浅析百度AOI数据与高德AOI数据的差异性

目录

前言

一、AOI属性数据

1、百度AOI数据

2、高德AOI数据

二、AOI矢量边界

1、百度AOI空间范围

2、高德AOI空间范围

三、数据获取频次和难易程度

1、接口限制

2、数据转换成本

四、总结

前言

        在当今数字化时代，地理信息数据的精准性和丰富性对于城市规划、商业选址、交通管理等多个领域具有至关重要的意义。而AOI（Area of Interest，兴趣面）数据作为地理信息数据的重要组成部分，因其能够提供区域状地理实体的详细边界信息，逐渐成为研究和应用的热点。目前，国内主流的地图服务提供商百度地图和高德地图均提供了各自的AOI数据，它们在数据覆盖范围、精度、属性信息等方面各有特点，为用户提供了多样化的选择。

        本文将对百度AOI数据与高德AOI数据进行简单对比，旨在为用户提供一个参考，以便更好地选择适合自身需求的AOI数据。首先，从数据覆盖范围来看，百度地图和高德地图的AOI数据均覆盖了全国范围内的主要城市和地区，包括居民小区、公园绿地、学校、医院、商场、产业园区等各类区域状地理实体。然而，由于两家公司在数据采集和更新方面的投入和策略不同，导致在某些特定区域的数据覆盖程度存在差异。例如，在一些新兴城市或偏远地区，高德地图的AOI数据可能会更加丰富和及时，因为高德地图在这些地区的数据采集和更新投入相对较大。而百度地图则在一些传统大城市的AOI数据覆盖上具有一定的优势，这与其在这些地区的市场占有率和用户基数有关。其次，关于数据精度方面，百度地图和高德地图的AOI数据均能够提供较为精确的区域边界信息，满足大多数应用场景的需求。不过，由于数据采集技术和处理方法的不同，两家公司的AOI数据在精度上也存在细微差别。高德地图的AOI数据在某些情况下可能会更加精细，尤其是在一些复杂区域的边界划分上，能够更好地反映实际地理实体的形状和范围。而百度地图的AOI数据在整体精度上也表现良好，但在个别区域可能会出现边界不够平滑或与实际地理实体略有偏差的情况。这主要是由于百度地图在数据采集过程中，部分区域依赖于遥感影像和人工标注相结合的方式，而高德地图则更多地采用了自动化采集和处理技术。
        再者，从属性信息的丰富程度来看，高德地图的AOI数据在某些方面具有明显的优势。例如，在住宅类AOI数据中，高德地图不仅提供了小区的名称、地址、类型等基本信息，还包含了建筑年份、容积率、绿化率、房价等一系列详细属性。这些丰富的属性信息对于房地产市场分析、城市规划等领域的研究具有重要价值。相比之下，百度地图的住宅类AOI数据在属性信息方面相对简单，主要以基础信息为主。不过，百度地图在某些特定类型的AOI数据中，也提供了独特的属性信息。例如，在一些区县级城市的AOI数据中，百度地图包含了AOI所属街道的信息，这是高德地图所没有的。这种差异使得用户在选择AOI数据时，可以根据自身需求的侧重点来决定使用哪家公司的数据。最后，从数据获取的便捷性和成本来看，百度地图和高德地图都提供了相应的API接口，供用户调用和获取AOI数据。然而，由于接口的调用量限制、数据使用权限等因素，用户在实际获取数据时可能会面临一定的挑战。例如，高德地图的API接口每日调用量相对较低，对于需要大量AOI数据的用户来说，可能需要花费较长时间来完成数据的获取。而百度地图虽然在接口调用量上相对宽松，但在数据使用权限方面也存在一定的限制。此外，对于一些特定的AOI数据，用户可能需要通过购买商业数据或者与地图服务商进行合作的方式来获取。

        综上所述，百度AOI数据与高德AOI数据在覆盖范围、精度、属性信息、获取便捷性和成本等方面各有优劣。用户在选择AOI数据时，应根据自身的具体需求和应用场景，综合考虑这些因素，以选择最适合的数据来源。未来，随着地理信息技术的不断发展和地图服务商的持续投入，AOI数据的质量和应用范围将不断提升，为各行各业的发展提供更加有力的支持。

一、AOI属性数据

        本节将重点对AOI数据的属性数据进行对比。属性属性作为除空间数据之外的最重要的数据，它是以JSON文本的形式来展示的。这里我们分别在两个平台中选取同一个小区信息，在获取返回信息后，对比两个平台的属性数据差别。

1、百度AOI数据

        关于百度地图的AOI数据，在之前的博客中有过比较详细的介绍，更详细的内容大家可以查看这篇博客，地址：基于Java的百度AOI数据解析与转换的实现方法。这里将再次简单介绍一下基本的内容。在百度地图中返回的信息响应实体如下图所示：

简单来讲，详情JSON 数据中，content、avocado 和 result 是三个不同的属性，它们各自代表不同的信息：

content 属性

• 代表内容信息：这个属性包含了与景点相关的各种详细内容信息。它可能包括景点的介绍、特色、历史背景、游客评价等。这些信息有助于用户了解景点的各个方面，为游客提供决策参考。例如，它可能会描述景点的自然风光、文化价值、游客体验等。

avocado 属性

• 代表卡片信息：这个属性包含了与景点相关的卡片信息。卡片通常用于展示特定类型的内容或功能模块，如图片墙、电话号码、导航信息等。这些卡片可以为用户提供快速访问特定功能或信息的途径，增强用户体验。例如，它可能会包含一个图片墙卡片，展示景点的精美图片；或者一个电话卡片，提供景点的联系电话。

result 属性

• 代表结果信息：这个属性包含了与请求结果相关的信息。它通常用于表示请求的处理结果，如授权信息、状态码等。这些信息对于开发者或系统来说很重要，因为它们可以用来判断请求是否成功，以及如何处理后续的逻辑。例如，它可能会包含一个授权令牌，表示用户有权限访问某些数据或功能。

2、高德AOI数据

        上面讲完百度的AOI数据，下面来详细说说高德的AOI属性数据。通过浏览器的网络请求跟踪器查定位到具体的响应，然后从响应结果中获取分析关键的属性信息之后，梳理成以下的思维导图信息。

         从上图中可以直观的看到，高德地图返回的数据接口响应体中，包含的数据丰富程度也比百度要好一些。以具体的数据为例，在搜索的过程中，这个目标是一个居民小区，在百度的AOI数据接口中，对于居民小区普遍关心的房屋价格、建成年份、小区密度、物业公司、当前的房价等这些重要的数据没有形成统一的整理，这一点在高德地图中得到了很好的补充。

        通过上图可以看出，对于一个居民小区而言，关键的一些信息都可以在接口的响应体中获取，而且是非常详细的信息展示。

        相对而言，在百度返回的数据接口中，其内容的丰富程度就不及高德。因此如果您想要基于这些基础数据进行分页或者小区的商业预测，使用地图接口来进行分析，这些基础数据的正确和准确性就非常有意义。

二、AOI矢量边界

        上面仔细对比了两个地图接口获取的AOI属性数据，通过对接口的对比可以了解到。在业务属性的详细程度上，高德地图是比较详细的。作为另外一种非常重要的数据，空间矢量边界数据也是非常重要的。因此这里再来看一下在矢量边界的处理上面，两者有哪些不同。

1、百度AOI空间范围

        首先来看一下将百度的AOI数据解析转为GeoJSON之后，然后再叠加到地图上，以此来对比两者在空间矢量数据上的差异。关于如何将百度的左边转为WGS84的坐标，在之前的博客中多有介绍。这里同样只给出核心的处理代码，需要更详细的代码的，可以在评论区留言私信。

String objId = "3cf5bd92df7340f1f7eafc6e"; 
String path = "E:/baidu_aio/" + objId + ".txt";
try {
	System.out.println(path);
	String geoStr = new String(Files.readAllBytes(Paths.get(path)), "UTF-8");
	List<String> mocatorList = parseJeo(geoStr);
	StringBuilder sb = new StringBuilder(1024);
	// 获取GeometryFactory实例
	GeometryFactory geometryFactory = JTSFactoryFinder.getGeometryFactory(null);
	Coordinate[] coords = {};
	if(mocatorList != null && mocatorList.size() > 0) {
	    coords = new Coordinate[mocatorList.size()];
	}
	for (int i = 0; i < mocatorList.size(); i++) {
		String[] coordinate = mocatorList.get(i).split("\\#");
		Map<String, Double> location = convertMC2LL(Double.parseDouble(coordinate[0]),
		Double.parseDouble(coordinate[1]));
		Double lng = location.get("lng");
		Double lat = location.get("lat");
		String coord = lng + "," + lat;
		sb.append(coord);
		if (i < mocatorList.size() - 1) {
			sb.append(";");
		}
		double[] tempBd284 = CoordinateTransformUtil.bd09towgs84(lng, lat);
		coords[i] = new Coordinate(tempBd284[0], tempBd284[1]);
	}
	// 使用坐标点创建线性环（LinearRing），这是多边形的第一个也是唯一一个环
	LinearRing shell = geometryFactory.createLinearRing(coords);
	Polygon polygon = geometryFactory.createPolygon(shell, null);
    // 创建SimpleFeatureType
	SimpleFeatureTypeBuilder builder = new SimpleFeatureTypeBuilder();
	builder.setName("PolygonFeature");
	builder.setCRS(DefaultGeographicCRS.WGS84);
	//builder.setCRS(polygon.getCoordinateReferenceSystem());
	builder.add("geometry", Polygon.class);
	SimpleFeatureType featureType = builder.buildFeatureType();
	// 创建SimpleFeature
	SimpleFeatureBuilder featureBuilder = new SimpleFeatureBuilder(featureType);
    //指定唯一的ID
	SimpleFeature feature = featureBuilder.buildFeature(null, new Object[]{polygon});
	// 创建FeatureJSON对象，用于将几何对象转换为GeoJSON
	FeatureJSON featureJSON = new FeatureJSON();
    // 将SimpleFeature对象转换为GeoJSON字符串
    StringWriter writer = new StringWriter();
    featureJSON.writeFeature(feature, writer);
    String geoJSON = writer.toString();
    System.out.println(geoJSON);
} catch (IOException e) {
	e.printStackTrace();
}

        通过以上的代码，就将百度地图API中获取的地图转为成WGS84的坐标点，最后连成一个Polygon。 最后输出一个geojson格式的文件，如下图所示：

        上面是曾经转换过来的数据，对于已经转换好的geojson数据，我们就可以选择桌面软件或者WebGIS的方法进行展示。这里我们选择使用Qgis来加载指定的geojson数据。在qgis也要设置叠加天地图的地图信息。最终得到的效果如下：

        请注意上图中的标红色圆圈范围内的数据。在现实场景中，下面标红色的区域是一个幼儿园，而且在右下角也是有相应的商业建筑。 总体来说与现实的符合程度较高。

2、高德AOI空间范围

        将高德转换过来的AOI数据，使用同样的方式来进行空间数据的处理。然后将生成的面数据叠加到Leafle头组件中，这样就实现了同样的矢量数据，根据不同的要求分别在桌面软件或者浏览器中进行展示，对于对比两者的空间范围的差异性都是非常好的方式。闲言少叙，这里来看一下具体的差别。

        同样是把主要的差异位置进行标注，如上如的1号区域和2号区域。很明显得就能看到，百度地图的矢量边界信息的准确性比高德的要好一些，在进行小区级的精细化管理过程当中，也是非常有必要的。因此在这一轮，百度地图掰回一局。需要注意的是，在实际使用这些AOI数据的过程当中，数据精度也是一把双人剑。用的好了，能起到非常好的效果，如果没有利用好，在进行土地压盖等场景时就会面临很尴尬的情况，实际地图的图斑范围与地图上看到的不一致。因此两者在矢量边界上的差异也是比较明显的。

三、数据获取频次和难易程度

        不管是高德地图的数据还是百度地图的数据，想要直接在地图上进行展示都是需要进行数据的挖掘月清理的。不然数据的准确性就有很大的存疑。但是要获取这些数据也是有一定技术成本的，同时还有可能带有直接的经济成本。本节将从接口限制和数据转换成本两个部分进行讲解。

1、接口限制

对于两个厂商的接口数据，他们都有进行了接口的限制。也就是如果想进行相应API接口的调用和开发，就必须要满足他们厂商的规定。根据用户类型的不同，这些接口的调用费用也就是不同。下面将分别给大家整理一下不同的厂商的接口调用次数及规定。

        首先来看一下百度的地图开放平台配额标准，如下图所示：

        在线表格展示不是很全，但是通过这个表单其实可以看到，针对不同的开发角色，比如个人开发者和企业开发者。相应的接口的配额和并发次数都是明显的差异。接下来我们来看一下高德API的限制信息。如下图所示：

         从接口的限制来看，两者不分伯仲，对接口的请求次数都做了严格的限制。如果大家要进行数据的抓取和转换，需要对数据采集进行综合管理，不然很容易被处理。在了解了两个平台的接口限制策略后，接下来我们来看一下数据的转换成本。

2、数据转换成本

        从数据转换来说，我们在后台其实提供了将高德坐标转WGS84的方法以及将百度坐标转WGS84的方法。但是如同在前面的中讲到过的，百度地图的数据默认返回的面数据是米制左边，需要先将米制坐标转为经纬度数值型的数据。然后才能调用具体的经纬度数值型坐标转WGS84坐标的处理。因此可以看到，在处理效率上，高德的地图处理比百度的要简单一些。但是在现在大规模的服务器很容易搭建的情况下，其实数据的转换处理成本已经大大的下降。

四、总结

        以上就是本文的主要内容，本文将对百度AOI数据与高德AOI数据进行简单对比，旨在为用户提供一个参考，以便更好地选择适合自身需求的AOI数据。

        首先，从数据覆盖范围来看，百度地图和高德地图的AOI数据均覆盖了全国范围内的主要城市和地区，包括居民小区、公园绿地、学校、医院、商场、产业园区等各类区域状地理实体。然而，由于两家公司在数据采集和更新方面的投入和策略不同，导致在某些特定区域的数据覆盖程度存在差异。例如，在一些新兴城市或偏远地区，高德地图的AOI数据可能会更加丰富和及时，因为高德地图在这些地区的数据采集和更新投入相对较大。而百度地图则在一些传统大城市的AOI数据覆盖上具有一定的优势，这与其在这些地区的市场占有率和用户基数有关。其次，关于数据精度方面，百度地图和高德地图的AOI数据均能够提供较为精确的区域边界信息，满足大多数应用场景的需求。不过，由于数据采集技术和处理方法的不同，两家公司的AOI数据在精度上也存在细微差别。相信通过本文，大家对高德的AOI数据与百度的AOI数据的差异性有了更深的了解。至于在实际工作中采用哪一类的数据，就需要仁者见仁智者见智了。

        行文仓促，难免有许多不足之处，如有不足，在此恳请各位专家博主在评论区或者私信指出，不胜感激。