前言
随着移动互联网的飞速发展，基于位置的服务（LBS）需求日益增长，越来越多的应用需要从地图中检索特定区域内的地理信息，例如商业场所、公共服务设施等。商场作为城市商业活动的重要载体，其周边的地理信息对于消费者、商家以及城市规划者都具有重要的参考价值。例如，消费者可以通过检索商场周边的交通设施、餐饮场所等信息，来安排购物和休闲计划；商家则可以分析商场周边的人流量、竞争对手分布等信息，进行市场定位和营销策略的制定；城市规划者也可以借助这些数据，优化城市商业布局和交通规划。
在高德地图中，POI（Point of Interest，兴趣点）数据是一种重要的地理信息资源，它包含了各种类型的地理实体，如商场、酒店、餐厅、学校等。对于商场的 POI 数据检索，在高德地图中，默认采用的是中国标准的火星坐标系（GCJ-02）。WGS84 坐标系统是一种全球通用的地理坐标系统，具有高精度和广泛的兼容性，能够准确地定位地球表面的任意一点，同时在很多的应用中，空间参考使用的WGS84的坐标系。通过将商场及其周边区域的地理信息可以实现对特定区域内的 POI 数据的高效查询和精准检索。但是需要注意的是，在高德的检索API中，其传入的检索面数据的坐标是高德的。因此如果您的需求是传入WGS84的坐标，那么就需要进行坐标转换后才能作为查询参数传入。
本文将以某商场的 POI 数据检索为例，深入探讨这一方法的实现过程和应用效果，旨在为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。除了讲解如何实现不同的空间面转换查询，还讲解如何实现对高德地图进行穷举查询。
一、面数据检索简介
本节将重点对高德地图中的的面检索API进行一个简单的介绍。分别从服务地址、请求参数、响应参数三个方面来进行讲解。
1、服务地址
多边形区域搜索 API 服务地址
| URL | 请求方式 |
| https://restapi.amap.com/v5/place/polygon?parameters | GET |
parameters 代表的参数包括必填参数和可选参数。所有参数均使用和号字符(&)进行分隔。下面的列表枚举了这些参数及其使用规则。
2、请求参数
| 参数名 | 含义 | 规则说明 | 是否必须 | 缺省值 |
| key | 高德Key | 用户在高德地图官网 申请 Web 服务 API 类型 Key | 必填 | 无 |
| polygon | 多边形区域 | 多个坐标对集合，坐标对用"|"分割。多边形为矩形时，可传入左上右下两顶点坐标对；其他情况下首尾坐标对需相同。 | 必填 | 无 |
| keywords | 地点关键字 | 需要被检索的地点文本信息。 只支持一个关键字 ，文本总长度不可超过80字符 | 可选 | 无 |
| types | 指定地点类型 | 地点文本搜索接口支持按照设定的 POI 类型限定地点搜索结果；地点类型与 poi typecode 是同类内容，可以传入多个 poi typecode，相互之间用“|”分隔，内容可以参考 POI 分类码表；地点（POI）列表的排序会按照高德搜索能力进行综合权重排序； | 可选 | 120000（商务住宅） 150000（交通设施服务） |
| show_fields | 返回结果控制 | show_fields 用来筛选 response 结果中可选字段。show_fields 的使用需要遵循如下规则： 1、具体可指定返回的字段类请见下方返回结果说明中的“show_fields”内字段类型； 2、多个字段间采用“,”进行分割； 3、show_fields 未设置时，只返回基础信息类内字段。 | 可选 | 空 |
| page_size | 当前分页展示的数据条数 | page_size 的取值1-25 | 可选 | page_size 默认为10 |
| page_num | 请求第几分页 | 请求第几分页 | 可选 | page_num 默认为1 |
| sig | 数字签名 | 请参考数字签名获取和使用方法 | 可选 | 无 |
| output | 返回结果格式类型 | 默认格式为 json，目前只支持 json 格式； | 可选 | json |
| callback | 回调函数 | callback 值是用户定义的函数名称，此参数只在 output 参数设置为 JSON 时有效。 | 可选 | 无 |
3、服务示例
https://restapi.amap.com/v5/place/polygon?polygon=116.460988,40.006919|116.48231,40.007381|116.47516,39.99713|116.472596,39.985227|116.45669,39.984989|116.460988,40.006919&keywords=肯德基&types=050301&key=<用户的key>| 参数 | 值 | 备注 | 必选 |
|---|---|---|---|
| polygon | 多边形区域,多个坐标对集合，坐标对用"|"分割。多边形为矩形时，可传入左上右下两顶点坐标对；其他情况下首尾坐标对需相同 | 是 | |
| keywords | 地点关键字,需要被检索的地点文本信息 | 可选 | |
| types | 指定地点类型,地点文本搜索接口支持按照设定的 POI 类型限定地点搜索结果；地点类型与 poi typecode 是同类内容，可以传入多个 poi typecode，相互之间用“|”分隔，内容可以参考 POI 分类码表；地点（POI）列表的排序会按照高德搜索能力进行综合权重排序； |
4、返回结果
| 名称 | 类型 | 说明 | ||
| status | string | 本次 API 访问状态，如果成功返回1，如果失败返回0。 | ||
| info | string | 访问状态值的说明，如果成功返回"ok"，失败返回错误原因，具体见 错误码说明。 | ||
| infocode | string | 返回状态说明,10000代表正确,详情参阅 info 状态表 | ||
| count | string | 单次请求返回的实际 poi 点的个数 | ||
| pois | object | 返回的 poi 完整集合 | ||
| poi | 单个 poi 内包含的完整返回数据 | |||
| name | string | poi 名称 | ||
| id | string | poi 唯一标识 | ||
| location | string | poi 经纬度 | ||
| type | string | poi 所属类型 | ||
| typecode | string | poi 分类编码 | ||
| pname | string | poi 所属省份 | ||
| cityname | string | poi 所属城市 | ||
| adname | string | poi所属区县 | ||
| address | string | poi 详细地址 | ||
| pcode | string | poi 所属省份编码 | ||
| adcode | string | poi 所属区域编码 | ||
| citycode | string | poi 所属城市编码 | ||
| 注意以下字段如需返回需要通过“show_fields”进行参数类设置。 | ||||
| children | object | 设置后返回子 POI 信息 | ||
| id | string | 子 poi 唯一标识 | ||
| name | string | 子 poi 名称 | ||
| location | string | 子 poi 经纬度 | ||
| address | string | 子 poi 详细地址 | ||
| subtype | string | 子 poi 所属类型 | ||
| typecode | string | 子 poi 分类编码 | ||
| business | object | 设置后返回子 POI 信息 | ||
| business_area | string | poi 所属商圈 | ||
| tel | string | poi 的联系电话 | ||
| tag | string | poi 特色内容，目前仅在美食 poi 下返回 | ||
| rating | string | poi 评分，目前仅在餐饮、酒店、景点、影院类 POI 下返回 | ||
| cost | string | poi 人均消费，目前仅在餐饮、酒店、景点、影院类 POI 下返回 | ||
| parking_type | string | 停车场类型（地下、地面、路边），目前仅在停车场类 POI 下返回 | ||
| alias | string | poi 的别名，无别名时不返回 | ||
| indoor | object | 设置后返回室内相关信息 | ||
| indoor_map | string | 是否有室内地图标志，1为有，0为没有 | ||
| cpid | string | 如果当前 POI 为建筑物类 POI，则 cpid 为自身 POI ID；如果当前 POI 为商铺类 POI，则 cpid 为其所在建筑物的 POI ID。 indoor_map 为0时不返回 | ||
| floor | string | 楼层索引，一般会用数字表示，例如8；indoor_map 为0时不返回 | ||
| truefloor | string | 所在楼层，一般会带有字母，例如F8；indoor_map 为0时不返回 | ||
| navi | object | 设置后返回导航位置相关信息 | ||
| navi_poiid | string | poi 对应的导航引导点坐标。大型面状 POI 的导航引导点，一般为各类出入口，方便结合导航、路线规划等服务使用 | ||
| entr_location | string | poi 的入口经纬度坐标 | ||
| exit_location | string | poi 的出口经纬度坐标 | ||
| gridcode | string | poi 的地理格 id | ||
| photos | object | 设置后返回 poi 图片相关信息 | ||
| title | string | poi 的图片介绍 | ||
| url | string | poi 图片的下载链接 | ||
二、面数据检索实践
介绍完以上的面数据检索API的具体内容之后，下面结合具体的一个商场-以步步高梅溪新天地为例，重点介绍基于梅溪新天地的面数据检索。同时对比使用GCJ-02和WGS84两个不同的坐标参考，最后介绍使用穷举的办法实现面数据的检索。
1、GCJ-02面检索
关于如何定义API来创建高德地图的请求这里不再进行赘述。为了演示方便，我们使用的数据查询面是直接从高德地图获取的面数据。因此，我们最开始的查询面数据类型是GCJ-02的类型，为了演示WGS84，我们需要将GCJ-02的参考坐标转换为WGS84后，转换办法在下面的内容中给出。
/**
* - 根据兴趣面来搜索范围内的POI数据
* @throws InterruptedException
*/
@Test
public void searchByPolygon() throws InterruptedException {
String polygon = "112.859225,28.20061;112.859172,28.20059;112.859117,28.200556;112.859058,28.200503;112.859003,28.200391;112.858739,28.199761;112.858627,28.199041;112.858673,28.198558;112.859401,28.196282;112.859435,28.196228;112.859515,28.196194;112.859594,28.196185;112.859938,28.196191;112.860163,28.196155;112.860421,28.196063;112.860709,28.195926;112.860964,28.195702;112.861103,28.195304;112.861116,28.195285;112.86115,28.195274;112.863672,28.195709;112.863705,28.195727;112.863726,28.195767;112.863732,28.195806;112.863328,28.197513;112.863249,28.19793;112.863134,28.198666;112.863084,28.198923;112.862918,28.19949;112.862647,28.200901;112.862622,28.200931;112.862583,28.200958;112.862531,28.200989;112.862463,28.201008;112.859225,28.20061";
polygon = polygon.replaceAll(";", "|");
String keywords = "";
String types = "080000|060000";
String page_size = "25";
//String region = "430104";
String show_fields = "children,business,indoor,navi,photos";
HttpResponse<String> result = null;
for(int i = 1;i<= 1;i++) {
result = amapSearchService.searchByPolygon(polygon, keywords, types, page_size, String.valueOf(i), show_fields, AMAP_CLIENT_AK);
System.out.println(result.getBodyResult());
Thread.sleep(3000L);//休眠3000秒
}
}运行以后在IDE的控制台中可以看到有以下的输出，说明按照面检索成功，返回数据如下：
可以看到，使用GCJ-02的面数据检索返回的数据是准确的，符合我们的查询预期。是所属商场返回的POI数据。
2、WGS84面检索
除了直接使用GCJ-02的这种查询方式，我们更多的场景下需要使用WGS84的坐标，因此我们需要使用将GCJ-02的坐标转换成WGS84，关于如何进行转换，可以查看以下的方法：
private String gcg2wgs82(String source) {
StringBuffer wgs84 = new StringBuffer(source.length());
String [] AOI_Str_Array = source.split(";");
//处理坐标
for (int i = 0; i < AOI_Str_Array.length; i++) {
String loc = AOI_Str_Array[i];
String [] latlon = loc.split(",");
double lng = Double.parseDouble(latlon[0]);
double lat = Double.parseDouble(latlon[1]);
//将高德坐标转换成WGS84坐标
double [] gcj284 = CoordinateTransformUtil.gcj02towgs84(lng, lat);
wgs84.append(gcj284[0]).append(",").append(gcj284[1]).append("|");
}
return wgs84.substring(0, wgs84.length()-1);
}下面是更详细的gcj-02坐标转wgs84点数据的转换方法，
/**
* -GCJ02(火星坐标系)转GPS84
*
* @param lng 火星坐标系的经度
* @param lat 火星坐标系纬度
* @return WGS84坐标数组
*/
public static double[] gcj02towgs84(double lng, double lat) {
if (out_of_china(lng, lat)) {
return new double[] { lng, lat };
}
double dlat = transformlat(lng - 105.0, lat - 35.0);
double dlng = transformlng(lng - 105.0, lat - 35.0);
double radlat = lat / 180.0 * pi;
double magic = Math.sin(radlat);
magic = 1 - ee * magic * magic;
double sqrtmagic = Math.sqrt(magic);
dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * pi);
dlng = (dlng * 180.0) / (a / sqrtmagic * Math.cos(radlat) * pi);
double mglat = lat + dlat;
double mglng = lng + dlng;
return new double[] { lng * 2 - mglng, lat * 2 - mglat };
}与GCJ-02坐标的面检索方法一致，我们将GCJ-02坐标转为WGS84后，再进行检索实验，可以看到以下的数据。
可以看到，在返回的检索结果数据中。跟之前返回的数据不一致了，熟悉步步高梅溪新天地的朋友应该知道，这些POI兴趣点已经不在指定的商场里面了。 由此我们得出一个结论，就是调用高德的面数据查询中，传入的面数据的坐标类型是GCJ-02，如果传入的是WGS84，其最后的计算结果肯定会偏移，因此要求大家前偏转回来或者直接使用GCJ-02的坐标参考。这个知识点也是本博客的重点。
3、穷举检索实现
与天地图和百度地图的API不同的是，在高德的数据返回接口中，没有一个明确的总数的概念。而通常在实际业务中，我们需要将所有的数据都进行抓取，在这里我们可以使用穷举的方法来是，简单来讲就是保证调用服务最少调用一次，然后通过返回的当前数据条数有没有大于0，如果大于0，表示当前还有数据，需要继续；否则停止调用。这个翻译成代码如下所示：
HttpResponse<String> result = null;
int scrapingIndex = 1;
int dataCount = 0;
do {
result = amapSearchService.searchByPolygon(gcjPolygon, keywords, types, page_size, String.valueOf(scrapingIndex), show_fields, AMAP_CLIENT_AK);
System.out.println("使用高德面搜索结果");
System.out.println(result.getBodyResult());
if(StringUtils.isNotEmpty(result.getBodyResult())) {
AmapSearchVO searchVO = gson.fromJson(result.getBodyResult(), AmapSearchVO.class);
System.out.println(searchVO.getCount());
dataCount = searchVO.getCount();
scrapingIndex ++;
}
Thread.sleep(3000L);//休眠3000秒
} while (dataCount > 0);
System.out.println("一共抓取数据页数：" + scrapingIndex);使用的方法就是使用do...while循环，至少保证一次进入，在符合条件的情况下，循环推出。
运行上面的程序后，可以看到数据被抓取到了，而且还分页了。数据结果如下：
同时在Eclipse中可以看到以下输出，这句话表示当前的数据检索大约有10页，超过10页基本也就没数据了。
一共抓取数据页数：10三、总结
以上就是本文的主要内容，本文将以某商场的 POI 数据检索为例，深入探讨这一方法的实现过程和应用效果，旨在为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。除了讲解如何实现不同的空间面转换查询，还讲解如何实现对高德地图进行穷举查询。Java 作为一种广泛使用的编程语言，具有良好的跨平台性、稳定性和丰富的开发库，为实现基于高德地图的 POI 数据检索提供了强大的技术支持。利用 Java 开发的高德地图 API，可以方便地调用地图服务，实现坐标转换、地图绘制、数据查询等功能。因此，研究基于 Java 在高德地图面查询检索中使用 WGS84 坐标的方法，对于提高商场 POI 数据检索的准确性和效率具有重要的现实意义。通过本文，不仅可以学习高德地图的按面检索API，同时了解了使用不同的坐标参考系的查询结果影响，通过实例对结果进行了简单的说明。行文仓促，定有不足之处，欢迎各位朋友在评论区批评指正，不胜感激。
![[SpringBoot]Spring MVC(2.0)](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/77f0f5497f8d4d7c82df421ff5f1079f.png)
