緯度/経度座標が長方形のグリッドを形成すると想定できる限り (これは、都市規模での妥当な概算ですが、より広いエリアや非常に正確なデータでは失敗します)、座標間の変換は次のようになると想定できます。射影変換。対応する変換行列を計算し、それを使用して座標を変換する方法の詳細については、この投稿 (SO にとどまりたい場合はこの投稿) を参照してください。
この投稿に基づいて、私はsageで少し計算を行いました:
def pm1(a, b, c, d):
M = Matrix([a , b, c]).transpose()
f = M.adjoint() * d
return M*diagonal_matrix(f)
def pm(a1, a2, b1, b2, c1, c2, d1, d2):
return pm1(a2, b2, c2, d2)*(pm1(a1, b1, c1, d1).adjoint())
P1 = vector(QQ, [0, 0, 1])
P2 = vector(QQ, [0, 1, 1])
P3 = vector(QQ, [1, 1, 1])
P4 = vector(QQ, [1, 0, 1])
Q1 = vector(QQ, [40698291, -74079051, 1000000]) # Upper left
Q2 = vector(QQ, [40659855, -73979638, 1000000]) # Lower left
Q3 = vector(QQ, [40855232, -73835582, 1000000]) # Lower right
Q4 = vector(QQ, [40882919, -73940263, 1000000]) # Upper right
M = pm(Q1, P1, Q2, P2, Q3, P3, Q4, P4)
M.change_ring(RDF)/1e40
結果の式は次のようになります。
z = 559.910562534*lat - 539.510073656*lon - 64123.7576703
x = (-5629.59680416*lat - 2176.56828347*lon + 67876.8560722)/z
y = ( 8466.61769096*lat - 11263.0392472*lon - 1178932.12938)/z
結果の座標はx
、y
0 から 1 まで測定されます。ここで、0 は左の resp を示します。上端、および右の1つ。下端。
長方形のグリッドの仮定が十分でない場合は、マップの作成に使用された投影法の詳細を知る必要があります。これにより、マップの位置を球面座標に関連付けることができます。