ব্যাকগ্রাউন্ড এটি বিভিন্ন স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এবং অন্যান্য ডেটা স্তরগুলির সাথে একত্রে পুনরায় কল্পনা করার জন্য নগ্ন রাস্টার মানচিত্রগুলিকে জিওরফারেন্সিং সম্পর্কিত আমার দ্বিতীয় প্রশ্ন। পূর্ববর্তী প্রশ্নটি একটি স্বেচ্ছাসেবী মেটা-ডেটা মুক্ত মানচিত্র চিত্রকে কিউজিআইএস প্রকল্পে রূপান্তর করতে পারে
সমস্যা আমার লক্ষ্য এই মানচিত্রটি জিওরফারেন্স করা:
এটি প্লেট-ক্যারি বলে মনে হয় না। সুতরাং কিউজিআইএসে, আমি বেশ কয়েকটি যুক্তিসঙ্গত নিয়ন্ত্রণ পয়েন্ট তৈরি করেছি, যা সম্পূর্ণতার জন্য আমি নীচে সংযুক্ত করেছি [রেফ: 1]। আমি কিউজিআইএস জিওরিফারেন্সিকে আমার প্রকল্পের ফাইলের মতো একই লক্ষ্য এসআরএস সরবরাহ করি, ইপিএসজি: 4326। আমি হেলমার্ট এবং বহুপদী ট্রান্সফর্মগুলির সাথে ব্যতিক্রমী ফলাফল পেয়েছি তবে পাতলা প্লেট স্প্লাইন সহ যুক্তিসঙ্গত চিত্র পেয়েছি (যার ফলে ফলাফলটি জিওসিয়েটিভকে আমার নিয়ন্ত্রণ পয়েন্টগুলির মধ্যে দিয়ে যায়)। যাইহোক, এমনকি এই ফলাফলটি উচ্চতর অক্ষাংশে (যেমন জাপানের উত্তরে রাশিয়ান উপকূল দেখুন) দুর্বল। এটি প্রাকৃতিক আর্থ পটভূমি ব্যবহার করে আমার কিউজিআইএস স্ক্রিনের একটি স্ক্রিনশট।
বিকল্প পাথ আমি ম্যাপওয়ার্পারে সহজেই ব্যবহারযোগ্য সরঞ্জামের সাথে অনুরূপ অনুশীলনের চেষ্টা করেছি: http://mapwarper.net/maps/758# পূর্বরূপ_ম্যাপ_টিব এ ফলাফল এবং নিয়ন্ত্রণ পয়েন্টগুলি দেখুন যেখানে আমি দরিদ্র ফলাফল পেয়েছি (সম্ভবত সত্যের কারণে যা আমি কম নিয়ন্ত্রণ পয়েন্ট যুক্ত করেছি)।
সংক্ষেপে প্রশ্ন
- কোনও ভাল জিওরফারেন্স পেয়ে আমি কী কৌশল মিস করছি?
- এই অভিক্ষেপটি কি তাত্ক্ষণিকভাবে স্বীকৃতিযোগ্য?
- এ অজানা পুরাতন অঙ্কন উপর স্থানাঙ্ক ব্যবস্থা ,
gdaltransform
একটি বিভিন্ন লক্ষ্য এসআরএস কয়েকটি তুল্য পয়েন্ট রুপান্তর, আসলে মূল মানচিত্র থেকে তৈরী করা অভিক্ষেপ পরামিতি উন্মুক্ত লক্ষ্যে পরামর্শ দেওয়া হয়। আমি এরকম কিছু চেষ্টা করেছি: আমার কিউজিআইএস পয়েন্টের তালিকাটি সংরক্ষণ করার পরে, স্পেস-বিচ্ছিন্ন দীর্ঘ / ল্যাটের তালিকা মাধ্যমেcat eurasian-steppe-gcp.points | tail -n+2 | cut -d, -f1-2 | sed 's/,/ /'> tmp.txt
এবং ফলাফলটি জিডাল্টান্সফর্মমে ইনপুট করার জন্য আমি কিছু স্ট্রিং প্রক্রিয়াজাত করেছি:gdaltransform -s_srs EPSG:3785 -t_srs EPSG:4326 < tmp.txt
এবংs_srs
এবংt_srs
পতাকাগুলি (প্রকল্পটি EPSG: 4326 ব্যবহার করে)। আমি জানি আমি অন্ধকারে শুটিং করছি, ভাগ্যবান হওয়ার আশায়, সুতরাং যখন আমি ফলাফলগুলি বুঝতে পারি না তখন আমি অবাক হইনি। উত্স মানচিত্রের অভিক্ষেপ এবং অভিক্ষেপণগুলির পরামিতিগুলির সর্বোত্তম অনুমানের জন্য কীভাবে আমি এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করব সে সম্পর্কে কেউ প্রসারিত করতে পারেন? এর পিছনে আমার চিন্তাভাবনাটি হ'ল একটি ভাল জিওররিফারেন্সের জন্য অগণিত নিয়ন্ত্রণ পয়েন্ট স্থাপনের সাথে গণ্ডগোল করার চেয়ে কম সাধারণ পয়েন্টগুলির সাথে খুব কম নিয়ন্ত্রণ পয়েন্টের সাথে একটি নিখুঁত-নিখুঁত জিওরফারেন্স পাওয়া কি আরও সহজ হতে পারে? এটি পরীক্ষার অধীনে প্রতিটি সিআরএসের জন্য অন্য সকলের বিপরীতে প্রতিটি পয়েন্টের ক্রস-বৈধতা জড়িত?
আমি এই অ্যালগরিদম বা জিওরফারেন্সিংয়ের একটি বুঝতে পারি যাতে আমি প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করতে পারি --- আমি এই সমস্যাটি সর্বদা চালিত করি এবং যতক্ষণ না কন্টেন্ট স্রষ্টাগুলি তাদের মানচিত্রকে এক-অফ ক্রিয়েশন হিসাবে কখনও বন্ধ করে দেয় কখনও সংহত করা যায় না to অন্যান্য সামগ্রী সহ, আমি থামার আশা করি না।
তথ্যসূত্র
[রেফার: ১] কিউজিআইএস জিসিপি ফাইল:
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
অ-আপডেট
ভ্যান ডের গ্রিনটেন বিশ্লেষণ আমি প্রজ 4 সমর্থন করে এমন কোনও প্রজেকশন (জিপিজার মাধ্যমে) জিসিপিগুলিতে ফিট করার জন্য পাইথন সরঞ্জামটি লিখেছিলাম এবং উত্তরগুলিতে প্রস্তাবিত দুটি অনুমানের ক্ষেত্রে এটি প্রয়োগ করে। উত্স কোড (কিছুটা opিলে ,ালা, আমি আগেই ক্ষমা চাইছি) পাশাপাশি আপডেট জিসিপিগুলি https://github.com/fasiha/steppe-map এ উপলব্ধ
ভ্যান ডের গ্রিন্টেনের টিউন করার জন্য কেবলমাত্র 1 টি প্যারামিটার রয়েছে এবং ফলাফলের চিত্রটি এখানে রয়েছে (ব্রিটানিকার সর্বশেষ চিত্রটি ব্যবহার করে, তাদেরকে এই জাতীয় উচ্চ-রিসো এবং আপডেট হওয়া মানচিত্র দেওয়ার জন্য অনেক ধন্যবাদ (যদিও এটিতে এখনও প্রজেকশন ডেটার অভাব রয়েছে))।
জিসিপি এবং সেরা-ফিট পয়েন্টগুলির মধ্যে ভ্যান ডের গ্রিন্টেনের 0.035 এর তুলনামূলক ত্রুটি রয়েছে, যা আমি চেষ্টা করেছি সবচেয়ে খারাপ ঘটনা, এবং উপকূলরেখার ওভারলেটি গুণগতভাবে বহন করে।
(আপনি যদি এই চিত্রটি তার নিজস্ব ট্যাবে খোলেন এটি সাহায্য করতে পারে তবে এটি বেশ উচ্চ-রেজোলিউশন You আপনি জিওররিফারেন্সড পয়েন্টগুলি দেখানো সবুজ তীরগুলিও দেখতে পাবেন (তাদের চিত্রের উল্লেখযোগ্য চিহ্নগুলি মেলা উচিত) পাশাপাশি লাল তীরগুলিও নির্দেশ করে যে কোথায় সেই পয়েন্টগুলি লাগানো আছে (তাদের উপকূলরেখার ওভারলে একই ল্যান্ডমার্কের সাথে মিল থাকা উচিত) --- দুজনের মধ্যে বিচ্যুতি চিত্র এবং ফিটের মধ্যে পার্থক্য দেখতে চোখকে সহায়তা করতে পারে))
অ্যালবার্স সমান-অঞ্চল বিশ্লেষণ অ্যালবার্সের সমান-অঞ্চল প্রক্ষেপণের সাথে একই জিনিসটির চেষ্টা করা (যা আমার অজ্ঞতার জন্য দুঃখিত "আলবার্স কনফর্মাল কনিক" এর মতো)? 4-মাত্রিক প্যারামিটার ফিটযুক্ত এই ফিটটি 0.025 এর আপেক্ষিক ত্রুটির সাথে আরও ভাল তবে এটি তবুও বেশ খারাপ দেখাচ্ছে।
রবিনসন এবং একার্ট ভি অনুমানগুলির বিশ্লেষণ আমি পাইপ্রোজ দ্বারা সমর্থিত বেশ কয়েকটি সিউডোসিলাইন্ড্রিকাল প্রজেকশনগুলির সাথে মাপসই করেছিলাম (আমি দেখতে পেলাম যে একটি ফ্রি প্যারামিটার ছিল) এবং রবিনসন এবং একার্ট ভি অনুমানগুলির মধ্যে আপেক্ষিক ত্রুটির ক্ষেত্রে "সেরা" করেছিলেন জিসিপিগুলি এবং লাগানো পয়েন্টগুলি উভয়ই 0.015 এর আপেক্ষিক ত্রুটি সহ
রবিনসন এখানে:
এবং এখানে একার্ট ভি।
চিত্রের উপকূলরেখা থেকে লাগানো উপকূলরেখার বিচ্যুতি নোট করুন। আমি মনে করি এটি দিয়ে আমি এই সিদ্ধান্তে আসতে পারি যে মানচিত্রটি উপরের কোনওটি নয়?
উইঙ্কেল ত্রিপল: সম্ভাব্য সমাধান?
পরবর্তীতে এই প্রজ ম্যানুয়ালিয়ায় প্রতিটি প্রক্ষেপণ চেষ্টা করার পরে 1990 (আপডেট 2003) ftp://ftp.remotesensing.org/proj/OF90-284.pdf আমি অবশেষে উইঙ্কেল ত্রিপল প্রক্ষেপণে এসেছি। এটি সর্বনিম্ন পরিমাণগত ত্রুটিগুলি (0.011) উত্পন্ন করে এবং উপকূলরেখাটি অভিন্নভাবে বেশ ভাল (বা সমতুল্য, অভিন্ন কিছুটা খারাপ)। আমি পড়েছি যে এটি ন্যাশনাল জিওগ্রাফিক সোসাইটির প্রক্ষেপণ, যার অর্থ এটি বিখ্যাত, এবং এটি ব্রিটানিকার মানচিত্রের জন্য এই প্রক্ষেপণের প্রার্থিতার ক্ষেত্রে ওজন যুক্ত করে। লাগানো এসআরএস: +units=m +lon_0=47.0257707403 +proj=wintri
।
(উপকূলরেখার রঙ ধূসর করে দেওয়ার জন্য ক্ষমা চাইছি this এটি যদি কাউকে আপত্তি করে তবে আমি একটি নীল সংস্করণ তৈরি করতে পারি))
আমি ত্রুটিটি নিচু করে চালানোর জন্য আমার জিসিপিগুলিকে টুইঙ্ক করার চেষ্টা করব।