百度地图根据经纬度判断点是否在行政区内

有时候我们需要通过经纬度判断点是否在行政区内，这个问题的解答分为3步。

1.获取点的坐标，这些一般来自于系统的自动抓取，主要记录事件发生的地理位置。这可能涉及不同坐标系的转换。

2.获取行政区多边形信息，可利用百度地图API，用以下脚本

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /><title>获取地区轮廓线</title>
<script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=1.3"></script>
<style type="text/css">
body{font-size:13px;margin:10px}
#container{width:800px;height:500px;border:1px solid gray}
</style>
</head>
<body>
<div id="container"></div>
<br />
输入省、直辖市或县名称：<input type="text" id="districtName" style="width:120px" value="重庆市">
<input type="button" οnclick="getBoundary()" value="获取轮廓线">
<textarea id="Div1" style="width:100%;height:200px"></textarea><script type="text/javascript">
var map = new BMap.Map("container");
map.centerAndZoom(new BMap.Point(116.403765, 39.914850), 5);
map.addControl(new BMap.NavigationControl({type: BMAP_NAVIGATION_CONTROL_SMALL}));
map.enableScrollWheelZoom();function getBoundary(){       var bdary = new BMap.Boundary();var name = document.getElementById("districtName").value;bdary.get(name, function(rs){       //获取行政区域map.clearOverlays();        //清除地图覆盖物  document.getElementById('Div1').innerText = rs.boundaries; var count = rs.boundaries.length; //行政区域的点有多少个for(var i = 0; i < count; i++){var ply = new BMap.Polygon(rs.boundaries[i], {strokeWeight: 2, strokeColor: "#ff0000"}); //建立多边形覆盖物map.addOverlay(ply);  //添加覆盖物map.setViewport(ply.getPath());    //调整视野         }            });
}
</script>
</body>
</html>3

3.批量判断点是否在多边形内。这里主要用到了R的spatialEco包里面的point.in.poly函数

require(sp)data(meuse)coordinates(meuse) = ~x+ymeuse@data$test.na <- NAsr1=Polygons(list(Polygon(cbind(c(180114, 180553, 181127, 181477, 181294,  181007, 180409, 180162, 180114), c(332349, 332057, 332342, 333250, 333558,  333676, 332618, 332413, 332349)))),'10') #这些为多边形的坐标点， 第一列为经度信息，第二列为纬度信息sr2=Polygons(list(Polygon(cbind(c(180042, 180545, 180553, 180314, 179955, 179142,  179437, 179524, 179979, 180042), c(332373, 332026, 331426, 330889, 330683, 331133, 331623, 332152, 332357, 332373)))),'20')sr3=Polygons(list(Polygon(cbind(c(179110, 179907, 180433, 180712, 180752, 180329, 179875, 179668, 179572, 179269, 178879, 178600, 178544, 179046, 179110),c(331086, 330620, 330494, 330265, 330075, 330233, 330336, 330004, 329783, 329665, 329720, 329933, 330478, 331062, 331086)))),'30')sr4=Polygons(list(Polygon(cbind(c(180304, 180403,179632,179420,180304),c(332791, 333204, 333635, 333058, 332791)))),'40')sr=SpatialPolygons(list(sr1,sr2,sr3,sr4)) #这里将多边形信息放到同一个list里面polys=SpatialPolygonsDataFrame(sr, data.frame(row.names=c('10','20','30','40'), PIDS=1:4, y=runif(4))) #此处通过row.names和上面的多边形匹配，加入PIDS作为多边形的标签，可以是行政区名字polys@data$pid <- polys@data$PIDS + 100 plot(polys)plot(meuse, pch=19, add=TRUE)

pts.poly <-  point.in.poly(meuse, polys)head(pts.poly@data)

#我们获得的数据可能只有经纬度信息，但是匹配的时候，需要转换成坐标信息，此时，需要利用下面的函数

spdata1 <- SpatialPointsDataFrame(userdata[,c('user_lng','user_lat')], userdata, match.ID = F)

原始数据是这样的，

匹配完之后，我们可以看到，原始数据中匹配到了PIDS信息。

这就完成了

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