हीटमैप बनाने के लिए एक वैश्विक, ग्रिड जैसा प्रक्षेपण

Question

मैं एक एप्लिकेशन डाल रहा हूं, जहां मुझे एक वेक्टर ग्रिड बनाने की आवश्यकता है जिसका उपयोग हीटमैप को स्टोर करने और प्रदर्शित करने के लिए किया जाएगा। इसकी निम्न आवश्यकताएं हैं:

• पूरे ग्रह को कवर कर सकते हैं।
• ग्रिड वर्गों के विशाल बहुमत में मूल्य नहीं होंगे।
• मुझे ग्रिड को स्वयं स्टोर करना नहीं चाहिए; मैं इसे मक्खी पर गणना करना चाहता हूं।
• ग्रिड के साथ उपयोग किए गए डेटा का पैमाना बड़े पैमाने पर भिन्न हो सकता है।
• मुझे आशा है कि ग्रिड के चौराहे 1 किमी से लेकर 100 किमी तक के पार हैं। (मुझे पता है कि यह कितना होगा (~ 1 किमी के लिए 510 मिलियन, ~ 100 किमी के लिए 51,000))।
• मूल्यों को प्रत्येक ग्रिड वर्ग के लिए संचित / एकत्र किया जाएगा।
• आदर्श रूप से मैं बड़ी ग्रिड सेल वैल्यू को स्टोर करने के बजाए बड़े लोगों के लिए मूल्यों की गणना करने के लिए आसानी से छोटी ग्रिड कोशिकाओं का उपयोग कर सकता हूं।
• मैं OpenLayers का उपयोग करके इसे OpenStreetMap पर उपयोग करूँगा।
• मैं इसे SpatiaLite या SQLite में संग्रहीत कर रहा हूँ, इसलिए अधिमानतः उन लोगों द्वारा समर्थित है (यानी SpatiaLite = समर्थित CRS; या SQLite = एक शुद्ध संख्या आधारित प्रणाली के लिए)।

तो मेरा सवाल है: मुझे इस ग्रिड के लिए क्या प्रक्षेपण चाहिए?

इसके अलावा - वहाँ यह डिजाइन करने के लिए एक अच्छा तरीका है? किसी को भी इस समस्या का एक अच्छा संभावित समाधान का पता है या पहले की तरह हल किया है? या मुझे एक उपयोगी दिशा में इंगित कर सकते हैं।

उपयोग-केस संपादित करें - मूल रूप से मैं विभिन्न विभिन्न आकृतियों और आकारों के बाउंडिंग बॉक्स एकत्र कर रहा हूं। वे कुछ हेक्टेयर से लेकर हजारों वर्ग किमी आकार में कुछ भी हो सकते हैं। वे अलग-अलग अनुमानों में भी हो सकते हैं।

नीचे एक बड़े पैमाने पर स्वचालित रूप से पूरा करने का लक्ष्य रखने वाली चीज़ का एक संक्षिप्त संस्करण है।

बहुत धन्यवाद।

Comments

किसी भी तरह से जरूरी नहीं कि एक पूर्ण या सही उत्तर हो, लेकिन आप Google को मिलिटरी ग्रिड रेफरेंस सिस्टम या कम से कम यूएस नेशनल ग्रिड fgdc.gov/usng कुछ विचारों के लिए चाहते हैं कि कैसे उन संगठनों ने कम से कम इसी तरह की चुनौतियों को संभाला हो। फिर, जरूरी नहीं कि सही हो, लेकिन आपके काम के लिए एक अच्छा संदर्भ हो सकता है। आशा है ये मदद करेगा।

— जॉन

@ जॉन - धन्यवाद; मैं अपनी स्वयं की खोजों में मिलिट्री ग्रिड में आया था, लेकिन यह अक्षरों के साथ-साथ संख्याओं का भी उपयोग करता है इसलिए मुझे यकीन नहीं है कि यह उपयुक्त है। USNG सामान दिलचस्प लगता है, लेकिन मैं अपना खुद का बनाना नहीं चाहता।

— जीआईएस-जोनाथन

हीटमैप के डेटा और उद्देश्य की प्रकृति के बारे में कुछ जानकारी उत्तरों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करेगी, जो (और चाहिए) नक्शे में संरक्षित करने के लिए आपके द्वारा बताए गए भौगोलिक गुणों के अनुसार भिन्न हो सकते हैं: अभिविन्यास, असर, क्षेत्र, आकार, आदि। चूंकि स्थानिक डेटा को पुन: प्रक्षेपित करना अपेक्षाकृत तेज और आसान है, हालांकि, किसी को इन मुद्दों पर छूट देने के बजाय पूर्वाग्रह और सटीकता के अधिक मौलिक आधारों पर ध्यान केंद्रित करना पड़ सकता है: MAUP के बारे में क्या करने की योजना है? क्या आप इन ग्रिड कोशिकाओं में द्विपद के रूप में डेटा से किसी भी निष्कर्ष निकालने की योजना बना रहे हैं? यह एक वेक्टर डेटा संरचना क्यों होनी चाहिए ?

— whuber

क्या आप स्पष्ट कर सकते हैं कि uderlying डेटा की स्थानिक गतिशीलता क्या है? यानी डेटा मूलभूत रूप से बिंदु है और केवल सेल में एकत्रित होता है, या यह वास्तव में एरियाल है?

— AnserGIS

@whuber - डेटा का उपयोग सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोग किया जाएगा, न कि किसी भी स्थानिक विश्लेषण के रूप में। इस प्रकार से कोई विशेष वरीयता नहीं है कि भौगोलिक गुण रखे / खोए गए हैं और MAUP अप्रासंगिक है क्योंकि मैं डेटा के सकल सामान्यीकरण की मांग कर रहा हूं। मुझे केवल OSM टाइलों की तरह कुछ ओवरले करने के लिए ग्रिड-वर्गों की आवश्यकता है। वेक्टर के लिए मेरी इच्छा है क्योंकि मैं इसे एक डेटाबेस में संग्रहीत कर रहा हूं और इसे हेरफेर करना बहुत आसान है।

— जीआईएस-जोनाथन

Answer 1

मानक OSM टाइलें गोलाकार मर्केटर (SRID = 3857) में होती हैं, इसलिए संभवतः समान प्रक्षेपण का उपयोग करके अपने ग्रिड का निर्माण करना सबसे आसान होगा।

यदि आप SM का उपयोग करते हैं, तो आप डेटा को उच्चतम ज़ूम स्तर OSM समर्थन पर संग्रहीत कर सकते हैं, या उच्चतम स्तर ज़ूम स्तर पर आप उपयोगकर्ताओं को ज़ूम इन करने की अनुमति देंगे। यदि कवरेज विरल है, की तर्ज पर डेटा संरचना का उपयोग करें

XIndex, YIndex, Count

जहां सूचकांक आपके इच्छित ज़ूम स्तर पर टाइल ग्रिड में अनुक्रमित होते हैं, गिनती उन विशेषताओं की गिनती होती है जो उस टाइल को काटती हैं, और उन बिंदुओं के लिए प्रविष्टियां शामिल नहीं करती हैं जहां गिनती शून्य है। फिर आप बस इंडेक्स द्वारा गिनती का चयन कर सकते हैं या निचले ज़ूम स्तर पर इंडेक्स रेंज द्वारा गणना का चयन करें यह जानकर कि यदि क्वेरी कुछ भी नहीं देता है तो दिए गए क्षेत्र के लिए शून्य है।

यह निश्चित रूप से एक अमूर्त है, मैं इस और आपके हीट मैप रेंडर के बीच एक सॉफ्टवेयर टियर मान रहा हूं। आप गर्मी के नक्शे को कैसे प्रस्तुत करेंगे, इसका अधिक विवरण मुझे बेहतर सलाह देने में मदद करेगा।

Answer 2

हीटमैप से एक सेल में संग्रहीत मूल्य को अक्सर इसके क्षेत्र द्वारा सामान्यीकृत किया जाता है। इस मामले में मैं बल्कि एक समान क्षेत्र प्रक्षेपण का सुझाव दूंगा ताकि आप आसानी से बड़े पैमाने पर एकत्र हो सकें

Comments

क्या आप अनुमानित विमान पर या एक गोलाकार सतह पर घनत्व की गणना करने की योजना बना रहे हैं और बस इसे इस तरह से प्रदर्शित करते हैं? इसके अलावा, क्या आयताकार डेटा को कभी-कभी एक से अधिक ग्रिड सेल के साथ संलग्न करने की आवश्यकता होती है?

— अन्सरजिस

@AnserGIS - गणना अनुमानित विमान पर होगी। आयताकार डेटा कई ग्रिड कोशिकाओं को कवर कर सकता है। अधिक जानकारी के लिए संपादन भी देखें।

— जीआईएस-जोनाथन

Answer 3

यह एक उत्तर है कि आप हीटमैप कैसे डिजाइन कर सकते हैं। मेरा सुझाव है कि आप क्वार्टर डिग्री ग्रिड सेल सिस्टम में देखें । QDGC कवर किए गए क्षेत्र के विशिष्ट गुणों का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक विशिष्ट क्षेत्र को कवर करने के लिए (लगभग) बराबर क्षेत्र वर्ग बनाने का एक तरीका दर्शाता है। वर्ग स्वयं पृथ्वी को कवर करने वाले डिग्री वर्गों पर आधारित हैं। भूमध्य रेखा के आसपास हमारे पास 360 अनुदैर्ध्य रेखाएं हैं, और उत्तर से दक्षिण ध्रुव तक हमारे पास 180 अक्षांश रेखाएं हैं। यह सब मिलकर हमें 64800 सेगमेंट या पृथ्वी को कवर करने वाली टाइलें देता है। चौकों का स्वरूप अधिक आयताकार हो जाता है जितना लंबा उत्तर हम आते हैं। ध्रुवों पर वे वर्गाकार या आयताकार बिल्कुल भी नहीं होते हैं, लेकिन लम्बी त्रिभुजों में होते हैं।

ग्रिड कोशिकाओं को चार में विभाजित किया जा सकता है, और परिणामस्वरूप ग्रिड कोशिकाएं फिर से चार में विभाजित होती हैं। सिस्टम उपयोगकर्ता को एक पूर्वानुमानित नामकरण सम्मेलन प्रदान करता है। विभिन्न ग्रिड कोशिकाओं के लिए क्षेत्रों की गणना करके उन्हें क्षेत्र निर्भर प्रस्तुतियों के लिए उपयुक्त होना चाहिए।

कुछ वर्षों पहले प्रकाशित एक पेपर में कुछ अन्य प्रणालियों के बारे में अधिक विस्तृत जानकारी और संदर्भ भी उपलब्ध हैं । मानक का उपयोग पर्यावरण की जानकारी के लिए कई अफ्रीकी atlases में किया जाता है।

विभिन्न महाद्वीपों और देशों के लिए शेपफाइल्स मेरे ब्लॉग साइट पर डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं।

मैंने मानक को विस्तारित करने के विचार के साथ खेला है, ताकि एक निश्चित अक्षांश के ऊपर या नीचे ग्रिड कोशिकाओं को दो में विभाजित किया जा सके और इस प्रकार उपयोग किए जाने पर अधिक नेत्रहीन मनभावन मानचित्र उत्पाद प्रदान किया जा सके।

Comments

साझा करने के लिए धन्यवाद; दिलचस्प विचार है। निश्चित रूप से ऐसा लगता है कि यह इसके लिए उपयोगी हो सकता है। मुझे लगता है कि इसे बदलने के लिए बहुत प्रयास नहीं किया जाएगा ताकि यह विशुद्ध रूप से संख्यात्मक हो? यानी नहीं "ई" या "एन"? यह शायद कोशिकाओं के आसान और अधिक कुशल एकत्रीकरण की अनुमति देगा, विशेष रूप से मध्याह्न या भूमध्य रेखा पर।

— जीआईएस-जोनाथन

पात्रों (पाठ) को रखने का एक अच्छा कारण यह है कि इसे मानवीय पठनीय रखा जाए। कम से कम उपयोग और मानवीय संदर्भ में यह उद्देश्य अच्छी तरह से कार्य करता है। उदाहरण के लिए इस प्रतिनिधित्व का उपयोग करके यह संभव होगा: ई = 0, डब्ल्यू = 1, एस = 0, एन = 1, ए = 1, बी = 2, सी = 3 और डी = 4। अजगर या अन्य प्रासंगिक स्क्रिप्टिंग भाषा में कुछ अच्छी तरह से लिखे गए कोड स्निपेट्स को कम लागत पर मध्याह्न / भूमध्य रेखा चुनौतियों को "पुल" करने में सक्षम होना चाहिए। बेशक आपके QDGC ऑपरेशन स्तर और डेटा सेट आकार पर निर्भर करता है।

— ragnvald