标准坐标系与火星坐标系（高德）百度坐标系之间互转

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本文详细介绍了地理坐标系和投影坐标系的区别，包括大地坐标的概念及其组成要素，以及方里网和直角坐标网的特点。此外，还深入探讨了WGS84、Web墨卡托、火星坐标等坐标系之间的转换原理及实现方法。

地理坐标系和投影坐标系的区别

大地坐标（GeodeticCoordinate）:大地测量中以参考椭球面为基准面的坐标。地面点P的位置用大地经度L、大地纬度B和大地高H表示。当点在参考椭球面上时，仅用大地经度和大地纬度表示。大地经度是通过该点的大地子午面与起始大地子午面之间的夹角，大地纬度是通过该点的法线与赤道面的夹角，大地高是地面点沿法线到参考椭球面的距离。

方里网:是由平行于投影坐标轴的两组平行线所构成的方格网。因为是每隔整公里绘出坐标纵线和坐标横线，所以称之为方里网，由于方里线同时又是平行于直角坐标轴的坐标网线，故又称直角坐标网。

在1：1万——1：20万比例尺的地形图上，经纬线只以图廓线的形式直接表现出来，并在图角处注出相应度数。为了在用图时加密成网，在内外图廓间还绘有加密经纬网的加密分划短线(图式中称“分度带”)，必要时对应短线相连就可以构成加密的经纬线网。1：25万地形图上，除内图廓上绘有经纬网的加密分划外，图内还有加密用的十字线。

我国的1：50万——1：100万地形图，在图面上直接绘出经纬线网，内图廓上也有供加密经纬线网的加密分划短线。

直角坐标网的坐标系以中央经线投影后的直线为X轴，以赤道投影后的直线为Y轴，它们的交点为坐标原点。这样，坐标系中就出现了四个象限。纵坐标从赤道算起向北为正、向南为负；横坐标从中央经线算起，向东为正、向西为负。

虽然我们可以认为方里网是直角坐标，大地坐标就是球面坐标。但是我们在一副地形图上经常见到方里网和经纬度网，我们很习惯的称经纬度网为大地坐标，这个时候的大地坐标不是球面坐标，她与方里网的投影是一样的（一般为高斯），也是平面坐标

WGS84、Web墨卡托、火星坐标、百度坐标互转

GCJ-02坐标系统（火星坐标）简介：http://blog.youkuaiyun.com/giswens/article/details/8775121（存档：http://mapbd.com/cms/2012/07/25/）
GCJ-02到真实坐标反向变换的理论基础：http://blog.youkuaiyun.com/giswens/article/details/8775213
WGS84坐标与Web墨卡托坐标互转：http://blog.youkuaiyun.com/giswens/article/details/9634261
关于流传的 WGS-84 至 GCJ-02 转换算法：http://kongxz.com/2013/10/wgs-cgj/
地球坐标系 (WGS-84) 到火星坐标系 (GCJ-02) 的转换算法：
- C#代码：https://on4wp7.codeplex.com/SourceControl/changeset/view/21483#353936（注解：http://blog.youkuaiyun.com/giswens/article/details/8775283）
- Java代码：http://emq.googlecode.com/svn/emq/src/Algorithm/Coords/Converter.java
- iOS代码：http://blog.youkuaiyun.com/giswens/article/details/8775183（存档：http://www.keakon.net/2011/07/02/WGS84坐标转火星坐标（iOS篇））
火星坐标系 (GCJ-02) 与百度坐标系 (BD-09) 的转换算法：http://blog.youkuaiyun.com/coolypf/article/details/8569813（解释：国际经纬度坐标标准为WGS-84,国内必须至少使用国测局制定的GCJ-02,对地理位置进行首次加密。百度坐标在此基础上，进行了BD-09二次加密措施,更加保护了个人隐私。百度对外接口的坐标系并不是GPS采集的真实经纬度，需要通过坐标转换接口进行转换。）
一种根据纠偏数据对火星坐标进行完美拟合的方法：http://blog.sina.com.cn/s/blog_538036cf0100pxbl.html
国内各地图API坐标系统比较：http://rovertang.com/archives/547
关于百度地图坐标转换接口的研究：http://rovertang.com/archives/24699

标准坐标系与火星坐标系（高德）百度坐标系之间互转

这里先给大家介绍几个坐标系：

1.WGS84：国际坐标系，为一种大地坐标系，也是目前广泛使用的GPS全球卫星定位系统使用的坐标系。
2.GCJ02：火星坐标系，是由中国国家测绘局制订的地理信息系统的坐标系统。由WGS84坐标系经加密后的坐标系。
3.BD09：为百度坐标系，在GCJ02坐标系基础上再次加密。其中bd09ll表示百度经纬度坐标，bd09mc表示百度墨卡托米制坐标

今天我要说的是，我们大部分的定位GPS设备以及硬件都是获取的WGS84坐标也就是我们说的标准坐标系

但是我们软件应用层一般使用的高德，百度，腾讯的地图API，如果直接使用标准坐标系定位是会存在偏差的，所以就需要我们进行转换才能使用，这里给大家提供几种方式：

1.硬件设备获取的GPS坐标格式是

北纬：2937.1453（29°37.1453′）东经：10629.7713（106°29.7713′）
转换成度格式：
北纬：29+37.1453/60=29.61908 东经：106+29.7713/60=106.49618

就是需要我们转换后才能使用，在最近一个项目中，硬件设备传到服务器的GPS格式是【3028.0979】【10400.4032】但是服务器接收到是【30, 28, 9, 79】【1, 4, 0, 40, 32】这样的格式有没有细心的朋友发现少了几位，0在byte字节传输中会被移除，所以这里就需要我们进行第一次转换：

public static double bytetodouble(byte[] com) {
String str = "";
double dd = 0.00;
for (int i = 0; i < com.length; i++) {
String s = (int) com[i] + "";
if (s.length() != 2 && i > 0) {
str += "0" + com[i] + "";
} else {
str += com[i] + "";
}
dd = Integer.parseInt(str) / 10000.00;
}
return dd;
}

转后的结果为：【3028.0979,10400.4032】这才是硬件设备传给我们的数据

其次我们还需要在做处理：

double lat = 0.0;
double lng = 0.0;
String lats = ByteUtil.bytetodouble(_lat) + "";
String lngs = ByteUtil.bytetodouble(_lng) + "";
int index_lat = lats.indexOf(".") - 2;
int index_lng = lngs.indexOf(".") - 2;
lat = Double.parseDouble(lats.substring(0, index_lat)) + Double.parseDouble(lats.substring(index_lat)) / 60;
lng = Double.parseDouble(lngs.substring(0, index_lng)) + Double.parseDouble(lngs.substring(index_lng)) / 60;

这里转换后出来的结果是：【30.468298333333333,104.00672】当然当目前为止我们所转换处理的都任然是标准坐标系，还不是我们能放到高德之类的api去使用。

最关键的就是转换成火星坐标：

double[] gaodeGps = GpsUtil.toGCJ02Point(lat, lng, 7);// 进行纠偏

这里我给大家提供一个封装的工具类：

import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
/**
* gps纠偏算法，适用于google,高德体系的地图
*/
public abstract class GpsUtil {
private final static double a = 6378245.0;
private final static double pi = 3.1415926535897932384626;
private final static double ee = 0.00669342162296594323;
/**
* 计算地球上任意两点(经纬度)距离
*
* @param lat1
* 第一点纬度
* @param lng1
* 第一点经度
* @param lat2
* 第二点纬度
* @param lng2
* 第二点经度
* @return 返回距离单位：米
*/
public static double distance(double lat1, double lng1, double lat2, double lng2) {
double a, b, R;
R = 6378137; // 地球半径
lat1 = lat1 * Math.PI / 180.0;
lat2 = lat2 * Math.PI / 180.0;
a = lat1 - lat2;
b = (lng1 - lng2) * Math.PI / 180.0;
double d;
double sa2, sb2;
sa2 = Math.sin(a / 2.0);
sb2 = Math.sin(b / 2.0);
d = 2 * R * Math.asin(Math.sqrt(sa2 * sa2 + Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2) * sb2 * sb2));
return d;
}
/**
* Description: WGS-84 to GCJ-02 <BR>
*
* @author dsn
* @date 2017年10月24日下午2:09:27
* @param latitude
* 纬度
* @param longitude
* 经度
* @return [纬度，经度]
* @version 1.0
*/
public static double[] toGCJ02Point(double latitude, double longitude) {
double[] dev = calDev(latitude, longitude);
double retLat = latitude + dev[0];
double retLon = longitude + dev[1];
return new double[] { retLat, retLon };
}
/**
* Description: WGS-84 to GCJ-02 <BR>
*
* @author dsn
* @date 2017年10月24日下午2:09:27
* @param latitude
* 纬度
* @param longitude
* 经度
* @param scale
* 经纬度保留小数位数
* @return [纬度，经度]
* @version 1.0
*/
public static double[] toGCJ02Point(double latitude, double longitude, int scale) {
double[] dev = calDev(latitude, longitude);
double retLat = latitude + dev[0];
double retLon = longitude + dev[1];
return new double[] { new BigDecimal(retLat).setScale(scale, RoundingMode.DOWN).doubleValue(),
new BigDecimal(retLon).setScale(scale, RoundingMode.DOWN).doubleValue() };
}
/**
* Description:GCJ-02 to WGS-84 <BR>
*
* @author dsn
* @date 2017年10月24日下午2:09:54
* @param latitude
* 纬度
* @param longitude
* 经度
* @return [纬度，经度]
* @version 1.0
*/
public static double[] toWGS84Point(double latitude, double longitude) {
double[] dev = calDev(latitude, longitude);
double retLat = latitude - dev[0];
double retLon = longitude - dev[1];
dev = calDev(retLat, retLon);
retLat = latitude - dev[0];
retLon = longitude - dev[1];
return new double[] { retLat, retLon };
}
private static double[] calDev(double wgLat, double wgLon) {
if (isOutOfChina(wgLat, wgLon)) {
return new double[] { 0, 0 };
}
double dLat = calLat(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0);
double dLon = calLon(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0);
double radLat = wgLat / 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);
dLon = (dLon * 180.0) / (a / sqrtMagic * Math.cos(radLat) * pi);
return new double[] { dLat, dLon };
}
private static boolean isOutOfChina(double lat, double lon) {
if (lon < 72.004 || lon > 137.8347)
return true;
if (lat < 0.8293 || lat > 55.8271)
return true;
return false;
}
private static double calLat(double x, double y) {
double ret = -100.0 + 2.0 * x + 3.0 * y + 0.2 * y * y + 0.1 * x * y + 0.2 * Math.sqrt(Math.abs(x));
ret += (20.0 * Math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * Math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0;
ret += (20.0 * Math.sin(y * pi) + 40.0 * Math.sin(y / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0;
ret += (160.0 * Math.sin(y / 12.0 * pi) + 320 * Math.sin(y * pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0;
return ret;
}
private static double calLon(double x, double y) {
double ret = 300.0 + x + 2.0 * y + 0.1 * x * x + 0.1 * x * y + 0.1 * Math.sqrt(Math.abs(x));
ret += (20.0 * Math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * Math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0;
ret += (20.0 * Math.sin(x * pi) + 40.0 * Math.sin(x / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0;
ret += (150.0 * Math.sin(x / 12.0 * pi) + 300.0 * Math.sin(x / 30.0 * pi)) * 2.0 / 3.0;
return ret;
}
}