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前陣子一直有朋友問我經(jīng)緯度轉換成google像素索引值的問題，今天整理一下，寫給大家看看

簡單說明一下：

google的地圖采用將地球圓表面投影成平面的方式進行貼圖

假設zoom=15；

橫坐標從左至右像素為0-256*2的15次冪，也就是每增加一級，地圖大小橫縱坐標加倍，256為一個標準圖片的大小

顯示-180度到+180的范圍，經(jīng)度越大x越大

縱坐標從上到下像素為0-256*2的15次冪，顯示+85到-85度的范圍，緯度越小y越大

我們先看一下經(jīng)度的轉換

經(jīng)度的轉換，我就不多說了，均勻分布，大家簡單的看一下下面的公式就明白了

經(jīng)度到像素X值

public static double lngToPixel(double lng, int zoom) {

return (lng + 180) * (256L << zoom) / 360;

}

像素X到經(jīng)度

public static double pixelToLng(double pixelX, int zoom) {

return pixelX * 360 / (256L << zoom) - 180;

}

緯度到像素Y

public static double latToPixel(double lat, int zoom) {

double siny = Math.sin(lat * Math.PI / 180);

double y = Math.log((1 + siny) / (1 - siny));

return (128 << zoom) * (1 - y / (2 * Math.PI));

}

像素Y到緯度

public static double pixelToLat(double pixelY, int zoom) {

double y = 2 * Math.PI * (1 - pixelY / (128 << zoom));

double z = Math.pow(Math.E, y);

double siny = (z - 1) / (z + 1);

return Math.asin(siny) * 180 / Math.PI;

}

維度的這個轉換，單純去理解不是很好理解，我也沒有太深入的了解，從公式來看，采用了一種非線性變化，也就是靠近赤道的地方單位像素表現(xiàn)的緯度間距大，越靠近兩極越小，可能是因為 經(jīng)度在靠近兩極的方向均勻變化，導致緯度也要進行拉伸，否則 靠近兩極的地方，地理形狀就該發(fā)生變化了，總之上面的轉換公式大家還是可以研究一下的，google維度的表示范圍是-85到+85，這個可以求出來！

上面得到的像素XY是像素的坐標，并非是google地圖取地圖的那個XY那個XY是把像素所標除以256得到的商，也就是每張圖片的大小

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matlab里

經(jīng)緯度到網(wǎng)格,6是級別

x=112.5
(x+180)/360*(256*(2^6))/256

y=31.95216224
y=36.59788913
(0.5-log( (1+sin(y*pi/180))/(1-sin(y*pi/180)) )/(4*pi) ) *(256*(2^6))/256