请教j2se绘制地图的思路

新铺村长 2012-09-12 10:05:23
其实也不算是地图,只是想在swt的某个窗体上绘制一些点,但是这些点都是有实际的经纬度的。根据实际的经纬度情况,将他们画出来,并且每个点都是可以触发点击事件的。
这里涉及到几个问题我想不通,希望大家多帮帮我。哪怕你没做过,只是讲讲思路也好,现在的地图都是web的,j2se桌面程序的资料实在太少了。
1、窗体上的一点,如何对应经纬度,经纬度都是小数点后N位,而窗体上的点都是整数。
2、我应该参照经纬度来计算出他应在窗体上的哪一点?还是参照窗体上的点来计算出经纬度?
3、如何让这一点可以相应点击事件?我理解“点”应该作为一个类出现,但是如何让他相应点击实践?总不能每个点都是一个label吧?我画1万多个点要用label恐怕要死机了。
4、如果上述问题都可以解决的话,我还想知道关于在窗体上加载地图背景,如何将背景地图与坐标点校准的问题,以及map缩放问题。


一个实际的例子:
比如地铁里面的售票机的那种地图,有很多条线路,没条线路有很多的站点,点击一个站点后就可以买票。

如果你有类似的经验麻烦分享下,如果没有那么给我讲一下思路也可以啊。

提前拜谢!谢谢了!
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新铺村长 2012-09-13
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试试TWaver GIS。
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我看了下 先谢过了 好像有搞头
新铺村长 2012-09-13
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试试TWaver GIS。
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这个好像有搞头 谢谢了 研究下了
忆纷飞 2012-09-13
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1.四舍五入 这个感觉没啥解释的
2,依据经纬度画点 会比较准确 毕竟带小数点的是经纬度 像素你算不出来小数
3,swt是swing么?如果是的话 很久没用swing了但是最简单脑残的方法画点不如画圆 圆形总可以相应事件了吧
另外如果个人研究推荐用javaFx
xueyoo 2012-09-12
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谢谢了哈

看了哈
但是思路还是不清晰 呵呵

能否具体讲下?谢谢了
捏造的信仰 2012-09-12
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首先地图坐标系和界面上的坐标系是不同的,需要有转换的方式。其次绘图应该用 java2D 来实现,而不能用控件。关于 java2d,这里有一个不错的教程:

http://blog.163.com/among_1985/blog/static/275005232009973933282/
Amendla 2012-09-12
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试试TWaver GIS。
内容概要:本文系统阐述了基于矩约束的最大熵方法在扩展不确定度评估中的理论与应用,提供了一套完整的Matlab代码实现方案。该方法依据最大熵原理,在仅知样本的均值、方差、偏度、峰度等低阶矩信息的前提下,通过求解拉格朗日乘子,推导出满足这些矩约束且信息熵最大的最优概率密度函数,从而实现对测量结果的非参数化、无偏估计。相较于传统依赖正态分布假设的评估方式,该方法更具普适性与鲁棒性,尤其适用于处理非对称、非高斯等复杂分布的实际测量数据。文中详细论述了理论模型的构建、数值求解算法的设计、概率密度函数的重建过程,并通过典型算例验证了其在提高评估准确性方面的优越性能。; 适合人群:具备概率统计、信息论基础知识及Matlab编程能力,从事精密测量、实验数据分析、质量控制、计量科学等相关领域的研究人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标:①解决传统扩展不确定度评估中因错误分布假设导致的系统性偏差问题;②在缺乏先验分布知识的情况下,对复杂测量数据进行客观、稳健的不确定度评定;③为高精度科学实验、工业检测及计量认证提供理论严谨、工具完备的技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现,重点关注拉格朗日乘子的迭代求解、熵最大化过程及PDF重构等核心环节,并尝试代入实际数据进行验证与拓展,以充分掌握该方法的应用精髓。
内容概要:本文研究了基于鲸鱼优化算法(WOA)的多无人机三维协同路径规划方法,旨在实现最低成本目标,综合考虑路径长度、飞行高度、环境威胁和转弯角度等多种约束条件。通过构建多目标优化模型,并利用WOA算法进行求解,实现了多无人机在复杂三维空间中的集群避障与路径优化。文中详细阐述了问题建模过程、适应度函数设计、约束处理机制以及算法实现细节,并借助Matlab仿真验证了该方法在路径平滑性、避障能力和成本控制方面的有效性,为多无人机系统的自主协同作业提供了可靠的技术支撑与实践方案。; 适合人群:具备一定优化算法基础和Matlab编程能力,从事无人机控制、智能优化、路径规划等相关领域的科研人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①解决复杂三维环境中多无人机协同避障与高效路径规划问题;②学习如何将鲸鱼优化算法应用于多目标工程优化任务;③掌握基于Matlab的智能算法仿真、性能评估与可视化分析方法; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现过程,重点关注目标函数的构建逻辑与多约束条件的处理策略,可通过调整环境参数、初始条件和算法参数开展对比实验,以全面掌握多无人机协同路径规划的核心机制与优化技巧。

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