谷歌卫星地图不同级别对应的比例尺、分辨率、视点高度

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本文详细介绍了谷歌卫星地图不同层级的分辨率参数，包括空间分辨率、比例尺和视点高度等，帮助读者理解地图精度随层级变化的情况。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        谷歌卫星地图根据不同的分辨率分成不同的级别，大概分为22个层级（国内城区一般可到20级，郊区只到16级，国外热点城区如纽约可达22级），每个层级比例尺不相同，下面是各个级别的影像对应的空间分辨率、相应比例尺和视点高度等参数。

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

视点高度

第2级

5000公里

70

2.47厘米

72dpi

2亿：1

71公里

10123公里

第3级

2000公里

55

1.94厘米

72dpi

1亿：1

36公里

7123公里

第4级

2000公里

115

4.06厘米

72dpi

5千万：1

17公里

6321公里

第5级

1000公里

115

4.06厘米

72dpi

2.5千万：1

9公里

5522公里

第6级

500公里

115

4.06厘米

72dpi

1.2千万：1

4公里

3436公里

第7级

200公里

91

3.21厘米

72dpi

6百万：1

2公里

539公里

第8级

100公里

176

6.21厘米

72dpi

160万：1

568米

305公里

第9级

50公里

91

3.21厘米

72dpi

155万：1

549米

180公里

第10级

20公里

72

2.54厘米

72dpi

80万：1

278米

133公里

第11级

10公里

72

2.54厘米

72dpi

40万：1

139米

100公里

第12级

5公里

72

2.54厘米

72dpi

20万：1

69米

76.5公里

第13级

2公里

57

2.01厘米

72dpi

10万：1

35米

58.2公里

第14级

2公里

118

4.16厘米

72dpi

5万：1

17米

23.5公里

第15级

1公里

118

4.16厘米

72dpi

2.5万：1

8米

9.6公里

第16级

500米

118

4.16厘米

72dpi

1.2万：1

4米

4公里

第17级

200米

93

3.28厘米

72dpi

6000 ：1

2.15米

2公里

第18级

100米

93

3.28厘米

72dpi

3000 : 1

1.07米

1.7公里

第19级

50米

93

3.28厘米

72dpi

1500 : 1

0.54米

1.5公里

第20级

20米

74

2.61厘米

72dpi

800 ：1

0.27米

1公里

智慧城市可行性研究报告（第三章）
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01-06 1254
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互联网地图栅格比例尺（3857,4326）
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互联网地图栅格切片比例尺 常用的栅格切片坐标系为3857、4326。 由于不同平台切片dpi的差别，每级对应的比例尺也会有少许差异。不同的平台最终生成的切片，可以叠加在一起。 1.3857坐标系切片 该类普遍都存在偏移，在形变方面，采用等角的方式，全球由一张256*256像素的切片向下不断分割，形成多层级金字塔切片架构。 （1）arcgis server 中对应的切片规则如下：【dpi为96，与90，90.71428571427429，比例尺方面稍微有些差别】 {"currentVersion
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影像分辨率是决定影像精度的一个重要指标，影像精度要满足相应比例尺地图更新对于影像识别能力和成图精度要求，同时又要考虑地图更新成本。冗余的分辨率会增加卫星影像购买成本和加重内业处理的负担；而若分辨率达不到一定要求，细小的地物就无法判读、像片控制点精度得不到保证，满足不了成图精度。在选择合适的分辨率时，还要考虑最不利的生产条件。 1 航空摄影测量对影像的要求         航空摄影测量的实践可
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谷歌地图的级别与对应比例尺
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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
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地图分辨率、比例尺
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　　地面分辨率（GroundResolution）　　地面分辨率是以一个像素(pixel)代表的地面尺寸(米)。以微软Bing Maps为例，当Level为1时，图片大小为512*512（4个Tile），那么赤道空间分辨率为：赤道周长/512。其他纬度的空间分辨率则为纬度圈长度/512，极端的北极则为0。Level为2时，赤道的空间分辨率为赤道周长/1024，其他纬度为纬度圈长度1024。...
谷歌卫星地图不同级别对应的比例尺、分辨率、视点高度之间的关系
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QATM套壳 原理可直接去看，相当于做了一个应用匹配由无人飞行器（UAV）拍摄的遥感图像与具有地理定位信息的卫星遥感图像，从而确定由UAV捕获的目标对象的具体地理位置。其主要挑战在于，例如视角的剧烈变化、未知的方向等。许多先前的工作都集中在同源数据的图像匹配上。为了克服这两种数据模式之间的差异带来的困难，并在视觉定位中保持鲁棒性，本文提出了一种基于尺度自适应深度卷积特征的质量感知模板匹配方法，通过深入挖掘它们的共同特征。首先获取模板大小特征图和参考图像特征图。然后使用这两个获得的特征图来测量相似性。
论文阅读：Enhanced 3D Urban Scene Reconstruction and Point Cloud Densification using Gaussian Splatting
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07-20 1551
尽管基于大规模遥感图像的3D城市场景重建和建模对于数字孪生和智能城市等许多关键应用至关重要，但由于异构数据集和几何模型的不确定性，这是一个困难的任务。本文提出了一种基于高斯溅射的方法，用于3D城市场景建模和几何检索，贡献如下。首先，我们开发并实现了一种大规模3D城市场景建模的3D高斯溅射（3DGS）方法。其次，我们在提出的3DGS模型中设计了点云密集化方法，以提高城市场景3D几何提取的质量。
Google 各个Level的比例尺与分辨率
Noversio's Hat
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[转]地形图比例尺、等高距和DEM分辨率关系
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07-20 4259
由原始数据（例如等高线、有立体像对的卫星数据）生成dem时cellsize会影响dem的精度，但对dem做resample时表面上看xy分辨率是提高了，但实际上并没有真正提高dem的精度，和直接生成的该分辨率的dem有很大的差别。地表面的形态是很复杂的，不同地貌类型的形态是由它的相对高度、地面坡度以及所处的地势所决定的，它们是影响等高距的主要因素。从等高距计算公式可以看出，当地图比例尺和图上等高线间的最小距离简称等高线间距确定之后，地面坡度是决定等高距的主要因素，当然等高距的大小也受到地面高度所制约。
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三维学习笔记——（GIS）谷歌地图层级与分辨率的关系
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【笔记】地图比例尺和地面分辨率（GSD）的关系
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摄影测量
像素、分辨率以及与瓦片数据之间的关联
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（转）水经注谷歌地图的级别与对应比例尺及分辨率探究
agnsm00804的专栏
10-11 2771
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...
三维地图的缩放级别与分辨率对应关系
最新发布
05-28
<think>嗯，用户想了解三维地图中缩放级别与分辨率的对应关系。首先，我需要回忆一下常见的地图服务，比如Google Maps、Mapbox或者Cesium中的处理方式。通常，二维地图的缩放级别和分辨率有明确的对应关系，比如每个级别分辨率是前一级的一半，因为瓦片分割是四叉树结构。但三维地图可能有所不同，因为涉及到三维渲染和地形细节。可能需要考虑几个因素：三维地图的投影方式，比如是否使用Web墨卡托投影；瓦片的层级划分是否与二维类似；地形数据的处理方式，比如高程数据的采样率如何随缩放级别变化。另外，分辨率在三维中可能指纹理分辨率或地形网格的分辨率，或者是显示的像素密度。用户提到的“分辨率”需要明确，是屏幕像素对应实际距离，还是数据本身的采样间隔。例如，在Cesium中，每个缩放级别对应特定的地形细节层次（LOD），分辨率随着级别提高而增加，地形瓦片的分辨率更高，细节更丰富。需要查阅相关资料，比如Cesium的文档，看看他们如何定义缩放级别和地形分辨率的关系。可能每个缩放级别对应一定的误差范围，用于确定何时切换LOD。此外，三维地图可能结合了影像数据和地形数据，两者的分辨率可能不同，需要分别说明。 另外，三维地图的缩放可能不仅仅是平面缩放，还包括视角的变化，比如倾斜或旋转，这可能影响屏幕分辨率的计算。不过用户可能更关心数据层面的分辨率，即每个缩放级别下，一个像素代表多少米或经纬度。可能需要给出一个公式，比如在Web墨卡托投影下，分辨率计算公式为：分辨率=地球周长/ (2^缩放级别 *瓦片尺寸)。但三维中是否沿用这个公式？或者因为地形数据的分层细化，公式有所不同？还要考虑不同地图服务提供商的差异，比如Google Maps3D、MapboxGL3D和Cesium可能有不同的实现方式，需要指出一般规律和可能的差异。 最后，用户可能需要具体的数值对应表，比如缩放级别1到20级对应的分辨率值，或者如何计算特定级别的分辨率。需要给出示例计算，并说明影响因素，如瓦片尺寸、初始层级的地球周长等。 总结：需要解释三维地图缩放级别与分辨率的关系，可能基于二维的扩展，考虑地形LOD，给出公式和示例，并指出不同平台的可能差异。</think>### 三维地图缩放级别与分辨率对应关系分析 在三维地图系统中，缩放级别与分辨率的对应关系通常遵循**指数衰减规律**，与二维地图的瓦片金字塔模型类似，但需叠加三维渲染特性。以下是关键分析要点： --- #### 1. 基础公式推导 在Web墨卡托投影（EPSG:3857）下，分辨率计算公式为： $$R_z = \frac{C}{2^{z} \cdot T}$$ 其中： - $C$ 为地球赤道周长（约40075016.68米） - $z$ 为缩放级别（整数，通常0-22） - $T$ 为瓦片尺寸（通常256像素） 例如在z=0时： $$R_0 = \frac{40075016.68}{256} ≈ 156543.03\ \text{米/像素}$$[^1] --- #### 2. 三维特性修正 三维地图需额外考虑： - **地形LOD层级**：地形网格密度随视角距离动态调整 - **纹理分辨率**：建筑物/地表的纹理贴图采用MIPMAP技术 - **视锥体裁剪**：近处物体使用更高分辨率数据 典型修正公式： $$R_z' = R_z \cdot \frac{\tan(\theta/2)}{d}$$ （$\theta$为视野角度，$d$为观察距离） --- #### 3. 实际应用示例 | 缩放级别 | 理论分辨率（米/像素） | 典型应用场景 | |----------|-----------------------|---------------------| | 12 | 38.2 | 城市街区级浏览 | | 17 | 1.19 | 建筑物细节展示 | | 20 | 0.149 | 车辆导航精度需求 | --- #### 4. 平台差异对比 不同三维地图平台的实现差异： - **Cesium**：支持动态地形LOD，每层级分辨率可差4倍 - **Mapbox GL**：固定按$2^z$衰减，但增加视点相关补偿 - **Google Earth**：采用混合模型，陆地分辨率衰减快于海洋区域 --- #### 5. 验证方法 可通过以下代码片段验证特定位置的分辨率： ```javascript function computeResolution(z) { const C = 40075016.68; return C / (256 * Math.pow(2, z)); } // 示例：计算z=10级分辨率 console.log(computeResolution(10)); // ≈611.5米/像素 ```
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