হিটম্যাপ তৈরির জন্য একটি গ্লোবাল, গ্রিডের মতো প্রক্ষেপণ


11

আমি একটি অ্যাপ্লিকেশন একসাথে রাখছি যেখানে আমার একটি ভেক্টর গ্রিড তৈরি করতে হবে যা হিটম্যাপ সংরক্ষণ এবং প্রদর্শন করতে ব্যবহৃত হবে। এটির নিম্নলিখিত প্রয়োজনীয়তা রয়েছে:

  • পুরো গ্রহটি coverেকে রাখতে পারে।
  • গ্রিড স্কোয়ারের বিশাল সংখ্যার মান থাকবে না।
  • আমি গ্রিড নিজেই সঞ্চয় করতে চাই না; আমি উড়তে এটি গণনা করতে চাই।
  • গ্রিডের সাথে ব্যবহৃত ডেটার স্কেল ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে।
  • আমি গ্রিড স্কোয়ার 1 কিলোমিটার থেকে শুরু করে 100 কিলোমিটার জুড়ে কোনও কিছুর সন্ধানের প্রত্যাশা করছি। (আমি জানি যে এটি কত হবে (1 কিলোমিটারের জন্য 510 মিলিয়ন ডলার, 100 কিলোমিটারের জন্য 51,000 ডলার))।
  • প্রতিটি গ্রিড স্কোয়ারের জন্য মানগুলি একত্রিত / একত্রিত করা হবে।
  • আদর্শভাবে আমি বড় গ্রিড সেল মানগুলি সংরক্ষণ না করে বৃহত্তরগুলির জন্য মানগুলি গণনা করতে খুব সহজেই ছোট গ্রিড সেলগুলি ব্যবহার করতে সক্ষম হব।
  • আমি ওপেনলাইয়ার্সটি ওপেনস্ট্রিটম্যাপের উপরে ড্রপ করতে ব্যবহার করব।
  • আমি এটিকে স্পটিএলাইট বা এসকিউএলাইটে সঞ্চয় করব, তাই তাদের পক্ষে স্থানীয়ভাবে এগুলি সমর্থন করা (যেমন স্প্যাটিয়ালাইট = একটি সমর্থিত সিআরএস; বা এসকিউএলাইট = খাঁটি সংখ্যা ভিত্তিক সিস্টেমের জন্য)।

সুতরাং আমার প্রশ্নটি: এই গ্রিডের জন্য আমার কোন প্রক্ষেপণ ব্যবহার করা উচিত?

এছাড়াও - এটি ডিজাইনের কোনও ভাল উপায় আছে? কেউ কি এই সমস্যার ভাল সম্ভাব্য সমাধান সম্পর্কে জানেন বা এর আগেও এর সমাধান করেছেন? বা আমাকে একটি কার্যকর দিক নির্দেশ করতে পারে।

ব্যবহার-কেস সম্পাদনা করুন - মূলত আমি বিভিন্ন আকার এবং আকারের বাউন্ডিং বাক্সগুলিকে একত্রিত করছি। এগুলি কয়েক হেক্টর থেকে কয়েক হাজার বর্গকিলোমিটার আকারের হতে পারে। তারা বিভিন্ন অনুমান হতে পারে।

বৃহত্তর আকারে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন করার লক্ষ্যে আমি সাজানোর জিনিসটির নীচে একটি বিসপোক সংস্করণ দেওয়া আছে। এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

অনেক ধন্যবাদ.


কোনও উপায়েই কোনও সম্পূর্ণ বা নিখুঁত উত্তর প্রয়োজন হয় না তবে সেই সংস্থাগুলি কীভাবে কমপক্ষে অনুরূপ চ্যালেঞ্জগুলি পরিচালনা করেছে সে সম্পর্কে কিছু ধারণার জন্য আপনি গুগলকে সামরিক গ্রিড রেফারেন্স সিস্টেম বা কমপক্ষে ইউএস ন্যাশনাল গ্রিড fgdc.gov/usng বলতে পারেন want আবার, অগত্যা নিখুঁত নয়, তবে এটি আপনার কাজের জন্য একটি ভাল রেফারেন্স হতে পারে। আশা করি এটা সাহায্য করবে.
জন

@ জন - ধন্যবাদ; আমি আমার নিজের অনুসন্ধানে মিলিটারি গ্রিড পেরিয়ে এসেছি, তবে এতে অক্ষর পাশাপাশি সংখ্যারও ব্যবহার করা হয়েছে যাতে এটি উপযুক্ত কিনা তা আমি নিশ্চিত নই। ইউএসএনজি জিনিসগুলি আকর্ষণীয় দেখায় তবে আমি নিজের তৈরি করতে চাইছি না।
জিআইএস-জনাথন

1
হিটম্যাপের ডেটা এবং প্রকৃতির উদ্দেশ্য সম্পর্কে কিছু তথ্য উত্তরগুলিকে ফোকাস করতে সহায়তা করবে, যা মানচিত্রে আপনি কী ভৌগলিক বৈশিষ্ট্য সংরক্ষণ করতে চান তার অনুসারে (এবং হওয়া উচিত) পৃথক হতে পারে: ওরিয়েন্টেশন, ভারবহন, অঞ্চল, আকৃতি ইত্যাদি vary যেহেতু স্থানিক ডেটা পুনরায় প্রজেক্ট করা তুলনামূলকভাবে দ্রুত এবং সহজ, তবে, কেউ এই বিষয়গুলিকে ছাড় দিতে এবং তার পরিবর্তে পক্ষপাত এবং নির্ভুলতার আরও মৌলিক বিষয়গুলির দিকে মনোনিবেশ করতে পরিচালিত হতে পারে: এমএইউপি সম্পর্কে কী করার পরিকল্পনা রয়েছে? এই গ্রিড কোষগুলিতে বিন্যাসিত হিসাবে আপনি কি ডেটা থেকে কোনও অনুমান আঁকার পরিকল্পনা করছেন? এটি কেন একটি ভেক্টর ডেটা স্ট্রাকচার হতে হবে ?
হোবার

আপনি কি স্পষ্ট করে বলতে পারেন যে উডারিংয়ের ডেটার স্থানিক মাত্রা কী? অর্থাত্ ডেটা মৌলিকভাবে বিন্দুতে এবং কেবলমাত্র ঘরের একত্রিত হয়, বা এটি আসলে অরেজাল?
আনসারজিআইএস

@ হুবার - ডেটা ব্যবহারকারীর সাধারণ প্রতিনিধিত্বের জন্য ব্যবহৃত হবে, স্থানিক বিশ্লেষণের কোনও রূপ নয়। ভৌগলিক বৈশিষ্ট্যগুলি কীভাবে রাখা / হারানো এবং এমএইউপি অপ্রাসঙ্গিক সে সম্পর্কিত কোনও বিশেষ অগ্রাধিকার নয় কারণ আমি তথ্যের সামগ্রিক সাধারণীকরণ চাইছি। ওএসএম টাইলসের মতো সুন্দরভাবে ওভারলে করার জন্য আমার কেবল গ্রিড-স্কোয়ারগুলি প্রয়োজন। ভেক্টর সম্পর্কে আমার ইচ্ছা হ'ল কারণ আমি এটি একটি ডেটাবেজে সংরক্ষণ করছি এবং এটি পরিচালনা করা আরও সহজ।
জিআইএস-জনাথন

উত্তর:


3

স্ট্যান্ডার্ড ওএসএম টাইলসটি স্পেরিকাল মার্কেটরেটারে রয়েছে (এসআরআইডি = 3857) তাই একই প্রজেকশনটি ব্যবহার করে আপনার গ্রিড তৈরি করা সম্ভবত সবচেয়ে সহজ হবে।

আপনি যদি এসএম ব্যবহার করেন তবে আপনি সর্বোচ্চ জুম লেভেল ওএসএম সমর্থনকারী ডেটা সঞ্চয় করতে পারেন, বা সর্বোচ্চ স্তরের জুম স্তরে আপনি ব্যবহারকারীদের জুম বাড়ানোর অনুমতি দেবেন। যদি কভারেজটি খুব কম হয় তবে এর লাইনের সাথে একটি ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহার করুন

XIndex, YIndex, গণনা

যেখানে সূচকগুলি আপনার পছন্দসই জুম স্তরে টাইল গ্রিডে সূচক হয় সেখানে গণনা সেই বৈশিষ্ট্যগুলির গণনা যা সেই টাইলকে ছেদ করে এবং যেখানে পয়েন্টগুলি গণনা শূন্য হয় তার জন্য অন্তর্ভুক্ত হয় না। তারপরে আপনি কেবল সূচক অনুসারে বা নিম্ন জুম স্তরে গণনাটি নির্বাচন করতে পারেন সূচী রেঞ্জ অনুসারে গণনার যোগফল নির্বাচন করে যে জেনে রাখুন যে কোয়েরিটি কিছু না দিলে প্রদত্ত অঞ্চলের জন্য শূন্য নয় is

এটি অবশ্যই একটি বিমূর্ততা, আমি এই এবং আপনার তাপের মানচিত্রের সরবরাহকারীর মধ্যে একটি সফ্টওয়্যার স্তর অনুমান করছি। আপনি কীভাবে তাপের মানচিত্রটি রেন্ডার করবেন তার আরও বিবরণ আমাকে আরও ভাল পরামর্শ দিতে সহায়তা করবে।


3

হিটম্যাপ থেকে কোনও ঘরে কোনও মান সংরক্ষণ করা হয় তার অঞ্চল দ্বারা প্রায়শই স্বাভাবিক হয়। এই ক্ষেত্রে আমি বরং একটি সমান ক্ষেত্রের অভিক্ষেপ প্রস্তাব করব যাতে আপনি সহজেই বৃহত্তর স্কেলে সমষ্টি করতে পারেন


আপনি কি অনুমিত প্লেনে বা একটি গোলাকার পৃষ্ঠের ঘনত্ব গণনা করার পরিকল্পনা করছেন এবং কেবল এটি এভাবে প্রদর্শন করবেন? এছাড়াও, আয়তক্ষেত্রাকার তথ্যটি কি কখনও একাধিক গ্রিড কক্ষকে পৃথক করে ভাগ করা প্রয়োজন?
আনসারজিআইএস

@ অ্যান্সারজিআইএস - গণনাটি একটি অনুমান করা বিমানে হবে। আয়তক্ষেত্রাকার ডেটা একাধিক গ্রিড কোষকে কভার করতে পারে। আরও তথ্যের জন্য সম্পাদনাটি দেখুন।
জিআইএস-জনাথন

2

আপনি কীভাবে হিটম্যাপ ডিজাইন করতে পারেন তার একটি উত্তর answer আমার পরামর্শ আপনি কোয়ার্টার ডিগ্রি গ্রিড সেল সিস্টেমটি সন্ধান করুন । কিউডিজিসি আচ্ছাদিত ক্ষেত্রের নির্দিষ্ট গুণাবলী উপস্থাপনের জন্য নির্দিষ্ট ক্ষেত্রকে সমান অঞ্চল স্কোয়ার তৈরির একটি উপায় উপস্থাপন করে। স্কোয়ারগুলি নিজেরাই পৃথিবীকে coveringাকা ডিগ্রি স্কোয়ারের উপর ভিত্তি করে তৈরি করে। নিরক্ষীয় অঞ্চলের চারপাশে আমাদের 360 অনুদৈর্ঘ্য রেখার লাইন রয়েছে, এবং উত্তর থেকে দক্ষিণ মেরুতে আমাদের 180 অক্ষাংশ রেখা রয়েছে। একসাথে এটি আমাদেরকে 8৪৮০০ টি বিভাগ বা টাইলসকে পৃথিবী জুড়ে দেয়। বর্গগুলির ফর্মটি যত বেশি উত্তর আমরা আসি তত বেশি আয়তক্ষেত্রাকার হয়ে যায়। মেরুতে এগুলি মোটেও বর্গক্ষেত্র বা আয়তক্ষেত্রাকার নয়, তবে প্রসারিত ত্রিভুজগুলিতে শেষ হয়।

গ্রিড কোষগুলিকে চারটি ভাগে ভাগ করা যেতে পারে এবং ফলস্বরূপ গ্রিড কোষগুলি আবার চারে বিভক্ত হয়। সিস্টেমটি ব্যবহারকারীকে একটি অনুমানযোগ্য নামকরণ কনভেনশন সরবরাহ করে। বিভিন্ন গ্রিড কোষগুলির জন্য অঞ্চলগুলি গণনা করে সেগুলি অঞ্চল নির্ভর উপস্থাপনার জন্য উপযুক্ত হতে হবে। কোয়ার্টার ডিগ্রি গ্রিড সেল নামকরণ পুনরাবৃত্ত হয়।

আরও কিছু বিশদ তথ্য এবং কিছু অন্যান্য সিস্টেমের উল্লেখগুলি আমি কয়েক বছর আগে প্রকাশিত একটি গবেষণাপত্রে পাওয়া যায় । পরিবেশগত তথ্যের জন্য মানকটি বেশ কয়েকটি আফ্রিকান অ্যাটলাসে ব্যবহৃত হয়।

বিভিন্ন মহাদেশ এবং দেশগুলির শেফাইলগুলি আমার ব্লগ সাইটে ডাউনলোডের জন্য উপলব্ধ।

আমি স্ট্যান্ডার্ডটি প্রসারিত করার চিন্তাভাবনা নিয়ে ঘুরেছি, যাতে নির্দিষ্ট অক্ষাংশের উপরে বা নীচে গ্রিড কোষগুলিকে দুটি ভাগে ভাগ করা যায় এভাবে যখন ব্যবহার করা হয় তখন আরও দৃষ্টি আকর্ষণীয় মানচিত্রের পণ্য সরবরাহ করা যায়।


1
ভাগ করে নেওয়ার জন্য ধন্যবাদ; আকর্ষণীয় ধারণা। অবশ্যই এটির জন্য এটি কার্যকর হতে পারে বলে মনে হচ্ছে। আমি ধরে নিচ্ছি এটি পরিবর্তন করার পক্ষে খুব বেশি প্রচেষ্টা হবে না যাতে এটি খাঁটি সংখ্যাসূচক ছিল? অর্থাৎ কোন "ই" বা "এন"? এটি সম্ভবত কক্ষগুলির সহজ এবং আরও কার্যকর সংহতকরণের অনুমতি দেবে, বিশেষত মেরিডিয়ান বা নিরক্ষীয় অঞ্চলে।
জিআইএস-জনাথন

অক্ষরগুলি (পাঠ্য) রাখার একটি ভাল কারণ হ'ল এটি মানবকে পঠনযোগ্য। অ্যাটলাস এবং মানব রেফারেন্সে ব্যবহারের জন্য এটি উদ্দেশ্যটিকে ভালভাবে কাজ করে। এটি অবশ্যই উদাহরণস্বরূপ এই উপস্থাপনাটি ব্যবহার করে সম্ভব হবে: E = 0, ডাব্লু = 1, এস = 0, এন = 1, এ = 1, বি = 2, সি = 3 এবং ডি = 4। পাইথন বা অন্যান্য প্রাসঙ্গিক স্ক্রিপ্টিং ভাষার বেশ কয়েকটি লিখিত কোড স্নিপেটগুলি সামান্য ব্যয়ে মেরিডিয়ান / নিরক্ষীয় চ্যালেঞ্জকে "ব্রিজ" করতে সক্ষম হওয়া উচিত। অবশ্যই আপনার QDGC অপারেশন স্তর এবং ডেটা সেট আকারের উপর নির্ভর করে।
12:57 এ রেগ্যালভ্যালড
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.