空间分析实战指南:点到多边形的最短距离

本文介绍了如何在前端和后端实现点到多边形的最短距离计算,以验证照片拍摄位置与地块的关系。在前端,使用了turf.js库,后端则依赖于jts和geotools。尽管前端实现简单,但在批量校验时后端更为高效。代码已上传至GitHub。

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空间分析实战指南:点到多边形的最短距离

背景

在我们最近的项目中,出现了一个新的需求:需要验证现场拍摄的照片的经纬度与实际地块之间的最短距离,以确保业务员在地块的一公里范围内进行拍照。

实现这个功能有两种方式,一种是在前台APP中校验,一种是在后台进行校验,接下来我会分别介绍这两种方式。

分析

在我们开始前,让我们简要地对以下两种情况进行分析:

  1. 业务员位于地块内部(或边缘)。
  2. 业务员位于地块外部。

对于第一种情况,业务员显然是符合要求的,所以在进行空间分析时,我们应判断如果点位于地块内部,则直接返回真值。而针对第二种情况,我们才需要进行更深入的计算和分析。

好了接下来开始具体的实现。

前端实现

在我们的APP项目中,我们用WebView加载了一个地图模块,这个模块是用VUE和Leaflet开发的。

在前端开发中,我们用了一个非常好用的开源地理信息系统(GIS)分析框架,叫turf.js。

说得更简单点,turf.js就是一个用JavaScript写的工具箱,对处理地理数据特别有用。想知道两个地方之间有多远,或者看看某个点在不在一个特定区域内,这些它都能帮你搞定。它的数据格式是GeoJSON,和其他的地图工具,像Leaflet.js和Google Maps,一起用起来就像吃糖一样甜。而且它在网页或者服务器上都能运行。它的所有功能都是分开的,所以你只需要用到哪些,就只用加载那些,这样你的应用就不会变得

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