1. 网格细分逻辑（编写中）

feiyu02

2025-01-23 698f8f0f22af4c66581ce284407e986ca036aec6

 src/main/kotlin/com/flightfeather/uav/biz/satellite/SatelliteGridManage.kt

@@ -1,6 +1,8 @@
package com.flightfeather.uav.biz.satellite

import com.flightfeather.uav.common.utils.MapUtil
import com.flightfeather.uav.domain.entity.GridCell
import kotlin.math.PI
import kotlin.math.sqrt

/**
@@ -10,30 +12,36 @@
 * @date 2025/1/8
 * @author feiyu02
 */
class SatelliteGridManage {
object SatelliteGridManage {

    /**
     * 根据正方形网格中心点坐标，计算4个顶点坐标
     * 网格中心点坐标按照从左到右、从上到下的顺序排列
     * @param points 网格中心坐标点数组
     */
    fun calGridVertex(points:List<Pair<Double, Double>>):List<Array<Pair<Double, Double>>> {
    fun calGridVertex(points: List<Pair<Double, Double>>): List<GridVertex> {
        // 网格少于2个，则无法绘制
        if (points.size < 2) return emptyList()
        val p1 = points[0];
        val p2 = points[1];
        // 获取前两个网格
        // Fixme 2025.01.10: 目前先简化逻辑，按照前两个点是左右排布，且点p2在点p1的东边
        val p1 = points[0]
        val p2 = points[1]
        // 两中心点间的角度
        val angle = MapUtil.getAngle(p1.first, p1.second, p2.first, p2.second);
        val angle = MapUtil.getAngle(p1.first, p1.second, p2.first, p2.second)
        // 两中心点间的距离
        val dis = MapUtil.getDistance(p1.first, p1.second, p2.first, p2.second);
        val dis = MapUtil.getDistance(p1.first, p1.second, p2.first, p2.second)
        // 网格正方形对角线的一半长度
        val halfDiagonal = sqrt((dis / 2) * (dis / 2) * 2);
        val halfDiagonal = sqrt((dis / 2) * (dis / 2) * 2)
        // 计算首个正方形各顶点相对于中心点的角度，得到正方形各顶点的坐标
        val angle1 = MapUtil.plusAngle(angle, 45.0);
        val gp1 = MapUtil.getPointByLen(p1, halfDiagonal, angle1);
        val angle2 = MapUtil.plusAngle(angle1, 90.0);
        val gp2 = MapUtil.getPointByLen(p1, halfDiagonal, angle2);
        val angle3 = MapUtil.plusAngle(angle2, 90.0);
        val gp3 = MapUtil.getPointByLen(p1, halfDiagonal, angle3);
        val angle4 = MapUtil.plusAngle(angle3, 90.0);
        val gp4 = MapUtil.getPointByLen(p1, halfDiagonal, angle4);
        // 4个顶点按照从左上角开始，顺时针方向的顺序进行排列
        val angle1 = MapUtil.plusAngle(angle, 45.0 + 180.0)
        val gp1 = MapUtil.getPointByLen(p1, halfDiagonal, angle1 * PI / 180)
        val angle2 = MapUtil.plusAngle(angle1, 90.0)
        val gp2 = MapUtil.getPointByLen(p1, halfDiagonal, angle2 * PI / 180)
        val angle3 = MapUtil.plusAngle(angle2, 90.0)
        val gp3 = MapUtil.getPointByLen(p1, halfDiagonal, angle3 * PI / 180)
        val angle4 = MapUtil.plusAngle(angle3, 90.0)
        val gp4 = MapUtil.getPointByLen(p1, halfDiagonal, angle4 * PI / 180)
        // 计算4个顶点分别与中心点的经纬度差值
        val dx1 = gp1.first - p1.first
        val dy1 = gp1.second - p1.second
@@ -45,21 +53,111 @@
        val dy4 = gp4.second - p1.second

        // 得到所有正方形网格的4个顶点信息
        return points.map { p->
            arrayOf(
                p.first + dx1 to p.second + dy1,
                p.first + dx2 to p.second + dy2,
                p.first + dx3 to p.second + dy3,
                p.first + dx4 to p.second + dy4,
        return points.map { p ->
            GridVertex(
                p.first + dx1, p.second + dy1,
                p.first + dx2, p.second + dy2,
                p.first + dx3, p.second + dy3,
                p.first + dx4, p.second + dy4,
            )
        }
    }

    /**
     * 拆分网格
     * 拆分网格为细分网格，所有网格应该是相同边长的正方形
     * 根据相似矩形的原理，可以分别按比例得到每个细分网格的经纬度
     * @param gridCellList 原始网格数组
     * @param scale 拆分的系数，例如 2，表示将原有网格按边长的 1/2 拆分成 2 * 2 的4个网格
     * @param groupId 细分后的网格所属的网格组id
     * @return
     */
    fun splitGrid() {
    fun splitGrid(gridCellList: List<GridCell?>, scale: Int, groupId:Int): List<GridCell?> {
        if (scale <= 0) throw IllegalArgumentException("网格拆分的数量不能小于1")
        // 拆分系数为1，则表示不拆分
        if (scale == 1) return gridCellList
        if (gridCellList.isEmpty()) return emptyList()

        val newGridCellList = mutableListOf<GridCell>()

        // 根据函数[calGridVertex]生成的网格4个顶点坐标，以上北下南左西右东方向为标准
        // 计算首个网格中心坐标点分别和4个顶点的经纬度差值
        val p = gridCellList.find { it != null }!!
        // （通过近似平面坐标系的方式）根据单个原始网格的4个顶点坐标，分别确定以下三组坐标点之间的经纬度单位偏移量
        val p1 = p.point1Lon to p.point1Lat
        val p2 = p.point2Lon to p.point2Lat
        val p3 = p.point3Lon to p.point3Lat
        val p4 = p.point4Lon to p.point4Lat
        // p1、p3的经纬度单位差值
        val dx1 = (p3.first - p1.first) / scale.toBigDecimal()
        val dy1 = (p3.second - p1.second) / scale.toBigDecimal()
        // p1、p2的经纬度单位差值
        val dx2 = (p2.first - p1.first) / scale.toBigDecimal()
        val dy2 = (p2.second - p1.second) / scale.toBigDecimal()
        // p3、p4的经纬度单位差值
        val dx3 = (p4.first - p3.first) / scale.toBigDecimal()
        val dy3 = (p4.second - p3.second) / scale.toBigDecimal()
        // 中心点和p1的经纬度单位差值
        val dxC = (p.longitude - p1.first) / scale.toBigDecimal()
        val dyC = (p.latitude - p1.second) / scale.toBigDecimal()

        // 网格索引
        var cellIndex = 0

        // 对网格组内的所有网格进行网格细分
        gridCellList.forEach { g ->
            if (g == null) return@forEach

            // 网格行循环
            for (row in 0 until scale) {
                val newGridCell1 = GridCell()

                // 确定每一行首个细分网格的中心坐标和4个顶点坐标
                // 左上角顶点根据所在行数在原始网格顶点基础上增加偏移量
                newGridCell1.point1Lon = g.point1Lon + dx1 * row.toBigDecimal()
                newGridCell1.point1Lat = g.point1Lat + dy1 * row.toBigDecimal()
                // 左下角顶点根据所在行数在原始网格顶点基础上增加偏移量（比左上角顶点多一个偏移）
                newGridCell1.point3Lon = g.point1Lon + dx1 * (row + 1).toBigDecimal()
                newGridCell1.point3Lat = g.point1Lat + dy1 * (row + 1).toBigDecimal()
                // 右上角顶点在细分网格左上角的基础上增加相应的偏移量
                newGridCell1.point2Lon = newGridCell1.point1Lon + dx2
                newGridCell1.point2Lat = newGridCell1.point1Lat + dy2
                // 右下角顶点在细分网格左下角的基础上增加相应的偏移量
                newGridCell1.point4Lon = newGridCell1.point3Lon + dx3
                newGridCell1.point4Lat = newGridCell1.point3Lat + dy3
                // 中心点在细分网格左上角的基础上增加固定偏移量
                newGridCell1.longitude = newGridCell1.point1Lon + dxC
                newGridCell1.latitude = newGridCell1.point1Lat + dyC

                newGridCell1.groupId = groupId
                newGridCell1.cellIndex = ++cellIndex
                newGridCell1.fatherCellIndex = g.cellIndex

                // 加入结果集合
                newGridCellList.add(newGridCell1)

                // 网格列循环(从第2列开始)
                for (col in 1 until scale) {
                    val newGridCell = GridCell()
                    newGridCell.point1Lon = newGridCell1.point1Lon + dx2 * col.toBigDecimal()
                    newGridCell.point1Lat = newGridCell1.point1Lat + dy2 * col.toBigDecimal()
                    newGridCell.point2Lon = newGridCell1.point2Lon + dx2 * col.toBigDecimal()
                    newGridCell.point2Lat = newGridCell1.point2Lat + dy2 * col.toBigDecimal()
                    newGridCell.point3Lon = newGridCell1.point3Lon + dx3 * col.toBigDecimal()
                    newGridCell.point3Lat = newGridCell1.point3Lat + dy3 * col.toBigDecimal()
                    newGridCell.point4Lon = newGridCell1.point4Lon + dx3 * col.toBigDecimal()
                    newGridCell.point4Lat = newGridCell1.point4Lat + dy3 * col.toBigDecimal()
                    newGridCell.longitude = newGridCell.point1Lon + dxC
                    newGridCell.latitude = newGridCell.point1Lat + dyC

                    newGridCell.groupId = groupId
                    newGridCell.cellIndex = ++cellIndex
                    newGridCell.fatherCellIndex = g.cellIndex

                    newGridCellList.add(newGridCell)
                }
            }
        }
        return newGridCellList
    }

}