一、座標體系
首先我們要明白，開發者能接觸到哪些座標體系呢？
第一種分類：
1、 GPS，WGS-84，原始座標體系。一般用國際標準的GPS記錄儀記錄下來的座標， 都是GPS的座標。很可惜，在中國，任何一個地圖產品都不允許使用GPS座標， 據說是爲了保密。GPS座標形式如圖，度分秒形式的經緯度。 2、 GCJ-02，國測局02年發佈的座標體系。又稱“火星座標”。 在中國，必須至少使用GCJ-02的座標體系。比如谷歌，騰訊，高德都在 用這個座標體系。GCJ-02也是國內最廣泛使用的座標體系。 3、 其他座標體系。一般都是由GCJ-02進過偏移算法得到的。 這種體系就根據每個公司的不同，座標體系都不一樣了。比如， 百度和搜狗就使用自己的座標體系，與其他座標體系不兼容。
第二種分類：
首先明白，所有座標體系的原點，都是非洲。 1、 經緯度。這個是球面座標，對於北京來說，就是(116.38817139.935961)這 樣的座標。比如騰訊、高德、百度都是這樣的經緯度座標。 谷歌是經緯度順序寫反的經緯度座標。如果是度分秒座標，需要進行轉換 ，才能得到這樣的經緯度座標。詳見座標轉換。 2、 墨卡託座標。平面座標，相當於是直線距離，數字一般都比較大，像這樣的。 (215362.00021333335 99526.00034912192)墨卡託座標， 主要用於程序的後臺計算。直線距離嘛，加加減減幾乎計算方便。 搜狗地圖API就是直接使用的墨卡託座標。
二、座標轉換
在各種web端平臺，或者高德、騰訊、百度上取到的座標，都不是GPS座標， 都是GCJ-02座標，或者自己的偏移座標系。 比如，你在谷歌地圖API，高德地圖API，騰訊地圖API上取到的， 都是GCJ-02座標，他們三家都是通用的，也適用於大部分地圖API產品， 以及他們的地圖產品。 例外，百度API上取到的，是BD-09座標，只適用於百度地圖相關產品。 例外，搜狗API上取到的，是搜狗座標，只適用於搜狗地圖相關產品。 例外，谷歌地球，google earth上取到的，是GPS座標， 而且是度分秒形式的經緯度座標。在國內不允許使用。必須轉換爲GCJ-02座標。
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度分秒座標轉換爲經緯度 比如，在GPS記錄儀，或者google earth上採集到的是39°31'20.51，那麼應該這樣換算，31分就是31/60度，20.51秒就是20.51/3600度，結果就是39 + 31/60 + 20.51/3600 度。
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GPS轉換爲GCJ-02座標
谷歌，高德，騰訊的地圖API官網上，都不直接提供這樣的座標轉換。如果要得到GCJ-02座標，最好在他們的地圖上直接取點，或者通過地址解析得到。不過，在網上搜到了這樣的接口，該接口的type=1就是GPS轉到GCJ-02的墨卡託座標。請大家對接口保密。詳見：http://map.sogou.com/api/documentation/javascript/api2.5/interface_tra... -
GCJ-02與BD-09之間互轉 國測局GCJ-02座標體系（谷歌、高德、騰訊），與百度座標BD-09體系的轉換，我今天想說的就是這個，後面有相關代碼！
4、經緯緯度轉成墨卡託
網上也有詳細講解：http://bbs.esrichina-bj.cn/esri/viewthread.php?tid=78245（大家發現沒，高德是api，騰訊和百度是mapapi，說明什麼？）
三、座標偏移
如果您的座標在轉換之後，還有偏移，那麼考慮以下幾個方面。
A、原始座標系弄錯，比如以爲自己是GPS座標，但其實已經是GCJ-02座標。
解決方案：請確保採集到的數據是哪個座標體系，需要轉換到哪個座標系，再進行座標轉換。
B、原始座標準確度不夠
解決方案：如果您是GPS座標，請確保採集GPS數據時，搜到至少4顆以上的衛星。並且GPS數據準不準，還取決於周圍建築物的高度，越高越不準，因爲有遮擋。
如果本來就是GCJ-02座標，在不同地圖放大級別的時候，看到的地方可能不一樣。比如你在地圖級別4（國家）取到的座標，放大到地圖12級（街道）時，座標就偏了。請確保在地圖最大放大級別時，拾取座標。
C、度分秒的概念混淆
比如，在google earth上採集到的是39°31'20.51，那麼應該這樣換算，31分就是31/60度，20.51秒就是20.51/3600度，結果就是39 + 31/60 + 20.51/3600 度。
D、經緯度順序寫反了
有些公司（比如高德，百度，騰訊）是先經度，再緯度，即Point(lng lat)。但谷歌座標的順序恰好相反，是(lat lng)。
百度地圖座標與蘋果自帶地圖經緯度之間的相互轉換方法：
/// 百度座標轉高德座標
+ (CLLocationCoordinate2D)GCJ02FromBD09:(CLLocationCoordinate2D)coor
{
CLLocationDegrees x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0;
CLLocationDegrees x = coor.longitude - 0.0065, y = coor.latitude - 0.006;
CLLocationDegrees z = sqrt(x * x + y * y) - 0.00002 * sin(y * x_pi);
CLLocationDegrees theta = atan2(y, x) - 0.000003 * cos(x * x_pi);
CLLocationDegrees gg_lon = z * cos(theta);
CLLocationDegrees gg_lat = z * sin(theta);
return CLLocationCoordinate2DMake(gg_lat, gg_lon);
}
// 高德座標轉百度座標
+ (CLLocationCoordinate2D)BD09FromGCJ02:(CLLocationCoordinate2D)coor
{
CLLocationDegrees x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0;
CLLocationDegrees x = coor.longitude, y = coor.latitude;
CLLocationDegrees z = sqrt(x * x + y * y) + 0.00002 * sin(y * x_pi);
CLLocationDegrees theta = atan2(y, x) + 0.000003 * cos(x * x_pi);
CLLocationDegrees bd_lon = z * cos(theta) + 0.0065;
CLLocationDegrees bd_lat = z * sin(theta) + 0.006;
return CLLocationCoordinate2DMake(bd_lat, bd_lon);
}
開源項目
JZLocationConverter:
https://github.com/JackZhouCn/JZLocationConverter
python版本
# -*- coding: utf-8 -*-
import math
x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0
def bd_encrypt(gg):
x = gg["gg_lon"]
y = gg["gg_lat"]
z = math.sqrt(x * x + y * y) + 0.00002 * math.sin(y * x_pi)
theta = math.atan2(y, x) + 0.000003 * math.cos(x * x_pi)
bd_lon = z * math.cos(theta) + 0.0065
bd_lat = z * math.sin(theta) + 0.006
return {"bd_lon":bd_lon, "bd_lat":bd_lat}
def bd_decrypt(bd):
x = bd["bd_lon"] - 0.0065
y = bd["bd_lat"] - 0.006;
z = sqrt(x * x + y * y) - 0.00002 * sin(y * x_pi);
theta = atan2(y, x) - 0.000003 * cos(x * x_pi);
gg_lon = z * cos(theta);
gg_lat = z * sin(theta);
return {"gg_lon":gg_lon, "gg_lat":gg_lat}
收藏學習，轉自：https://segmentfault.com/a/1190000003023989
其他參考：
http://www.jianshu.com/p/abdb35b0ba78