一、引言
全球定位系统（GPS）是现代技术的支柱之一，广泛应用于交通导航、科学研究、智能设备等领域。GPS 接收机通过接收来自卫星的信号，确定设备的地理位置，并将这些位置信息记录在数据文件中。
这些数据文件通常包含大量的信息，如时间、位置、海拔高度、卫星状态等。本篇文章将通过解析这些数据文件，展示如何利用 Python 和 Folium 库实现数据的读取、处理和可视化，帮助读者深入理解 GPS 数据的处理过程。
二、GPS 数据概述
2.1 GPS 工作原理
GPS 通过接收至少四颗卫星的信号来确定设备的位置。这些信号包含了卫星的时间和位置数据，接收机通过三角测量法计算出用户的经度、纬度和海拔高度。这些计算结果通常被记录在 NMEA（National Marine Electronics Association）格式的数据文件中。
2.2 NMEA 0183 协议简介
NMEA 0183 是一种标准的 GPS 数据通信协议，用于描述从 GPS 接收机发送到其他设备的信号。NMEA 语句以"$"开头，常见的语句类型包括 GPGGA、GPRMC 等。本文重点关注的 GPGGA 语句包含了最重要的定位信息，如经纬度、海拔高度、卫星状态等。
三、GPGGA 语句解析
3.1 GPGGA 语句结构详解
GPGGA 语句是 GPS 接收机输出的关键数据类型之一，提供了精确的位置和状态信息。典型的 GPGGA 语句结构如下：
$GPGGA,123519,4807.038,N,01131.000,E,1,08,0.9,545.4,M,46.9,M,,*47
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这条语句由多个字段组成，分别表示：
UTC 时间：123519 表示 12:35:19
纬度：4807.038,N 表示 48 度 07.038 分北纬
经度：01131.000,E 表示 11 度 31.000 分东经
定位质量：1 表示 GPS 定位已有效
使用的卫星数量：08 表示共使用了 8 颗卫星
水平精度因子（HDOP）：0.9
海拔高度：545.4 表示海拔高度为 545.4 米
地球椭球面相对于海平面的高度：46.9 米
校验和：*47 用于验证语句的完整性
3.2 解析 GPGGA 语句的代码实现
解析 GPGGA 语句的关键在于将语句分解为各个字段，并将这些字段转换为易于处理的格式。以下 Python 代码展示了如何实现这一过程：
import re
def parse_gpgga(sentence): fields = sentence.split(',') if len(fields) < 10: print("Error: Not enough fields in the sentence") return {} try: latitude = float(fields[2][:2]) + float(fields[2][2:]) / 60.0 longitude = float(fields[4][:3]) + float(fields[4][3:]) / 60.0 latitude_direction = fields[3] longitude_direction = fields[5] fix_quality = fields[6] satellites = int(fields[7]) altitude = float(fields[9]) except ValueError as e: print(f"ValueError: {e}") return {} return { 'time': fields[1], 'latitude': latitude if latitude_direction == 'N' else -latitude, 'longitude': longitude if longitude_direction == 'E' else -longitude, 'fix_quality': fix_quality, 'satellites': satellites, 'altitude': altitude, }
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在这段代码中，parse_gpgga 函数首先检查语句的字段数量是否足够，然后解析出时间、纬度、经度、卫星状态等信息，并以字典形式返回。错误处理部分确保了在解析过程中遇到数据格式问题时，程序能够安全退出并输出相关错误信息。
四、批量解析 GPS 数据文件
4.1 GPS 数据文件的组织结构
在实际应用中，GPS 数据通常存储在多个文件中，每个文件记录一段时间内的位置信息。为了有效处理这些数据，我们需要编写代码从多个文件中批量读取并解析 GPS 数据。假设这些文件存储在一个目录中，每个文件名以日期和时间命名，如 lh-2024-07-23-095738.txt。
4.2 文件批量处理代码实现
以下代码展示了如何从指定目录中批量读取所有的 GPS 数据文件，并调用之前定义的 parse_gpgga 函数对其进行解析。
import os
def parse_gps_data(file_path): gps_data = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: if re.search(r'\$GPGGA,[^$]+', line): data = parse_gpgga(line) if data: gps_data.append(data) return gps_data
def batch_parse_gps_files(directory): all_gps_data = [] for filename in os.listdir(directory): if filename.endswith(".txt"): file_path = os.path.join(directory, filename) print(f"Processing file: {file_path}") gps_data = parse_gps_data(file_path) print(f"Parsed data from {filename}: {gps_data}") all_gps_data.extend(gps_data) return all_gps_data
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在此代码中，batch_parse_gps_files 函数遍历指定目录中的所有文件，并依次解析每个文件中的 GPS 数据。最终返回一个包含所有 GPS 数据的列表。这样就可以对大量 GPS 数据进行批量处理，极大地提高了效率。
五、GPS 数据的可视化
数据可视化是分析和理解 GPS 数据的关键步骤。通过将 GPS 数据可视化，可以直观地展示设备的运动轨迹和位置变化。Folium 库是 Python 中用于生成交互式地图的强大工具，下面我们将展示如何利用 Folium 将 GPS 数据绘制在地图上。
5.1 Folium 库的介绍
Folium 是一个基于 Leaflet.js 的 Python 库，可以生成丰富的地图展示。它支持多种地图样式，包括 OpenStreetMap、Stamen Terrain、Google 地图等。Folium 还允许在地图上添加标���、线条、多边形等元素，并支持自定义样式，使其非常适合用于 GPS 数据的可视化。
5.2 地图样式与图层控制
为了丰富地图的展示效果，我们可以在 Folium 中添加多个图层，并通过图层控制器切换不同的地图样式。以下代码展示了如何在 Folium 中使用 OpenStreetMap 作为基础图层，同时添加 Google 卫星地图作为可选图层。
import folium
def visualize_gps_data(gps_data): if not gps_data: print("No GPS data available to visualize.") return
map_center = [gps_data[0]['latitude'], gps_data[0]['longitude']] gps_map = folium.Map(location=map_center, zoom_start=14, tiles='OpenStreetMap')
folium.TileLayer( tiles='https://mt1.google.com/vt/lyrs=s&x={x}&y={y}&z={z}', name='Google Satellite', attr='© Google' ).add_to(gps_map)
folium.LayerControl().add_to(gps_map)
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在上述代码中，folium.Map 函数创建了一个以 OpenStreetMap 为基础的地图，folium.TileLayer 用于添加 Google 卫星图层，并通过 folium.LayerControl 添加图层控制器，允许用户在不同的图层之间切换。
5.3 GPS 数据的标记与展示
接下来，我们将解析得到的 GPS 数据添加到地图上。为了防止过多的重复数据导致标记重叠，我们首先对 GPS 数据进行去重处理，然后使用 folium.CircleMarker 添加标记。
def visualize_gps_data(gps_data): if not gps_data: print("No GPS data available to visualize.") return
map_center = [gps_data[0]['latitude'], gps_data[0]['longitude']] gps_map = folium.Map(location=map_center, zoom_start=14, tiles='OpenStreetMap')
folium.TileLayer( tiles='https://mt1.google.com/vt/lyrs=s&x={x}&y={y}&z={z}', name='Google Satellite', attr='© Google' ).add_to(gps_map)
folium.LayerControl().add_to(gps_map)
unique_gps_data =
[] seen = set() for data in gps_data: coord = (data['latitude'], data['longitude']) if coord not in seen: unique_gps_data.append(data) seen.add(coord)
for data in unique_gps_data: print(f"Adding marker at ({data['latitude']}, {data['longitude']})") folium.CircleMarker( [data['latitude'], data['longitude']], radius=0.5, color='red', fill=True, fill_color='red', fill_opacity=0.8 ).add_to(gps_map)
gps_map.save('gps_map.html')
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此代码的主要功能是将解析出的 GPS 数据以红色圆圈的形式标记在地图上，并以适当的缩放级别显示地图。最终生成的地图将被保存为 HTML 文件，可以在浏览器中查看。
5.4 解决白色轨迹线问题
在使用 Folium 进行 GPS 数据可视化时，有时会遇到标记点之间出现白色轨迹线的问题，这通常是由于地图渲染器的处理导致的。为了避免这个问题，我们通过调整标记的样式，如半径、颜色和透明度等，来减少视觉干扰。
folium.CircleMarker( [data['latitude'], data['longitude']], radius=0.5, color='red', fill=True, fill_color='red', fill_opacity=0.8).add_to(gps_map)
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通过使用较小的标记半径和高透明度的颜色，我们可以显著降低白色轨迹线的出现几率，使地图显示更加清晰。
六、项目实践应用：从数据采集到可视化展示
在实际项目中，GPS 数据的处理和展示往往是一个复杂的过程，涉及到数据的采集、解析、清洗、处理和最终的可视化展示。通过本文的示例代码，读者可以完整地体验这个过程，从而能够在实际应用中实现更复杂的 GPS 数据处理和分析。
6.1 机器采集数据(.txt)
6.2 文件(.txt)部分关键信息
6.3 项目代码
import osimport foliumimport sysimport re
def parse_gpgga(sentence): fields = sentence.split(',') if len(fields) < 10: print("Error: Not enough fields in the sentence") return {} try: latitude = float(fields[2][:2]) + float(fields[2][2:]) / 60.0 longitude = float(fields[4][:3]) + float(fields[4][3:]) / 60.0 latitude_direction = fields[3] longitude_direction = fields[5] fix_quality = fields[6] satellites = int(fields[7]) altitude = float(fields[9]) except ValueError as e: print(f"ValueError: {e}") return {} return { 'time': fields[1], 'latitude': latitude if latitude_direction == 'N' else -latitude, 'longitude': longitude if longitude_direction == 'E' else -longitude, 'fix_quality': fix_quality, 'satellites': satellites, 'altitude': altitude, }
def parse_gps_data(file_path): gps_data = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: # print(f"Reading line: {line.strip()}") # 添加调试输出 if re.search(r'\$GPGGA,[^$]+', line): data = parse_gpgga(line) if data: # 检查是否成功解析数据 gps_data.append(data) return gps_data
def batch_parse_gps_files(directory): all_gps_data = [] for filename in os.listdir(directory): if filename.endswith(".txt"): file_path = os.path.join(directory, filename) print(f"Processing file: {file_path}") # 调试输出 gps_data = parse_gps_data(file_path) print(f"Parsed data from {filename}: {gps_data}") # 调试输出 all_gps_data.extend(gps_data) return all_gps_data
def visualize_gps_data(gps_data): if not gps_data: print("No GPS data available to visualize.") return
map_center = [gps_data[0]['latitude'], gps_data[0]['longitude']] gps_map = folium.Map(location=map_center, zoom_start=14, tiles='OpenStreetMap')
folium.TileLayer( tiles='https://mt1.google.com/vt/lyrs=s&x={x}&y={y}&z={z}', name='Google Satellite', attr='© Google' ).add_to(gps_map)
folium.LayerControl().add_to(gps_map)
unique_gps_data = [] seen = set() for data in gps_data: coord = (data['latitude'], data['longitude']) if coord not in seen: unique_gps_data.append(data) seen.add(coord)
for data in unique_gps_data: print(f"Adding marker at ({data['latitude']}, {data['longitude']})") folium.CircleMarker( [data['latitude'], data['longitude']], radius=0.5, # 半径大小 color='red', # 边框颜色 fill=True, fill_color='red', # 填充颜色 fill_opacity=0.8 ).add_to(gps_map)
gps_map.save('gps_map.html')
if __name__ == '__main__': # 自定义路径 directory = "F:\\notebookComputer\\20240723\\101711_ND03_ruprtpldbyihyjhh_gpslog\\gps\\log\\lhd" parsed_gps_data = batch_parse_gps_files(directory) # 使用正确的路径变量
visualize_gps_data(parsed_gps_data)
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6.4 运行保存文件：gps_map.html
6.5 打开文件轨迹效果：Google 地图
七、总结
本文通过详细的步骤展示了如何解析 GPS 接收机生成的 GPGGA 语句，并利用 Folium 库将这些数据进行可视化展示。通过这一过程，读者不仅可以掌握 GPS 数据的基本处理方法，还能深入了解如何在 Python 中实现复杂的数据可视化并在此基础上扩展到更复杂的应用场景，进一步提升对 GPS 数据的理解和应用能力。希望这些内容能够为读者在相关领域的开发和研究提供有益的参考。
作者：Rjdeng
链接：https://juejin.cn/post/7398480670446207039
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