هل تبحث عن الميزات المتقدمة لإضافتها إلى خرائطك؟ إن مكتبة أدوات تطوير البرامج (SDK) لخدمة "خرائط Google"
لنظام التشغيل iOS في GitHub هي مكتبة مفتوحة المصدر للصفوف الدراسية
تكون مفيدة لمجموعة من التطبيقات. يتضمّن مستودع GitHub فئات
برنامج خدمات وتطبيقًا توضيحيًا يوضّح استخدام كل صف.
المرافق
تجميع العلامات
يساعدك GMUClusterManager في إدارة علامات متعددة على مستويات تكبير/تصغير مختلفة. هذا يعني أنّه يمكنك وضع عدد كبير من العلامات على الخريطة بدون تسهيل قراءة الخريطة. وعندما يشاهد المستخدم الخريطة
عند مستوى تكبير عالٍ، تظهر العلامات الفردية على الخريطة. عند تصغير المستخدم إلى مستوى تكبير/تصغير أقل، تتجمع العلامات معًا في مجموعات، لتسهيل عرض الخريطة.
ولمعرفة التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على المستندات حول
مجموعة العلامات.
ما مِن صورة لهذه الأداة.
كوادتري
كوادرري هي بنية بيانات تفيد في العثور على نقاط بالقرب من نقطة واحدة، من خلال البحث داخل منطقة تحيط بنقطة الاهتمام.
لمعرفة التفاصيل، يمكنك الاطّلاع على المستندات حول Quadtree.
KML
تنسيق KML هو تنسيق شائع لعرض البيانات الجغرافية، مثل النقاط والخطوط والمضلعات. تتيح لك السمة GMUKMLParser تحليل البيانات الجغرافية وعرضها بتنسيق KML.
لمعرفة التفاصيل، يمكنك الاطّلاع على المستندات في KML.
استيراد GeoJSON إلى خريطتك
يمكنك تخزين الميزات بتنسيق GeoJSON واستخدام هذه الأداة لعرضها كطبقة على الخريطة.
يمكنك عرض البيانات الجغرافية بتنسيق GeoJSON باستخدام GMUGeoJSONParser مع GMUGeometryRenderer.
ولمعرفة التفاصيل، يمكنك الاطّلاع على المستندات حول
GeoJSON.
خرائط التمثيل اللوني
تسهّل خرائط التمثيل اللوني على المشاهدين فهم توزيع نقاط البيانات وكثافتها النسبية على الخريطة. بدلاً من وضع محدّد موقع في كل موقع جغرافي، تستخدم خرائط التمثيل اللوني اللون والشكل لتمثيل توزيع البيانات.
لمعرفة التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على المستندات في
خرائط Heamaps.
علامات مخصّصة
استخدِم التفويض GMUClusterRendererDelegate
على GMUDefaultClusterRenderer لتخصيص خصائص محدّد قبل إضافته إلى الخريطة وبعدها.
أدوات الخدمات الهندسية
مجموعة من وظائف أداة هندسة الهندسة الكروية من Swift في
وحدة GMSGeometryUtils
من حزمة تطوير البرامج (SDK) لخدمة "خرائط Google" لنظام التشغيل iOS. استخدِم هذه الإضافات لإجراء العديد من أنواع العمليات الهندسية، بما في ذلك:
تحديد مسافة الدائرة الكبرى بين الإحداثيات
حدد ما إذا كان الإحداثي داخل المضلع
تحديد ما إذا كان الإحداثيات يقع على مسار أو بالقرب منه ضمن نطاق تفاوت معيّن