Arka Plan Bu, farklı koordinat sistemlerinde ve diğer veri katmanlarıyla birlikte yeniden görselleştirmek için çıplak tarama haritalarının coğrafi referansı ile ilgili ikinci sorum. Önceki soru Keyfi meta veri içermeyen harita görüntüsünü QGIS projesine dönüştürme

Sorun Amacım bu haritayı coğrafi olarak referanslamak:

Bu Plate-Carrée gibi görünmüyor. QGIS'de, tamlık için en altta tuttuğum birkaç makul kontrol noktası oluşturdum [ref: 1]. QGIS Georeferencer'e proje dosyası EPSG: 4326 ile aynı hedef SRS'yi sağlıyorum. Helmert ve polinom dönüşümleri ile son derece zayıf sonuçlar elde ediyorum, ancak ince plaka spline ile makul bir görüntü elde ediyorum (sonuçta ortaya çıkan jeodevin kontrol noktalarımdan geçmesini sağlıyor). Bununla birlikte, bu sonuç bile, örneğin daha yüksek enlemlerde zayıftır (bkz. Japonya'nın kuzeyindeki Rus sahili). Bu, Natural Earth arka planı kullanan QGIS ekranımın ekran görüntüsü.

Alternatif yol MapWarper'da kullanımı çok daha kolay bir araçla benzer bir egzersizi denedim: http://mapwarper.net/maps/758#Preview_Map_tab adresindeki sonuca ve kontrol noktalarına bakın (muhtemelen gerçeğe bağlı olarak) daha az kontrol noktası ekledim).

Özetle sorular

1. İyi bir coğrafi referans almak için kaçırdığım herhangi bir püf noktası var mı?
2. Bu projeksiyon anında tanınabilir mi?
3. At Bilinmeyen eski çizim üzerinde Koordinat Sistemi , gdaltransformaslında orijinal harita oluşturmak için kullanılan projeksiyon parametrelerini ortaya çıkarılması amacıyla, bir kaç hedef SRS içine birkaç koordinat noktalarını dönüştürmek için önerilir. Böyle bir şey denedik: noktalarının benim QGIS listesini kaydettikten sonra, ben ayrılmış alan bir listesini almak için işleme bazı dize yaptığı uzun / lats yoluyla cat eurasian-steppe-gcp.points | tail -n+2 | cut -d, -f1-2 | sed 's/,/ /'> tmp.txtve gdaltransform içine çıkan dosyayı giren: gdaltransform -s_srs EPSG:3785 -t_srs EPSG:4326 < tmp.txtve anahtarlama s_srsvet_srsbayrakları (proje EPSG: 4326 kullanır). Karanlıkta çekim yaptığımı, şanslı olmayı umduğumu biliyorum, bu yüzden çıktıları anlayamadığım zaman şaşırmadım. Birisi kaynak haritanın projeksiyon ve projeksiyon parametrelerinin en iyi tahminini bulmak için bu yöntemi nasıl kullanacağımı genişletebilir mi? Bunun arkasındaki düşüncem, iyi bir coğrafi referans için sayısız kontrol noktaları yerleştirmekle uğraşmak yerine, tüm ortak koordinat sistemlerinde dolaşarak daha az kontrol noktasıyla mükemmel bir coğrafi referans almanın daha kolay olabileceğidir. Test edilen her CRS için her bir noktanın diğerlerine karşı çapraz doğrulamasını içeriyor mu?

Bu algoritmayı veya coğrafi referansı anlamak istiyorum, böylece süreci otomatikleştirebilirim --- Bu konuyla her zaman karşılaşıyorum ve içerik oluşturucular haritalarına tek seferlik kreasyonlar olarak asla entegre edilmeyecek şekilde davranmayı bırakana kadar diğer içeriklerle durmayı beklemiyorum.

Referanslar

[ref: 1] QGIS GCP dosyası:

mapX,mapY,pixelX,pixelY,enable
142.632649100000009,54.453595900000003,505.941176470588232,-95.220588235293974,1
154.934252200000003,59.559921699999997,536.411764705882206,-52.779411764705742,1
80.080158100000006,9.657192300000000,291.558823529411711,-322.661764705882206,1
10.448442600000000,57.819128900000003,21.676470588235190,-103.926470588235134,1
34.007173000000002,27.761438299999998,101.117647058823422,-244.852941176470466,1
50.950890399999999,11.862196600000001,171.852941176470495,-313.955882352941046,1
29.713217199999999,60.024133200000001,90.779411764705799,-92.499999999999829,1
60.000000000000000,0.000000000000000,208.308823529411683,-362.382352941176350,1
69.867506500000005,66.639146199999999,224.088235294117567,-33.191176470588061,1
27.276107100000001,71.049154799999997,89.147058823529306,-21.764705882352814,1
140.000000000000000,0.000000000000000,536.955882352941217,-362.926470588235190,1
20.000000000000000,0.000000000000000,43.441176470588132,-362.926470588235190,1
20.196882700000000,31.243024100000000,47.249999999999901,-231.794117647058698,1
9.171861099999999,42.848309999999998,8.073529411764603,-175.205882352941046,1
131.955786100000012,43.196468600000003,481.999999999999943,-162.691176470588090,1
73.813303700000006,45.169367200000003,256.735294117646959,-161.602941176470438,1
50.602731800000001,44.589102900000000,168.044117647058727,-167.588235294117510,1
121.394975900000006,18.941421099999999,455.882352941176407,-284.029411764705742,1
103.987047000000004,1.417439300000000,389.499999999999943,-357.485294117646959,1
109.325478599999997,55.962283100000001,380.249999999999943,-98.485294117646902,1
31.454010100000001,46.562001500000001,95.132352941176379,-158.882352941176322,1
43.639560299999999,68.844150499999998,137.573529411764611,-40.264705882352814,1

Sigara güncelleme

Van der Grinten analizi Proj4'ün desteklediği (Pyproj aracılığıyla) herhangi bir projeksiyona GCP'leri sığdırmak için bir Python aracı yazdım ve cevaplarda önerilen birkaç projeksiyona uyguladım. Kaynak kodu (biraz özensiz, önceden özür dilerim) ve güncellenmiş GCP'ler https://github.com/fasiha/steppe-map adresinde mevcuttur.

Van der Grinten'in ayarlamak için sadece 1 parametresi var ve sonuçta ortaya çıkan görüntü (Britannica'nın en son görüntüsünü kullanarak, böyle yüksek çözünürlüklü ve güncellenmiş bir harita verdikleri için çok teşekkürler) (hala projeksiyon verilerinden yoksun olsa da).

Van der Grinten, GSO'lar ve en iyi uyum noktaları arasında 0.035'lik bir göreceli hataya sahiptir, bu da denediğim grubun en kötüsüdür ve sahil şeridi kalitatif olarak bunu taşır.

(Bu resmi kendi sekmesinde açarsanız yardımcı olabilir, oldukça yüksek çözünürlüklüdür. Ayrıca, coğrafi referanslı noktaları (resimdeki önemli yer işaretleriyle eşleşmeleri gerekir) gösteren yeşil okların yanı sıra bu noktaların nerede olduğunu gösteren kırmızı oklar da görürsünüz. (sahil şeridi kaplamasındaki aynı yer işaretleriyle eşleşmelidir) --- ikisi arasındaki sapma, gözün görüntü ve uyum arasındaki farkları görmesine yardımcı olabilir.)

Albers eşit alan analizi Albers eşit alan projeksiyonu ile aynı şeyi denemek ("Albers conformal Conic" ile aynıdır? Cehaletim için özür dilerim). 4 boyutlu parametre uyumunu içeren bu uyum daha iyi, 0.025 göreceli hata ile daha iyidir, ancak yine de oldukça zayıf görünüyor.

Robinson ve Eckert V projeksiyonlarının analizi Pyproj tarafından desteklenen bir dizi psödokilindrik projeksiyona uyuyorum (tek bir serbest parametresi olduğunu bulabildiğim tek şey) ve Robinson ve Eckert V projeksiyonlarının, GCP'ler ve takılan noktalar, her ikisi de 0.015 göreceli hatalarla.

İşte Robinson:

İşte Eckert V.

Takılan sahil şeridinin görüntünün sahil şeridinden sapmalarına dikkat edin. Bununla birlikte haritanın yukarıdakilerin hiçbiri olmadığı sonucuna varabilir miyim?

Winkel tripel: olası çözüm?

1990'dan itibaren bu Proj kılavuzundaki her projeksiyonu sırayla denedikten sonra (güncellenmiş 2003) ftp://ftp.remotesensing.org/proj/OF90-284.pdf Sonunda Winkel tripel projeksiyonuna geldim. Bu, en düşük nicel hataları üretir (0.011) ve kıyı şeridi eşit derecede iyi (veya eşdeğer, eşit derecede biraz kötü). Bunun National Geographic Society'nin projeksiyonu olduğunu, yani ünlü olduğu anlamına geldiğini okudum ve bu da Britannica'nın haritası için bu projeksiyonun adaylığına ağırlık veriyor. SRS takıldı: +units=m +lon_0=47.0257707403 +proj=wintri.

(Kıyı şeridi rengini griye çevirdiğim için özür dilerim. Bu birini rahatsız ederse, mavi bir sürüm üretebilirim.)

Hatayı daha aşağıya doğru denemek ve yönlendirmek için GSO'larımı düzeltmeye çalışacağım.

İlk analizden, sadece ekvator ve merkezi meridyenin (Moskova'dan yaklaşık olarak 37.36 E boylamında geçen) düz çizgiler olduğunu, diğer tüm paralellerin ve meridyenlerin eğri çizgiler olduğunu görebiliriz. Küresel projeksiyonlar arasında, bu özellikler Van der Grinten'i denemeyi önerir ( kabuğun soruna bir yorum yapması gibi), yani National Geographic Society'nin standart dünya haritası projeksiyonu.

QGIS'deki SR projesini özel SRS olarak ayarladım World_Van_der_Grinten_I (Moscow):

+proj=vandg +lon_0=37.36 +x_0=0 +y_0=0 +R_A +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs

doğrudan merkezi meridyenin boylamını değiştirerek doğrudan EPSG:54029( World_Van_der_Grinten_I) ' dan türetilmiştir . Sonra , mevcut onay işaretlerinden geçen hayali bir graticule üzerinde seçilen aşağıdaki GCP'lerle projektif dönüşümü kullanarak görüntüyü coğrafi olarak referanslamaya çalıştım :

mapX,mapY,pixelX,pixelY,enable
-1930600.82502013398334384,-91.97837987072125543,43.52016129032256231,-362.54032258064518146,1
11412132.24015056900680065,-91.97837987233651802,537.54173867127497033,-362.73421498975926625,1
11804723.15208163484930992,8693410.00194966979324818,551.40707210100163138,-43.85864138853239069,1
-1651013.74878141912631691,7637895.72632359713315964,54.16126727366525984,-80.84230997717837397,1

Bu, World_Van_der_Grinten_I (Moscow)GSİO'lu (dünya ülke yönetici sınırı kırmızı renkte) özelliğin sonucudur :

Bu jeoreferans, daha iyi doğru GSİO'lar seçilerek daha da geliştirilebilir (en zor olanı, onay işaretlerinin veya bir soyutlamanın olmamasıdır), ancak haritanın özellikle Orta ve Kuzey Avrupa'da bazı eserler içerdiği görülüyor. Örneğin, İtalya'ya ya da Kolguyev Adası'nın (oldukça iyi uyan) ve Rus sahillerinin (hiç uymayan) göreceli konumuna göre çökmüş görünen Almanya'yı düşünün .

Aynı sonuç WGS84( EPSG:4326) içinde yeniden projelendirildi :

Doğuda güçlü bir çarpıtma var ("yükseliyor"): tahminim Albers konformal bir Konik. Sonra dikey meridyen 40 ° 'de (-> merkezi meridyeninizde) ve yatay paralel muhtemelen 40 ° N civarında görünüyor. Daha sonra meridyen 40 ve paralel 40'ın kesişme noktasında eksenden XY koordinatınızı ölçmelisiniz, sonra bir deneyin ...

Not: Paraleller paralel değildir, bu nedenle Silindirik (Mercator) ve sözde silindirik projeksiyonları (sinüzoidal, Eckert) hariç tutabilirsiniz.