只用系统类能若实现地图反解析获得中文地址?

XMelo 2014-12-03 08:09:41

rt

- (void)reverseGeocodeLocation:(CLLocation *)location completionHandler:(CLGeocodeCompletionHandler)completionHandler;
用这个类可以反解析出来某个点的地址不过是英文的

No. 871 Yueming Road Changhe Xixing Residential District Binjiang Hangzhou Zhejiang China

问题来了不用第三方的话能不能实现显示中文地址毕竟项目里目前地图功能用的还不是很多

如果不能实现也只能转战第三方了求大婶啊

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不担心 2014-12-04

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我记得你修改一下本地的语言为中文,就会显示出中文,你可以试试,记不大清楚了

环保大数据玩转地球作者：刘国伟来源：《环境与生活》 2019年第8期据赛迪智库近日公布，2019年上半年，我国大数据产业增长势头强劲，大数据相关企业已增至5637家，预计2019年我国大数据产业规模将达到7200亿元。大数据已经与电信、金融、医疗、制造业等领域融合，并催生越来越多的新业态、新模式。那么，大数据与环境保护相结合，会产生什么效果？各国的一些成功经验让我们充满期待。大数据在环境领域有先天优势我国"十三五"规划纲要明确提出实施国家大数据战略, 把大数据作为基础性战略资源, 全面推进大数据深化创新应用。面对严峻的生态环境形势与环境科学管理的需要,《生态环境大数据建设总体方案》应运而生。早在2016年3月，当时的环境保护部就发布了《生态环境大数据总体方案》，将大数据定义为"以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析……"。这和英国人维克托·迈尔·舍恩伯格《大数据时代》中提到的大数据4个特征（数量大、多样性、速度快和价值大）是基本一致的。目前，环境大数据需求十分紧迫。据业内资深人士披露，相较于其他行业大数据应用，环保方面的大数据具有先天的优势，其整体分析、应用从一开始就具备了大数据体系的相关要素，从而能在环境承载力分析、环境经济关系分析、污染物大数据分析和预警预测等应用主题方面，有着广泛而出色的表现。最重要的是，环境监管者有了生态环境方面的大数据做技术支撑，就可以说话算"数"了。算出美国人消费带来的生态威胁今年7月底，非政府组织"全球足迹网络"宣布，2019年7月29日是今年的"地球超载日"。也就是说，人类在7月29日这天用光了地球2019年一整年的自然资源总量，之后的每一天都是在向未来"透支"资源。报告举例称，如果全世界的人都像美国人一样生活，我们需要5个地球来满足需求；如果像法国人或英国人一样生活，需要不到3个地球。那么在表现人类消费与环境破坏之间的关系时，怎样才会更直观、更可信呢？此时是环境大数据一展身手的时候了。英国《自然》杂志子刊《生态学和进化论》2017年初刊登了一项利用大数据分析得出的研究结果：人类消费及商品供应与全球生物多样性遭受威胁密切相关，这类威胁至少有1/3可归因于国际贸易体系中的商品生产环节。研究人员重点关注了国际自然保护联盟（IUCN）和国际鸟类联盟列举的6803种易危、濒危、严重濒危的陆地和海洋物种，并计算出由于具体哪个国家或地区的消费，以及哪些消费类别，而对其他国家或地区的哪些物种造成何种程度的威胁。以消费大国美国为例，该国对全球商品和服务的消费所带来的物种威胁几乎遍及全球。其中东南亚承受的威胁最严重，威胁主要来自渔业、工业污染、海产养殖；此外，加勒比海岸等地区的海洋物种也深受美国消费带来的威胁。由此可见，环境领域的大数据能够把人类消费和环境遭受的影响联系起来，这对于各国政府、企业及个人更好地了解这些影响并制定应对措施很有指导意义。 "全球森林观察系统"让毁林无所遁形环保大数据玩转地球全文共4页，当前为第1页。环保大数据玩转地球全文共4页，当前为第1页。森林对于地球环境的重要性不言而喻。虽然本世纪以来由于国际社会和各地区的付出和努力，森林砍伐速度趋缓，但根据联合国粮农组织的报告，在2000到2012年间，全球仍然损失了230万平方公里（略小于两个我国西藏自治区面积）的森林，这个速度相当于每天失去50个足球场的面积，或是每年失去一个哥斯达黎加的面积。据联合国粮农组织的专家说，世界首次全球森林评估是在1923年。当时全世界每个人都有10公顷的森林，到了2010年每人只剩下2公顷。如何以快速有效的方式将一个地区的森林现状更直观快捷地呈现出来，这提上了科学家的工作日程。 2005 年，美国谷歌公司的工程师瑞贝卡·摩尔在处理一张伐木图片时突然奇想：如何以高解析度的视觉信息监控全球的森林变化呢？无奈的是，当时许多条件还不具备，一方面造成森林消失的原因很复杂；另一方面，既有的森林卫星图像解析度不高，而且此类图像还需要特别的硬件才能观看。2009年起，瑞贝卡·摩尔的研究团队引入了谷歌地球引擎、云计算以及美国马里兰大学设计的新算法，从而能处理全球规模的大型资料集，并开始具备短时间内将森林变化情况视觉化的能力。随着大数据处理技术的飞速迭代，谷歌使用云端服务器网络可以让1万台电脑平行处理65万张图片，几天时间内就能取得高解析度的大范围森林地图。这个工作量如果只用1台电脑来完成则需耗时15年。 2014年2月20日，美国智库世界资源研究所和谷歌等40家多家机构一起正式发布了全球森林观察系统，卫星技术、海量开放数据和众包模式的使用让该系统可提供接近实时的在线森林信息。在环境大数据和云计算的强力支持下，全

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