package com.flightfeather.uav.biz.sourcetrace.model
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import com.flightfeather.uav.biz.FactorFilter
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import com.flightfeather.uav.common.utils.MapUtil
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import com.flightfeather.uav.domain.entity.SceneInfo
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import com.flightfeather.uav.domain.repository.SceneInfoRep
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/**
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* 污染来源
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* 系统内部的污染场景、电子地图搜索得到的实际路段路口等标志信息
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* @date 2025/5/27
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* @author feiyu02
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*/
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class PollutedSource {
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/**
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* 溯源清单显示与临近监测站点的距离（国控、市控、网格化监测点）
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*
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*/
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// 溯源企业
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var sceneList:List<SceneInfo?>? = null
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/**
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* 查找系统内部溯源范围内的污染企业
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*/
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fun searchScenes(pollutedArea: PollutedArea, sceneInfoRep: SceneInfoRep, factor: FactorFilter.SelectedFactor) {
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// Fixme 2025.5.14: 污染源的坐标是高德地图坐标系（火星坐标系），而走航数据是WGS84坐标系
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// 按照区域检索内部污染源信息
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// 1. 首先按照四至范围从数据库初步筛选污染源，需要先将坐标转换为gcj02（火星坐标系），因为污染源场景信息都为此坐标系
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val polygonTmp = pollutedArea.polygon!!.map {
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MapUtil.gcj02ToWgs84(it)
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}
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val fb = MapUtil.calFourBoundaries(polygonTmp)
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val sceneList = sceneInfoRep.findByCoordinateRange(fb)
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// 2. 再精确判断是否在反向溯源区域多边形内部
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val result = mutableListOf<SceneInfo>()
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sceneList.forEach {
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val point = it!!.longitude.toDouble() to it.latitude.toDouble()
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if (MapUtil.isPointInPolygon(point, polygonTmp)) {
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result.add(it)
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}
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}
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this.sceneList = result
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TODO("按照所选监测因子类型，区分污染源类型")
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}
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}
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