地理位置資訊在現代應用程式中扮演著關鍵角色，從導航到位置服務，都仰賴精確的地理編碼和距離計算。本文將探討如何使用 Python 處理地理資訊，首先介紹 GPS 裝置在室內和都市環境中的限制，並說明如何利用行動電話基地台或直接連線電腦來取得更精確的定位資料。接著，文章將探討地理編碼服務，特別是如何使用 Google Maps Geocoding API 將地址轉換為經緯度座標，以及進行反向地理編碼。最後，文章將介紹 Haversine 公式，並示範如何使用 Python 計算兩個地理位置之間的距離，提供程式碼範例和詳細的解說，幫助讀者理解和應用這些技術。
應對GPS裝置限制
GPS接收器需要同時接收多個衛星的資料；最少需要三個衛星才能進行三角定位。然而，在室內或都市環境中，可能會受到微波訊號的幹擾，使得取得足夠的資料以正確計算接收器的位置變得困難甚至不可能。高樓大廈和其他障礙物（如牆壁）會阻擋直接訊號的接收，影響定位的準確性。要取得足夠的高品質衛星訊號以計算位置可能需要很長時間。
常見的解決方法是依靠行動電話基地塔來快速計算位置，即使沒有GPS衛星資料。與多個基地塔連線的手機可以根據重疊的傳輸模式進行三角定位。在許多電話裝置中，GPS計算需要在本地基地塔的支援下才能完成。
許多非手機GPS裝置可以直接連線到電腦，以獲得準確的GPS定位，而無需依賴行動資料。導航電腦（水手稱之為海圖繪圖儀）可以在不連線行動網路的情況下工作。在許多情況下，我們可以使用像pyserial這樣的模組從這些裝置中提取資料。
更多關於pySerial專案的資訊，以及如何使用它透過串列轉USB轉接器從GPS裝置讀取資料，請參閱http://pyserial.sourceforge.net。
處理政治邊界、轄區和鄰裡
邊界問題層出不窮——有些深刻，有些微妙。人類歷史的整個程式似乎都圍繞著邊界和戰爭。鄰裡的邊緣往往是主觀的。在都市環境中，一兩個街區的不同可能在討論洛杉磯的洛斯菲利茲（Los Feliz）和東好萊塢（East Hollywood）之間的差異時並不重要。另一方面，這種知識定義了當地居民認可的餐廳。
當涉及到更正式的定義——如城市、州和聯邦級別的選區劃分——街道的一側可能具有深遠的影響。在一些城市，這種政治劃分資訊可以透過RESTful網路服務請求輕易獲得。在其他地區，這種資訊可能被埋在某個抽屜裡，或以某種難以處理的PDF檔案形式發布。
一些媒體公司提供社群資訊。例如，洛杉磯時報資料小組（LA Times Data Desk）對大洛杉磯地區周圍的各個社群有相當嚴格的定義。有關如何處理這類別資訊的背景資訊，請參閱http://www.latimes.com/local/datadesk/。
利用地理編碼服務確定我們的位置
我們將使用一些地理編碼服務來回答以下問題：
- 給定街道地址的經度和緯度是多少？這被稱為地址地理編碼或簡稱地理編碼。
- 哪個街道地址最接近給定的經度和緯度？這被稱為反向地理編碼。
當然，我們還可以提出更多問題。我們可能想知道如何在兩個地址之間導航。我們可能想知道從一個地方到另一個地方有哪些公共交通選擇。目前，我們將把注意力集中在這兩個基本的地理編碼問題上。
全球資訊網（WWW）上有許多地理編碼服務。有許多與地理編碼相關的術語，包括地理行銷（geomarketing）、地理定位（geo targeting）、地理位置（geolocation）和地理標記（geotagging）。它們本質上都是相似的；它們描述了根據位置的資訊。要找到具有我們所需功能的服務可能需要相當多的調查。
以下連結提供了一個服務列表：http://geoservices.tamu.edu/Services/Geocode/OtherGeocoders/。這個列表並非詳盡無遺。其中一些列出的服務效果不佳。一些大公司未被列入其中；例如，MapQuest似乎缺席。有關更多資訊，請參閱http://mapquest.com。
大多數地理編碼服務希望跟蹤使用情況。對於大量請求，他們希望為提供的服務收費。因此，他們會發出必須包含在每個請求中的憑證（金鑰）。取得金鑰的過程因服務而異。
我們將仔細研究Google提供的服務。他們提供有限的服務，而無需請求憑證。他們不會要求我們取得金鑰，而是會限制我們的請求，如果我們過度使用他們的服務。
地理編碼地址
從地址到經緯度的正向地理編碼服務可以透過Python的urllib.request模組存取。有關快速回顧，請參閱第2章“取得智慧資料”中的“在Python中使用REST API”部分。這通常是一個三步驟過程。
- 定義URL的各個部分。將靜態部分與動態查詢部分分開是有幫助的。我們需要使用
urllib.parse.urlencode()函式對查詢字串進行編碼。 - 使用
with陳述式上下文開啟URL。這將傳送請求並取得回應。JSON檔案必須在此with上下文中解析。 - 處理收到的物件。這是在
with上下文之外完成的。
以下是具體實作：
import urllib.request
import urllib.parse
import json
# 1. 建立URL
form = {
"address": "333 waterside drive, norfolk, va, 23510",
"sensor": "false",
# "key": 如果您已註冊，請在此處提供API金鑰，
}
query = urllib.parse.urlencode(form, safe=",")
scheme_netloc_path = "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json"
print(scheme_netloc_path+"?"+query)
# 2. 傳送請求；取得回應。
with urllib.request.urlopen(scheme_netloc_path+"?"+query) as geocode:
print(geocode.info())
response = json.loads(geocode.read().decode("UTF-8"))
# 3. 處理回應物件。
print(response)
內容解密：
此程式碼展示瞭如何使用Google的地理編碼API將地址轉換為經緯度。首先，我們構建了一個包含地址和感測器資訊的字典。然後，我們使用urllib.parse.urlencode()對查詢字串進行編碼，並將其附加到Google地理編碼API的URL後面。接著，我們使用urllib.request.urlopen()傳送請求並取得回應。最後，我們解析JSON回應並列印結果。
此程式碼邏輯清晰，步驟明確。首先定義了必要的引數，然後傳送請求，最後處理回應。每一步都使用了適當的Python函式庫和函式，如urllib.parse.urlencode()和json.loads()。值得注意的是，程式碼中提到了取得API金鑰的方法，這對於大量請求是必要的。
使用Google Maps Geocoding API進行地理編碼
在現代的網頁應用程式中，表單資料通常會被編碼後傳送到伺服器。在Python中，我們可以使用urllib.parse.urlencode()函式來實作這一點。Google要求我們使用safe=","引數，以確保地址中的逗號不會被轉換為%2C。
組裝完整的URL
一個完整的URL包含scheme、location、path和可選的query。scheme、location和path通常保持固定。我們將固定的部分和動態的query內容組裝成一個完整的URL，並將其列印出來。
import urllib.parse
import urllib.request
# 定義表單資料
form = {
"address": "333 waterside drive, norfolk, va, 23510",
"sensor": "false",
# "key": 在這裡提供您的API金鑰（如果已註冊）
}
# 編碼表單資料
query = urllib.parse.urlencode(form, safe=',')
# 組裝完整的URL
url = "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?" + query
print(url)
內容解密：
urllib.parse.urlencode()用於將表單資料編碼為URL查詢字串。safe=','引數確保逗號不會被轉換為%2C，保持地址的正確性。- 組裝完整的URL，包括scheme、location、path和query。
傳送請求並處理回應
使用urllib.request.urlopen()函式傳送請求，並讀取回應。
with urllib.request.urlopen(url) as response:
print(response.info())
response_json = json.load(response)
print(response_json)
內容解密：
with陳述式建立了一個處理上下文，用於傳送請求和讀取回應。response.info()列印出HTTP回應的headers，確認請求成功。json.load(response)將JSON格式的回應內容載入為Python物件。
解析地理編碼結果
地理編碼結果包含在response_json['results']中。我們可以存取特定的資訊，如經緯度。
location = response_json['results'][0]['geometry']['location']
print(location)
內容解密：
response_json['results']是一個包含地理編碼結果的列表。response_json['results'][0]['geometry']['location']包含經緯度資訊。- 經緯度資訊以字典形式呈現，包含
lat和lng鍵。
反向地理編碼
反向地理編碼服務根據經緯度位置查詢附近的地址。這種查詢具有一定的模糊性，因為一個點可能與多個建築物或地址相關聯。
# 反向地理編碼的範例程式碼
reverse_geocode_form = {
"latlng": "36.844305,-76.29111999999999",
"sensor": "false",
# "key": 在這裡提供您的API金鑰（如果已註冊）
}
reverse_geocode_query = urllib.parse.urlencode(reverse_geocode_form, safe=',')
reverse_geocode_url = "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?" + reverse_geocode_query
with urllib.request.urlopen(reverse_geocode_url) as reverse_response:
reverse_response_json = json.load(reverse_response)
print(reverse_response_json)
內容解密：
- 反向地理編碼需要提供經緯度資訊。
- 使用與正向地理編碼類別似的方法傳送請求和解析回應。
- 回應內容包含附近地址的資訊。
使用Python進行地理編碼與距離計算
地理編碼服務請求
本章節將介紹如何使用Python向Google Maps的地理編碼服務傳送請求。地理編碼服務能夠將經緯度座標轉換為人類可讀的地址。
構建請求
首先，我們需要構建請求URL。以下是一個示例程式碼，展示瞭如何使用urllib.request和urllib.parse模組來構建請求：
import urllib.request
import urllib.parse
import json
# 1. 構建URL
form = {
"latlng": "36.844305,-76.29112",
"sensor": "false",
# "key": 在此提供API金鑰（如果已註冊）
}
query = urllib.parse.urlencode(form, safe=",")
scheme_netloc_path = "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json"
print(scheme_netloc_path + "?" + query)
# 2. 傳送請求；取得回應
with urllib.request.urlopen(scheme_netloc_path + "?" + query) as geocode:
print(geocode.info())
response = json.loads(geocode.read().decode("UTF-8"))
# 3. 處理回應物件
for alt in response['results']:
print(alt['types'], alt['formatted_address'])
程式碼解析
- 構建請求資料：我們定義了一個字典
form，其中包含了請求所需的引數，包括經緯度座標和感測器狀態。 - 編碼請求資料：使用
urllib.parse.urlencode()函式對請求資料進行編碼，並將結果指定給query變數。safe=","引數確保經緯度座標中的逗號不會被轉義。 - 構建完整URL：將固定的URL部分與編碼後的查詢字串結合，得到完整的請求URL。
- 傳送請求：使用
urllib.request.urlopen()函式傳送請求，並取得回應。 - 處理回應：解析回應內容，並提取出相關的地址資訊。
距離計算
在獲得地理編碼結果後，我們可能需要計算兩個點之間的距離。這可以使用半正矢公式（Haversine Formula）來實作。
半正矢公式
半正矢公式是一種用於計算球面上兩個點之間距離的方法。以下是其實作程式碼：
from math import radians, sin, cos, sqrt, asin
MI = 3959 # 英里
NM = 3440 # 海里
KM = 6371 # 公里
def haversine(point1, point2, R=MI):
"""計算兩個點之間的距離。
point1和point2是包含緯度和經度的二元組。
R是地球半徑，預設值為英里。
"""
lat_1, lon_1 = point1
lat_2, lon_2 = point2
Δ_lat = radians(lat_2 - lat_1)
Δ_lon = radians(lon_2 - lon_1)
lat_1 = radians(lat_1)
lat_2 = radians(lat_2)
a = sin(Δ_lat/2)**2 + cos(lat_1)*cos(lat_2)*sin(Δ_lon/2)**2
c = 2*asin(sqrt(a))
return R * c
程式碼解析
- 定義常數：我們定義了地球半徑的不同單位（英里、海里、公里）。
- 實作半正矢公式：
haversine()函式接受兩個點的經緯度座標和地球半徑作為輸入，計算並傳回兩個點之間的距離。 - 轉換角度為弧度：由於Python的
math函式庫中的三角函式要求輸入為弧度，因此我們使用radians()函式進行轉換。
透過以上介紹，我們學習瞭如何使用Python向Google Maps的地理編碼服務傳送請求，並計算兩個點之間的距離。這些技術在許多應用場景中都非常有用，例如物流、導航和地理資訊系統等。
緯度經度計算與地理編碼的應用
在進行地理位置相關的運算時，經緯度之間的距離計算是一項基本需求。haversine公式是一種用於計算兩個經緯度座標之間距離的方法，廣泛應用於地理資訊系統（GIS）和導航系統中。
使用Haversine公式計算距離
首先，我們需要定義一個haversine函式，該函式接受兩個經緯度座標點和一個可選的地球半徑引數（預設單位為英里）。以下是函式的實作：
import math
# 地球半徑在不同單位下的值
MI = 3959 # 英里
NM = 3440 # 海里
KM = 6372.8 # 公里
def haversine(point1, point2, R=MI):
"""
使用haversine公式計算兩個經緯度點之間的距離。
:param point1: 第一個點的經緯度座標 (lat, lon)
:param point2: 第二個點的經緯度座標 (lat, lon)
:param R: 地球半徑，預設為英里
:return: 兩個點之間的距離
"""
lat1, lon1 = point1
lat2, lon2 = point2
# 將經緯度轉換為弧度
d_lat = math.radians(lat2 - lat1)
d_lon = math.radians(lon2 - lon1)
lat1 = math.radians(lat1)
lat2 = math.radians(lat2)
# 計算haversine公式的中間值
a = math.sin(d_lat/2)**2 + math.cos(lat1)*math.cos(lat2)*math.sin(d_lon/2)**2
c = 2*math.asin(math.sqrt(a))
# 傳回距離
return R * c
#### 內容解密：
- `haversine`函式首先將輸入的經緯度座標分解為單獨的緯度和經度值，並將其轉換為弧度。
- 使用haversine公式計算兩個點之間的距離，中間涉及計算`a`和`c`兩個值。
- 最終傳回根據給定的地球半徑計算出的距離。
### 結合地理編碼與Haversine公式
為了實際應用`haversine`函式，我們需要結合地理編碼技術，將地址轉換為經緯度座標。下面是一個簡化的地理編碼函式：
```python
def geocode(address):
# 省略了實際的地理編碼實作細節
# 這裡假設使用某種API取得經緯度資訊
loc_dict = [{'lat': 36.8443027, 'lng': -76.2910835}] # 示例資料
loc_pairs = [(l['lat'], l['lng']) for l in loc_dict]
return loc_pairs
#### 內容解密：
- `geocode`函式將地址轉換為經緯度座標的列表。
- 在實際應用中，需要使用地理編碼服務（如Google Maps API）來取得經緯度資料。
### 實際應用示例
現在，我們可以使用`geocode`函式取得不同地點的經緯度座標，並使用`haversine`函式計算它們之間的距離：
```python
base = geocode("333 Waterside, Norfolk, VA, 23510")[0]
loc1 = geocode("456 Granby St, Norfolk, VA")[0]
loc2 = geocode("111 W Tazewell, Norfolk, VA")[0]
print("Base", base)
print("Loc1", loc1, haversine(base, loc1))
print("Loc2", loc2, haversine(base, loc2))
#### 內容解密：
- 首先，使用`geocode`函式取得三個不同地址的經緯度座標。
- 然後，使用`haversine`函式計算基地與其他兩個地點之間的距離。
- 最後，輸出結果以比較兩個地點與基地的相對距離。
### 經緯度壓縮編碼
除了計算距離外，將經緯度進行壓縮編碼也是地理資訊處理中的一項重要技術。這包括GeoRef、Maidenhead Locator和NAC等多種編碼方案，它們透過不同的演算法將經緯度轉換為更簡潔的字串表示。
#### GeoRef編碼
GeoRef是一種將經緯度壓縮為四個字母和最多八位數字的編碼系統。下面是一個簡化的GeoRef編碼流程：
```python
def georef_encode(lat, lon):
# 簡化的GeoRef編碼示例
# 省略了實際的編碼實作細節
pass
#### 內容解密：
- `georef_encode`函式將經緯度轉換為GeoRef編碼。
- 實際的實作需要根據GeoRef編碼規則進行具體的數值轉換和字元對映。
