EPSG:3857geojson转为WGS84json数据

EPSG:3857是一种Web Mercator投影，通常用于地图服务如Google Maps或Leaflet。这种坐标系统下，地球被扁平化处理以适应屏幕显示。当你有基于EPSG:3857的GeoJSON数据，想要转换为WGS84（国际大地坐标系统），你需要将每个点的经度和纬度分别做以下调整：

1. **纬度转换**：由于投影差异，需要从y坐标减去偏移量，公式通常是 `lat = y / scale + offset`，其中scale是比例因子（大约为20037508.34），offset取决于是否考虑了Web Mercator南半球的负偏移（默认是true，-15754336.314）。

2. **经度转换**：经度部分保持不变，因为它们是以弧度计算的，然后转换回度数。

完成这个过程后，你得到的是WGS84坐标下的GeoJSON数据。如果你需要具体的代码示例，可以使用JavaScript的库，比如`@turf/in-project` 或者Python的geopandas和proj4库。

相关问题

在Python中如何对".txt"进行读取将其坐标系从EPSG：4326改成EPSG：3857，再将其改变坐标系后的数据保存在新的".txt"文档中

在Python中，你可以使用`geopandas`库来处理地理空间数据，包括读取和转换坐标系统。首先确保已经安装了`geopandas`和`pyproj`库。如果没有，可以通过`pip install geopandas pyproj`进行安装。

以下是一段示例代码，展示了如何读取`.txt`文件中的GeoJSON数据（通常包含经纬度），将其坐标系从EPSG:4326（WGS84）转换为EPSG:3857（Web Mercator），然后写入到新的`.txt`文件中：

import json
from shapely.geometry import Point
from geopandas import GeoDataFrame, read_file
from pyproj import Transformer

# 创建一个Transformer对象用于坐标变换
transformer = Transformer.from_crs("epsg:4326", "epsg:3857")

# 假设你的.txt文件是GeoJSON格式，例如：
# {"type": "FeatureCollection", "features": [...]}
with open('input.txt', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 将GeoJSON转换为GeoDataFrame
gdf = GeoDataFrame([Point(xy) for feature in data['features'] for xy in feature['geometry']['coordinates']], 
                   crs="epsg:4326")  # 使用原始坐标系

# 应用坐标变换
gdf_transformed = gdf.to_crs(epsg=3857)

# 写入新的GeoJSON文件
with open('output.txt', 'w') as f:
    json.dump(gdf_transformed.__geo_interface__, f)

这段代码假设你的输入文件是GeoJSON格式，如果文件不是这种格式，可能需要根据实际结构稍作调整。`__geo_interface__`属性可以输出符合GeoJSON标准的数据。

用python对坐标为WGS84地理坐标的geojson数据进行投影转换

您可以使用pyproj库来对WGS84地理坐标的geojson数据进行投影转换。以下是一个简单的示例代码，其中我们将从EPSG：4326（WGS84）投影到EPSG：3857（Web墨卡托）：

import json
import pyproj
from shapely.geometry import shape, mapping

# 加载geojson数据
with open('input.geojson') as f:
    data = json.load(f)

# 定义投影转换器
in_proj = pyproj.Proj(init='EPSG:4326')
out_proj = pyproj.Proj(init='EPSG:3857')

# 循环遍历每个要素并进行投影转换
for feature in data['features']:
    geometry = shape(feature['geometry'])
    projected_geometry = transform(lambda x, y: pyproj.transform(in_proj, out_proj, x, y), geometry)
    feature['geometry'] = mapping(projected_geometry)

# 将投影后的数据保存到新的geojson文件中
with open('output.geojson', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

在此示例中，我们首先使用json库加载geojson数据。然后，我们定义了两个投影转换器，一个用于输入（WGS84）坐标系，另一个用于输出（Web墨卡托）坐标系。

接下来，我们循环遍历每个要素并使用shapely.geometry库将其转换为几何对象。然后，我们使用transform函数将几何对象从输入坐标系投影到输出坐标系。最后，我们将投影后的几何对象转换为字典，并将其保存到新的geojson文件中。

请注意，您需要安装以下库：pyproj、shapely和json。