Как найти дом по географическим координатам

Как найти координаты или выполнить поиск по широте и долготе

Чтобы найти место, введите на Google Картах GPS-координаты широты и долготы. Вы также можете найти координаты просмотренных ранее мест.

Если у места нет обычного адреса, то найти это место и поделиться им на Google Картах можно с помощью кода Plus Code.

Как ввести координаты места

1. Откройте Google Карты на компьютере.
2. В окно поиска введите координаты. Допускаются следующие форматы:
   • Десятичные градусы: 41.40338, 2.17403
   • Градусы, минуты и секунды: 41°24’12.2″N 2°10’26.5″E
   • Градусы и десятичные минуты: 41 24.2028, 2 10.4418

Как узнать координаты места

1. Откройте Google Карты на компьютере.
2. Нажмите на нужный участок карты правой кнопкой мыши.
   • Откроется всплывающее окно. В верхней части показываются широта и долгота в десятичном формате.
3. Чтобы скопировать координаты, нажмите на них левой кнопкой мыши.

Как отформатировать координаты

Чтобы координаты распознавались в Google Картах, указывайте их только в следующем десятичном формате:

• Правильно: 41.40338, 2.17403.
• Неправильно: 41,40338, 2,17403.

Примечания

• Сначала указывается широта, затем долгота.
• Для широты используйте значения в диапазоне от -90 до 90.
• Долготу указывайте в диапазоне от -180 до 180.

Эта информация оказалась полезной?

Как можно улучшить эту статью?

Как наладить поиск адреса по координатам (и где взять нужный справочник)

Весной мы добавили в API DaData.ru фичу «Обратное геокодирование», она же «Адрес по координатам». Название намекает: метод принимает геокоординаты и отдает данные об адресе.

Солидный продукт с той же функциональностью предлагает «Яндекс» — он называется «Геокодер». Но сервис «Яндекса» бесплатен только для открытых некоммерческих проектов. Стандартный же тариф — от 120 000 ₽ в год — подходит не всем.

Мы подумали — если сделать бесплатную или недорогую альтернативу «Геокодеру», разработчики наверняка скажут спасибо. И сделали. В статье расскажу, как устроен «Адрес по координатам»: как мы наладили поиск, собрали справочник и упаковали в готовый метод.

Где берем данные и чем ищем адрес

Подступаясь к задаче, мы изучили готовые решения: где взять справочник координат с адресами и как потом искать по этому справочнику географические объекты. Оказалось, за нужными инструментами даже не придется далеко ходить.

Адресные объекты берем в ФИАС — Федеральной информационной адресной системе. Это самый полный из открытых и официальных адресных справочников. Подробно о нем мы уже писали на «Хабре», а сейчас важны четыре факта:

• в ФИАС хранятся все адресные объекты страны, от регионов и ниже — до зданий и дополнительных территорий;
• справочник свободно доступен в форматах DBF и XML;
• ФИАС не идеален — в нем отсутствуют десятки тысяч домов и множество улиц, особенно новых;
• каждому адресному объекту в справочнике соответствует уникальный ID — ФИАС-код. Код объекта иногда меняют, но для нашей статьи это не так важно.

Адресные объекты, загруженные из ФИАС вместе с ID, — основа нашего справочника для обратного геокодирования.

Координаты загружаем из OpenStreetMap (OSM). OSM — проект со свободной лицензией: энтузиасты собирают координаты всевозможных объектов и выкладывают для всех желающих.

Если по-простому, OSM — это набор точек, линий и полигонов на карте. У каждого объекта свое описание, тип и набор координат. Данные OSM для России лежат по адресам needgeo.com, osm.sbin.ru/osm_dump/ и osmosis.svimik.com/latest/.

_{Список источников публикуют на специальной странице в «Вики» проекта}

Выгрузки состоят из PBF-файлов — этот формат используют вместо XML как более компактный. Превратить PBF в OSM XML ничего не стоит, с этим справится куча одобренных сообществом утилит.

Для собственного справочника мы берем адресные объекты из ФИАС, а затем ищем их координаты в OSM. Если нашли, сохраняем объединенные данные. Получается такое пересечение ФИАС и OSM.

И все это замечательно, но есть одна проблема: с качеством данных в OSM дела обстоят непросто. Координаты объектов часто не соответствуют реальности. Например, полигоны для регионов и районов адекватны. А для городов и ниже — уже не очень.

_{Полигоны — это многоугольники, ограничивающие площади на карте. Они состоят из связанного набора точек с координатами. Полигонами обозначают границы регионов, районов, городов и даже зданий}

Основная работа, и с большим отрывом — собрать из OSM адекватные данные и отсеять брак. Задача настолько объемная, что я отвел под нее в статье отдельный раздел.

Дома, которых нет в ФИАС, загружаем тоже из OSM. Выше я уже говорил, что в ФИАС отсутствуют десятки тысяч домов. Это даже не проблема, а просто реальность, фон. Поэтому мы пополняем свой справочник домами из OSM. Но только теми, для которых в ФИАС существует улица. У пришедших из OSM зданий нет ФИАС ID, поэтому мы идентифицируем их как ФИАС-код родителя + номер дома.

По справочнику ищем с помощью прекрасного Lucene — нашего многолетнего помощника. За наводку спасибо сведущему индийцу, написавшему пост Indexing Geographical Data With Lucene (хорошее дополнение — материал A dive into spatial search algorithms — о k-d-деревьях, на которых построен алгоритм поиска).

Как только мы узнали об у́дали Lucene, проблема с поиском решилась почти сама. Делов осталось — пройтись наждачкой.

1. Загрузили в Lucene свой справочник координат и адресов, получили поисковый индекс. Для легкости убрали из него почти все, оставив лишь ID адресов и координаты.
2. Наладили поиск по индексу: на вход — координаты, на выход — ID найденных адресных объектов. Другой информации поиск не возвращает, поскольку индекс мы донельзя скукожили.
3. Насытили выдачу, загружая из «большого» ФИАС данные по найденным ID. Добавляем много всего, от нужного всем адреса одной строкой до признака столицы региона у городов.
4. Придумали, как сортировать и отдавать полученные объекты.

Пока все выглядит просто, но это лишь малая часть работы. Никакого поиска адреса по координатам не получилось бы, не собери мы приличный справочник.

Как собрали базу координат и адресов

Для начала выложу багаж: прочитав статью, быстро сделать подобный справочник не получится. Мы собираем его с 2014 года, постоянно дополняя. Об этом чертовски длинном пути я и расскажу.

Самое сложное при составлении справочника — перебрать кординаты, которые пришли из OSM. На старте мы выверяли их как могли, в том числе руками. Главная цель тогда — получить опорные точки в крупных городах и сделать из них эталонный справочник. Теперь, когда таких точек много, проверять новые данные вручную почти не приходится. За раз мы добавляем в эталонный справочник 200 000–300 000 адресов с координатами, и вот как это делаем.

Формируем из OSM-тегов полные адреса́. В OSM-выгрузках составные части адресов разбросаны по разным тегам:

• addr:city — д. Булатниково;
• addr:street — Центральная улица;
• addr:housenumber — 103.

Пробегаем по тегам и собираем из них полный адрес: д. Булатниково, Центральная улица, 103.

Прогоняем каждый новый адрес через API стандартизации «Дадаты». Сервис приводит адреса к единому формату «Как в ФИАС»:

• исправляет опечатки;
• расшифровывает сокращения вроде «НиНо» и «Мск»;
• меняет старые названия на новые;
• находит по индексу пропущенный в адресе город;
• определяет ФИАС-код.

Адреса́ приходят от API чистыми, хоть сейчас шли письмо или бандероль.

Стандартизованные дома, улицы и населенные пункты мы храним как одну точку. Для улицы и населенного пункта эта точка — центр. В итоге все адресные объекты лежат в одной таблице, внутри — адрес, ФИАС ID, широта и долгота.

Разбираем адреса, которые «Дадата» не стандартизовала. Адреса́, которые не получилось сопоставить с ФИАС, сервис помечает флажком. Их проверяем вручную, вариантов здесь несколько.

1. Адрес пришел не в положенных тегах выгрузки OSM, а черт знает где. Встречали и вовсе не заполненные адресные теги, и город в теге улицы, и еще много всего.
2. В OSM лежит экзотический объект вроде детской площадки, вузовского футбольного поля или вовсе кладбища. В ФИАС ничего такого нет, да и для наших целей эти результаты не годятся. Такие объекты просто отсеиваем.
3. Ошибка — и не ошибка вовсе. Например, из OSM пришел район города, которого в ФИАС нет. Или в ОSМ объект находится в населенном пункте, а в ФИАС этот населенный пункт присоединили к городу и удалили. Тогда мы допиливаем алгоритм под загруженные данные и запускаем снова.

_{Распарсили выгрузку, а там — путаница в тегах}

Проверяем, насколько адекватны загруженные координаты. Для этого специальной утилитой смотрим, попадают ли координаты нового объекта в полигон родительского региона или района. Если адрес сообщает, что объект находится в Омской области, будь добр по координатам попадать в ее полигон. Вхождения в город не требуем — не все города точно освещены в OSM, для многих данные не обновляют.

Эталонные полигоны мы загружаем из OSM и храним как есть — в формате GeoJSON. Чтобы выбрать, к какому полигону примерить точку, смотрим в отдельную таблицу. В ней мы сопоставили префиксы КЛАДР-кодов и ID полигонов: находишь для адреса КЛАДР-код и видишь, какой полигон выбрать.

_{КЛАДР-код — это уникальный идентификатор, который использовали еще до появления ФИАС. Находить этот код для адреса умеет миллион сервисов}

Утилита разрешает объекту отстоять от положенного полигона на 1 700 метров. Это правило добавили из-за шоссе, которые часто выходят за границы региона. Но расстояние больше 1 700 метров — признак ошибки, так говорит статистика.

На этом для городов и улиц проверка заканчивается.

Еще раз, построже, проверяем загруженные координаты домов. В дело снова вступает упомянутая утилита, и вот что она делает.

1. Берет адрес нового дома и находит для него соседей в эталонном справочнике.
2. По координатам считает расстояние между непроверенным новым домом и надежными соседними.

_{Соседей найти несложно: 1. Берем новый дом и находим ФИАС ID родителя. 2. Выбираем из эталонного справочника дома́, у родителей которых тот же ФИАС ID}

Проверку проходят только дома, которые удалены от надежных коллег не более чем на 150 метров. Причем каждый новый одобренный дом мы учитываем при разборе следующих. Вот как это работает.

Допустим, в эталонном справочнике хранятся дома № 1, 2 и 3 по улице Коммунаров. В новых данных пришли дома № 5, 6 и 7 по той же улице. Судя по координатам, новые дома стоят рядом. Утилита видит, что дом № 5 находится рядом с домами № 1, 2 и 3 и добавляет его в эталонный справочник. Значит, дома № 6 и 7 тоже проходят проверку.

А дальше решается судьба пришедших из OSM данных:

• дома, прошедшие обе проверки: на полигоны и на соседей, добавляем в эталонный справочник;
• если объект не попадает в полигон, новые данные не подходят. То же самое, если расстояние между домом и соседями слишком велико;
• дома, у которых нет соседей, мы пока откладываем. Они лежат в отдельной базе, когда-нибудь разберем.

Делим прошедшие проверку объекты на две части. Они пойдут в разные таблички нашего эталонного справочника.

_{В первой таблице — все объекты c ФИАС ID до домов: регионы, населенные пункты, улицы. Во второй — дома́ и ссылка на родителя из первой таблицы}

Две таблицы нужны, чтобы назначить ключи отсутствующим в ФИАС домам. У них нет собственного ФИАС-кода, поэтому делаем вот как:

• в одну таблицу собираем адресные объекты до дома, у каждого из них свой ФИАС-код;
• во вторую — только дома́, при этом ссылаясь на родителя в первой таблице.

В итоге здания без ФИАС-кода мы идентифицируем по ключу ФИАС ID родителя + номер дома.

Справочник готов, осталось протестировать. За ночь прогоняем сервис по функциональным тестам и тестируем производительность. Скорость проверяем на Москве, запрашивая все дома в радиусе трех километров. Чтобы уж наверняка. Конечно, обложили все автотестами.

Главное после обновления — чтобы не стало хуже.

Обратное геокодирование глазами пользователя

На вход метод принимает три параметра: координаты, количество результатов и радиус поиска. Радиус по умолчанию — 100 метров, максимальный — километр. Точное значение задают в настройках.

curl -X POST 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -H "Accept: application/json" 
  -H "Authorization: Token ${API_KEY}" 
  -d '{ "lat": 55.878, "lon": 37.653, "radius_meters": 50 }' 
  https://suggestions.dadata.ru/suggestions/api/4_1/rs/geolocate/address

Обратно метод возвращает найденные объекты: дома, улицы и населенные пункты. При этом сортирует их по убыванию точности.

1. Дома́.
2. Улицы.
3. Населенные пункты.
4. Города́.

Затем сортирует еще раз — по расстоянию от заданных координат. Если метод нашел четыре дома и улицу, сначала встанут дома́ в порядке удаленности от заданной точки. За ними — улица.

После всех этих рокировок метод наконец-то возвращает объекты, которые нашел.

{
    "suggestions": [
        {
            "value": "г Москва, ул Сухонская, д 11",
            "unrestricted_value": "г Москва, ул Сухонская, д 11",
            "data": {...}
        },
        {
            "value": "г Москва, ул Сухонская, д 11А",
            "unrestricted_value": "г Москва, ул Сухонская, д 11А",
            "data": {...}
        }
    ]
} 

Внутри — много разного о найденных объектах: строки с полным и сокращенным адресом, актуальное и устаревшие названия, почтовый индекс, ФИАС-код родительского объекта и так далее.

_{Все данные, которые отдает метод — в документации}

Покрытие по координатам для разных регионов разное, вот так с домами:

• Москва — 96%,
• Санкт-Петербург — 88%,
• другие города-миллионники — 74%,
• остальная Россия — 47%.

А вот это — покрытие по улицам:

• Москва — 92%,
• Санкт-Петербург — 79%,
• другие города-миллионники — 75%,
• остальная Россия — 67%.

По городам не считали — в масштабах России зыбок даже сам факт принадлежности к гордому званию города. Например, Ярославская обл, Пошехонский р-н, с/о Федорковский — это город, согласно официальному справочнику ФИАС. А по факту, да и по адресу — сельский округ. Физически сельский округ напоминает объединение нескольких деревень в большую кляксу. Сложно не только определить центр, но даже найти населенный пункт на карте.

Уже думаем, что добавить к методу: разрешить фильтрацию по типам объектов, возвращать расстояния до заданной точки, еще что-нибудь. Следим за спросом и решаем, вкладывать ли силы.

А в остальном все уже на проде. До 10 000 запросов в сутки — бесплатно, больше — по подписке от 5 000 ₽ в год. Если нужны адреса по координатам для коммерческого проекта, а «Геокодер» слишком дорог — попробуйте API «Дадаты».

Оригинал статьи опубликован в блоге HFLabs.

Как по координатам найти точку, адрес, место на карте

Чтобы по координатам найти точку на карте в онлайн-режиме, используя технологии Яндекса, Гугла или OSM, данная карта использует технологии OSM карт:
– нужно ввести в поля: широта и долгота ваши данные координат и нажать кнопку «Найти», после этого сервис вычислит место, точку на карте, как России, так и мира.
Данный сервис поможет узнать улицу, адрес, город и определит точные координаты.

Поиск географических координат широта и долгота по адресу

Чтобы найти координаты на карте широты и долготы точки по адресу онлайн: нужно ввести в поле поиска точный адрес, город, страну,
выбрать из списка нужный и сервис произведет определение широты и долготы данного места, которые Вы сможете скопировать из спец.поля.

Также показать точку на карте и вычислить ее координаты, можно просто кликая на карту в любом месте,
сервис вычислит: адрес объекта и поле покажет данные координат, которые также можно будет скориповать.

Содержание:

• Различные форматы координат
• Поиск места по координатам за компьютером
• Поиск места по координатам на телефоне
• Поиск места по координатам на бумажной карте

Если вы не понимаете, что такое координаты, почему они в градусах измеряются, откуда считаются и т.д. рекомендую прочитать эту статью — полезно для понимания.

Форматы координат

Существуют различные форматы записи координат.

Это все координаты одного и того же места, записанные разным способом:

1. 1. 55°38’17.28″С 37°28’48.96″В
   2. 55°38.288’С  37°28.816’В
   3. 55.638133°С  37.480267°В
   4. 55.638133  37.480267

Исторически первым был формат “градусы, минуты, секунды”

Пример записи: 55°38’17.28″С 37°28’48.96″В

Читается как: 55 градусов, 38 минут 17 целых 28 сотых секунд северной широты; 37 градусов 28 минут 48 целых 96 сотых секунд восточной долготы.

Чем удобен: получив координаты вашего местонахождения (используя GPS приемник или путем астрономических наблюдений), вы можете найти это место на карте с координатной сеткой. Об этом пойдет ниже.

Формат “градусы, минуты, доли минут”

Пример записи: 55°38.288’С  37°28.816’В

Читается как: 55 градусов, 38 минут 288 тысячных минут северной широты; 37 градусов 28 минут 816 тысячных минут восточной долготы.

Чем удобен: сухопутчикам ничем. Но встречается у моряков, у них это сложилось исторически. Это связано с строением шкалы секстанта, и долю минуты удобно представлять в виде доли морской мили.

Формат “градусы, доли градусов”

Пример записи: 55.638133°С  37.480267°В

Читается как: 55 точка 638133 северной широты; 37 точка 480267 восточной долготы

Чем удобен: Во-первых, в современном компьютерном мире этот формат более пригоден для печати на клавиатуре или в смс (или попробуйте найти все эти обозначения градусов, минут и секунд на клавиатуре и в телефоне – долго!); во-вторых, его проще диктовать, например, по рации.

Это всем знакомая десятичная дробь. Количество знаков после запятой может быть разным (обычно 5 или 6), но пропущенный последний шестой знак не критично повлияет на точность. Обычному человеку хватит и четырех знаков. (6й знак уточняет позицию на 8 см на экваторе, а в остальных местах еще меньше, а 5й знак 80 см на экваторе. В наших широтах – 64 см). При этом для той же точности в других форматах записи надо использовать большее количество знаков.

Мало того, в современном цифровом мире не только всё выражают в виде десятичной дроби, но и при записи координат часто уходят от частей света и значков градуса (55.638133  37.480267). Условно обозначая положительными значениями широты северное полушарие, а отрицательными – южное, а для долготы, соответственно, положительные значения у восточной долготы, а у западной – отрицательные.

Например координаты столицы Кубы: 23.135435, -82.412522

Поиск места по координатам за компьютером

Если вам надо увидеть место только на Яндекс картах, Google картах проще всего открыть сайты соответствующих карт, вставить в строку поиска координаты (или просто название нужного вам места) и нажать “поиск” (лупу) или Enter.  Сайт покажет вам, что находится на этом месте.

Если мы хотим посмотреть другие карты (спутниковые снимки, разные стили ОСМ, Генштаб и т.д.), то удобен сервис nakarte.me. Там тоже есть окно поиска, куда можно вставить координаты или название объекта.

Предоположим вы хотите воспользоваться какими-то третьими сервисами, в которых нету поиска. Обратите внимание на адресную строку браузера.

67.78362/33.38694 – это как раз наши координаты центра экрана в формате “градус, доля градуса”! Просто подставляя в адресную строку нужные цифры, вы передвинетесь к нужному месту. В nakarte.me мы видим 5 знаков после десятичного разделителя (в англоязычных странах принято не запятую, а точки ставить как раздел целой и дробной частей, потому в браузере мы видим точку). Если в имеющихся у вас координатах знаков больше – не волнуйтесь, последний шестой или 7 знак можно не писать, а если и написать, то программа сама отрежет лишнее. Всё равно точность уже 5 знаков – избыточна для простого человека.

m=13 здесь – это масштаб. Чтобы сразу приблизится в плотную к объекту ставьте масштаб +- 16.

=О Это так nakarte.me маркирует тип карты, который вы сейчас смотрите. Трогать не надо, удобней переключать карты штатным меню справа.

Обратите внимание, что похожую структуру ссылки имеют и остальные онлайн карты. С ними можно делать тоже самое при желании.

Только весь мир пишет сначала широту, а потом долготу, а у Яндекса странный замут – они их переставили местами. Зачем?! Не понятно, думаю просто тупанули.

Яндекс и Гугл масштаб обозначают после координат буквой “z”. От слова “zoom” видимо. У Яндекса размер масштаба идет после z= , а у гугла через запятую после долготы (12z в нашем примере).  А на openstreetmap.org масштаб пишут вначале. В нашем примере он равен 12.

Комбинируя возможности “человеческого” поиска в Яндекс и Гугл картах, и знание о координатах в адресной строке браузера можно находить объекты обычным поиском, а потом быстро центрировать карту в nakarte.me на нужный объект.

Поиск места по координатам на телефоне

На примере Google Maps, Яндекс Карт, Maps.me и Locus Map.

Подробнее передаче и получении координат смартфоном есть в отдельной статье.

Предположим вы получили SMS с координатами и просьбой о помощи.

Просто вставьте полученные координаты в строку поиска в одном из перечисленных выше приложений. Google maps, Maps.me покажут вам координаты даже если нету интернета, а Яндекс карты только с интернетом. (Якарты покажут, только если вы скачали заранее карту того региона).

Locus Map по умолчанию, при нажатии на кнопку поиска (лупу) открывает окно поиска с помощью того же поисковика Google, т.е работает через интернет. Если его нет, надо просто открыть окно поиска по координатам.

Тут можно выбрать вставить ранее скопированные координаты из буфера обмена или ввести их вручную (если их например голосом диктуют).

Если мы выбрали вставку координат из памяти, то откроется такое вот окно. Останется только нажать ОК.

Если выберем ручной ввод координат, то откроется вот такое окно. Можно выбрать формат записи координат.

В итоге приложение покажет на экране точку с заданными вами координатами.

Поиск места по координатам на бумажной карте

Олдскульный вариант. Но мало ли, вдруг пригодится.

Например. Наши координаты 55°41’10”C 36°3’50”В. Где мы на карте?

В каждом углу координатной сетки карты указаны координаты этого угла. Чередующиеся черные и белые полосочки – минуты широты или долготы. Точки рядом с полосками – разделяют десятки секунд.

Найдем сначала широту. Широта нижней грани листа составляет 55°40’00”, откладываем вверх еще одну полосочку. У нас станет 41’, и доходим до ближайшей точки – это еще 10”. Кладем туда линейку.

Подобную операцию проделываем для нахождения долготы. Только от угла карты будем двигаться вправо. Координаты левой грани листа 36°00’00” , до требуемых 36°3’50” нам не хватает 3’50” – это три полосочки и пять точек. Ставим туда линейку.

На пересечении линеек окажется поворот дороги, который я обвел желтым кругом.

Найти место на карте по координатам: широта и долгота онлайн