proj4string(OA.Census) <- CRS("+init=EPSG:27700")

时间: 2024-03-07 21:51:53 浏览: 48
JS

proj4-src.js

这段代码的作用是将OA.Census对象的坐标系设置为EPSG:27700，也就是British National Grid（英国国家网格）坐标系。其中，CRS函数是sp包中的一个函数，用于设置和转换空间数据的坐标系信息。在这里，CRS("+init=EPSG:27700")指定了一个British National Grid坐标系的投影字符串，并将其应用于OA.Census对象的坐标系信息中。通过这个操作，OA.Census对象中的空间数据将被转换到British National Grid坐标系下，方便后续的空间分析和可视化处理。
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proj4j-0.1.1.jar GIS开发空间坐标转换、投影可以使用

maven依赖 <dependency> <groupId>io.jeo</groupId> <artifactId>proj4j</artifactId> <version>0.1.1</version> </dependency>
gz

proj-6.2.0.tar.gz

"proj-6.2.0.tar.gz" 是一个在IT领域常见的开源软件包，它采用的是tar和gzip两种工具进行压缩。这个文件名表明它包含了proj项目的6.2.0版本的源代码。proj是一个用于处理地理坐标系统、投影转换和地理坐标到平面坐标...

proj4string(House.Points) <- CRS("+init=EPSG:27700")

在这里，CRS("+init=EPSG:27700")指定了一个British National Grid坐标系的投影字符串，并将其应用于House.Points对象的坐标系信息中。通过这个操作，House.Points对象中的空间数据将被转换到British National Grid...

data <- read.csv("D:\\BAOGAO\\shujubanyihanshu.csv") coordinates(data) <- ~JD+WD #设置坐标参考系统（CRS），假设数据采用WGS84参考系统 proj4string(data) <- CRS("+init=epsg:4326") #将经纬度坐标转换为米 data_m <- spTransform(data, CRS("+init=epsg:32649")) #其中，epsg:4326是WGS84参考系统的EPSG代码，epsg:3857是UTM49N的EPSG代码， #这里使用spTransform()函数将WGS84坐标转换为UTM49N投影坐标，单位为米

其中，epsg:4326 表示 WGS84 参考系统的 EPSG 代码，epsg:32649 表示 UTM49N 投影坐标的 EPSG 代码。 需要注意的是，这段代码依赖于 sp 和 rgdal 两个 R 包，需要先安装并加载这两个包才能正常运行。此外，...

library(rgdal) library(gstat) library(sp) data <- read.csv("D:\\BAOGAO\\shujubanyihanshu.csv") coordinates(data) <- ~JD+WD #设置坐标参考系统（CRS），假设数据采用WGS84参考系统 proj4string(data) <- CRS("+init=epsg:4326") #将经纬度坐标转换为米 data_m <- spTransform(data, CRS("+init=epsg:32649")) #其中，epsg:4326是WGS84参考系统的EPSG代码，epsg:3857是UTM49N的EPSG代码， #这里使用spTransform()函数将WGS84坐标转换为UTM49N投影坐标，单位为米 #计算半变异函数，使用variogram()函数，并且将距离单位设置为米 vgm <- variogram(OM ~ 1, data_m, width = 2000, cutoff = 50000) #定义球状半变异函数模型 matern_model <- vgm(psill = 0.5, model = "Mat", range = 1000, nugget = 0.2, kappa = 0.5) #拟合 fit_matern <- fit.variogram(vgm, matern_model, fit.method = 1) plot(vgm, model = fit_sph, xlab = "Distance (m)", ylab = "Semivariance")

4. 使用proj4string()函数将坐标数据的参考系统设置为WGS84参考系统。 5. 使用spTransform()函数将WGS84坐标转换为UTM49N投影坐标系的坐标数据。 6. 使用variogram()函数计算半变异函数，其中OM ~ 1表示因变量为OM...

在使用R计算半变异函数时，通常需要考虑到空间距离的单位问题。如果你的数据是经纬度坐标，需要将其转换为米或其他适合的单位。下面是一个实现的例子： 首先加载所需的R包，比如gstat、sp等 复制 library(gstat) library(sp) 读取数据，假设数据集名为“data”，其中x和y是经纬度坐标，z是观测值 复制 data <- read.csv("data.csv") coordinates(data) <- ~x+y 设置坐标参考系统（CRS），假设数据采用WGS84参考系统 复制 proj4string(data) <- CRS("+init=epsg:4326") 将经纬度坐标转换为米 复制 data_m <- spTransform(data, CRS("+init=epsg:3857")) 其中，epsg:4326是WGS84参考系统的EPSG代码，epsg:3857是Web墨卡托投影的EPSG代码，这里使用spTransform()函数将WGS84坐标转换为Web墨卡托投影坐标，单位为米。 计算半变异函数，使用variogram()函数，并且将距离单位设置为米 复制 vgm <- variogram(z ~ 1, data_m, width = 1000, cutoff = 50000) plot(vgm, type = "l", xlab = "Distance (m)", ylab = "Semivariance") 在variogram()函数中，width参数设置为1000，表示每隔1000米计算一次半变异函数；cutoff参数设置为50000，表示只考虑距离小于50千米的点对。在plot()函数中，xlab参数设置为“Distance (m)”，表示横坐标单位为米。 这样就可以将经纬度坐标转换为米，并且使用正确的单位计算半变异函数了。

接着，使用 proj4string() 函数设置数据的坐标参考系统（CRS），这里假设数据采用 WGS84 参考系统，即 EPSG 代码为 4326。 然后，使用 spTransform() 函数将数据的坐标系由 WGS84 转换为 Web 墨卡托投影，即 EPSG ...

F:\Program Files\Python311\Lib\site-packages\pyproj\crs\crs.py:141: FutureWarning: '+init=<authority>:' syntax is deprecated. '<authority>:' is the preferred initialization method. When making the change, be mindful of axis order changes: https://pyproj4.github.io/pyproj/stable/gotchas.html#axis-order-changes-in-proj-6 in_crs_string = _prepare_from_proj_string(in_crs_string)

新的初始化方法是使用<authority>:<code>的形式。同时，在进行更改时，请留意坐标轴顺序的变化。具体信息可以参考pyproj文档中的[Gotchas]...

Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\test.py", line 26, in <module> gdf['geometry'] = gdf['geometry'].to_crs(out_proj) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\geopandas\geoseries.py", line 1124, in to_crs self.values.to_crs(crs=crs, epsg=epsg), index=self.index, name=self.name File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\geopandas\array.py", line 767, in to_crs crs = CRS.from_user_input(crs) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pyproj\crs\crs.py", line 440, in from_user_input return CRS(value, **kwargs) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pyproj\crs\crs.py", line 290, in __init__ raise CRSError("Invalid CRS input: {!r}".format(projparams)) pyproj.exceptions.CRSError: Invalid CRS input: Proj('+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0 +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +k=1 +units=m +nadgrids=@null +wktext +no_defs', preserve_units=True)

out_proj = Proj(init='epsg:4326') # 读取数据 gdf = gpd.read_file('data.shp') # 将几何对象转换为自定义Mercator投影 gdf['geometry'] = gdf['geometry'].to_crs({'proj': 'merc', 'a': '6378137', 'b': '...

line 1275, in to_crs geom = df.geometry.to_crs(crs=crs, epsg=epsg)

这是一个代码行，它使用了 geopandas 库中...crs 和 epsg 参数用于指定目标坐标系，可以是字符串、Proj 对象或 EPSG 编码。该方法会返回一个新的 geopandas.DataFrame 对象，其中的 geometry 列已经转换为目标坐标系。

geodetic_to_gauss_trans(double lon, double lat, int zone_mode, double custom_longitude) { if ((lon >= -180 && lon <= 180) && (lat >= -90 && lat <= 90) && (zone_mode == -1 || zone_mode == 0 || zone_mode == 1) && (custom_longitude >= -180 && custom_longitude <= 180)) { switch (zone_mode) { case 1: if (lon >= 1.5) { zone_ = int((lon + 1.5) / 3); central_meridian_ = zone_ * 3; } if (lon < 1.5) { zone_ = int((lon + 1.5) / 3) + 120; central_meridian_ = zone_ * 3 - 360; } break; case -1: if (lon >= 0) { zone_ = int(lon / 6) + 1; central_meridian_ = zone_ * 6 - 3; } if (lon < 0) { zone_ = int(lon / 6) + 60; central_meridian_ = (zone_ * 6 - 3) - 360; } break; case 0: central_meridian_ = custom_longitude; break; } } else { x_ = 0; y_ = 0; return false; } std::string proj_string = "+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=central_meridian +k=1 +x_0=500000 +y_0=0 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs +type=crs"; std::string to_replace = "central_meridian"; std::string replace_with = std::to_string(central_meridian_); size_t pos = proj_string.find(to_replace); proj_string.replace(pos, to_replace.length(), replace_with); PJ_CONTEXT *C = proj_context_create(); PJ *P = proj_create(C, proj_string.c_str()); PJ *G = proj_crs_get_geodetic_crs(C, P); PJ_AREA *A = nullptr; const char *const *options = nullptr; PJ *G2P = proj_create_crs_to_crs_from_pj(C, G, P, A, options); PJ_COORD c_in{}; c_in.lpzt.z = 0.0; c_in.lpzt.t = HUGE_VAL; c_in.lp.lam = lon; c_in.lp.phi = lat; PJ_COORD c_out = proj_trans(G2P, PJ_FWD, c_in); x_ = c_out.enu.n; y_ = c_out.enu.e; // PJ_COORD c_inv = proj_trans(G2P, PJ_DIRECTION::PJ_INV, c_out); std::cout.precision(20); std::cout << std::fixed; std::cout << x_ << "," << y_ << std::endl; std::cout << std::fixed << c_inv.lp.lam << "," << c_inv.lp.phi << std::endl; proj_destroy(P); proj_destroy(G); proj_destroy(G2P); proj_context_destroy(C); return true; }

函数接收4个参数：经度、纬度、投影区域模式和自定义中央经线。其中，经度和纬度是输入参数，表示待转换的点坐标；投影区域模式和自定义中央经线是可选参数，用于指定采用哪种投影方式以及中央经线的位置。 在函数...

var map = new ol.Map({ target: 'map', view: new ol.View({ center: ol.proj.fromLonLat([0, 0]), // 设置地图中心点 zoom: 1 // 设置初始缩放级别 }) }); proj4.defs("EPSG:4545","+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=108 +k=1 +x_0=500000 +y_0=0 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs +type=crs"); ol.proj.proj4.register(proj4); ol.proj.get('EPSG:4545').setExtent([341298.83,2012011.42,659759.38,4704948.48]); var layer = new ol.layer.Tile({ source: new ol.source.TileSuperMapRest({ url:"http://localhost:8090/iserver/services/map-Epsg4545/rest/maps/ep45451", // 替换为您超图发布服务的 URL wrapX: false, projection: 'EPSG:4545' // 设置投影坐标系为 EPSG 4545 }) }); map.addLayer(layer); // 将图层添加到地图上 不能添加4545图层到地图上

请确保您提供的 Proj4 定义与实际的 EPSG 4545 投影定义相匹配。可以在 Proj4 官方网站（https://proj.org/）或其他可靠来源中找到正确的定义。 3. 检查超图发布服务的 URL 是否正确。请确保您提供的 URL 是正确的...
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std::string proj_string = "+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=114 +k=1 +x_0=500000 +y_0=0 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs +type=crs";用c++将上述字符串中的“114”替换成“115”

std::string proj_string = "+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=114 +k=1 +x_0=500000 +y_0=0 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs +type=crs"; std::string old_str = "lon_0=114"; std::string new_str = "lon_0=115"; ...

解释一下代码: proj4.defs("EPSG:4490","+proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs")

这段代码是使用 proj4 库来定义一个投影坐标系。在这里，我们定义了一个名为 "EPSG:4490" 的投影坐标系。参数 "+proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs" 描述了该投影坐标系的属性。 具体解释如下： - "+proj=longlat...

import org.osgeo.proj4j.*;import org.osgeo.proj4j.units.*;import org.osgeo.proj4j.datum.*;public class CoordinateConverter { private static final String SOURCE_PROJECTION = "EPSG:3857"; // 墨卡托投影 private static final String TARGET_PROJECTION = "EPSG:4326"; // WGS84经纬度坐标系 public static void main(String[] args) { double x = 12339032.463748338; double y = 4195450.252054124; // 创建转换器 CoordinateReferenceSystem sourceCRS = CRS.decode(SOURCE_PROJECTION); CoordinateReferenceSystem targetCRS = CRS.decode(TARGET_PROJECTION); CoordinateTransform transform = new BasicCoordinateTransform(sourceCRS, targetCRS); // 进行坐标转换 ProjCoordinate sourceCoord = new ProjCoordinate(x, y); ProjCoordinate targetCoord = new ProjCoordinate(); transform.transform(sourceCoord, targetCoord); // 输出转换后的经纬度坐标 double longitude = targetCoord.x; double latitude = targetCoord.y; System.out.println("经度：" + longitude + "，纬度：" + latitude); }}这段代码所需的依赖

这段代码需要使用 proj4j 库，可以在 Maven 中添加以下依赖： <dependency> <groupId>org.osgeo</groupId> <artifactId>proj4j</artifactId> <version>0.1.0</version> </dependency> 或者直接下载 ...

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File "1.py", line 64, in <module> in_proj = pyproj.Proj(int='epsg:4326') File "/home/admin1/anaconda3/envs/CFANet/lib/python3.6/site-packages/pyproj/__init__.py", line 358, in __new__ return _proj.Proj.__new__(self, projstring) File "_proj.pyx", line 84, in _proj.Proj.__cinit__ RuntimeError: b'projection not named'

根据你提供的代码，问题出现在第 64 行，其中你正在尝试使用 'epsg:4326' 这个投影字符串创建一个 pyproj.Proj 对象。 可能的原因是 'epsg:4326' 不是一个有效的投影名称。请确认你使用的投影名称是否正确。另外，...

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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。