揭秘互联网地图原理

随着这几年互联网的发展，地图以及LBS应用已经成为各大互联网厂商的标配，图与云一起并称为互联网两大基建，例如BAT三家都有自己的地图app；TMD三家都有地图中台部门，除此之外还有京东、顺丰等互联网公司也有专门的地图团队。对于gis的毕业生来说，去到互联网地图公司可以算是这个行业最好的选择之一。然而，大部分开设gis专业的学校一般只涉及传统地图学但很少开设有关互联网地图原理的课程，市面上也没有系统讲述互联网地图原理的书籍，这便是我开设这个专栏的初衷之一。 笔者本人从本科开始学习gis行业，经历研究生，实习与正式工作，想把自己对于地图和遥感的认识梳理一下，一来是完善自己的知识架构，查漏补缺；二来希望各个方向的大神可以帮我补充或者指正一些错误；同时也希望能帮助到需要的人，少走一些弯路。所有的素材来自于笔者本人的工作积累、各大厂的公众号、以及其他博主的博客，如有侵权请及时联系我修改或删除。 我打算分别开设两个专栏，一个介绍互联网地图原理，另一个介绍遥感原理。互联网地图原理这个专栏分四个部分展开，分别是数据、能力、产品和应用。下图是我绘制的互联网地图知识架构图，其中每一个小篮筐都会有一篇文档来展开介绍。架构图也还在持续完善中。 第一部分：地图数据 关于这一部分我打算再分成3个模块来介绍，分别是地图的数据类型、地图的采集方式以及数据格式。 我按照业务类型划把地图数据分为索引、道路、行政区划、土地覆盖和土地利用。 索引：主要包括POI和AOI等，用于检索； 道路：主要包括路网数据； 行政区划：我国行政区分为5级，分别是省-市-区-县-村，行政区数据包括行政区的边界以及标识点； 土地覆盖：主要指地表覆盖的自然地物，例如植被、绿地、水体等； 土地利用：主要指地表建筑物等信息，包括楼栋、学校、购物中心、医院等； 这个划分方式的来源是四维图新的导航电子地图框架数据交换格式，有的互联网图商是按照数据格式类型进行划分，也就是地信人常说的点、线、面。 点指的就是POI体系，包括地址、类别、关系等； 线指的是路网体系，包括交限、阻断、曲率等； 面指的是AOI、背景（植被、绿地、水系）、行政区等； 第二部分：地图能力 我把互联网地图的通用能力层归为7部分，分别是：地图、定位、检索、路径规划、导航、路况与轨迹。 地图：既包括传统地图中使用到的地图投影、制图综合，也包括互联网地图特有的根据地图数据渲染出贴近现实世界的底图图像； 定位：定位能力是回答用户在哪里的功能，我们可能认为在地图上找到自己位置很容易，这其实背后是复杂的硬件以及算法支持； 检索：在我们每一次出行之前都需要确定目的地，通过地图搜索目的地的过程就是检索，回答了用户去哪里。经过十余年的发展，在搜索目的地时就算写错字，写一半，写拼音都能搜索到想去的目的地，这背后隐藏的技术将在这一部分呈现； 路况：路况、路径规划与导航三个功能一起回答了用户怎么去这个问题，路况功能展示了各条道路上实时的车流状况并作为路线选择的参考，就算是熟悉每一条道路的老司机，都离不开实时路况这个功能，毕竟谁也不知道哪条道路会发生拥堵； 路径规划：对于并非从事地图行业的用户来说其实很难分辨路径规划与导航的关系。在百度地图中路径规划功能的按键名称为“到这去”，旁边的按键叫“导航”，这其实很另人费解，在用户眼里到这去和导航是一个意思。实际上，路径规划和导航应用是上下游的关系，规划好去目的地路线以后再发起导航服务，带用户沿着这条路线走。 导航：导航主要是引导用户沿着规划的路线行驶，在偏航时及时发现并规划新的路线。 轨迹：用户行驶过的位置最终形成轨迹，可以通过轨迹挖掘出很多有用的信息，比如哪里修路了，哪边的道路开通了等； 第三部分：地图产品 在产品层我打算从地图产品的一些常见的形态的设计模式展开介绍，常见的形态主要有App、Saas以及Paas。 APP App主要包括最常用的地图app，以及一些使用了地图的垂类app 地图：就是我们日常使用的地图app国内主要就是高德地图和百度地图，小程序端可能会使用到腾讯地图； 摩托车：虽然摩托车也属于机动车，但是大部分汽车摄像头并不拍摄摩托车违章信息，所以摩托佬们需要专属的交限信息，这部分数据的主要来源就是UGC，例：机车生活； 自行车：喜欢骑行的人在骑行前都会规划自己的骑行路线（路书），骑行的路线规划往往并不需要按照最短路径召回，用户考虑更多的是路线沿途的景色。除了景色，用户还会考虑到坡度的问题，目前的解决方法是通过增加途经点的方式规划用户指定的路线。 跑步：喜欢跑步的用户会使用地图的轨迹功能记录自己跑过的路径，例如Keep； 车机：车机地图除了显示在汽车中控屏上，也在向AR-HUD的方向发展； 户外运动：地图的特点是在城市中数据较多，而在郊区数据较少。对于户外运动的用户来说，就需要遥感影像以及一些专业地形或者UGC数据作为补充，例：奥维地图； 众包淘金：地图淘金就是图商把可能更新的地图数据通过任务的形式发放给用户，让用户帮助采集地图数据； 打车：用户通过地图打车，例如：滴滴、高德地图打车模块、百度地图打车模块； 共享单车：用户在地图上查看附近共享单车的位置以及可以停放车辆的围栏； 社交：地理位置天生具有社交属性，比如Zenly可以通过互为好友的几个人查看彼此互相的位置实现朋友间的互动，还有一些app可以像开启地图一样点亮自己走过的位置； SAAS Web端地图：可以在浏览器端使用的互联网地图，拥有地图一些最基本的功能。 企业地图：将地图的数据与能力与企业业务相结合，帮助企业选址，配送等。相关产品有：地图慧、高德企业智图、京东与图等。 PAAS Web API：将地图的检索、路径规划等能力开放给开发者，让其可以在这些能力的基础上结合自身业务特点进行应用开发； Js API：将地图的前端渲染能力开放给开发者； SDK：将地图的底图能力、导航能力开放给开发者； 第四部分：应用场景 既然各大互联网公司都把地图作为互联网的两大基础建设之一，那么地图的应用肯定就不止to c的用户app，而是涉及了各行各业，在这个部分会从不同行业的角度介绍地图的应用。 物流：物流是把货物从a点送到b点的过程，分为运前、运中与运后，各个阶段都会借助地图的能力。在运前阶段，物流公司会根据用户地址进行解析，获取到配送点的坐标信息（有人可能不理解有了地址为啥还要把地址解析成坐标，那是因为地址写得不够规范，通过地图能力解析可以纠正地址中的问题，完成快速分发）。完成坐标的解析后，会根据不同层级的运营范围进行坐标匹配，完成分单的功能，这里面会用到地图行政区边界数据以及路网数据辅助区域的划分。完成分单以后就需要对该区域内的运力进行调度，回答哪一辆车该去配送哪些地址的问题。在运中环节，司机需要根据需要配送的地址通过地图规划出当时最适合的配送路线并发起导航，这里的路线规划与导航与c端用户使用的不同，都是为货车专属定制的，因为货车会面临更加严格的交规限制，货车导航与路径规划被称为所有车辆类型规划难度的巅峰。完成配送后需要对货车行驶轨迹进行分析，用于费用结算以及判断司机是否绕路等。 网约车：网约车是出行行业中重要的组成部分，与物流类似，也可以把打车的过程分为行前、行中与行后。在行前阶段非常重要的一点就是司乘匹配，这个功能需要解决“当乘客发出网约车订单时，应该将这些订单分配给哪些在线司机？”的问题，完成匹配后就是引导乘客前往合适的接驳点以及为司机规划前往接驳点的路线。在行中保证司机端地图与乘客端地图显示同样的效果，在轨迹偏离规划路线时及时提示乘客。完成行程后，根据真实轨迹进行费用计算。 外卖：以外卖为依托的即时配送业务是本地生活最重要的组成部分之一，是一种配送时长1小时以内，平均配送时长约30分钟的快速配送业务。如此快速的配送时效，将传统的线上电商交易与线下物流配送（传统划分比较明确的两条业务）整合为统一整体，形成了用户、商户、骑手和平台互相交错的四元关系。一个订单中涉及的各种时长参数有数十个节点，这就导致了外卖服务的ETA变成了最复杂的事情。