根据经纬坐标判断是否在一个省份内 或者市内，这有开源的轮子吗？

算法肯定有，就是 google map s2 开源算法。https://gojekfarm.github.io/s2-calc/

但问题是，你要先下载全国 kml 图形格式才行。

用 postgres 数据库的 postgis 扩展
地图可以用 openstreetmap 的，只是要自己再加工处理一下
另外可以查查国内测绘相关部门的网站上有没有地图数据可以下载

哦对了，搞数据的时候留意一下数据是用的 WGS 坐标系还是 GCJ02 坐标系

@tool2dx
@ElmerZhang
@malusama

感谢大佬 研究一下

这个我记得是有加密的吧，坐标和地图有偏移，毕竟地图是敏感数据

省级行政区划数据，可以看看 Ant L7 的开源数据，不过由于政策影响，只有 GCJ02 坐标系的数据了 https://l7.antv.antgroup.com/custom/tools/map

直接调用 天地图/百度/高德/腾讯 的地图接口，给坐标 返回地理位置，里面都带有城市信息

使用阿里云接口： https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/geojson?code=110000 ，获取省份边界点坐标，自己判断一下是否在区域内就行了
https://datav.aliyun.com/portal/school/atlas/area_selector
坐标系不同需要提前转换，python 的话可以用 shapely 这个库

想用现成接口的话一般各家地图一般都有逆地理编码的 api：比如高德 https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/georegeo

做过类似的需求，当时的作法是先把省份地图的数据拿出来，shp 格式的好像是。然后提取边界的经纬度坐标，然后把问题转换为判断点是否在有界图形内，就知道某坐标在不在某个区域内了。

1 、得有省市轮廓行政区边界数据 2 、使用 postgres 数据库的 postgis 函数或直接 java 相关 geotool 判断是否在范围内。另外一个方案就是在线地图获取判断了

随便下载个空间拓扑相关的 js 库, 都有这个功能, 输入一个点 一个面, 判断他们是否相交就可以了

高性能坐标查询 Java 工具 https://github.com/xiangyuecn/AreaCity-Query-Geometry

本工具核心功能：使用 jts 库从省市区县乡镇边界数据（ AreaCity-JsSpider-StatsGov 开源库）或 geojson 边界数据文件中查找出和任意点、线、面有相交的矢量边界，内存占用低，性能优良（ 1 秒可查 1 万个以上坐标对应的城市信息）。

省市区三级在线预览 https://xiangyuecn.github.io/AreaCity-JsSpider-StatsGov/assets/geo-echarts.html

对口，打个硬广告

高德

谷歌地图有现成的 api 判断一个点是否在指定区域内，containsLocation 。感觉是不是能实现。别的地图应该也有现成的。
省份区域网上应该有现成的 geoJson

有一个开源库有做这个，判断传入坐标是否在某个地区经纬度坐标集内： https://github.com/pikaz-18/pikaz-location

这不就是个电子围栏？

地图都是有现成的接口

好几年前我是写了个爬虫

最简单的办法就是用类似 echarts 等表格绘制中国地图时的 geojson 文件，里面有边界坐标，我记得 google 能搜到如何推算 geo 坐标是否包含经纬度

数据 https://geojson.cn/api/china/china.topo.json

qgis

做过类似，uber 的算法，用经纬度比较哈希

个人用直接经纬度换中文坐标是最简单的，你能到 10w 次访问么

json 数据： https://geojson.hxkj.vip/

判断是否在一个区域内：高德 SDK 的 Polygon contains https://lbs.amap.com/api/Javascript-api-v2/documentation#polygoncontains

我之前做个这个需求功能,是根据经纬度判断属于哪个省份,nodejs 的包 @turf/turf,你可以看看

做个几年的 GIS 开发，这个需求蛮简单的，1. 直接调接口 (amap, bmap 都有类似的) 2. 有各个省份的 polygon 数据话直接存 pg ，调 pg 函数查询一句 SQL 语句就搞定。3. 有各个省份的 polygon 数据，不想用数据库，也能直接加载内存进行点面关系判断，C++的 boost geometry ，geos, gdal 库都支持，其他语言也有类似的库。不需要用到上述的 geohash 或者谷歌的 s2 ，uber 的 h3 等，这些是对位置进行了编码，不是适合用来做你这个需求，更适合用于大数据的快速索引查询。

刚做过，python 用 Shapely 非常好用

假设你已经有了区域的 geometry 数据，下面是一个示例接口：

from flask import Flask, request, jsonify
from shapely.geometry import Point, Polygon

app = Flask(__name__)

# 定义一个多边形区域，这里以一个简单的四边形为例
polygon_coords = [(30.6167, 104.0667), (30.6167, 104.1667), (30.7167, 104.1667), (30.7167, 104.0667)]
polygon = Polygon(polygon_coords)

@app.route('/is_point_in_polygon', methods=['POST'])
def is_point_in_polygon():
data = request.json
lat = data.get('lat')
lon = data.get('lon')

if lat is None or lon is None:
return jsonify({'error': 'Please provide both latitude and longitude'}), 400

point = Point(lon, lat) # 注意：shapely 的 Point 构造函数参数顺序是(x, y)，即(lon, lat)

is_inside = polygon.contains(point)

return jsonify({'inside': is_inside})

if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)