利用gis通过shp文件将经纬度解析为城市名

本文主要是介绍利用gis通过shp文件将经纬度解析为城市名，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1. android端通过gps解析出所在的城市名，可以使用Geocoder来完成，但是Geocoder函数和android api的版本有关。2.1以上不能用
2. 通过google map方式如：http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/xml?latlng=40.714224,-73.961452&sensor=true可以完成，也是比较简单的一种形式，但是公司网关做了限制，不能访问。
3. 没有办法，只能通过gis解析城市名。  
4. 先来了解一下什么是gis：即地理信息系统（Geographic Information System),下面分点来介绍下所用到的开源的java GIS系统。

• 第一个用到的是Geotools，他是一个开源的Java GIS工具包,可利用它来开发符合标准的地理信息系统。Geotools提供了OGC(Open Geospatial Consortium)规范的一个实现来作为他们的开发。
• 第二个用到的是JTS，他是加拿大的 Vivid Solutions 做的一套开放源码的 Java API。它提供了一套空间数据操作的核心算法,为在兼容OGC标准的空间对象模型中进行基础的几何操作提供2D空间谓词API。提供一个资料链接：http://www.vividsolutions.com/jts/jtshome.htm 
• 什么是shp文件：Shapefile文件是美国环境系统研究所（ESRI）所研制的GIS文件系统格式文件，是工业标准的矢量数据文件。 Shapefile将空间特征表中的非拓扑几何对象和属性信息存储在数据集中，特征表中的几何对象存为以坐标点集表示的图形文件—SHP文件，Shapefile文件并不含拓扑（Topological）数据结构。一个Shape文件包括三个文件：一个主文件(*.shp)，一个索引文件(*.shx)，和一个dBASE(*.dbf)表。主文件是一个直接存取，变长度记录的文件，其中每个记录描述构成一个地理特征（Feature）的所有vertices坐标值。在索引文件中，每条记录包含对应主文件记录距离主文件头开始的偏移量，dBASE表包含SHP文件中每一个Feature的特征属性，表中几何记录和属性数据之间的一一对应关系是基于记录数目的ID。在dBASE文件中的属性记录必须和主文件中的记录顺序是相同的。图形数据和属性数据通过索引号建立一一对应的关系。相应的资料参考链接:http://blog.csdn.net/zapzqc/article/details/3123149

1. 进入正题：通过shp文件 ,并返回一个集合。

    1  // 读取shp文件,返回所有文件信息
    2  public static FeatureIterator<SimpleFeature> readSHP()
    3  {
    4   ShapefileDataStore shpDataStore = null;
    5   long time1 = System.currentTimeMillis();
    6   try
    7   {
    8    // shp文件路径
    9    shpDataStore = new ShapefileDataStore(new File("E:\\geo\\geo\\region.shp").toURI().toURL());
   10    shpDataStore.setStringCharset(Charset.forName("GBK"));
   11    // 文件名称
   12    String typeName = shpDataStore.getTypeNames()[0];
   13    FeatureSource<SimpleFeatureType, SimpleFeature> featureSource = null;
   14    featureSource = (FeatureSource<SimpleFeatureType, SimpleFeature>) shpDataStore.getFeatureSource(typeName);
   15    FeatureCollection<SimpleFeatureType, SimpleFeature> result = featureSource.getFeatures();
   16    itertor = result.features();
   17   }
   18   catch (Exception e)
   19   {
   20    e.printStackTrace();
   21   }
   22   System.out.println(System.currentTimeMillis() - time1 + "读取shp文件时间");
   23   return itertor;
   24  }

   

    

2. 传入经纬度信息解析出城市名。

    1 // 根据个gps坐标获取对应城市
    2  public static String readInfo(String poingX, String pointY)
    3  {
    4   StringBuffer mBuffer = null;
    5   String mCityName = "";
    6   try
    7   {
    8    if (null == itertor)
    9    {
   10     itertor = readSHP();
   11    }
   12    mBuffer = new StringBuffer();
   13    // 迭代iterator
   14    while (itertor.hasNext())
   15    {
   16     SimpleFeature feature = itertor.next();
   17     Collection<Property> p = feature.getProperties();
   18     Iterator<Property> it = p.iterator();
   19     while (it.hasNext())
   20     {
   21      String value = null;
   22      Property pro = it.next();
   23      value = pro.getValue().toString();
   24      mBuffer.append(value + "\r\n");
   25     }
   26     count++;
   27     mList.add(mBuffer.toString());
   28     mBuffer.delete(0, mBuffer.length());
   29    }
   30    itertor.close();
   31    String data = null;
   32    String[] arr = null;
   33    // 如果缓存mGpsBuffer为空，则从新到所有集合中循环。
   34    if (null != mGpsBuffer)
   35    {
   36     WKTReader reader = new WKTReader(geometryFactory);
   37     String point1 = "POINT(" + poingX + " " + pointY + ")";
   38     Point point = (Point) reader.read(point1);
   39     MultiPolygon multiPolygon = (MultiPolygon) reader.read(mGpsBuffer[0]);
   40     // 传过来的gps经纬度坐标，为一个点
   41     Geometry geometry1 = geometryFactory.createGeometry(point);
   42     // 区域内所有点围城的一个多边形
   43     Geometry geometry2 = geometryFactory.createGeometry(multiPolygon);
   44     // 如果该点包含在多边形里面则解析出城市名
   45     if (geometry2.contains(geometry1))
   46     {
   47      mCityName = mGpsBuffer[1];
   48      System.out.println("cityname1 = " + mGpsBuffer[1]);
   49      return mCityName;
   50     }
   51    }
   52    //循环所有点集合，判断点是否在其中的多边形里面。
   53    for (int i = 0; i < mList.size(); i++)
   54    {
   55     data = mList.get(i);
   56     arr = data.split("\r\n");
   57     try
   58     {
   59      mGpsBuffer = new String[arr.length];
   60      WKTReader reader = new WKTReader(geometryFactory);
   61      String point1 = "POINT(" + poingX + " " + pointY + ")";
   62      Point point = (Point) reader.read(point1);
   63      MultiPolygon multiPolygon = (MultiPolygon) reader.read(arr[0]);
   64      Geometry geometry1 = geometryFactory.createGeometry(point);
   65      Geometry geometry2 = geometryFactory.createGeometry(multiPolygon);
   66      if (geometry2.contains(geometry1))
   67      {
   68       mCityName = arr[1];
   69       //将多边形的信息存入缓存中。
   70       mGpsBuffer = arr;
   71       System.out.println("cityname = " + arr[1]);
   72       break;
   73      }
   74     }
   75     catch (Exception e)
   76     {
   77      e.printStackTrace();
   78     }
   79    }
   80   }
   81   catch (Exception e)
   82   {
   83    e.printStackTrace();
   84    // TODO: handle exception
   85   }
   86   return mCityName;
   87  }

   

    

3. 至此解析工作已完成。进过测试，解析速度还是可以的，如果再优化效率还会提升。

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