“Zed, you are so excellent.”
为什么要写这句英文？容我卖个关子稍后再解释。
相信大多数人都体验过Google Earth（简称GE），我对GE最初的印象是在大学宿舍，当时Google刚刚推出GE时，舍友们喜欢在上面找自己的家，惊讶于它的精细程度，并担心是否对中国有一定的安全隐患。
坦白说，当时我对GE上找家没一点兴趣，但不能否认写到这时，我停下笔，打开了GE，花了很长时间找到了我在成都和泰安的家。我想中国80后的一代对家的概念或多或少有一定的困扰吧。比如我，生在泰山脚下，十八岁那年离开故乡，在北京学习工作了九年，莫名其妙的在成都安家，掐指一算四年有余。这让我不禁纳闷，尽管国家的全部土地都归公民所有，貌似没有任何一寸土地属于我个人，何处是我的家？故土还是户口？如那久未谋面的故人还是隔窗对望的路人。好了，带上耳机听上一曲《鹿港小镇》，我们还是进入正题。
GoogleEarth的影像确实可以说是全球最佳影像数据，数据完整，更新及时，无IP限制，最重要的一点，没有偏移。这么宝贵的影像数据能这么大方的开放给大家，Google自然对自己的加密算法自信慢慢。可惜，就算是巨人般的Google，也会在程序员面前露出破绽。好戏开始了。
类似上一篇解析百词斩的过程，首先我们先要想办法能获取这些数据，然后才能解析它。Google的技术自然毋庸置疑，直接放弃人肉搜索，一点技术含量都没有。这里我用的是HttpDebugger软件，可以查看本地应用程序的请求。这里打开GE随意浏览，你就可以捕获到如下的请求队列：
数据请求的url终于得到了，如鱼在哽的感觉。这url到底是什么规范，行列号在哪里？flatfile又是什么东东？这些-i,-t,-q又是干什么用的？下面的数字685又是什么意思？光归纳问题就得花不少时间来消化，仿佛一拳被KO的节奏。
我想这个时候，你应该和我一样，默默的把url下载下来，尝试看一下里面的内容，或许这是唯一能做的事情了吧。于是乎，我切切的，怯怯的下载下来，以16进制打开该文件，瞬间泪崩的既视感：
无从下手啊。明明是一部不错的岛国爱情动作片，非要全屏马赛克，急死宝宝了。于是我Google了很久，作为一名程序员，翻墙技术就不普及了。找了半天都没任何进展，真的是将近一整天没有一丝想法。不小心的找到一个俄文网站，里面提到了影像数据的解析算法，编码解析后，发现果然可以。这里要说明一下，应该是白俄罗斯的网站，顿时对战斗民族的破解技术有了新的认识。
总算有了一点头绪，原来该数据进行了一次加密，所以需要解密。密钥一共是1024个字节，如下的一串没道理的数字：
而这时候，你需要的是对下载下来的影像数据的所有字节依次解码，代码如下：
如上，解码的过程就是对读取的每一个字节和密钥做一次异或。解码后就可以得到原始的jpg影像。当然，如果你在GE中选择压缩，则获取的影像是DXT格式。但我个人测试发现，在我本机无论选不选压缩，都是jpg格式的，这个就不追究了。
影像的解析搞定后，这只是有了一点点曙光，离胜利还有很远。为什么这么说呢？第一Google提供历史影像，而url的规范又是如何，这段密钥是怎么获取到的，真的是才下眉头又上心头啊。
比如这样一个url：https://khmdb.google.com/flatfile?db=tm&f1-02000123-i.19-f859f，我们怎么获取里面的信息，或者我想下载某一个瓦片，其对应的url又是如何？首先解释一下02000123这串数字的意思，截取Zed博客的图片，最直观明了：
原来这串数字就是一个四叉树的信息，依次递归可以找到对应的瓦片位置，每一位都是0~3之间的一个数字，代表在该级别下对应的四叉树的索引。对此我实现了如何根据这串数字获取对应的经纬度：
后面的f859f需要转为二进制，如下： fa99b == 11111010100110011011== 11111010100 | 11001 | 1011== 2004 | 25 | 11不难看出来，这表示该历史影像的拍摄日期。
另外对应的-i.**对应的是其版本号信息。这个版本号又是如何获取？原来GE中每一个瓦片对应一个q2-xxx-q.yyy这样的qtree文件，里面会存储这些tile的时间和版本信息，包括历史数据等内容。
这样就有了两个问题：第一，qtree文件也是有版本号的，这个是如何获取？第二，qtree文件该如何解析？
原来在GE启动时，会更新一个dbRoot.v5文件，把该文件下载下来，16进制打开后你会发现，第七个字节和第八个字节分别是0XF4和0XBD，这时用0XBDF4和0x4200做一次异或，对应的结果就是qtree的版本号，这样你就可以请求每一个瓦片对应的qtree文件了。同时，上面所说的密钥，也保存在该文件中，而且从来都没有变过。
这趟GE数据解析之旅，和我平时的工作相关性不大，所以收获很多，大开眼界，偷窥了一点点GE这种级别的数据处理方式。当然，竟然有人能够破解这种复杂度的数据，我非常非常的钦佩。上面所说的所有内容，都是我在Zed的指点下了解的，或者简介通过他的博客。我并没有问他地形数据如何解析，因为我知道他基本不会告诉我，但他跟我说里面是三角形。
当然，这里只是介绍了一个头，qtree文件如何解析？这个坦白说，我也只是一知半解，只是知道大概方法，但还没有彻底搞清楚。因为时间精力的原因，需要话一些时间，成本超过了我的兴趣程度，所以作罢。
这些工作都是两年前做的，今天整理一下，也算对这个小小的遗憾做一次整理，和Zed聊了两三个小时，受益匪浅，于是也就有了文章开头的那句话。今后不再研究GE的数据解析部分了，毕竟术业有专攻。这部分我不专业，希望如果你知道的话，请悄悄的告诉我。
最后，作为一名GIS行业的码农，作为一名三维技术人员，我非常尊重Google Earth。