支持地址文本与地理坐标之间的双向解析。地理编码将结构化地址转换为 WGS-84、GCJ-02、BD-09 坐标；逆地理编码根据坐标反查行政区划与 POI 信息。基于真实坐标转换算法与 OpenStreetMap、高德地图 API 规范。
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输入结构化地址，工具将返回该地址在不同坐标系下的经纬度
东经为正，西经为负
北纬为正，南纬为负
支持混合输入：中文地址将执行地理编码；"经度,纬度"格式将执行逆地理编码
图例：同一地点（北京天安门）在三种坐标系下的位置偏移示意（ exaggeration 10000× ）
| 坐标系 | 全称 | 椭球参数 | 主要用途 | 偏移特征 |
|---|---|---|---|---|
| WGS-84 | World Geodetic System 1984 | a=6378137m f=1/298.257223563 | GPS定位、国际通用、OpenStreetMap、Google Maps（全球） | 无偏移（基准） |
| GCJ-02 | 国测局坐标 / 火星坐标 | 基于WGS-84加偏移 | 中国境内地图服务（高德、腾讯、谷歌中国） | 非线性偏移，约50-500m |
| BD-09 | 百度坐标 | 基于GCJ-02二次加密 | 百度地图、百度API | 在GCJ-02基础上再偏移约20-100m |
以下公式基于国内广泛使用的公开坐标转换算法。注意：GCJ-02 的偏移函数为国家保密算法，此处采用社区逆向工程验证的近似公式，精度约 ±1–2 m，满足一般 Web 可视化需求。高精度转换需使用测绘部门提供的控制点参数。
参数：a = 6378245.0（克拉索夫斯基椭球长半轴），ee = 0.00669342162296594323（偏心率平方）
地理编码是将人类可读的地址描述（如"北京市东城区天安门广场"）转换为计算机可处理的地理坐标（经度、纬度）的过程。它是所有基于位置服务（LBS）的基础设施，广泛应用于导航、物流、外卖配送、疫情流调、灾害应急等领域。
一个完整的地理编码请求通常包含以下要素：结构化地址文本、指定坐标系、返回精度级别（省/市/区/街道/门址）、以及周边 POI（兴趣点）信息。国际通用的参考规范为 OpenStreetMap 的 Nominatim 服务；国内则以高德地图地理编码 API 与百度 Geocoding API 为主流。
逆地理编码是地理编码的逆过程：给定一对经纬度坐标，反查其对应的行政区划、街道地址、地标建筑与周边 POI。它是 GPS 轨迹解析、无人机航测、移动设备签到、社交媒体定位的核心技术。
逆地理编码的精度取决于底图数据的详尽程度。在城市中心区域，通常可以精确到道路交叉路口或建筑物名称；在偏远地区，则可能仅返回乡镇级行政区划。高德逆地理编码 API 支持返回 1000 m 范围内的周边 POI 列表，百度则提供语义化地址描述（如"某某大厦东北侧约 50 米"）。
出于国家安全考虑，中国境内所有公开地图服务均不允许直接使用 WGS-84 坐标。国家测绘地理信息局制定了 GCJ-02（国测局坐标，俗称"火星坐标"），在 WGS-84 基础上施加非线性偏移。百度地图在此基础上进一步叠加了二次加密，形成 BD-09 坐标。
这种加密机制导致同一实体在不同地图上的坐标存在差异。例如，北京天安门在 WGS-84 下约为 (116.3974, 39.9093)，在 GCJ-02 下约为 (116.4039, 39.9152)，在 BD-09 下约为 (116.4100, 39.9163)。开发者在进行多源数据融合时，必须首先统一坐标系，否则会出现数十米甚至数百米的定位偏差。
| 地图服务商 | 使用坐标系 | 坐标来源 |
|---|---|---|
| Google Maps（全球） | WGS-84 | GPS/卫星定位 |
| Google Maps（中国域） | GCJ-02 | 国测局授权 |
| 高德地图 | GCJ-02 | 自采 + 官方授权 |
| 腾讯地图 | GCJ-02 | 自采 + 官方授权 |
| 百度地图 | BD-09 | 自采 + 二次加密 |
| OpenStreetMap | WGS-84 | 众包采集 |
高质量的地理编码依赖于结构化的地址文本。中国地址通常遵循"六级地址"规范：国家 → 省/直辖市 → 市 → 区/县 → 街道/乡镇 → 门牌号/POI。例如："中国·浙江省·杭州市·西湖区·文三路·478号华星时代广场"。
高德地理编码 API 建议的地址格式为：{省}{市}{区}{街道}{门牌号}。若缺少某一级，系统会基于上下文与空间数据库进行智能补全。对于模糊地址（如"杭州西湖"），API 会返回多个候选结果，并附带置信度评分（score），开发者可根据业务场景选择最优匹配。
逆地理编码返回的地址组件通常包含：国家（country）、省（province）、市（city）、区（district）、街道（street）、门牌号（street_number）、兴趣点（poi）、行政区划编码（adcode）等字段，可直接存入关系型数据库或 GIS 空间数据库。