使用Java實(shí)現(xiàn)KMZ和KML數(shù)據(jù)的直接解析
引言
最近碰到有朋友咨詢，大致的問(wèn)題是，他在項(xiàng)目中要實(shí)現(xiàn)KMZ數(shù)據(jù)的解析和WebGIS的可視化。剛好他用的技術(shù)棧是Java，同時(shí)KMZ的解析在各個(gè)網(wǎng)站上的相關(guān)解析代碼不多。有很多代碼是解析KML的，但是解析KMZ的相對(duì)比較少。一時(shí)沒(méi)有參考的例子，希望能結(jié)合JAVA講一下如何進(jìn)行KMZ數(shù)據(jù)的解析。其實(shí)話說(shuō)回來(lái)，雖然大致了解KMZ是什么數(shù)據(jù)，但是在之前的項(xiàng)目過(guò)程中，接觸的空間數(shù)據(jù)也基本都是shp、gdb等等，至于google的KMZ還真的是第一回接觸。
本文主要講解如何用JAVA語(yǔ)言，直接解析KMZ數(shù)據(jù)。文章首先介紹google地圖中的KMZ和KML數(shù)據(jù)，然后使用代碼的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的解析，最后展示解析成果以及如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成空間WKT數(shù)據(jù)。關(guān)于JAVA解析KML的博客和資料有不少，但是KMZ文件的還是比較稀少的，供各位朋友在工作中解析KMZ文件有一個(gè)參考。
一、關(guān)于KMZ和KML
在進(jìn)行相關(guān)文件的解析之前，首先我們來(lái)看一下KMZ和KML這兩種文件，先了解這兩種文件是什么？用來(lái)做什么的，具體的文件內(nèi)容是什么樣的。本節(jié)主要提供這些基礎(chǔ)知識(shí)的講解。
1、KMZ是什么
KMZ 文件包含主 KML 文件以及0個(gè)或多個(gè)用 ZIP 格式打包成一個(gè)單元的支持文件（稱為歸檔）。然后，KMZ 文件就可以作為單個(gè)實(shí)體進(jìn)行存儲(chǔ)和通過(guò)電子郵件發(fā)送。NetworkLink 可從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器提取 KMZ 文件。將 KMZ 文件解壓縮后，主 .kml 文件及其支持文件便分離成其各自的原始格式和目錄結(jié)構(gòu)，以及原始文件名和擴(kuò)展名。除了變成歸檔格式外，ZIP 格式也會(huì)受到壓縮，因此歸檔只能包含一個(gè)大型 KML 文件。根據(jù) KML 文件的內(nèi)容，此過(guò)程通常會(huì)產(chǎn)生10:1的壓縮。10千字節(jié)的 KML 文件可以用1千字節(jié)的 KMZ 文件來(lái)提供。
KMZ是Google Earth默認(rèn)的輸出文件格式，是一個(gè)經(jīng)過(guò)ZIP格式壓縮過(guò)的KML文件，當(dāng)我們從網(wǎng)站上下載KMZ文件的時(shí)候，Windows會(huì)把KMZ文件認(rèn)成ZIP文件，所以另存的時(shí)候文件后綴會(huì)被改成.ZIP，因此需要手動(dòng)將文件后綴改成.KMZ。 KMZ文件用ZIP工具軟件打開(kāi)，然后解壓縮即可得到原始KML文件。當(dāng)然，KMZ文件也有自己的好處，就是KMZ文件的自身可以包含影像，這樣就可以不依賴引用網(wǎng)絡(luò)上的截圖。 一般情況下，雙擊KMZ/KML文件即可從Google Earth中打開(kāi)地標(biāo)文件，但是需要注意的是，KMZ/KML地標(biāo)文件名不能包含中文字符，文件存放的路徑也不能有中文字符，否則將無(wú)法在Google Earth中打開(kāi)。
這里我們以漂亮國(guó)的全球基地為說(shuō)明，驗(yàn)證一下上述的內(nèi)容。把KMZ文件的后綴名修改為zip，然后用壓縮文件打開(kāi)。可以看到以下的文件：
總結(jié)一下，KMZ就是把KML文件，進(jìn)行了一個(gè)打包。這個(gè)很重要，在后面的解析過(guò)程中，會(huì)用到這個(gè)知識(shí)點(diǎn)。講完了KMZ，下面介紹一下KML。
2、KML是什么
KML 代表 鑰匙孔標(biāo)記語(yǔ)言。此 GIS 格式基于 XML，主要用于 Google 地球。KML由Keyhole Inc開(kāi)發(fā)，后來(lái)被Google收購(gòu).KMZ（KML-Zipped）取代KML成為默認(rèn)的Google地球地理空間格式，因?yàn)樗俏募膲嚎s版本。KML/KMZ于2008年成為開(kāi)放地理空間聯(lián)盟的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)度和緯度分量（十進(jìn)制度）由 1984 年世界大地測(cè)量系統(tǒng) （WGS84） 定義。垂直分量（高度）以米為單位從 WGS84 EGM96 大地水準(zhǔn)面垂直基準(zhǔn)面開(kāi)始測(cè)量。
KML (keyhole markup language)是以XML語(yǔ)言為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)的一種文件格式，用來(lái)描述和存儲(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)（點(diǎn)、線、面、圖片等），是純粹的xml文本格式，可用記事本打開(kāi)編輯，所以kml文件很小。KML跟XML文件最大的不同就是KML描述的是地理信息數(shù)據(jù)。最早開(kāi)發(fā)KML的是keyhole公司，2004年Goole收購(gòu)keyhole并用KML開(kāi)發(fā)GooleEarth。KML是原先的Keyhole客戶端進(jìn)行讀寫(xiě)的文件格式，是一種XML描述語(yǔ)言，并且是文本格式，這種格式的文件對(duì)于Google Earth程序設(shè)計(jì)來(lái)說(shuō)有極大的好處，程序員可以通過(guò)簡(jiǎn)單的幾行代碼讀取出地標(biāo)文件的內(nèi)部信息，并且還可以通過(guò)程序自動(dòng)生成KML文件，因此，使用KML格式的地標(biāo)文件非常利于Google Earth應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。
這里我們還是以上面的kml文件為說(shuō)明，將打開(kāi)的示例xml文件內(nèi)容展示如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<kml xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2" xmlns:gx="http://www.google.com/kml/ext/2.2">
<Document>
<!-- Begin Style Definitions -->
<Folder>
<name>Point Features</name>
<description>Point Features</description>
<Placemark>
<description>Airport</description>
<name><![CDATA[CHARLESTON AFB/INTL 查爾斯頓空軍基地/國(guó)際機(jī)場(chǎng)]]></name>
<Point>
<coordinates>-80.0408900000,32.8985600000,0</coordinates>
</Point>
</Placemark>
<Placemark>
<description>Airport</description>
<name><![CDATA[DAVIS-MONTHAN AFB 戴維斯-蒙森空軍基地]]></name>
<Point>
<coordinates>-110.8822600000,32.1652200000,0</coordinates>
</Point>
</Placemark>
</Folder>
</Document>
</kml>以上就是一個(gè)KML文件的示例，其主體內(nèi)容就是一個(gè)XML。它以XML為主體，用來(lái)存儲(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)。因此對(duì)KML數(shù)據(jù)的解析，其本質(zhì)就是對(duì)XML文件的解析。
二、Java解析實(shí)例
本節(jié)主要以代碼實(shí)戰(zhàn)的方式介紹使用Java編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)對(duì)KML語(yǔ)言和KMZ語(yǔ)言的解析。由于涉及到xml的解析，這里不采用最原始的dom解析方式。對(duì)于KML語(yǔ)言，有成熟的組件de.micromata.jak.JavaAPIforKml對(duì)KML的解析。這里對(duì)相關(guān)的解析組件進(jìn)行介紹：
| 序號(hào) | 組件名稱 | 作用 |
| 1 | de.micromata.jak.JavaAPIforKml | KML文件解析 |
| 2 | org.apache.commons.commons-compress | 壓縮包解壓 |
| 3 | com.vividsolutions.jts | JTS wkt字符串構(gòu)建 |
1、POM.xml引用
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.yelang</groupId> <artifactId>gdal_demo1</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>gdal_demo1</name> <description>試驗(yàn)</description> <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> </properties> <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/de.micromata.jak/JavaAPIforKml --> <dependency> <groupId>de.micromata.jak</groupId> <artifactId>JavaAPIforKml</artifactId> <version>2.2.1</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-compress --> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-compress</artifactId> <version>1.21</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.vividsolutions</groupId> <artifactId>jts</artifactId> <version>1.13</version> </dependency> </dependencies> </project>
2、KML 基類定義
這里進(jìn)行kml 基類定義，將name、description、List<Coordinate>進(jìn)行統(tǒng)一封裝。針對(duì)Point、Polygon、Polyline對(duì)象，在自己的對(duì)象屬性中擴(kuò)展額外的屬性。這里采用OOP的實(shí)現(xiàn)方式。網(wǎng)上很多的代碼沒(méi)有將父級(jí)類抽象出來(lái)，同時(shí)其代碼只解析了name。沒(méi)有解析description屬性。這里我們將描述信息同樣解析出來(lái)。關(guān)鍵代碼如下：
package com.yelang.kmzcase;
import java.util.List;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Coordinate;
/**
* kml 基類，將name、description、List<Coordinate>進(jìn)行統(tǒng)一封裝
* @author 夜郎king
*/
public class KmlBaseEntity {
private List<Coordinate> points;
private String name;
private String description;
public List<Coordinate> getPoints() {
return points;
}
public void setPoints(List<Coordinate> points) {
this.points = points;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public String getDescription() {
return description;
}
public void setDescription(String description) {
this.description = description;
}
public KmlBaseEntity(List<Coordinate> points, String name, String description) {
super();
this.points = points;
this.name = name;
this.description = description;
}
public KmlBaseEntity() {
super();
}
}3、空間對(duì)象的定義
空間對(duì)象常見(jiàn)的類型包括點(diǎn)（Point）、線（Polyline）、面（Polygon）三種類型。這里我們將根據(jù)需要定義不同的空間對(duì)象。下面分別給出實(shí)例代碼：
KmlPoint.java
package com.yelang.kmzcase;
import java.util.List;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Coordinate;
public class KmlPoint extends KmlBaseEntity{
private String color;
public String getColor() {
return color;
}
public void setColor(String color) {
this.color = color;
}
public KmlPoint(List<Coordinate> points,String name,String description,String color){
super(points, name, description);
this.color = color;
}
public KmlPoint() {
super();
}
}KmlLine.java
package com.yelang.kmzcase;
public class KmlLine extends KmlBaseEntity {
private String color;
private long width;
public String getColor() {
return color;
}
public void setColor(String color) {
this.color = color;
}
public long getWidth() {
return width;
}
public void setWidth(long width) {
this.width = width;
}
}KmlPolygon.java
package com.yelang.kmzcase;
/**
* @program: 面狀實(shí)體
**/
public class KmlPolygon extends KmlBaseEntity {
private String color;
public String getColor() {
return color;
}
public void setColor(String color) {
this.color = color;
}
}4、Kml解析工具類
這里定義Kml的解析工具類，主要負(fù)責(zé)解析KML，然后根據(jù)不同的圖層，將屬性和空間坐標(biāo)點(diǎn)信息賦值給不同的空間數(shù)據(jù)集合。網(wǎng)上有一些解析的代碼，僅解析name屬性。這里擴(kuò)展了其它的屬性，包括描述屬性。詳細(xì)代碼如下：
package com.yelang.kmzcase;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.*;
import java.io.File;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @description: KML文件解析
**/
public class ParsingKmlUtil {
/**
* 解析kml文件
*/
public KmlData parseKmlByFile(File file) {
Kml kml = Kml.unmarshal(file);
return getByKml(kml);
}
/**
* 解析kml文件流
*
* @param inputstream
* @return
*/
public KmlData parseKmlByInputstream(InputStream inputstream) {
Kml kml = Kml.unmarshal(inputstream);
return getByKml(kml);
}
/**
* Kml對(duì)象轉(zhuǎn)自定義存儲(chǔ)對(duì)象
*
* @param kml
* @return
*/
public KmlData getByKml(Kml kml) {
KmlData kmlData = new KmlData();
kmlData.setKmlPoints(new ArrayList<>());
kmlData.setKmlLines(new ArrayList<>());
kmlData.setKmlPolygons(new ArrayList<>());
Feature feature = kml.getFeature();
parseFeature(feature, kmlData);
return kmlData;
}
/**
* 解析kml節(jié)點(diǎn)
* @param feature
* @param kmlData
*/
private void parseFeature(Feature feature, KmlData kmlData) {
if (feature != null) {
if (feature instanceof Document) {
List<Feature> featureList = ((Document) feature).getFeature();
featureList.forEach(documentFeature -> {
if (documentFeature instanceof Placemark) {
getPlaceMark((Placemark) documentFeature, kmlData);
} else {
parseFeature(documentFeature, kmlData);
}
});
} else if (feature instanceof Folder) {
List<Feature> featureList = ((Folder) feature).getFeature();
featureList.forEach(documentFeature -> {
if (documentFeature instanceof Placemark) {
getPlaceMark((Placemark) documentFeature, kmlData);
} else {
parseFeature(documentFeature, kmlData);
}
});
}
}
}
private void getPlaceMark(Placemark placemark, KmlData kmlData) {
Geometry geometry = placemark.getGeometry();
/*String name = placemark.getName();
placemark.getDescription();
System.out.println(placemark.getDescription());
if (name == null) {
name = placemark.getDescription();
}
parseGeometry(name, geometry, kmlData);*/
parseGeometry(placemark,geometry,kmlData);
}
/**
* 解析點(diǎn)線面形狀的數(shù)據(jù)分別放入存儲(chǔ)對(duì)象
* @param placemark placemark對(duì)象
* @param geometry 形狀類型
* @param kmlData 存儲(chǔ)對(duì)象
*/
private void parseGeometry(Placemark placemark, Geometry geometry, KmlData kmlData) {
if (geometry != null) {
if (geometry instanceof Polygon) {
Polygon polygon = (Polygon) geometry;
Boundary outerBoundaryIs = polygon.getOuterBoundaryIs();
if (outerBoundaryIs != null) {
LinearRing linearRing = outerBoundaryIs.getLinearRing();
if (linearRing != null) {
List<Coordinate> coordinates = linearRing.getCoordinates();
if (coordinates != null) {
outerBoundaryIs = ((Polygon) geometry).getOuterBoundaryIs();
addPolygonToList(kmlData.getKmlPolygons(), placemark, outerBoundaryIs);
}
}
}
} else if (geometry instanceof LineString) {
LineString lineString = (LineString) geometry;
List<Coordinate> coordinates = lineString.getCoordinates();
if (coordinates != null) {
coordinates = ((LineString) geometry).getCoordinates();
addLineStringToList(kmlData.getKmlLines(), coordinates, placemark);
}
} else if (geometry instanceof Point) {
Point point = (Point) geometry;
List<Coordinate> coordinates = point.getCoordinates();
if (coordinates != null) {
coordinates = ((Point) geometry).getCoordinates();
addPointToList(kmlData.getKmlPoints(), coordinates, placemark);
}
} else if (geometry instanceof MultiGeometry) {
List<Geometry> geometries = ((MultiGeometry) geometry).getGeometry();
for (Geometry geometryToMult : geometries) {
Boundary outerBoundaryIs;
List<Coordinate> coordinates;
if (geometryToMult instanceof Point) {
coordinates = ((Point) geometryToMult).getCoordinates();
addPointToList(kmlData.getKmlPoints(), coordinates, placemark);
} else if (geometryToMult instanceof LineString) {
coordinates = ((LineString) geometryToMult).getCoordinates();
addLineStringToList(kmlData.getKmlLines(), coordinates, placemark);
} else if (geometryToMult instanceof Polygon) {
outerBoundaryIs = ((Polygon) geometryToMult).getOuterBoundaryIs();
addPolygonToList(kmlData.getKmlPolygons(), placemark, outerBoundaryIs);
}
}
}
}
}
/**
* 保存面狀數(shù)據(jù)
*
* @param kmlPolygonList 已有面狀數(shù)據(jù)
* @param placemark placemark對(duì)象
* @param outerBoundaryIs 面狀信息
*/
private void addPolygonToList(List<KmlPolygon> kmlPolygonList, Placemark placemark, Boundary outerBoundaryIs) {
LinearRing linearRing = outerBoundaryIs.getLinearRing();// 面
KmlPolygon kmlPolygon = new KmlPolygon();
kmlPolygon.setPoints(linearRing.getCoordinates());
kmlPolygon.setName(placemark.getName());
kmlPolygon.setDescription(placemark.getDescription());
kmlPolygonList.add(kmlPolygon);
}
/**
* 保存線狀數(shù)據(jù)
*
* @param kmlLineList 已有線狀數(shù)據(jù)
* @param coordinates 線狀經(jīng)緯度數(shù)據(jù)
* @param name 線狀名稱
*/
private void addLineStringToList(List<KmlLine> kmlLineList, List<Coordinate> coordinates, Placemark placemark) {
KmlLine kmlLine = new KmlLine();
kmlLine.setPoints(coordinates);
kmlLine.setName(placemark.getName());
kmlLine.setDescription(placemark.getDescription());
kmlLineList.add(kmlLine);
}
/**
* 保存點(diǎn)狀數(shù)據(jù)
*
* @param kmlPointList 已有點(diǎn)狀數(shù)據(jù)
* @param coordinates 點(diǎn)狀經(jīng)緯度數(shù)據(jù)
* @param name 點(diǎn)狀名稱
*/
private void addPointToList(List<KmlPoint> kmlPointList, List<Coordinate> coordinates, Placemark placemark) {
KmlPoint kmlPoint = new KmlPoint();
kmlPoint.setName(placemark.getName());
kmlPoint.setDescription(placemark.getDescription());
kmlPoint.setPoints(coordinates);
kmlPointList.add(kmlPoint);
}
}在定義了上述的代碼之后，基本就可以實(shí)現(xiàn)了純Java對(duì)KML文件的解析。下一節(jié)將調(diào)用上面的代碼進(jìn)行相應(yīng)文件的解析。
三、KML文件的解析
本節(jié)將重點(diǎn)介紹如何解析KML文件。
1、KML解析測(cè)試
package com.yelang.kmzcase;
import org.apache.commons.compress.archivers.ArchiveEntry;
import org.apache.commons.compress.archivers.ArchiveInputStream;
import org.apache.commons.compress.archivers.zip.ZipArchiveInputStream;
import com.vividsolutions.jts.geom.GeometryFactory;
import com.vividsolutions.jts.io.WKTWriter;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Coordinate;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Kml;
import java.io.*;
import com.vividsolutions.jts.geom.*;
public class KMZParser {
public static void parseKml() throws IOException {
ParsingKmlUtil parsingKmlUtil = new ParsingKmlUtil();
File file = new File("C:/BaiduDownload/美軍基地-地圖數(shù)據(jù)（kmz）/美空軍基地 - 副本/US-AFB.KML"); // 文件地址自己修改
KmlData kmlData = parsingKmlUtil.parseKmlByFile(file);
// assert kmlData != null;
if (kmlData.getKmlPoints().size() > 0) {
for (KmlPoint k : kmlData.getKmlPoints()) {
GeometryFactory geoFactory = new GeometryFactory();
Coordinate coord = k.getPoints().get(0);
com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate jtCoord = new com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate(coord.getLongitude(), coord.getLatitude(), coord.getAltitude());
// 使用GeometryFactory創(chuàng)建一個(gè)點(diǎn)
Geometry point = geoFactory.createPoint(jtCoord);
WKTWriter writer = new WKTWriter();
String wkt = writer.write(point);
System.out.println(k.getPoints() + "\t"+ wkt +"\t"+ k.getDescription() + "\t " + k.getName());
}
}
}
// 使用示例
public static void main(String[] args) throws IOException {
KMZParser.parseKml();
}
}由于在XML中的坐標(biāo)是一個(gè)數(shù)組，如果想把這些數(shù)據(jù)保存到空間數(shù)據(jù)庫(kù)中，需要進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，比如從WKT字符串轉(zhuǎn)為Geometry。當(dāng)然，保存到空間數(shù)據(jù)庫(kù)中，有很多種方法，這里我們介紹一種，基于JTS的方式構(gòu)建WKT字符串，因?yàn)樵贛yBatis-Plus中，可以直接操作WKT字符串。將坐標(biāo)轉(zhuǎn)換WKT字符串的方法如下：
com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate jtCoord = new com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate(coord.getLongitude(), coord.getLatitude(), coord.getAltitude()); // 使用GeometryFactory創(chuàng)建一個(gè)點(diǎn) Geometry point = geoFactory.createPoint(jtCoord); WKTWriter writer = new WKTWriter(); String wkt = writer.write(point);
在控制臺(tái)中執(zhí)行以上方法可以看到以下信息的輸出，說(shuō)明KML文件解析成功
[-80.04089,32.89856] POINT (-80.04089 32.89856) Airport CHARLESTON AFB/INTL 查爾斯頓空軍基地/國(guó)際機(jī)場(chǎng) [-110.88226,32.16522] POINT (-110.88226 32.16522) Airport DAVIS-MONTHAN AFB 戴維斯-蒙森空軍基地 [-110.34393,31.58844] POINT (-110.34393 31.58844) Airport LIBBY AAF/SIERRA VISTA MUN 利比空軍基地/謝拉維斯塔 [-98.49243,33.98621] POINT (-98.49243 33.98621) Airport SHEPPARD AFB/WICHITA FALLS MUN 謝潑德空軍基地/威奇托福爾斯?? [-72.52899,42.19849] POINT (-72.52899 42.19849) Airport WESTOVER ARB/METROPOLITAN 韋斯特歐弗空軍基地 [-84.04541,39.82544] POINT (-84.04541 39.82544) Airport WRIGHT-PATTERSON AFB 賴特-帕特森空軍基地 [-84.07013,39.80072] POINT (-84.07013 39.80072) Airport WRIGHT-PATTERSON AFB 賴特-帕特森空軍基地
2、KMZ解析測(cè)試
網(wǎng)上很多博客都只講了如何解析KML，但是對(duì)于KMZ的解析介紹比較少，以JAVA為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言解析更少了。上面的方法也只實(shí)現(xiàn)了KML的解析，如果把文件換成KMZ，肯定會(huì)報(bào)錯(cuò)的。不信來(lái)試試。錯(cuò)誤信息如下：
如果發(fā)生了以上的異常，不要急。發(fā)生這個(gè)異常的原因其實(shí)在文章的開(kāi)頭就講過(guò)了。如果看到這里前面沒(méi)有印象的，可以翻到前面去看一下。還是簡(jiǎn)單說(shuō)明一下吧，主要是KMZ是KML的壓縮包，而以上代碼是KML的解析，沒(méi)有對(duì)KMZ進(jìn)行解壓。這里有兩種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，第一種是將KMZ文件進(jìn)行解壓，然后對(duì)解壓后的文件解析，肯定沒(méi)問(wèn)題。第二種是在壓縮包中讀取，然后對(duì)壓縮流信息進(jìn)行解析。第一種方式會(huì)增加不必要的臟文件，第二種則不會(huì)，因?yàn)樵嘉募挥幸粋€(gè)。 下面我們采用第二種實(shí)現(xiàn)方式，首先來(lái)定義一個(gè)處理接口（必須要）：
package com.yelang.kmzcase;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
/**
* kml轉(zhuǎn)換類，用于實(shí)現(xiàn)kml的自定義識(shí)別與讀取
* @author 夜郎king
*/
public interface IKMLParser {
/**
* @param kmlInputStream
* @throws IOException
*/
void parseKML(InputStream kmlInputStream) throws IOException;
}然后再定義針對(duì)KMZ的內(nèi)容解析代碼（基于在線解壓的方式），然后已輸入流的方式完成內(nèi)容解析，這個(gè)代碼網(wǎng)上比較少，如果需要KMZ文件解析，可以作為參考：
public static void parseKMZFile(File kmzFile, IKMLParser kmlParser) throws IOException {
try (InputStream fileInputStream = new FileInputStream(kmzFile);
ArchiveInputStream archiveInputStream = new ZipArchiveInputStream(fileInputStream)) {
ArchiveEntry entry;
while ((entry = archiveInputStream.getNextEntry()) != null) {
String name = entry.getName();
if (name.toLowerCase().endsWith(".kml") || name.toLowerCase().endsWith(".kmz")) {
// 如果發(fā)現(xiàn).kml或.kmz文件，可以將其內(nèi)容讀取出來(lái)并傳遞給KMLParser處理
kmlParser.parseKML(archiveInputStream);
}
}
}
}
public static void parseKmz() throws IOException {
File kmzFile = new File("C:/BaiduDownload/美軍基地-地圖數(shù)據(jù)（kmz）/美國(guó)全球基地.kmz");
KMZParser.parseKMZFile(kmzFile, new IKMLParser() {
@Override
public void parseKML(InputStream kmlInputStream) throws IOException {
// 在這里實(shí)現(xiàn)你的KML解析邏輯
// 例如，可以將讀取的KML內(nèi)容轉(zhuǎn)換為字符串
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(kmlInputStream))) {
String line;
StringBuffer xmlContent = new StringBuffer(1024);
while ((line = reader.readLine()) != null) {
// 處理每一行KML數(shù)據(jù)
xmlContent.append(line);
}
// System.out.println(xmlContent);
Kml kml = Kml.unmarshal(xmlContent.toString());
ParsingKmlUtil pku = new ParsingKmlUtil();
KmlData kmlData = pku.getByKml(kml);
if (null != kmlData.getKmlPoints()&&kmlData.getKmlPoints().size() > 0) {
for (KmlPoint kp : kmlData.getKmlPoints()) {
GeometryFactory geoFactory = new GeometryFactory();
Coordinate coord = kp.getPoints().get(0);
com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate jtCoord = new com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate(coord.getLongitude(), coord.getLatitude(), coord.getAltitude());
// 使用GeometryFactory創(chuàng)建一個(gè)點(diǎn)
Geometry point = geoFactory.createPoint(jtCoord);
WKTWriter writer = new WKTWriter();
String wkt = writer.write(point);
System.out.println(kp.getPoints() + "\t"+ wkt +"\t"+ kp.getDescription() + "\t " + kp.getName());
}
System.out.println("美軍全球基地的數(shù)據(jù)是==>" + kmlData.getKmlPoints().size());
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}上述代碼的主要邏輯是，使用compress對(duì)KMZ文件進(jìn)行在線解壓，然后動(dòng)態(tài)拼接KML內(nèi)容，最后解析KML文件，然后提取空間信息。經(jīng)過(guò)上述步驟，完成信息的解析。在運(yùn)行以上的代碼，發(fā)現(xiàn)KMZ文件已經(jīng)成功解析。
至此已經(jīng)完成KMZ和KML文件的解析。
四、總結(jié)
以上就是本文的主要內(nèi)容，本文主要講解如何用JAVA語(yǔ)言，直接解析KMZ數(shù)據(jù)。文章首先介紹google地圖中的KMZ和KML數(shù)據(jù)，然后使用代碼的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的解析，最后展示解析成果以及如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成空間WKT數(shù)據(jù)。
到此這篇關(guān)于使用Java實(shí)現(xiàn)KMZ和KML數(shù)據(jù)的直接解析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java解析KMZ和KML內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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