百度地图根据经纬度坐标,显示轨迹
1.html 部分设置存放地图的div,定义id和宽高,并引入百度地图相关JS
<div id="baiduMap" style="width:600px;height:600px;"></div>
<script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=你的百度地图开发者秘钥"></script>
2.JS部分,初始化的时候我就创造了一个searchTrackmap()方法,这个方法我是用于查找出数据库经纬度坐标并组成一个数组传入JS中。因为开始我们是甲方。。乙方给我们提供数据,我设计数据库的时候就省事了一下。。经纬度放在了一起。导致在java代码中还要将数据拆开,存入数组中,哈哈,当了回甲方,可把我牛逼坏了。
function searchTrackmap(vehiclePassTime,cphData,cphTypeData) {
//查询基础数据
$.ajax({
type : 'POST',
dataType : "json",
data: {
vehiclePassTime: vehiclePassTime,
cphData: cphData,
cphTypeData: cphTypeData
},
url : '${pageContext.request.contextPath}/webservice/vehicelInfo/TrackMap',
success : function(data) {
setTrackmap(data)
}
});
}
function setTrackmap(pointArr) {
var map = new BMap.Map("mapcontainer");
var point = new BMap.Point(87.623272, 43.831565);
map.centerAndZoom(point, 13);
map.enableScrollWheelZoom(); // 开启鼠标滚轮缩放
map.addControl(new BMap.ScaleControl()); // 添加比例尺控件
if(pointArr.length>0){
var s = pointArr.toString();
var pointStr = s.split(",");
var pointArr = [];
for (var k = 0; k < pointStr.length; k += 2) {
pointArr.push({
lng: pointStr[k],
lat: pointStr[k + 1]
});
}
// 生成坐标点
var trackPoint = [];
for (var i = 0, j = pointArr.length; i < j; i++) {
trackPoint.push(new BMap.Point(pointArr[i].lng, pointArr[i].lat));
}
map.centerAndZoom(trackPoint[0], 15);
// 画线
var polyline = new BMap.Polyline(trackPoint, {
strokeStyle:"dashed",//solid为实线,dashed为虚线
strokeColor: "#95F204",
strokeWeight: 3,
strokeOpacity: 1
});
map.addOverlay(polyline);
// 配置图片
var size = new BMap.Size(26, 26);
var offset = new BMap.Size(0, -13);
var imageSize = new BMap.Size(26, 26);
var icon = new BMap.Icon("${pageContext.request.contextPath}/images/ns/carDocument/u191.svg", new BMap.Size(33, 50));
// 画图标
for (var i = 0, j = trackPoint.length; i < j; i++) {
var marker = new BMap.Marker(trackPoint[i], {
icon: icon,
offset: offset
}); // 创建标注
map.addOverlay(marker);
}
//根据经纬极值计算绽放级别
function getZoom(maxLng, minLng, maxLat, minLat) {
var zoom = ["50", "100", "200", "500", "1000", "2000", "5000", "10000", "20000", "25000", "50000", "100000", "200000", "500000", "1000000", "2000000"]; // 级别18到3。
var pointA = new BMap.Point(maxLng, maxLat); // 创建点坐标A
var pointB = new BMap.Point(minLng, minLat); // 创建点坐标B
var distance = map.getDistance(pointA, pointB).toFixed(1); //获取两点距离,保留小数点后两位
for (var i = 0, zoomLen = zoom.length; i < zoomLen; i++) {
if (zoom[i] - distance > 0) {
return 18 - i + 3; //之所以会多3,是因为地图范围常常是比例尺距离的10倍以上。所以级别会增加3。
}
}
}
function setZoom(points) {
if (points.length > 0) {
var maxLng = points[0].lng;
var minLng = points[0].lng;
var maxLat = points[0].lat;
var minLat = points[0].lat;
var res;
for (var i = points.length - 1; i >= 0; i--) {
res = points[i];
if (res.lng > maxLng) maxLng = res.lng;
if (res.lng < minLng) minLng = res.lng;
if (res.lat > maxLat) maxLat = res.lat;
if (res.lat < minLat) minLat = res.lat;
}
var cenLng = (parseFloat(maxLng) + parseFloat(minLng)) / 2;
var cenLat = (parseFloat(maxLat) + parseFloat(minLat)) / 2;
var zoom = getZoom(maxLng, minLng, maxLat, minLat);
map.centerAndZoom(new BMap.Point(cenLng, cenLat), zoom);
} else {
//没有坐标,显示全中国
map.centerAndZoom(new BMap.Point(87.623272, 43.831565), 13);
}
}
setZoom(pointArr)
}
}
3.java部分,该部分是第二部请求java后台数据返回前台的操作。
@RequestMapping("/TrackMap")
@ResponseBody
public List<Map<String,Object>> TrackMap(String vehiclePassTime, String cphData, String cphTypeData){
String startTime = null;
String endTime = null;
try {
if(vehiclePassTime!=null && vehiclePassTime!= "") {
startTime = vehiclePassTime.substring(0, 10);
endTime = vehiclePassTime.substring(13, 23);
}
List<VehicleAnalysis> vehicleAnalysis = vehicleAnalysisService.selectVehicleAnalysisSearch(cphData, cphTypeData, startTime, endTime);
//转换轨迹图数据格式
ArrayList arrayList = new ArrayList();
for (VehicleAnalysis Item :vehicleAnalysis) {
Map<String ,Object> coord = new HashMap<>();
String[] strCoods = Item.getLatitudeLongitude().split(",");
Double[] doubleCoods = {Double.parseDouble(strCoods[0]),Double.parseDouble(strCoods[1])};
arrayList.add(doubleCoods);
}
return arrayList;
} catch (Exception e) {
logger.error("轨迹图分析查询失败!", e);
}
return null;
}
前台会接收到如下数据
最终显示结果: