Un ejemplo de elipse de Tissot para una proyección equirrectangular?


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Estoy tratando de calcular la distorsión de una proyección equirectangular a través de los indicadores de Tissot. He intentado seguir las instrucciones en esta publicación (entre otras cosas) pero está más allá de mi comprensión como aficionado.

Entonces, me pregunto si alguien sería tan amable de calcular una sola elipse de Tissot para un ejemplo equirectangular lat / long (el que sea su favorito y esté distorsionado en una proyección equirectangular). No entiendo exactamente cuáles son las variables y de dónde provienen, por lo que ver las ecuaciones en acción sería muy útil.

Estoy tratando de entender estas ecuaciones para poder conectarlas a un programa de mapeo que estoy codificando. Hice un montón de preguntas generales en este hilo , pero creo que un ejemplo específico me ayudará a resolver el resto.

Muchas gracias, como siempre.

NCashew

Respuestas:


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Para el registro, aquí hay una implementación completa y comentada de los cálculos de Tissot indicatrix (y relacionados) en R, con un ejemplo trabajado. La fuente de las ecuaciones son las proyecciones de mapas de John Snyder : un manual de trabajo.

Tissot Indicatrix

tissot <- function(lambda, phi, prj=function(z) z+0, asDegrees=TRUE, A = 6378137, f.inv=298.257223563, ...) {
  #
  # Compute properties of scale distortion and Tissot's indicatrix at location `x` = c(`lambda`, `phi`)
  # using `prj` as the projection.  `A` is the ellipsoidal semi-major axis (in meters) and `f.inv` is
  # the inverse flattening.  The projection must return a vector (x, y) when given a vector (lambda, phi).
  # (Not vectorized.)  Optional arguments `...` are passed to `prj`.
  #
  # Source: Snyder pp 20-26 (WGS 84 defaults for the ellipsoidal parameters).
  # All input and output angles are in degrees.
  #
  to.degrees <- function(x) x * 180 / pi
  to.radians <- function(x) x * pi / 180
  clamp <- function(x) min(max(x, -1), 1)                             # Avoids invalid args to asin
  norm <- function(x) sqrt(sum(x*x))
  #
  # Precomputation.
  #
  if (f.inv==0) {                                                     # Use f.inv==0 to indicate a sphere
    e2 <- 0 
  } else {
    e2 <- (2 - 1/f.inv) / f.inv                                       # Squared eccentricity
  }
  if (asDegrees) phi.r <- to.radians(phi) else phi.r <- phi
  cos.phi <- cos(phi.r)                                               # Convenience term
  e2.sinphi <- 1 - e2 * sin(phi.r)^2                                  # Convenience term
  e2.sinphi2 <- sqrt(e2.sinphi)                                       # Convenience term
  if (asDegrees) units <- 180 / pi else units <- 1                    # Angle measurement units per radian
  #
  # Lengths (the metric).
  #
  radius.meridian <- A * (1 - e2) / e2.sinphi2^3                      # (4-18)
  length.meridian <- radius.meridian                                  # (4-19)
  radius.normal <- A / e2.sinphi2                                     # (4-20)
  length.normal <- radius.normal * cos.phi                            # (4-21)
  #
  # The projection and its first derivatives, normalized to unit lengths.
  #
  x <- c(lambda, phi)
  d <- numericDeriv(quote(prj(x, ...)), theta="x")
  z <- d[1:2]                                                         # Projected coordinates
  names(z) <- c("x", "y")
  g <- attr(d, "gradient")                                            # First derivative (matrix)
  g <- g %*% diag(units / c(length.normal, length.meridian))          # Unit derivatives
  dimnames(g) <- list(c("x", "y"), c("lambda", "phi"))
  g.det <- det(g)                                                     # Equivalent to (4-15)
  #
  # Computation.
  #
  h <- norm(g[, "phi"])                                               # (4-27)
  k <- norm(g[, "lambda"])                                            # (4-28)
  a.p <- sqrt(max(0, h^2 + k^2 + 2 * g.det))                          # (4-12) (intermediate)
  b.p <- sqrt(max(0, h^2 + k^2 - 2 * g.det))                          # (4-13) (intermediate)
  a <- (a.p + b.p)/2                                                  # (4-12a)
  b <- (a.p - b.p)/2                                                  # (4-13a)
  omega <- 2 * asin(clamp(b.p / a.p))                                 # (4-1a)
  theta.p <- asin(clamp(g.det / (h * k)))                             # (4-14)
  conv <- (atan2(g["y", "phi"], g["x","phi"]) + pi / 2) %% (2 * pi) - pi # Middle of p. 21
  #
  # The indicatrix itself.
  # `svd` essentially redoes the preceding computation of `h`, `k`, and `theta.p`.
  #
  m <- svd(g)
  axes <- zapsmall(diag(m$d) %*% apply(m$v, 1, function(x) x / norm(x)))
  dimnames(axes) <- list(c("major", "minor"), NULL)

  return(list(location=c(lambda, phi), projected=z, 
           meridian_radius=radius.meridian, meridian_length=length.meridian,
           normal_radius=radius.normal, normal_length=length.normal,
           scale.meridian=h, scale.parallel=k, scale.area=g.det, max.scale=a, min.scale=b, 
           to.degrees(zapsmall(c(angle_deformation=omega, convergence=conv, intersection_angle=theta.p))),
           axes=axes, derivatives=g))
}
indicatrix <- function(x, scale=1, ...) {
  # Reprocesses the output of `tissot` into convenient geometrical data.
  o <- x$projected
  base <- ellipse(o, matrix(c(1,0,0,1), 2), scale=scale, ...)             # A reference circle
  outline <- ellipse(o, x$axes, scale=scale, ...)
  axis.major <- rbind(o + scale * x$axes[1, ], o - scale * x$axes[1, ])
  axis.minor <- rbind(o + scale * x$axes[2, ], o - scale * x$axes[2, ])
  d.lambda <- rbind(o + scale * x$derivatives[, "lambda"], o - scale * x$derivatives[, "lambda"])
  d.phi <- rbind(o + scale * x$derivatives[, "phi"], o - scale * x$derivatives[, "phi"])
  return(list(center=x$projected, base=base, outline=outline, 
              axis.major=axis.major, axis.minor=axis.minor,
              d.lambda=d.lambda, d.phi=d.phi))
}
ellipse <- function(center, axes, scale=1, n=36, from=0, to=2*pi) {
  # Vector representation of an ellipse at `center` with axes in the *rows* of `axes`.
  # Returns an `n` by 2 array of points, one per row.
  theta <- seq(from=from, to=to, length.out=n)
  t((scale * t(axes))  %*% rbind(cos(theta), sin(theta)) + center)
}
#
# Example: analyzing a GDAL reprojection.
#
library(rgdal)

prj <- function(z, proj.in, proj.out) {
  z.pt <- SpatialPoints(coords=matrix(z, ncol=2), proj4string=proj.in)
  w.pt <- spTransform(z.pt, CRS=proj.out)
  return(w.pt@coords[1, ])
}
r <- tissot(130, 54, prj,                # Longitude, latitude, and reprojection function
       proj.in=CRS("+init=epsg:4267"),   # NAD 27
       proj.out=CRS("+init=esri:54030")) # World Robinson projection

i <- indicatrix(r, scale=10^4, n=71)
plot(i$outline, type="n", asp=1, xlab="Easting", ylab="Northing")
polygon(i$base, col=rgb(0, 0, 0, .025), border="Gray")
lines(i$d.lambda, lwd=2, col="Gray", lty=2)
lines(i$d.phi, lwd=2, col=rgb(.25, .7, .25), lty=2)
lines(i$axis.major, lwd=2, col=rgb(.25, .25, .7))
lines(i$axis.minor, lwd=2, col=rgb(.7, .25, .25))
lines(i$outline, asp=1, lwd=2)
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