在日常数据处理中，经常会使用到火星坐标（GCJ02）、百度坐标（BD09）以及国际通用的地球坐标（WGS84），这三者之间是存在偏差的。要进行坐标纠偏首先需要明白这几个坐标系之间的区别是什么。

众所周知，国内的数据但凡是带坐标的都是保密数据，所有的保密数据都需要经过加密转到再放到网络上，所以就有了火星坐标（GCJ02）和百度坐标（BD09）的由来。

WGS84坐标经过加密后形成了GCJ02坐标，BD09坐标又是在GCJ02的基础上，再一次经过加密后形成的。

在网络坐标转换中，我们比较关注的是WGS84和GCJ02的坐标系之间的相互转换。一般我们会将数据从WGS84转换成GCJ02叫做正算，这种加密方式目前已经有公开的算法，误差也较小，基本上可以认为其是正确的，关键是反算。可能有些人会疑惑，既然已经知道的正算的算法，为什么还求不出来反算的公式呢？

嘿，问的好，因为我也不会。我只知道，WGS84到GCJ02是一种非线型加密。每个区域的矢量都是不一样的。

目前网络上也有以公式法反算的算法，但基本上误差都是在米级的，这也基本已经满足了我们日常使用的需求。

虽然不会归不会，不过把人家优秀的开源算法拿来改吧改吧自己用，还是成的。

于是，我基于github.com/GaryLea/ChangeCoordinate的坐标纠偏算法，封装了一个自定义转换器，据博主所说，其反算的最大误差在5米左右。

之后，在网络上 https://github.com/googollee/eviltransform 找到一种精度更高的的迭代逼近法，可以通过预设误差，不断迭代计算，精度可达微米级别。

根据以上两种算法，将其封装到了FME自定义转换器中，实现了坐标点对的GCJ02、BD09、WGS84坐标的相互转换。

模版很简单，主要就是一个PythonCaller转换器。总体算法都是基于github.com/GaryLea/ChangeCoordinate写的，后来将坐标反算的算法换了一下，改成 https://github.com/googollee/eviltransform 的算法，精度更高，不过随之而来的就是转换效率的降低。

有兴趣的可以去下载源码查看一下，不过需要注意这两个算法的lng,lat分别代表的X和Y轴是相反的，我就因此被坑了好久。

代码的实现过程是很粗糙的，因为我确实不会python。具体代码也很简单我就不贴出来了，大家可以自己去将转换器下载下来看一下，基本上就是github上的用法没有改变。

而且我也很用心的写了帮助，使用注意事项都在帮助里面。

这个自定义转换器，很多想法都是参照一篇文章做的。
https://mp.weixin.qq.com/s/khqt5j8X09hfY6jutY-sEw这是真正的大佬，他的每一篇文章我都拜读过。在此博客的基础上，不断追述源头，如我这样的小白，也能对坐标纠偏有一些了解了。

最后老样子，附上转换器链接
链接：https://pan.baidu.com/s/1c_BlidUhNVkiiznYnHRtog
提取码：owhi

既然都有网络坐标纠偏了，肯定有POI数据爬取，基本思路都已经实现了，只是一直没时间写……囧