Mapbox 作为现如今比较流行的地图框架为我们提供了漂亮的个性化地图，在平常的使用过程中可以方便的接入高德/谷歌等矢量切片地图。由于Mapbox地图数据来源于Open Street Map等国外厂商，中国地图POI/道路等信息都不全，造成在实际项目中使用很不精细。对比国内互联网地图厂商，百度和高德都提供了自有格式的矢量地图，如何解析其数据，再将数据PBF化，就是我们重点研究的问题了。本文作为学术研究，将探讨下解析高德矢量地图，并PFB化。
- 打开高德地图，我们可以看到地图数据有以下两种请求格式：
1. mapType=normal&v=2&style=5&rd=1&flds=poilabel,roadlabel&t= 2. mapType=normal&v=2&style=5&rd=1&flds=region,building,road&t=
第一种格式是用来请求标志类的，包括POI 道路标注，第二种数据格式是用来请求区域、建筑面数据、道路信息的。
- url 参数t后面就是请求的行列号和地图层级。注意:这个行列号是经过加密的。
- 请求第一种格式的URL，通过分析返回的数据结构，可以得到每组JSON 数据是通过|连接的,从下标为1的数据进行JSON反序列化，得到的POI 和道路标注数据。如下图
再进一步研究得出下标为0的就是POI数据，下标为1的是标注的颜色(也是加密的)，下标为4的就是POI 的分类，分类为labels:pois的兴趣点，二级分类是下标为5的数据。
分析POI数据如下图
下标为0 的是标注名称，下标为1的是坐标信息（加密），下标为2 为文字偏移量，下标3为POI 的图片的位置和偏移量。
4. 过同样的分析手段，我们得到了高德地图的各个元素数据，接下来进行PBF序列化数据，在这之前先考虑下Mapbox的Style样式问题。
A) sprite Json 文件和图片文件。高德地图中POI 所有的图标都在一个文件中icon-normal-small.png，每个图标的大小为24×24，计算POI 图标生成sprite Json文件。
B) mapbox 图层大致可分为地图背景、region、road、building、poi、road_label，当然根据高德数据格式可以划分的更细，比如可以将poi 分为19个小类和区域标注、城市、区县乡镇，村庄等。这样的分类和高德提供的风格化地图样式一样的了。
同时我们可以加入自定义的行政区背景地图使得地图更加的漂亮。
解决了以上两个问题后，就可以进行PBF序列化数据
新建java web 项目，引入java-vector-tile jar 包，编写相关代码，发布服务，再使用mapbox 接入服务，此致mapbox成功接入了高德矢量化地图。
遗留问题：
1）高德地图中将道路和道路标注分开，且道路标注是多个文字，使得mapbox 中道路的文字显示不全。
2）道路数据不够精细，导致地图在大比例尺下道路与道路之间有间隙。
3）建筑物锯齿过于明显。
4）对于区县绘制矩形底图需要动态计算暂时未实现。
