epsg900913的经度范围,中央经线

EPSG:900913是Web墨卡托投影，它使用米作为单位，将地球表面投影到无限大的平面上。它被广泛应用于在线地图服务和地图应用程序中。

Web墨卡托投影的坐标系采用WGS84椭球体作为基准，中央经线位于0度经线。因此，它的经度范围从-20037508.34米到20037508.34米。在该坐标系中，地球被分成网格，每个网格大小为256×256像素，用于将地球表面的图像渲染在屏幕上。

需要注意的是，这种投影方式存在着面积失真的问题，即南北极附近的区域被严重压缩，但在中低纬度地区，它的精度较高，能够满足大部分地图应用程序的需求。

相关问题

坐标系对应epsg代号、经度范围、中央经线

### 回答1：
坐标系是一种用来描述地理位置和空间关系的方法，它使用一组坐标值来表示地球上的点。不同的坐标系有不同的定义方式，可以通过epsg代号、经度范围和中央经线来确定。

epsg代号是一个国际标准，用来唯一标识不同的坐标系。例如，WGS84坐标系的epsg代号是4326。

经度范围是指一个坐标系覆盖的地理经度的范围。例如，在WGS84坐标系中，经度范围是-180度到+180度。

中央经线是指一个坐标系的主要参考经线。它通常在坐标系的中央位置，并且经度值为0。例如，在UTM坐标系中，中央经线的经度为9度。

总结起来，通过epsg代号，我们可以唯一标识一个坐标系；经度范围可以告诉我们一个坐标系的覆盖范围；中央经线则是坐标系的主要参考经线。

### 回答2：
坐标系对应EPSG代号是一种用于标识地理信息系统中的坐标系的编号。EPSG代号是国际上通用的标准，用于确定不同坐标系的定义和参数。

经度范围是指一个坐标系中经度的取值范围，通常用西经和东经的度数来描述。例如，经度范围为-180°至180°表示一个完整的经度圈。

中央经线是指某个坐标系中的经线，通常用来作为参考点来确定该坐标系的平面坐标系的中央原点。中央经线一般位于该坐标系的纵轴中央，通过该经线的位置可以确定坐标系的左右两侧。

例如，WGS84坐标系对应的EPSG代号为EPSG:4326，其经度范围为-180°至180°，中央经线为0°。这意味着WGS84坐标系中，经度的取值范围为-180°至180°，中央经线位于经度0°处。

总结起来，坐标系对应EPSG代号、经度范围和中央经线是用于标识一个坐标系的重要参数。EPSG代号可以用于标识不同的坐标系，经度范围用于确定经度值的有效范围，而中央经线用于确定坐标系的中央原点位置。

如何使用Python编程语言，基于WGS84坐标系和给定的经度范围（0到359.9度，分辨率0.1度）以及纬度范围（90.0到-90.0度，同样分辨率0.1度），准确计算每个网格的地球表面面积？

在Python中，我们可以使用地理空间库如`geopandas`或`rasterio`来处理经纬度范围并计算每个网格的地球表面面积。这里我们假设你想要生成的是一个个正方形的网格，而不是地球曲面上的实际经纬度间距。以下是使用`geopandas`的一个基本步骤：

首先，安装必要的库：

pip install geopandas rasterio

然后，创建网格函数：

import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon
from geopandas import GeoDataFrame

def create_grids(longitude_range, latitude_range, resolution):
    # 创建经度和纬度数组
    lon = np.arange(longitude_range[0], longitude_range[1] + resolution, resolution)
    lat = np.arange(latitude_range[0], latitude_range[1] + resolution, resolution)

    # 经纬度转换成二维网格
    longitudes, latitudes = np.meshgrid(lon, lat)

    # 将经纬度转换为GeoSeries
    geometry = [Polygon([(lon[i][j], lat[i][j]) for j in range(len(lat[i]))]) for i in range(len(lon))]

    # 创建GeoDataFrame
    grids = GeoDataFrame({'geometry': geometry}, crs={'init': 'epsg:4326'})  # WGS84坐标系

    return grids

# 定义经纬度和分辨率
longitude_range = (0, 360)  # 注意0到360度是为了包含360度经线
latitude_range = (-90, 90)
resolution = 0.1

grids = create_grids(longitude_range, latitude_range, resolution)

接下来，你需要计算每个网格的面积。由于`geopandas`已经将几何对象设置为`Polygon`，可以直接调用其`area`属性：

areas = grids['geometry'].apply(lambda x: x.area)
grids['area'] = areas

现在，`grids` DataFrame包含了每个网格的经度、纬度和对应的地球表面面积。

注意：上述代码仅适用于近似计算，并未考虑地球的真实形状（球体或椭球体），对于精确计算，你需要使用大地测量学的公式，或者利用专门的地表覆盖数据（如DEM数据）进行计算。