Một ví dụ hình elip Tissot cho một phép chiếu hình chữ nhật?


9

Tôi đang cố gắng tính toán độ méo của một phép chiếu tương đương thông qua các chỉ thị Tissot. Tôi đã cố gắng làm theo các hướng dẫn trên bài đăng này (trong số những thứ khác) nhưng nó vượt quá sự hiểu biết của tôi như là một người nghiệp dư.

Vì vậy, tôi tự hỏi liệu ai đó sẽ rất tử tế khi tính toán một hình elip Tissot duy nhất cho một ví dụ lat / latirectangular (tùy theo sở thích của bạn và bị biến dạng trên hình chiếu tương đương). Tôi không hiểu chính xác các biến là gì và chúng đến từ đâu, vì vậy việc xem các phương trình trong hành động sẽ rất hữu ích.

Tôi đang cố gắng để hiểu các phương trình này để tôi có thể cắm chúng vào một chương trình lập bản đồ mà tôi đang mã hóa. Tôi đã hỏi một loạt các câu hỏi chung trong chủ đề này , nhưng tôi nghĩ một ví dụ cụ thể sẽ giúp tôi tìm ra phần còn lại.

Rất cám ơn, như mọi khi.

NCashew

Câu trả lời:


8

Đối với bản ghi, đây là một bản thực hiện đầy đủ, được nhận xét về các tính toán chỉ số Tissot (và có liên quan) R, với một ví dụ hoạt động. Nguồn gốc của các phương trình là Dự đoán bản đồ của John Snyder - Cẩm nang làm việc.

chỉ thị

tissot <- function(lambda, phi, prj=function(z) z+0, asDegrees=TRUE, A = 6378137, f.inv=298.257223563, ...) {
  #
  # Compute properties of scale distortion and Tissot's indicatrix at location `x` = c(`lambda`, `phi`)
  # using `prj` as the projection.  `A` is the ellipsoidal semi-major axis (in meters) and `f.inv` is
  # the inverse flattening.  The projection must return a vector (x, y) when given a vector (lambda, phi).
  # (Not vectorized.)  Optional arguments `...` are passed to `prj`.
  #
  # Source: Snyder pp 20-26 (WGS 84 defaults for the ellipsoidal parameters).
  # All input and output angles are in degrees.
  #
  to.degrees <- function(x) x * 180 / pi
  to.radians <- function(x) x * pi / 180
  clamp <- function(x) min(max(x, -1), 1)                             # Avoids invalid args to asin
  norm <- function(x) sqrt(sum(x*x))
  #
  # Precomputation.
  #
  if (f.inv==0) {                                                     # Use f.inv==0 to indicate a sphere
    e2 <- 0 
  } else {
    e2 <- (2 - 1/f.inv) / f.inv                                       # Squared eccentricity
  }
  if (asDegrees) phi.r <- to.radians(phi) else phi.r <- phi
  cos.phi <- cos(phi.r)                                               # Convenience term
  e2.sinphi <- 1 - e2 * sin(phi.r)^2                                  # Convenience term
  e2.sinphi2 <- sqrt(e2.sinphi)                                       # Convenience term
  if (asDegrees) units <- 180 / pi else units <- 1                    # Angle measurement units per radian
  #
  # Lengths (the metric).
  #
  radius.meridian <- A * (1 - e2) / e2.sinphi2^3                      # (4-18)
  length.meridian <- radius.meridian                                  # (4-19)
  radius.normal <- A / e2.sinphi2                                     # (4-20)
  length.normal <- radius.normal * cos.phi                            # (4-21)
  #
  # The projection and its first derivatives, normalized to unit lengths.
  #
  x <- c(lambda, phi)
  d <- numericDeriv(quote(prj(x, ...)), theta="x")
  z <- d[1:2]                                                         # Projected coordinates
  names(z) <- c("x", "y")
  g <- attr(d, "gradient")                                            # First derivative (matrix)
  g <- g %*% diag(units / c(length.normal, length.meridian))          # Unit derivatives
  dimnames(g) <- list(c("x", "y"), c("lambda", "phi"))
  g.det <- det(g)                                                     # Equivalent to (4-15)
  #
  # Computation.
  #
  h <- norm(g[, "phi"])                                               # (4-27)
  k <- norm(g[, "lambda"])                                            # (4-28)
  a.p <- sqrt(max(0, h^2 + k^2 + 2 * g.det))                          # (4-12) (intermediate)
  b.p <- sqrt(max(0, h^2 + k^2 - 2 * g.det))                          # (4-13) (intermediate)
  a <- (a.p + b.p)/2                                                  # (4-12a)
  b <- (a.p - b.p)/2                                                  # (4-13a)
  omega <- 2 * asin(clamp(b.p / a.p))                                 # (4-1a)
  theta.p <- asin(clamp(g.det / (h * k)))                             # (4-14)
  conv <- (atan2(g["y", "phi"], g["x","phi"]) + pi / 2) %% (2 * pi) - pi # Middle of p. 21
  #
  # The indicatrix itself.
  # `svd` essentially redoes the preceding computation of `h`, `k`, and `theta.p`.
  #
  m <- svd(g)
  axes <- zapsmall(diag(m$d) %*% apply(m$v, 1, function(x) x / norm(x)))
  dimnames(axes) <- list(c("major", "minor"), NULL)

  return(list(location=c(lambda, phi), projected=z, 
           meridian_radius=radius.meridian, meridian_length=length.meridian,
           normal_radius=radius.normal, normal_length=length.normal,
           scale.meridian=h, scale.parallel=k, scale.area=g.det, max.scale=a, min.scale=b, 
           to.degrees(zapsmall(c(angle_deformation=omega, convergence=conv, intersection_angle=theta.p))),
           axes=axes, derivatives=g))
}
indicatrix <- function(x, scale=1, ...) {
  # Reprocesses the output of `tissot` into convenient geometrical data.
  o <- x$projected
  base <- ellipse(o, matrix(c(1,0,0,1), 2), scale=scale, ...)             # A reference circle
  outline <- ellipse(o, x$axes, scale=scale, ...)
  axis.major <- rbind(o + scale * x$axes[1, ], o - scale * x$axes[1, ])
  axis.minor <- rbind(o + scale * x$axes[2, ], o - scale * x$axes[2, ])
  d.lambda <- rbind(o + scale * x$derivatives[, "lambda"], o - scale * x$derivatives[, "lambda"])
  d.phi <- rbind(o + scale * x$derivatives[, "phi"], o - scale * x$derivatives[, "phi"])
  return(list(center=x$projected, base=base, outline=outline, 
              axis.major=axis.major, axis.minor=axis.minor,
              d.lambda=d.lambda, d.phi=d.phi))
}
ellipse <- function(center, axes, scale=1, n=36, from=0, to=2*pi) {
  # Vector representation of an ellipse at `center` with axes in the *rows* of `axes`.
  # Returns an `n` by 2 array of points, one per row.
  theta <- seq(from=from, to=to, length.out=n)
  t((scale * t(axes))  %*% rbind(cos(theta), sin(theta)) + center)
}
#
# Example: analyzing a GDAL reprojection.
#
library(rgdal)

prj <- function(z, proj.in, proj.out) {
  z.pt <- SpatialPoints(coords=matrix(z, ncol=2), proj4string=proj.in)
  w.pt <- spTransform(z.pt, CRS=proj.out)
  return(w.pt@coords[1, ])
}
r <- tissot(130, 54, prj,                # Longitude, latitude, and reprojection function
       proj.in=CRS("+init=epsg:4267"),   # NAD 27
       proj.out=CRS("+init=esri:54030")) # World Robinson projection

i <- indicatrix(r, scale=10^4, n=71)
plot(i$outline, type="n", asp=1, xlab="Easting", ylab="Northing")
polygon(i$base, col=rgb(0, 0, 0, .025), border="Gray")
lines(i$d.lambda, lwd=2, col="Gray", lty=2)
lines(i$d.phi, lwd=2, col=rgb(.25, .7, .25), lty=2)
lines(i$axis.major, lwd=2, col=rgb(.25, .25, .7))
lines(i$axis.minor, lwd=2, col=rgb(.7, .25, .25))
lines(i$outline, asp=1, lwd=2)
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.