जवाबों:
हमेशा "क्रूर बल" विधि होती है:
एक ज्ञात समन्वय प्रणाली के साथ एक परत लें जो आपकी अज्ञात परत के साथ ओवरले करने वाली है।
अब कुछ शिक्षित अनुमान लगाते हैं कि अज्ञात परत क्या प्रक्षेपण हो सकती है। (UTM, प्लेट कैरी, आदि)। प्रत्येक प्रक्षेपण में अपनी ज्ञात समन्वय प्रणाली परत को तब तक प्रोजेक्ट करें जब तक कि आप एक अज्ञात परत से यथासंभव मेल नहीं खाते।
मैं मैपरेज़ और ब्रैंडन कोपलैंड की टिप्पणियों को एक उत्तर जोड़कर प्रचारित कर रहा हूं जो उनकी तकनीक का उपयोग करता है।
यह तकनीक इस तथ्य का लाभ उठाती है कि आर्कपैम एक नई समन्वय प्रणाली में डेटा को मेमोरी में परिवर्तित कर सकता है। डेटा-रहित-ज्ञात-कोऑर्डिसेस को परिवर्तित नहीं किया जा सकता है, इसलिए इसे केवल प्रदर्शित किया जाता है। इन-मेमोरी में ज्ञात डेटा को प्रोजेक्ट करके, हम जल्दी से देख सकते हैं कि विभिन्न संभावित समन्वय प्रणालियों में इसका क्या समन्वय है।
चूँकि यह प्रश्न कभी पुराना नहीं होता, इसलिए मैंने एक साइट का निर्माण किया जो Brute Force विधि की है । यदि आप नक्शे पर ज़िपित shp + shx को खींचते हैं तो यह PostGIS में उपलब्ध हर समन्वय प्रणाली में इसे मैप करेगा। यदि आप जानते हैं कि "सही" कैसा दिखता है, तो आप उस क्षेत्र को ज़ूम कर सकते हैं और बहुभुज पर क्लिक कर सकते हैं। epsg.io से .jj फ़ाइल प्राप्त करें। "
Esri से दो महान लिंक हैं जो इस पर विस्तार से जाते हैं:
मेरी पिछली नौकरी में, मेरे पास "FSU_Geol.shp" नामक भूविज्ञान डेटा (बहुभुज) की एक परत थी। मेरे मालिक ने मुझे दिया और मुझे कई चीजों का पता लगाने के लिए कहा। सबसे पहले, वह ग्राहक द्वारा इस आकृति को सौंपा गया था, और कोई .prj फ़ाइल नहीं थी, इसलिए वह चाहता था कि मैं इसका पता लगाऊं। वह यह भी जानना चाहते थे कि भूविज्ञान की श्रेणियां क्या हैं। मैं आगे-आगे जा सकता था, लेकिन पीछा करने के लिए कटौती की अनुमति देता है .... मैं इसे googled, और मैं यहाँ समाप्त हुआ ।
नामकरण सम्मेलन में संक्षिप्त नाम "भूतपूर्व सोवियत संघ के भूविज्ञान" के लिए खड़ा था, और Google खोज ने मुझे "सीधे" स्रोत (यूएसजीएस) तक पहुंचा दिया। इस शेपफाइल के बारे में मुझे जो कुछ भी जानने की जरूरत हो सकती है, वह थी सबसे बड़ी कड़ी जो मैंने हिट की थी। मैं यह नहीं कह रहा हूं कि Google कुछ भी और सब कुछ पा सकता है , लेकिन मैं विश्वविद्यालय से बाहर था, और बस "अंधेरे में शॉट" ले रहा था, और मुझे मिली प्रतिक्रिया को देखो!
एक अन्य उदाहरण में, कार्यालय में किसी ने एक बैच फ़ंक्शन का उपयोग करके कई आकार-प्रकार डाउनलोड किए थे। मुझे फिलहाल सॉफ्टवेयर पैकेज का नाम याद नहीं है, लेकिन .prj फाइलें गायब थीं। मैं बस ArcCatalog में मेटाडेटा में चला गया, और मुझे वास्तव में वहां अपना जवाब मिला। फिर से, मुझे उद्धृत न करें, लेकिन मुझे लगता है कि वहाँ स्रोत के लिए एक URL था।
उस दिन से मैं एक गूगल खोज के साथ "शुरू" करता हूं अगर मेटाडेटा में कोई सुराग नहीं है!
निर्माता से पूछें।
यदि आप अपने भौगोलिक क्षेत्र के लिए सामान्य सीआरएस जानते हैं, तो आप उनमें से कुछ को आजमा सकते हैं। लेकिन पूछना बेहतर है।
: मैं वास्तव में इस वेब उपकरण प्यार http://projfinder.com/ । अपनी फ़ाइल जांचें और कुछ निर्देशांक देखें। विश्व के लगभग एक ही स्थान पर ज़ूम करें और अनुमान लगाएं।
एक उपकरण नहीं (मैं अस्तित्व में एक आप ऐसा करते हैं होता है कि का पता नहीं है), लेकिन बाहर की जाँच @ mkennedy के उत्तर के लिए मैं इस बात को कैसे बदल जाएगा 4326 WKID के लिए? । वह बताती है कि वह सही स्थानिक संदर्भ में कैसे पहुंची। SpatialReference.org और धैर्य आपके मित्र होंगे।
इसके अतिरिक्त, Esri एक समन्वय प्रणाली का अनुमान लगाने के बारे में एक गाइड प्रदान करता है (हालांकि यदि आप डेटा के बारे में थोड़ा अधिक जानते हैं तो मैं मेकेनेडी की विधि पसंद करता हूं)।
इस प्रश्न के लिए मैंने जो सबसे अच्छा उत्तर दिया है वह गैर-तकनीकी है: पता करें कि आपका डेटा कहाँ से आया है। एजेंसियां और संगठन अनुमानों के अपने उपयोग के अनुरूप होते हैं। पता है कि यह आपके राज्य डॉट से आया है? उनके डेटा के बाकी हिस्सों को देखें और देखें कि यह आपको क्या बताता है। पता नहीं कहाँ से आया है? एक शिक्षित अनुमान आपको सही सड़क पर भेजने की संभावना है।
कम से कम यह समस्या को हल करती है जानवर बल के साथ थोड़ा और अधिक सक्षम है!
इस बिंदु पर गंभीर रूप से पुराना है, लेकिन वर्नर फ्लैक और बिरिट्ज़ क्लाउस ने 2007 में आर्काइव्स पर प्रोग्रेस का पता लगाया। मुझे नहीं लगता कि स्रोत कोड है, दुर्भाग्य से। यह VBA- आधारित है इसलिए आर्कगिस डेस्कटॉप v9.2 और संभवतः 9.3 में प्रयोग करने योग्य है। इसमें EPSG जियोडेटिक पैरामीटर डेटासेट से ब्याज के क्षेत्रों के साथ दो शेपफाइल्स शामिल हैं जिनका उपयोग संभावनाओं को संकीर्ण करने के लिए किया जा सकता है।
ब्लू मार्बल जियोग्राफिक कैलकुलेटर और ज्योग्राफिक ट्रांसफार्मर में सिस्टम रिकवरी टूल्स का समन्वय है।
GDAL के हिस्से के रूप में दिए गए ओग्रीनॉफ प्रोग्राम को आज़माएं ।
देखें कि OGR का उपयोग करके शेपफाइल मेटाडेटा का उपयोग कैसे करें?
तो ogrinfo आपको .prj फ़ाइल के बिना प्रक्षेपण की जानकारी नहीं दे सकता है, लेकिन संभावित अनुमानों की सूची की जांच करने में आपकी मदद करने के लिए यह अभी भी एक उपयोगी उपकरण है।
उदाहरण के लिए:
Geometry: Polygon
Feature Count: 269
Extent: (320000.000000, 505000.000000) - (323000.000000, 511000.000000)
यह प्रतिक्रिया मुझे बताती है कि आकार-माप मीटर के आधार पर संदर्भ प्रणाली का उपयोग कर रहा है, न कि डिग्री पर।
यह मानते हुए कि डेटा कहाँ से मोटे तौर पर है, अब आपके पास संभावित अनुमानों की एक छोटी सूची है।
अन्य सर्वोत्तम प्रथाएं निम्नलिखित हो सकती हैं:
खरोंच से बल और पाशविक बल के बजाय, ज्ञात की कुछ स्थिति से शुरू करना बेहतर है।
इस पोस्ट में अन्य प्रतिक्रियाओं को जोड़ने के लिए, मैं निम्नलिखित जोड़ूंगा:
कैसे करें: ArcMap का उपयोग करके एक अज्ञात अनुमानित समन्वय प्रणाली की पहचान करें
NAD1927 पर एक विशिष्ट चेक प्रदान करें
यदि निर्देशांक दशमलव डिग्री में हैं, जैसे कि देशांतर -180 और +180, और अक्षांश -90 और +90 के बीच, डेटा के लिए उपयोग किए जाने वाले भौगोलिक समन्वय प्रणाली (डेटा) की पहचान करें। संस्करण 9.2 से पहले, ArcMap डिफ़ॉल्ट रूप से डेटा के लिए GCS_Assumed_Geographic_1 असाइन करता है। यह NAD_1927 डेटा पर डेटा रखता है
के अतिरिक्त
यदि डेटा संयुक्त राज्य में है और एक हद तक दिखाता है जिसमें दशमलव के बाईं ओर के निर्देशांक 6, 7 या 8 अंक हैं, तो डेटा संभवतः राज्य विमान या UTM समन्वय प्रणालियों के लिए अनुमानित है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न: प्रोजेक्शन मूल बातें: जीआईएस पेशेवर को क्या जानना चाहिए
यह पृष्ठ अनुमानों के निर्धारण पर कई जाँचें प्रदान करता है जो एक अज्ञात समन्वय प्रणाली की पहचान करने में मदद करने में महत्वपूर्ण है।
आर्कजीआईएस में मानचित्र अनुमानों के उपयोग को समझने के लिए निम्नलिखित अवधारणाएं मौलिक हैं। कृपया ध्यान दें कि अनुमानों का विषय अत्यंत व्यापक है, और यह लेख कुछ महत्वपूर्ण विषयों पर स्पर्श से अधिक कुछ नहीं कर सकता है।
समन्वय प्रणाली, जिसे मानचित्र अनुमानों के रूप में भी जाना जाता है, स्थानिक डेटा के लिए मनमाने ढंग से पदनाम हैं। उनका उद्देश्य पृथ्वी की सतह पर किसी विशेष स्थान या क्षेत्र के बारे में संचार के लिए एक सामान्य आधार प्रदान करना है। मानचित्र अनुमानों से निपटने में सबसे महत्वपूर्ण मुद्दा यह है कि प्रक्षेपण क्या है और एक डेटासेट के साथ जुड़ी सही समन्वय प्रणाली की जानकारी है।
जब पहला नक्शा अनुमान तैयार किया गया था, तो यह मान लिया गया था कि गलत तरीके से, कि पृथ्वी समतल थी। बाद में धारणा को संशोधित किया गया था, और पृथ्वी को एक आदर्श क्षेत्र माना गया था। 18 वीं शताब्दी में, लोगों ने महसूस करना शुरू कर दिया कि पृथ्वी पूरी तरह से गोल नहीं थी। यह कार्टोग्राफिक गोलाकार की अवधारणा की शुरुआत थी।
पृथ्वी की सतह पर अधिक सटीक स्थानों का प्रतिनिधित्व करने के लिए, मानचित्र निर्माताओं ने पृथ्वी के आकार (भूगणित) का अध्ययन किया और गोलाकार की अवधारणा बनाई। फिर भौगोलिक समन्वय प्रणालियों (जीसीएस) को तैयार किया गया, जिसमें एक डेटम, माप की इकाइयां और एक प्रमुख मध्याह्न रेखा शामिल हैं। एक डेटम पृथ्वी की सतह के एक विशेष हिस्से में एक गोलाकार को जोड़ता है। हाल के डेटम पूरे पृथ्वी की सतह को अच्छी तरह से फिट करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
उत्तरी अमेरिका में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले डेटा हैं:
• NAD 1927 (नॉर्थ अमेरिकन डेटम 1927) क्लार्क 1866 स्फेरॉयड का उपयोग करके
• NAD 1983 (नॉर्थ अमेरिकन डेटम 1983) GRS 1980 स्फेरॉयड का उपयोग करके
• WGS 1984 (वर्ल्ड जिओडेटिक सर्वे 1984) WGS 1984 गोला का उपयोग करके।1866 में उपग्रह के माप से नए स्फेरोइड विकसित किए गए हैं और 1866 में क्लार्क द्वारा विकसित किए गए लोगों की तुलना में अधिक सटीक हैं। 'भौगोलिक समन्वय प्रणाली' और 'डेटम' शब्द का इस्तेमाल एक-दूसरे के लिए किया जाता है, लेकिन जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, एक जीसीएस में एक डेटम, गोलाकार, माप की इकाइयां शामिल हैं। और एक प्रमुख मध्याह्न रेखा
- डेटा के लिए निर्देशांक डेटाम और गोलाकार के आधार पर बदलते हैं, जिस पर वे निर्देशांक आधारित होते हैं, भले ही वे उसी मानचित्र प्रक्षेपण और मापदंडों का उपयोग कर रहे हों।
उदाहरण के लिए, नीचे दिए गए भौगोलिक निर्देशांक 3 अलग-अलग डेटमों का उपयोग करते हुए, वाशिंगटन के बेलिंगहम शहर के भीतर स्थित एक बिंदु के लिए हैं:
कोड: DATUM X-Coordinate Y-Coordinate NAD_1927 -122.466903686523 48.7440490722656 NAD_1983 -122.46818353793 48.7438792943649 WGS_1984 -122.46818353793 48.74387985342992
- अच्छे डेटा प्रबंधन का एक सिद्धांत डेटा प्रदान करने वाले डेटा स्रोत से प्रक्षेपण मापदंडों को प्राप्त करना है। डेटा के प्रक्षेपण के बारे में एक शिक्षित अनुमान न करें, क्योंकि एक गलत जीआईएस डेटाबेस परिणाम होगा। आवश्यक पैरामीटर निम्नलिखित हैं:
• प्रोजेक्शन
• माप की इकाइयाँ
• ZONE (UTM के लिए)
• FIPS क्षेत्र (स्टेट प्लेन के लिए)
• Datumप्रक्षेपण के आधार पर अन्य मापदंडों की आवश्यकता हो सकती है। उदाहरण के लिए, एल्बर्स और लैम्बर्ट अनुमानों को निम्नलिखित मापदंडों की आवश्यकता होती है:
• 1 मानक समानांतर, डिग्री, मिनट और सेकंड (डीएमएस) में
• दूसरा मानक समानांतर (डीएमएस)
• केंद्रीय मध्याह्न (डीएमएस)
• अनुमानों की उत्पत्ति (डीएमएस)
• गलत पूर्व की ओर और माप की इकाइयाँ
• झूठी नोटिंग और माप की इकाइयाँ
• एक्स-शिफ्ट और माप की इकाइयाँ
• वाई-शिफ्ट और माप की इकाइयाँ
इस वेबसाइट को देखें:
http://www.egger-gis.at/shapefile-projectionfinder/
मैं इस फ्री टूल का डेवलपर हूं। हो सकता है कि यह उपकरण आपको अपने शेपफाइल के सही प्रक्षेपण को खोजने और परिभाषित करने में मदद कर सके। यह हारून रेसिकोट द्वारा http://projfinder.com/ के विचार पर आधारित है ।
आप इसके लिए यह विशेष उपाय आजमा सकते हैं:
ऑस्ट्रिया (जर्मन): https://www.data.gv.at/anwendungen/checkaustrianprojection/
ऑस्ट्रेलिया: https://maegger.github.io/map_australia.html
UTM - क्षेत्र: https://maegger.github.io/map_utm.html
आप इसे फियोना के साथ कर सकते हैं।
import fiona as f
a = fiona.open("C:\QGIS_ShapeFile\qgis\shafile_XXX.shp")
print(a.crs)
आपको इसका उत्तर मिल जाएगा
{'init': 'epsg:4326'}