mz.geologyidea.com
Mais

Agrupando os recursos de ponto WGS84 (aspectos de transformação de projeção)

Agrupando os recursos de ponto WGS84 (aspectos de transformação de projeção)


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.


Minha pergunta é bastante trivial e foi discutida muitas vezes antes (como aqui), mas em nosso caso ela tem os confusos requisitos extras ...

A lista de feições de ponto 2d esparsamente distribuídas é armazenada na tabela Postgis. Os pontos são descritos com o par de coordenadas geográficas (lat, lon) (WGS84, srid = 4326). Esses dados são passados ​​pelo Django ORM para o software de clustering a fim de determinar os locais com alta densidade de pontos. E parece que este software (ainda não escolhido, mas obviamente deveria ser scipy ou scikit-learn) consome apenas dados puros (mas não uma matriz de distância).

Portanto, isso é um problema, porque no nosso caso

  1. somos obrigados a limitar o diâmetro do cluster com uma determinada quantidade de métrica unidades (por exemplo, menos de 10 quilômetros), enquanto nossos dados contêm apenas as unidades geográficas WGS84;
  2. é impossível projetar nossos dados WGS84 para qualquer projeção zonal UTM, uma vez que os dados são amplamente distribuídos por todo o hemisfério (e não há nenhuma projeção UTM "global" pelo que eu sei).

Agora estou procurando uma abordagem que possa atender aos requisitos mencionados e produzir os clusters com os recursos desejados (consulte o item 1) para dados WGS84 fornecidos.