гео-координаты в графике разброса Plotly, а не scatter_geo / 'владение математикой'

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Основные концепты:
Ключевые уравнения:
Путь к реализации:
Резюме:

Вопрос или проблема

Я экспериментирую с простыми анимациями разброса в plotly, связанными с данными ГИС. Я хочу иметь возможность отображать координаты в различных локализованных EPSG с помощью scatter(), а не scatter_geo(). Службы плиток и другие гео-добры здесь менее важны, чем возможность итерации с различными приложениями случайности и визуальной плотности в анимациях.

gdal, похоже, стоит временных затрат, но я не уверен, что это необходимо для этой непосредственной цели. Я вижу, что https://pypi.org/project/pyepsg/ также может помочь, но одной из параллельных целей является развитие лучшего повседневного/рабочего понимания геодезии и «владение математикой» в коде в разумной мере.

Я ищу: ключевые термины и уравнения, которые мне нужно освоить для понимания трансформаций, чтобы всё это запустить. Возможно, наилучшим путем будет реализовать scatter_geo(), и я, вероятно, это сделаю, но на данный момент хочу больше быстрого старта. Буду рад конкретным или общим подсказкам.

scatterplot() покажет географические данные, но искажения становятся очевидными на квадратных (fig.layout.xaxis == fig.layout.yaxis -> >>> True) графиках. Мне нужно лучше разобраться в математике.

Ответ или решение

Чтобы создать анимацию с использованием пробной scatterplot с GIS-данными в Plotly и управлять географическими координатами, важно предварительно понимать некоторые ключевые концепции трансформации координат и выражения, использующиеся в геодезии. Здесь я приведу несколько важных терминов, уравнений и рекомендации, которые помогут вам быстро выйти на нужный уровень.

Основные концепты:

Системы координат:
- EPSG (European Petroleum Survey Group) — это набор кодов, идентифицирующих различные системы координат. Например, EPSG:4326 представляет собой систему координат, основанную на географических широте и долготе.
- Проекционные координаты — это двумерная система координат (например, UTM или другие), которая представляет курвиметрические данные в виде плоской поверхности. Понимание того, какая система координат используется для данных, которые вы хотите визуализировать, является ключом к корректной их интерпретации и наложению на график.
Трансформации координат:
- Для преобразования координат из одной системы в другую часто используются преобразования, такие как proj4 и библиотеки, такие как GDAL или PyProj. Уравнения часто включают тригонометрические функции и зависят от вида проекции.
Деформация и масштабы:
- Чтобы избежать искажений, важно реализовать равномерное масштабирование по осям (X и Y) и убедиться, что ваши данные корректно соответствуют используемой системе координат. Для этого можно использовать функцию scatter() и задавать свои метрики для осей.

Ключевые уравнения:

UTM координаты: Преобразование в UTM может потребовать формул для пересчета широты и долготы в метры, например:
[
x = k_0 \cdot R \cdot (\lambda – \lambda_0) \cdot \cos(\phi)
]
[
y = k_0 \cdot R \cdot \ln\left(\tan\left(\frac{\pi}{4} + \frac{\phi}{2}\right)) – e^{e_0} \cdot \ln\left(\tan\left(\frac{\pi}{4} + \frac{\phi}{2}\right)\right)
]
где (k_0) — коэффициент масштаба, (R) — радиус Земли, (\phi) — широта, а (\lambda) — долгота.
Параметры проекции: Зная радиус Земли и параметры, такие как эксцентриситет (обычно обозначается (e)), вам необходимо будет использовать специальное программное обеспечение для корректного вычисления.

Путь к реализации:

Выбор библиотеки: Если вам нравится простота использования, рассмотрите библиотеку PyProj, которая значительно упрощает процесс работы с различными системами координат. Например:
```
from pyproj import Proj, transform
```

Создание scatter plot: Используйте функции Plotly для создания ваше графика.

import plotly.express as px
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'lon': lon_values, 'lat': lat_values, 'size': size_values})

fig = px.scatter(df, x='lon', y='lat', size='size')
fig.show()

Анимация: Для добавления анимационных эффектов воспользуйтесь дополнительными параметрами в Plotly.
Обработка и преобразование: Возможно, потребуется предварительная обработка данных с помощью GDAL или инструмента, подобного геобиблиотекам Python для точной трансформации.

Резюме:

Чтобы "осознать математику" и выполнить свои цели с визуализацией данных, вам необходимо ознакомиться со системами координат, использованием преобразований, и как корректно масштабировать ваши графики. Работая над пониманием этих концепций и применяя указанные решении, вы сможете создать различные анимации и визуализировать свои данные без искажений.

Если вам понадобится дополнительная помощь с конкретными библиотеками или вашими данными, не стесняйтесь задавать более узкие вопросы. Удачи в ваших экспериментах с Plotly!

гео-координаты в графике разброса Plotly, а не scatter_geo / ‘владение математикой’