PROJ.4 पुस्तकालय का उपयोग कर स्थानीय समन्वय प्रणाली से रूपांतरण के लिए जमीन नियंत्रण बिंदुओं का उपयोग करके वैश्विक समन्वय प्रणाली में समन्वय किया जाता है?

Question

मेरे पास एक बिंदु बादल है जिसके निर्देशांक स्थानीय समन्वय प्रणाली के संबंध में हैं। जीपीएस मूल्यों के साथ मेरे पास ग्राउंड कंट्रोल पॉइंट भी हैं। क्या मैं इन स्थानीय निर्देशांक को PROJ.4 या किसी अन्य पुस्तकालय का उपयोग करके वैश्विक समन्वय प्रणाली में बदल सकता हूं?

उपरोक्त समस्या के लिए पायथन में कोई भी कोड एक बड़ी मदद होगी।

Comments

कुछ कोड अपेक्षित?

— huckfinn

जीपीएस निर्देशांक सामान्य रूप से WGS84 हैं, इसलिए वे संभवतः पहले से ही वैश्विक हैं। यदि ग्राउंड कंट्रोल पॉइंट जीपीएस की तुलना में एक अलग डेटम के साथ एक स्थानीय प्रोजेक्शन में हैं, तो डेटम को परिवर्तित किया जाना चाहिए। जहाँ तक मुझे पता है PROJ4 डेटम शिफ्ट का समर्थन करता है।

— ओविंद

यहां एक समान प्रश्न है, लेकिन बहुत अधिक विवरण के साथ: gis.stackexchange.com/questions/357910 ।

— trusktr

Answer 1

आप अपने स्थानीय समन्वय प्रणाली और एक भू-समन्वित समन्वय प्रणाली के बीच एक समृद्ध परिवर्तन का संचालन करना चाहते हैं।

Affine सभी समन्वय प्रणालियों के तहत बदल जाता है और नीचे मैट्रिक्स समीकरण द्वारा दर्शाया जा सकता है।

|x_1 y_1 1| |a d|   |x'_1 y'_1|
|x_2 y_2 1| |b e| = |x'_2 y'_2|
|x_3 y_3 1| |c f|   |x'_3 y'_3|
input     transform.  output
coords    matrix      coords
(n x 3)   (3 x 2)     (n x 2)

हालाँकि, आपको दो-चरण की समस्या है।

1. इनपुट और आउटपुट निर्देशांक (आपके जीपीएस बिंदु और आपके स्थानीय रूप से परिभाषित ग्रिड में उनके संबंधित स्थान) के ज्ञात युग्मों से परिवर्तन मैट्रिक्स खोजें ।
2. इस परिवर्तन मैट्रिक्स का उपयोग अपने बिंदु क्लाउड को जियोजित करने के लिए करें।

# 2 पर प्रोज .4 एक्सेल: ज्ञात परिवर्तन मैट्रिसेस के साथ भू-संदर्भित समन्वय प्रणालियों के बीच स्थानांतरण। यह मेरी जानकारी के लिए बिंदु डेटा से परिवर्तन मैट्रिक्स को खोजने के लिए इस्तेमाल नहीं किया जा सकता है । हालाँकि, आप Numpy में कुछ हल्के रैखिक बीजगणित (एक न्यूनतम-वर्ग मैट्रिक्स उलटा) का उपयोग करके पूरी तरह से आसानी से कर सकते हैं। मैंने कई क्षेत्र अध्ययनों से डेटा को कम करने के लिए इस वर्ग के एक संस्करण का उपयोग किया है:

import numpy as N 

def augment(a):
    """Add a final column of ones to input data"""
    arr = N.ones((a.shape[0],a.shape[1]+1))
    arr[:,:-1] = a
    return arr

class Affine(object):
    def __init__(self, array=None):
        self.trans_matrix = array

    def transform(self, points):
        """Transform locally projected data using transformation matrix"""
        return N.dot(augment(N.array(points)), self.trans_matrix)

    @classmethod
    def from_tiepoints(cls, fromCoords, toCoords):
        "Produce affine transform by ingesting local and georeferenced coordinates for tie points"""
        fromCoords = augment(N.array(fromCoords))
        toCoords = N.array(toCoords)
        trans_matrix, residuals, rank, sv = N.linalg.lstsq(fromCoords, toCoords)

        affine =  cls(trans_matrix) # Setup affine transform from transformation matrix
        sol = N.dot(fromCoords,affine.trans_matrix) # Compute model solution
        print "Pixel errors:"
        print (toCoords - sol)
        return affine

यह इस तरह के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है:

transform = Affine.from_tiepoints(gps_points_local,gps_points_geo)
projected_data = transform.transform(local_point_cloud)

projected_coordinatesअब WGS84, UTM या आपके GPS द्वारा आपके द्वारा रिकॉर्ड की गई जो भी समन्वय प्रणाली है। इस पद्धति की एक प्रमुख विशेषता यह है कि इसे किसी भी संख्या में टाई पॉइंट (3 या अधिक) के साथ उपयोग किया जा सकता है और अधिक सटीकता से टाई के बिंदुओं का उपयोग किया जाता है। आप अनिवार्य रूप से अपने सभी टाई बिंदुओं के माध्यम से सबसे अच्छा फिट पा रहे हैं।

Comments

नमस्कार! आप उल्लेख करते हैं कि प्रोज (प्रोज 4) कस्टम ट्रांसफॉर्म भाग को नहीं संभाल सकता है? इसका मतलब यह है कि तकनीकी रूप से gis.stackexchange.com/questions//797910 पर सवाल के लिए शुद्ध प्रोज का जवाब नहीं है ?

— trusktr

Answer 2

घास बदलने की क्रिया ठीक वैसे ही होती है जैसी आपको जरूरत है, भले ही यह अजगर या प्रेज के आधार पर अनुरोध न हो:

http://grass.osgeo.org/grass65/manuals/g.transform.html

Comments

"पृष्ठ नहीं मिला": इस लिंक करता है काम grass.osgeo.org/grass64/manuals/g.transform.html

— हंस Erren

Answer 3

स्थानीय समन्वय प्रणाली की पहचान करना हमेशा आसान होता है, जैसा कि हमने यहां किया है:

एक विमान पर WGS84 दीर्घवृत्ताभ का स्थैतिक प्रक्षेपण [अजगर]

GDAL अब GCP बिंदुओं का उपयोग करके वेक्टर डेटा को बदलने में सक्षम है।

Comments

नमस्कार! मैं इस सामान के लिए नया हूँ। क्या वास्तव में "Stereographic" प्रक्षेपण है जिसे मुझे अपने प्रश्न के लिए gis.stackexchange.com/questions/357910 पर उपयोग करने की आवश्यकता है ?

— trusktr

Answer 4

मैं कुछ हफ्ते पहले उसी समस्या में फंस गया था, मैंने एक पायथन स्क्रिप्ट का पता लगाया जो मदद कर सकता है। मूल समाधान यहाँ से

import pyproj
import math
import numpy as np
from statistics import mean
import scipy.optimize as optimize

#This function converts the numbers into text
def text_2_CRS(params):
    # print(params)  # <-- you'll see that params is a NumPy array
    x_0, y_0, gamma, alpha, lat_0, lonc = params # <-- for readability you may wish to assign names to the component variables
    pm = '+proj=omerc +lat_0='+ str(lat_0) +' +lonc='+ str(lonc) +' +alpha=' + str(alpha) + ' +gamma=' + str(
        gamma) + ' +k=0.999585495 +x_0=' + str(x_0) + ' +y_0=' + str(y_0) + ' +ellps=GRS80 +units=m +no_defs'
    return pm

#Optimisation function
def convert(params):
    pm = text_2_CRS(params)
    trans_points = []
    #Put your control points in mine grid coordinates here
    points_local = [[5663.648, 7386.58],
                    [20265.326, 493.126],
                    [1000, -10000],
                    [-1000, -10000],
                    [1331.817, 2390.206],
                    [5794, -1033.6],
                    ]
    # Put your control points here mga here
    points_mga = [[567416.145863305, 7434410.3451835],
                  [579090.883705669, 7423265.25196681],
                  [557507.390559793, 7419390.6658927],
                  [555610.407664593, 7420021.64968145],
                  [561731.125709093, 7431037.98474379],
                  [564883.285081307, 7426382.75146683],
                  ]
    for i in range(len(points_local)):
        #note that EPSG:28350 is MGA94 Zone 50
        trans = pyproj.transform(pyproj.Proj(pm), pyproj.Proj("EPSG:28350"), points_local[i][0], points_local[i][1])
        trans_points.append(trans)
    error = []
    #this finds the difference between the control points
    for i in range(len(points_mga)):
        x1 = trans_points[i][0]
        y1 = trans_points[i][1]
        x2 = points_mga[i][0]
        y2 = points_mga[i][1]
        error.append(math.sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2))

    print("Current Params are: ")
    with np.printoptions(precision=3, suppress=True):
        print(params)
    print("Current average error is: " + str(mean(error)) + " meters")
    print("String to use is: " + pm)
    print('')

    return mean(error)


#Add your inital guess
x_0 = 950
y_0 = -1200
gamma = -18.39841101
alpha=-0
lat_0 = -23.2583926082939
lonc = 117.589084840039


#define your control points
points_local = [[5663.648,7386.58],
          [20265.326,493.126],
          [1000,-10000],
          [-1000,-10000],
          [1331.817,2390.206],
          [5794,-1033.6],
          ]

points_mga = [[567416.145863305,7434410.3451835],
          [579090.883705669,7423265.25196681],
          [557507.390559793,7419390.6658927],
          [555610.407664593,7420021.64968145],
          [561731.125709093,7431037.98474379],
          [564883.285081307,7426382.75146683],
          ]


params = [x_0, y_0, gamma,alpha, lat_0, lonc]

error = convert(params)

print(error)

result = optimize.minimize(convert, params, method='Powell')
if result.success:
    fitted_params = result.x
    print(fitted_params)
else:
    raise ValueError(result.message)