐标纵向以赤道所在维度线为原点，分别向南北极延伸，最大值为 90 。

横向以格林威治天文台旧址所在的经度线（本初子午线）为原点，分别向东西延伸，最大值为 180 。

海拔坐标在这里就暂时忽略吧。

地理坐标的表示方式主要有两种：一种是以度分秒 / 度分的方式表示，比如（39°56'N ，116°20'E ）；还有一种是使用十进制数的方式表示，比如（ 39.9333 ， 116.3333 ）。

在表示一个地理坐标的时候，习惯上都使用先纬度后经度的顺序来描述一个坐标，并且，对前一种坐标，是使用追加字母缩写的方式表示方向，而在后一种方式中，一般会使用 X 轴表示经度， Y 轴表示纬度，按照上北下南左西右东的的原则来给坐标加上对应的符号，所以，对（ 39.9333 ，116.3333 ）我们通常就理解为北纬 39.9333 度、东经 116.3333 度。

在谷歌地图 API 中使用后一种方式来表示地理坐标，并使用 GLatLng 这个类来规范的定义一个地理坐标，该类的构造函数中，第一个参数是纬度，第二个参数是经度。

需要注意的是，这两个参数的顺序不同于我们在坐标系中先 X 后 Y 的表达方式，而是按照地理坐标先纬度后经度的习惯来表示一个地理坐标，这个原则基本适用于地图 API 中所有需要表达地理坐标的地方。

2、图块坐标系统谷歌地图是使用一系列的大小相同的图片拼接起来的，这些图片在谷歌地图中称之为图块（ Tile ）。

谷歌地球（Google Earth，GE）是一款由Google公司开发的虚拟地球仪软件，它把航空照相、卫星照片和GIS布置在一个地球的三维模型上。

Google Earth在2005年向全球推出，它被“PC 世界杂志”评为2005年全球100种最佳新产品之一。

用户们可以通过下载一个客户端软件到自己电脑上，免费浏览全世界各地的高清晰度卫星图片。

Google地球分为免费版与专业版两种。

简介Google Earth使用了公共领域的图片、受许可的航空照相图片、KeyHole间谍卫星的图片和很多其他卫星所拍摄的城镇照片。

甚至连Google Maps没有提供的图片都有。

历史Google Earth是一款Keyhole（钥匙孔）公司自家原有的旗舰软件。

Keyhole是一家成立于2001年卫星图像公司，总部从事数字地图测绘等业务，位于美国加州山景城(Mountain View)，它提供的Keyhole软件可以使网络用户浏览卫星及飞机拍摄的地理图像，这一技术依赖于数以TB计的海量卫星影像信息数据库－－而这正是Google Earth的前身。

2004年10月27日Google宣布收购了Keyhole公司，并于05年6月推出了Google Earth系列软件。

整体来说Google Earth和以前的Keyhole差别不大（影像数据、功能没有太大区别，只调整了界面）－－唯一的区别是与Keyhole的运营思路不同，Google将最基本版本的Google Earth定义为Free软件，可以不限时间地自由应用，而相应的Keyhole以前只允许试用7天而已、并且更怄气的是它的试用版面的主界面上始终有个大大的“TRIAL MODE”水印，让人不爽到极点（只能用一台极高分辨率的显示器来避开这个水印）－－从这些可以明确看出Google公司的远视之处（当然，二家公司的经济实力差异很大，不能在此批评Keyhole 的实力弱小）。

Google EARTH的卫星影像，不是来源单一数据，而是整合卫星影像与航拍的数据。

谷歌地图的级别与对应比例尺及分辨率探究谷歌推出的免费在线卫星地图、电子地图也已经有些年头了，无论是出于个人爱好还是商业目的，大家都在分享谷歌提供的这份丰盛的免费午餐。

至于如何获取谷歌的免费地图，这个不用多讲，百度或谷歌一下就能找到各种谷歌地图下载器工具。

以截屏方式获取的，或直接从谷歌服务器上下载的，收费的，免费的，应用尽有，这个不是今天我们要讨论的主题！谷歌的免费地图是容易下载的，但没有哪款地图下载器工具是有比例显示的，这个问题很严重！即便是简单的应用，如打印个挂图什么的也需要有比例尺作参照，如果要作深层次的专业应用，比例尺就更重要了，是必须的，也是必不可缺少的。

目前谷歌地图大概分为22个层级（国内一般只到20级，国外有20级以上的），每个层级比例尺不相同，如果我们能知道每个图层的比例尺对于我们下载来说也是件很轻松的事，可以直接选择下载适合自已应用比例的层级，何乐而不为？为了方便他人，也方便自已，今天就来分析解决这一问题：探究谷歌地图各层级的对应比例尺和分辨率！一、什么是比例尺？比例尺是表示图上距离比实地距离缩小的程度，也叫缩尺。

公式为：比例尺=图上距离/实地距离。

比例尺有三种表示方法:数字式，线段式，和文字式。

三种表示方法可以互换。

根据地图的用途，所表示地区范围的大小、图幅的大小和表示内容的详略等不同情况，制图选用的比例尺有大有小。

地图比例尺中,通常大于二十万分之一的地图称为大比例尺地图；比例尺介于二十万分之一至一百万分之一之间的地图，称为中比例尺地图；比例尺小于一百万分之一的地图，称为小比例尺地图。

在同样图幅上，比例尺越大，地图所表示的范围越小，图内表示的内容越详细，精度越高；比例尺越小，地图上所表示的范围越大，反映的内容越简略，精确度越低。

一般讲，大比例尺地图，内容详细，几何精度高，可用于图上测量。

小比例尺地图，内容概括性强，不宜于进行图上测量。

二、什么是分辨率我们这里探讨的分辨率是指卫星影像分辨率。

Google map地图坐标系Google map地图坐标系部分：【转自/e/405020224.htm 童杨辉的博客】中国网络有一天没一天的。

还是全文转过来——-分割线—–以下是主要内容——Google Maps地图投影全解析Google Maps、Virtual Earth等网络地理所使用的地图投影，常被称作Web Mercator或Spherical Mercator，它与常规墨卡托投影的主要区别就是把地球模拟为球体而非椭球体。

建议先对地图投影知识做一个基本的了解，《地图投影为什么》。

什么是墨卡托投影？墨卡托(Mercator)投影，又名”等角正轴圆柱投影”，荷兰地图学家墨卡托（Mercator）在1569年拟定，假设地球被围在一个中空的圆柱 里，其赤道与圆柱相接触，然后再假想地球中心有一盏灯，把球面上的图形投影到圆柱体上，再把圆柱体展开，这就是一幅标准纬线为零度（即赤道）的”墨卡托投 影”绘制出的世界地图。

从球到平面，肯定有个转换公式，这里就不再罗列。

Google们为什么选择墨卡托投影？墨卡托投影的”等角”特性，保证了对象的形状的不变行，正方形的物体投影后不会变为长方形。

”等角”也保证了方向和相互位置的正确性，因此在航海和航空中常常应用，而Google们在计算人们查询地物的方向时不会出错。

墨卡托投影的”圆柱”特性，保证了南北（纬线）和东西（经线）都是平行直线，并且相互垂直。

而且经线间隔是相同的，纬线间隔从标准纬线（此处是赤道，也可能是其他纬线）向两级逐渐增大。

但是，”等角”不可避免的带来的面积的巨大变形，特别是两极地区，明显的如格陵兰岛比实际面积扩大了N倍。

不过要是去两极地区探险或可靠的同志们，一般有更详细的资料，不会来查看网络地图的，这个不要紧。

为什么是圆形球体，而非椭球体？这说来简单，仅仅是由于实现的方便，和计算上的简单，精度理论上差别0.33%之内，特别是比例尺越大，地物更详细的时候，差别基本可以忽略。