部分結果
bing地圖瓦片使用QuadKey作為命名方式，
QuadKey簡介
如何計算quadkey
在給定level下，把行號tileY和列號tileX轉換為2進制，然后行列交叉存盤，再轉換為4進制，即得到了相應的quadkey，
quadkey的優點
四鍵具有幾個有趣的屬性，首先，四鍵的長度（位數）等于相應圖塊的詳細程度，其次，任何圖塊的四鍵以其父圖塊（上一級包含的圖塊）的四鍵開頭，如下例所示，圖塊2是圖塊20到23的父級，圖塊13是圖塊130到133的父級：
思路
根據選擇的區域計算四鍵，構建下載鏈接，使用python requests下載影像瓦片，
# -*- coding: utf-8 -*-"""下載區域影像從第一層到指定層""" import requestsimport os.pathimport QuadKey.quadkey as quadkeyimport shutilimport secrets as secrets # 下載的最細層tileZoom = 5rootTileDir = "tiles_cache" lat_min = -90lat_max = 90lon_min = -180lon_max = 180# MS doesn't want you hardcoding the URLs to the tile server. This request asks for the Aerial# url template. Replace {quadkey}response = requests.get("https://dev.virtualearth.net/REST/V1/Imagery/Metadata/Aerial?key=%s" % (secrets.bingKey)) # 回傳結果data = https://www.cnblogs.com/giserhome/p/response.json()print(data) # grabs the data we need from the response.# 例如：http://ecn.{subdomain}.tiles.virtualearth.net/tiles/a{quadkey}.jpeg?g=7786tileUrlTemplate = data['resourceSets'][0]['resources'][0]['imageUrl']# 例如：['t0', 't1', 't2', 't3']imageDomains = data['resourceSets'][0]['resources'][0]['imageUrlSubdomains'] if (os.path.exists(rootTileDir) == False):os.mkdir(rootTileDir) bingTilesDir = os.path.join(rootTileDir, "bing") if (os.path.exists(bingTilesDir) == False):os.mkdir(bingTilesDir) def get_tiles_by_pixel(tilePixel):"""下載該點之上的瓦片 :param lat::param lon::return:""" """get pixel coordinates"""# tilePixel = quadkey.TileSystem.geo_to_pixel((lat, lon), tileZoom) # print(tilePixel) pixel = tilePixelgeo = quadkey.TileSystem.pixel_to_geo(pixel, tileZoom)# 計算四鍵qk = quadkey.from_geo(geo, tileZoom) # 四鍵qkStr = str(qk) #qkArray = []for index in range(tileZoom):qkArray.append(qkStr[0:index + 1]) print(qkArray)# 存放路徑for qk in qkArray:# 下載影像tileFileName = "%s/%s.jpg" % (bingTilesDir, qk) if (os.path.exists(tileFileName)):# already downloadedok = 1else:print("下載中", end='') url = tileUrlTemplate.replace("{subdomain}", imageDomains[0])url = url.replace("{quadkey}", qk)url = "%s&key=%s" % (url, secrets.bingKey) response = requests.get(url, stream=True)print(response) with open(tileFileName, 'wb') as out_file:shutil.copyfileobj(response.raw, out_file) del responseneededTile = True# 左上為原點tilePixelMax = quadkey.TileSystem.geo_to_pixel((lat_max, lon_max), tileZoom)tilePixelMin = quadkey.TileSystem.geo_to_pixel((lat_min, lon_min), tileZoom)print(tilePixelMax)print(tilePixelMin) for x in range(tilePixelMin[0], tilePixelMax[0], 256):for y in range(tilePixelMax[1], tilePixelMin[1], 246):get_tiles_by_pixel((x, y)) # get_tiles(lat_max, lon_max)# get_tiles(lat_max, lon_min)# get_tiles(lat_min, lon_max)# get_tiles(lat_min, lon_min) print('下載完畢')
接下來要做的事
- 大量瓦片的有效管理（因為資料量巨大，查詢移動很不方便，有興趣可以計算一下這個量有多大）
- python發布tms服務
- 瓦片拼接成tif等格式
更多的詳情見小專欄文章：GIS之家小專欄
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標籤：GIS
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