纯Java实现Google地图的KMZ和KML文件的解析_javaapiforkml

目录

前言

一、关于KMZ和KML

1、KMZ是什么

2、KML是什么

二、Java解析实例

1、POM.xml引用

2、KML 基类定义

3、空间对象的定义

4、Kml解析工具类

三、KML文件的解析

1、KML解析测试

2、KMZ解析测试

四、总结

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前言

        今天是六.一儿童节，在这里祝各位大朋友们儿童节快乐，同时祝祖国的所有花朵们更加快乐。童年的欢乐可以治愈一切。不知道各位的儿童节是怎么度过的呀，是在陪孩子呢，还在在享受自己的欢乐时光，只愿大家都欢乐就好。这是写在最前面祝福的话，愿我们都开心快乐。

        最近碰到有朋友咨询，大致的问题是，他在项目中要实现KMZ数据的解析和WebGIS的可视化。刚好他用的技术栈是Java，同时KMZ的解析在各个网站上的相关解析代码不多。有很多代码是解析KML的，但是解析KMZ的相对比较少。一时没有参考的例子，希望能结合JAVA讲一下如何进行KMZ数据的解析。其实话说回来，虽然大致了解KMZ是什么数据，但是在之前的项目过程中，接触的空间数据也基本都是shp、gdb等等，至于google的KMZ还真的是第一回接触。

        本文主要讲解如何用JAVA语言，直接解析KMZ数据。文章首先介绍google地图中的KMZ和KML数据，然后使用代码的方式实现数据的解析，最后展示解析成果以及如何将数据转换成空间WKT数据。关于JAVA解析KML的博客和资料有不少，但是KMZ文件的还是比较稀少的，供各位朋友在工作中解析KMZ文件有一个参考。

一、关于KMZ和KML

        在进行相关文件的解析之前，首先我们来看一下KMZ和KML这两种文件，先了解这两种文件是什么？用来做什么的，具体的文件内容是什么样的。本节主要提供这些基础知识的讲解。

1、KMZ是什么

        KMZ 文件包含主 KML 文件以及0个或多个用 ZIP 格式打包成一个单元的支持文件（称为归档）。然后，KMZ 文件就可以作为单个实体进行存储和通过电子邮件发送。NetworkLink 可从网络服务器提取 KMZ 文件。将 KMZ 文件解压缩后，主 .kml 文件及其支持文件便分离成其各自的原始格式和目录结构，以及原始文件名和扩展名。除了变成归档格式外，ZIP 格式也会受到压缩，因此归档只能包含一个大型 KML 文件。根据 KML 文件的内容，此过程通常会产生10:1的压缩。10千字节的 KML 文件可以用1千字节的 KMZ 文件来提供。

        KMZ是Google Earth默认的输出文件格式，是一个经过ZIP格式压缩过的KML文件，当我们从网站上下载KMZ文件的时候，Windows会把KMZ文件认成ZIP文件，所以另存的时候文件后缀会被改成.ZIP，因此需要手动将文件后缀改成.KMZ。   KMZ文件用ZIP工具软件打开，然后解压缩即可得到原始KML文件。当然，KMZ文件也有自己的好处，就是KMZ文件的自身可以包含影像，这样就可以不依赖引用网络上的截图。   一般情况下，双击KMZ/KML文件即可从Google Earth中打开地标文件，但是需要注意的是，KMZ/KML地标文件名不能包含中文字符，文件存放的路径也不能有中文字符，否则将无法在Google Earth中打开。

        这里我们以漂亮国的全球基地为说明，验证一下上述的内容。把KMZ文件的后缀名修改为zip，然后用压缩文件打开。可以看到以下的文件：

        总结一下，KMZ就是把KML文件，进行了一个打包。这个很重要，在后面的解析过程中，会用到这个知识点。讲完了KMZ，下面介绍一下KML。

2、KML是什么

        KML 代表 钥匙孔标记语言。此 GIS 格式基于 XML，主要用于 Google 地球。KML由Keyhole Inc开发，后来被Google收购.KMZ（KML-Zipped）取代KML成为默认的Google地球地理空间格式，因为它是文件的压缩版本。KML/KMZ于2008年成为开放地理空间联盟的国际标准。经度和纬度分量（十进制度）由 1984 年世界大地测量系统 （WGS84） 定义。垂直分量（高度）以米为单位从 WGS84 EGM96 大地水准面垂直基准面开始测量。

        KML (keyhole markup language)是以XML语言为基础开发的一种文件格式，用来描述和存储地理信息数据（点、线、面、图片等），是纯粹的xml文本格式，可用记事本打开编辑，所以kml文件很小。KML跟XML文件最大的不同就是KML描述的是地理信息数据。最早开发KML的是keyhole公司，2004年Goole收购keyhole并用KML开发GooleEarth。KML是原先的Keyhole客户端进行读写的文件格式，是一种XML描述语言，并且是文本格式，这种格式的文件对于Google Earth程序设计来说有极大的好处，程序员可以通过简单的几行代码读取出地标文件的内部信息，并且还可以通过程序自动生成KML文件，因此，使用KML格式的地标文件非常利于Google Earth应用程序的开发。

        这里我们还是以上面的kml文件为说明，将打开的示例xml文件内容展示如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<kml xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2" xmlns:gx="http://www.google.com/kml/ext/2.2">
<Document>
  <!-- Begin Style Definitions -->
  <Folder>
    <name>Point Features</name>
    <description>Point Features</description>
    <Placemark>
      <description>Airport</description>
      <name><![CDATA[CHARLESTON AFB/INTL 查尔斯顿空军基地/国际机场]]></name>
      <Point>
        <coordinates>-80.0408900000,32.8985600000,0</coordinates>
      </Point>
    </Placemark>
    <Placemark>
      <description>Airport</description>
      <name><![CDATA[DAVIS-MONTHAN AFB 戴维斯-蒙森空军基地]]></name>
      <Point>
        <coordinates>-110.8822600000,32.1652200000,0</coordinates>
      </Point>
    </Placemark>
  </Folder>
</Document>
</kml>

        以上就是一个KML文件的示例，其主体内容就是一个XML。它以XML为主体，用来存储地理空间数据。因此对KML数据的解析，其本质就是对XML文件的解析。

二、Java解析实例

        本节主要以代码实战的方式介绍使用Java编程语言实现对KML语言和KMZ语言的解析。由于涉及到xml的解析，这里不采用最原始的dom解析方式。对于KML语言，有成熟的组件de.micromata.jak.JavaAPIforKml对KML的解析。这里对相关的解析组件进行介绍：

1、POM.xml引用

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
	<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
	<groupId>com.yelang</groupId>
	<artifactId>gdal_demo1</artifactId>
	<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
	<name>gdal_demo1</name>
	<description>试验</description>
	<properties>
		<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
		<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
		<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
	</properties>
	<dependencies>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/de.micromata.jak/JavaAPIforKml -->
		<dependency>
			<groupId>de.micromata.jak</groupId>
			<artifactId>JavaAPIforKml</artifactId>
			<version>2.2.1</version>
		</dependency>
		<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-compress -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.commons</groupId>
			<artifactId>commons-compress</artifactId>
			<version>1.21</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.vividsolutions</groupId>
			<artifactId>jts</artifactId>
			<version>1.13</version>
		</dependency>
	</dependencies>
</project>

2、KML 基类定义

        这里进行kml 基类定义，将name、description、List<Coordinate>进行统一封装。针对Point、Polygon、Polyline对象，在自己的对象属性中扩展额外的属性。这里采用OOP的实现方式。网上很多的代码没有将父级类抽象出来，同时其代码只解析了name。没有解析description属性。这里我们将描述信息同样解析出来。关键代码如下：

package com.yelang.kmzcase;
import java.util.List;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Coordinate;
/**
 * kml 基类，将name、description、List<Coordinate>进行统一封装
 * @author 夜郎king
 */
public class KmlBaseEntity {
	private List<Coordinate> points;
	private String name;
	private String description;
	public List<Coordinate> getPoints() {
		return points;
	}
	public void setPoints(List<Coordinate> points) {
		this.points = points;
	}
	public String getName() {
		return name;
	}
	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}
	public String getDescription() {
		return description;
	}
	public void setDescription(String description) {
		this.description = description;
	}
	public KmlBaseEntity(List<Coordinate> points, String name, String description) {
		super();
		this.points = points;
		this.name = name;
		this.description = description;
	}
	public KmlBaseEntity() {
		super();
	}
}

3、空间对象的定义

        空间对象常见的类型包括点（Point）、线（Polyline）、面（Polygon）三种类型。这里我们将根据需要定义不同的空间对象。下面分别给出实例代码：

KmlPoint.java

package com.yelang.kmzcase;
import java.util.List;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Coordinate;
public class KmlPoint extends KmlBaseEntity{
	private String color;
	public String getColor() {
		return color;
	}
	public void setColor(String color) {
		this.color = color;
	}
	public KmlPoint(List<Coordinate> points,String name,String description,String color){
		super(points, name, description);
		this.color = color;
	}
	public KmlPoint() {
		super();
	}
}

KmlLine.java 

package com.yelang.kmzcase;
public class KmlLine extends KmlBaseEntity {
	private String color;
	private long width;
	public String getColor() {
		return color;
	}
	public void setColor(String color) {
		this.color = color;
	}
	public long getWidth() {
		return width;
	}
	public void setWidth(long width) {
		this.width = width;
	}
}

KmlPolygon.java

package com.yelang.kmzcase;
/**
 * @program: 面状实体
 **/
public class KmlPolygon extends KmlBaseEntity {
	private String color;
	public String getColor() {
		return color;
	}
	public void setColor(String color) {
		this.color = color;
	}
}

4、Kml解析工具类

        这里定义Kml的解析工具类，主要负责解析KML，然后根据不同的图层，将属性和空间坐标点信息赋值给不同的空间数据集合。网上有一些解析的代码，仅解析name属性。这里扩展了其它的属性，包括描述属性。详细代码如下：

package com.yelang.kmzcase;
 
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.*;
import java.io.File;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
 * @description: KML文件解析
 **/
public class ParsingKmlUtil {
	/**
	 *	 解析kml文件
	 */
	public KmlData parseKmlByFile(File file) {
		Kml kml = Kml.unmarshal(file);
		return getByKml(kml);
	}
	/**
	 * 	解析kml文件流
	 * 
	 * @param inputstream
	 * @return
	 */
	public KmlData parseKmlByInputstream(InputStream inputstream) {
		Kml kml = Kml.unmarshal(inputstream);
		return getByKml(kml);
	}
	/**
	 * Kml对象转自定义存储对象
	 * 
	 * @param kml
	 * @return
	 */
	public KmlData getByKml(Kml kml) {
		KmlData kmlData = new KmlData();
		kmlData.setKmlPoints(new ArrayList<>());
		kmlData.setKmlLines(new ArrayList<>());
		kmlData.setKmlPolygons(new ArrayList<>());
		Feature feature = kml.getFeature();
		parseFeature(feature, kmlData);
		return kmlData;
	}
 
	/**
	 * 	解析kml节点
	 * @param feature
	 * @param kmlData
	 */
	private void parseFeature(Feature feature, KmlData kmlData) {
		if (feature != null) {
			if (feature instanceof Document) {
				List<Feature> featureList = ((Document) feature).getFeature();
				featureList.forEach(documentFeature -> {
					if (documentFeature instanceof Placemark) {
						getPlaceMark((Placemark) documentFeature, kmlData);
					} else {
						parseFeature(documentFeature, kmlData);
					}
				});
			} else if (feature instanceof Folder) {
				List<Feature> featureList = ((Folder) feature).getFeature();
				featureList.forEach(documentFeature -> {
					if (documentFeature instanceof Placemark) {
						getPlaceMark((Placemark) documentFeature, kmlData);
					} else {
						parseFeature(documentFeature, kmlData);
					}
				});
			}
		}
	}
 
	private void getPlaceMark(Placemark placemark, KmlData kmlData) {
		Geometry geometry = placemark.getGeometry();
		/*String name = placemark.getName();
		placemark.getDescription();
		System.out.println(placemark.getDescription());
		if (name == null) {
			name = placemark.getDescription();
		}
		parseGeometry(name, geometry, kmlData);*/
		parseGeometry(placemark,geometry,kmlData);
	}
	/**
	 *	 解析点线面形状的数据分别放入存储对象
	 * @param placemark placemark对象
	 * @param geometry 形状类型
	 * @param kmlData  存储对象
	 */
	private void parseGeometry(Placemark placemark, Geometry geometry, KmlData kmlData) {
		if (geometry != null) {
			if (geometry instanceof Polygon) {
				Polygon polygon = (Polygon) geometry;
				Boundary outerBoundaryIs = polygon.getOuterBoundaryIs();
				if (outerBoundaryIs != null) {
					LinearRing linearRing = outerBoundaryIs.getLinearRing();
					if (linearRing != null) {
						List<Coordinate> coordinates = linearRing.getCoordinates();
						if (coordinates != null) {
							outerBoundaryIs = ((Polygon) geometry).getOuterBoundaryIs();
							addPolygonToList(kmlData.getKmlPolygons(), placemark, outerBoundaryIs);
						}
					}
				}
			} else if (geometry instanceof LineString) {
				LineString lineString = (LineString) geometry;
				List<Coordinate> coordinates = lineString.getCoordinates();
				if (coordinates != null) {
					coordinates = ((LineString) geometry).getCoordinates();
					addLineStringToList(kmlData.getKmlLines(), coordinates, placemark);
				}
			} else if (geometry instanceof Point) {
				Point point = (Point) geometry;
				List<Coordinate> coordinates = point.getCoordinates();
				if (coordinates != null) {
					coordinates = ((Point) geometry).getCoordinates();
					addPointToList(kmlData.getKmlPoints(), coordinates, placemark);
				}
			} else if (geometry instanceof MultiGeometry) {
				List<Geometry> geometries = ((MultiGeometry) geometry).getGeometry();
				for (Geometry geometryToMult : geometries) {
					Boundary outerBoundaryIs;
					List<Coordinate> coordinates;
					if (geometryToMult instanceof Point) {
						coordinates = ((Point) geometryToMult).getCoordinates();
						addPointToList(kmlData.getKmlPoints(), coordinates, placemark);
					} else if (geometryToMult instanceof LineString) {
						coordinates = ((LineString) geometryToMult).getCoordinates();
						addLineStringToList(kmlData.getKmlLines(), coordinates, placemark);
					} else if (geometryToMult instanceof Polygon) {
						outerBoundaryIs = ((Polygon) geometryToMult).getOuterBoundaryIs();
						addPolygonToList(kmlData.getKmlPolygons(), placemark, outerBoundaryIs);
					}
				}
			}
		}
	}
	
	/**
	 *	 保存面状数据
	 * 
	 * @param kmlPolygonList  已有面状数据
	 * @param placemark       placemark对象
	 * @param outerBoundaryIs 面状信息
	 */
	private void addPolygonToList(List<KmlPolygon> kmlPolygonList, Placemark placemark, Boundary outerBoundaryIs) {
		LinearRing linearRing = outerBoundaryIs.getLinearRing();// 面
		KmlPolygon kmlPolygon = new KmlPolygon();
		kmlPolygon.setPoints(linearRing.getCoordinates());
		kmlPolygon.setName(placemark.getName());
		kmlPolygon.setDescription(placemark.getDescription());
		kmlPolygonList.add(kmlPolygon);
	}
	/**
	 * 保存线状数据
	 * 
	 * @param kmlLineList 已有线状数据
	 * @param coordinates 线状经纬度数据
	 * @param name        线状名称
	 */
	private void addLineStringToList(List<KmlLine> kmlLineList, List<Coordinate> coordinates, Placemark placemark) {
		KmlLine kmlLine = new KmlLine();
		kmlLine.setPoints(coordinates);
		kmlLine.setName(placemark.getName());
		kmlLine.setDescription(placemark.getDescription());
		kmlLineList.add(kmlLine);
	}
	/**
	 * 保存点状数据
	 * 
	 * @param kmlPointList 已有点状数据
	 * @param coordinates  点状经纬度数据
	 * @param name         点状名称
	 */
	private void addPointToList(List<KmlPoint> kmlPointList, List<Coordinate> coordinates, Placemark placemark) {
		KmlPoint kmlPoint = new KmlPoint();
		kmlPoint.setName(placemark.getName());
		kmlPoint.setDescription(placemark.getDescription());
		kmlPoint.setPoints(coordinates);
		kmlPointList.add(kmlPoint);
	}
 
}

        在定义了上述的代码之后，基本就可以实现了纯Java对KML文件的解析。下一节将调用上面的代码进行相应文件的解析。

三、KML文件的解析

        本节将重点介绍如何解析KML文件。

1、KML解析测试

package com.yelang.kmzcase;
import org.apache.commons.compress.archivers.ArchiveEntry;
import org.apache.commons.compress.archivers.ArchiveInputStream;
import org.apache.commons.compress.archivers.zip.ZipArchiveInputStream;
import com.vividsolutions.jts.geom.GeometryFactory;
import com.vividsolutions.jts.io.WKTWriter;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Coordinate;
import de.micromata.opengis.kml.v_2_2_0.Kml;
import java.io.*;
import com.vividsolutions.jts.geom.*;
public class KMZParser {
	public static void parseKml() throws IOException {
		ParsingKmlUtil parsingKmlUtil = new ParsingKmlUtil();
		File file = new File("C:/BaiduDownload/美军基地-地图数据（kmz）/美空军基地 - 副本/US-AFB.KML"); // 文件地址自己修改
		KmlData kmlData = parsingKmlUtil.parseKmlByFile(file);
		// assert kmlData != null;
		if (kmlData.getKmlPoints().size() > 0) {
			for (KmlPoint k : kmlData.getKmlPoints()) {
				GeometryFactory geoFactory = new GeometryFactory();
				Coordinate coord = k.getPoints().get(0);
				com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate jtCoord = new com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate(coord.getLongitude(), coord.getLatitude(), coord.getAltitude());
				// 使用GeometryFactory创建一个点
		        Geometry point = geoFactory.createPoint(jtCoord);
				WKTWriter writer = new WKTWriter();
				String wkt = writer.write(point);
				System.out.println(k.getPoints() + "\t"+ wkt  +"\t"+ k.getDescription() + "\t  " + k.getName());
			}
		}
	}
	// 使用示例
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		KMZParser.parseKml();
	}
}

        由于在XML中的坐标是一个数组，如果想把这些数据保存到空间数据库中，需要进行格式转换，比如从WKT字符串转为Geometry。当然，保存到空间数据库中，有很多种方法，这里我们介绍一种，基于JTS的方式构建WKT字符串，因为在MyBatis-Plus中，可以直接操作WKT字符串。将坐标转换WKT字符串的方法如下：

com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate jtCoord = new com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate(coord.getLongitude(), coord.getLatitude(), coord.getAltitude());
// 使用GeometryFactory创建一个点
Geometry point = geoFactory.createPoint(jtCoord);
WKTWriter writer = new WKTWriter();
String wkt = writer.write(point);

        在控制台中执行以上方法可以看到以下信息的输出，说明KML文件解析成功。

[-80.04089,32.89856]	POINT (-80.04089 32.89856)	Airport	  CHARLESTON AFB/INTL 查尔斯顿空军基地/国际机场
[-110.88226,32.16522]	POINT (-110.88226 32.16522)	Airport	  DAVIS-MONTHAN AFB 戴维斯-蒙森空军基地
[-110.34393,31.58844]	POINT (-110.34393 31.58844)	Airport	  LIBBY AAF/SIERRA VISTA MUN 利比空军基地/谢拉维斯塔
[-98.49243,33.98621]	POINT (-98.49243 33.98621)	Airport	  SHEPPARD AFB/WICHITA FALLS MUN 谢泼德空军基地/威奇托福尔斯??
[-72.52899,42.19849]	POINT (-72.52899 42.19849)	Airport	  WESTOVER ARB/METROPOLITAN 韦斯特欧弗空军基地
[-84.04541,39.82544]	POINT (-84.04541 39.82544)	Airport	  WRIGHT-PATTERSON AFB 赖特-帕特森空军基地
[-84.07013,39.80072]	POINT (-84.07013 39.80072)	Airport	  WRIGHT-PATTERSON AFB 赖特-帕特森空军基地

2、KMZ解析测试

        网上很多博客都只讲了如何解析KML，但是对于KMZ的解析介绍比较少，以JAVA为开发语言解析更少了。上面的方法也只实现了KML的解析，如果把文件换成KMZ，肯定会报错的。不信来试试。错误信息如下：

         如果发生了以上的异常，不要急。发生这个异常的原因其实在文章的开头就讲过了。如果看到这里前面没有印象的，可以翻到前面去看一下。还是简单说明一下吧，主要是KMZ是KML的压缩包，而以上代码是KML的解析，没有对KMZ进行解压。这里有两种方法来实现，第一种是将KMZ文件进行解压，然后对解压后的文件解析，肯定没问题。第二种是在压缩包中读取，然后对压缩流信息进行解析。第一种方式会增加不必要的脏文件，第二种则不会，因为原始文件只有一个。 下面我们采用第二种实现方式，首先来定义一个处理接口（必须要）：

package com.yelang.kmzcase;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
/**
 * kml转换类，用于实现kml的自定义识别与读取
 * @author 夜郎king
 */
public interface IKMLParser {
	/**
	 * @param kmlInputStream
	 * @throws IOException
	 */
	void parseKML(InputStream kmlInputStream) throws IOException;
}

        然后再定义针对KMZ的内容解析代码（基于在线解压的方式），然后已输入流的方式完成内容解析，这个代码网上比较少，如果需要KMZ文件解析，可以作为参考：

public static void parseKMZFile(File kmzFile, IKMLParser kmlParser) throws IOException {
		try (InputStream fileInputStream = new FileInputStream(kmzFile);
				ArchiveInputStream archiveInputStream = new ZipArchiveInputStream(fileInputStream)) {
 
			ArchiveEntry entry;
			while ((entry = archiveInputStream.getNextEntry()) != null) {
				String name = entry.getName();
				if (name.toLowerCase().endsWith(".kml") || name.toLowerCase().endsWith(".kmz")) {
					// 如果发现.kml或.kmz文件，可以将其内容读取出来并传递给KMLParser处理
					kmlParser.parseKML(archiveInputStream);
				}
			}
		}
	}
 
	public static void parseKmz() throws IOException {
		File kmzFile = new File("C:/BaiduDownload/美军基地-地图数据（kmz）/美国全球基地.kmz");
		KMZParser.parseKMZFile(kmzFile, new IKMLParser() {
			@Override
			public void parseKML(InputStream kmlInputStream) throws IOException {
				// 在这里实现你的KML解析逻辑
				// 例如，可以将读取的KML内容转换为字符串
				try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(kmlInputStream))) {
					String line;
					StringBuffer xmlContent = new StringBuffer(1024);
					while ((line = reader.readLine()) != null) {
						// 处理每一行KML数据
						xmlContent.append(line);
					}
					// System.out.println(xmlContent);
					Kml kml = Kml.unmarshal(xmlContent.toString());
					ParsingKmlUtil pku = new ParsingKmlUtil();
					KmlData kmlData = pku.getByKml(kml);
				if (null != kmlData.getKmlPoints()&&kmlData.getKmlPoints().size() > 0) {
						for (KmlPoint kp : kmlData.getKmlPoints()) {
							GeometryFactory geoFactory = new GeometryFactory();
							Coordinate coord = kp.getPoints().get(0);
							com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate jtCoord = new com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate(coord.getLongitude(), coord.getLatitude(), coord.getAltitude());
							// 使用GeometryFactory创建一个点
					        Geometry point = geoFactory.createPoint(jtCoord);
							WKTWriter writer = new WKTWriter();
							String wkt = writer.write(point);
							System.out.println(kp.getPoints() + "\t"+ wkt  +"\t"+ kp.getDescription() + "\t  " + kp.getName());
						}
						System.out.println("美军全球基地的数据是==>" + kmlData.getKmlPoints().size());
					}
				} catch (IOException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		});
	}

        上述代码的主要逻辑是，使用compress对KMZ文件进行在线解压，然后动态拼接KML内容，最后解析KML文件，然后提取空间信息。经过上述步骤，完成信息的解析。在运行以上的代码，发现KMZ文件已经成功解析。

        至此已经完成KMZ和KML文件的解析。 

四、总结

        以上就是本文的主要内容，本文主要讲解如何用JAVA语言，直接解析KMZ数据。文章首先介绍google地图中的KMZ和KML数据，然后使用代码的方式实现数据的解析，最后展示解析成果以及如何将数据转换成空间WKT数据。关于JAVA解析KML的博客和资料有不少，但是KMZ文件的还是比较稀少的，算是作为网文的一种补充，供各位朋友在工作中解析KMZ文件有一个参考。行文仓促，定有不足之处，欢迎各位朋友在评论区批评指正，不胜感激。

        博文在编写过程中参考了以下博文：

        1、什么是 KMZ 文件？。

        2、从事地信测绘必须知道的GIS常见数据格式类型，以及数据格式和扩展名汇总。

        3、地理信息地图标记KML与KMZ的区别。

        4、java 生成kml 文件。

        5、Java解析kml文件获取点/线段/多边形面状地图经纬度信息。