概述

很多时候，我们都会遇到这样的需求：查找某个点周边多少距离的点。从本质来说，是一个缓冲区分析+空间查找，本文结合Geohash来实现类似的功能。

效果

说明：

红色的点和红色的圈是查找的中心点和距离（5km）；
蓝色的点+粉色的点是通过geohash查找出来的点；
粉色的点是通过过滤后的点；

实现

本文实现是结合sqlite数据库实现的，实现的思路如下：

1. 数据的初始化

本示例所用的数据源于网络下载下来的shp数据，并做了解析入库，表结构如下：

CREATE TABLE "geocode_point"
(id NVARCHAR(50) PRIMARY KEY NOT NULL,poiname NVARCHAR(200),x NUMERIC,y NUMERIC,minzoom INTEGER(2),maxzoom INTEGER(2)
, geohash NVARCHAR(20) NULL)

2. 根据geohash查找点

根据查找的距离范围，先获取geohash的位数，实现方法如下：

    /*** 获取距离有效位数* @param radius* @return*/public int effectnum(double radius){int result = 0;if (radius <= 0) result = 0;else if (radius < 1) result = 10;else if (radius < 5) result = 9;else if (radius < 20) result = 8;else if (radius < 77) result = 7;else if (radius < 610) result = 6;else if (radius < 2400) result = 5;else if (radius < 20000) result = 4;else if (radius < 78000) result = 3;else if (radius < 630000) result = 2;else result = 0;return result;}

再查找前面的值相同的记录，实现代码如下：

int precision = geoHash.effectnum(dist);
String strGeohash = geoHash.encode(lat, lon, 0);
String filters = "where geohash like '"+strGeohash.substring(0, precision)+"%'";
List _list = geoDao.getDataByFilter(points.getTableName(), points.getTableFields(), filters, new Object[]{});

3. 计算满足条件的点

由于是经纬度的数据，所以在计算两点距离的时候进行了坐标转换，将经纬度转换为了Web墨卡托，此举是结合geotools实现的。

1）坐标转换

    public double[] lonlat2WebMactor(double lon, double lat){Point geom =new GeometryFactory().createPoint(new Coordinate(lon, lat));try{CoordinateReferenceSystem crsTarget = CRS.decode("EPSG:3857");// 投影转换MathTransform transform = CRS.findMathTransform(DefaultGeographicCRS.WGS84, crsTarget);Point webPoint = (Point)JTS.transform(geom, transform);return new double[]{webPoint.getX(), webPoint.getY()};}catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();return null;}}

2）计算距离

    public double distance(String geohash1, String geohash2){Map lonlat1 = decode(geohash1),lonlat2 = decode(geohash2);double lat1 = (Double) lonlat1.get("lat"),lon1 = (Double) lonlat1.get("lon");double lat2 = (Double) lonlat2.get("lat"),lon2 = (Double) lonlat2.get("lon");double[] webPoint1 = lonlat2WebMactor(lon1, lat1),webPoint2 = lonlat2WebMactor(lon2, lat2);return Math.sqrt(Math.pow(webPoint1[0]-webPoint2[0], 2d)+Math.pow(webPoint1[1]-webPoint2[1], 2d));};

3）筛选满足条件的点

将查询出来的结果做比较，筛选满足条件的点。

        for(int i=0;i<_list.size();i++){Map map = (Map)_list.get(i);String _geohash = map.get("geohash").toString();double _dist = geoHash.distance(strGeohash, _geohash);if(_dist<dist)list.add(map);}return list;

将2和3串起来，实现代码如下：

    public List searchByDist(double lon, double lat, double dist){List list = new ArrayList();int precision = geoHash.effectnum(dist);String strGeohash = geoHash.encode(lat, lon, 0);String filters = "where geohash like '"+strGeohash.substring(0, precision)+"%'";List _list = geoDao.getDataByFilter(points.getTableName(), points.getTableFields(), filters, new Object[]{});System.out.println(JSONArray.toJSONString(_list));for(int i=0;i<_list.size();i++){Map map = (Map)_list.get(i);String _geohash = map.get("geohash").toString();double _dist = geoHash.distance(strGeohash, _geohash);if(_dist<dist)list.add(map);}return list;}

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