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基于python的1∶1万地图快速栅格化纠正方法

更新时间:2019-12-22 19:43:37 大小:2M 上传用户:songhuahua查看TA发布的资源 标签:python 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

本文介绍了一种基于python的栅格地图快速纠正方法。该方法通过提取适量的配准点,以矩阵变换公式来自动求取纠正变换参数,配合利用python脚本程序的批处理能力,极大地提高了工作效率、缩短了完成任务所需时间。试验表明该方法提高了作业效率,保证了精度,节约了成本。


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56 技术交流  
测绘技术装备 21 2019 3 期  
python11地图快速栅格化纠正方法  
毛运欣 饶 云  
(广东省国土资源技术中心 广东广州 510075)  
摘 要:本文介绍了一种基python栅格地图快速纠正方法。该方法通过提取适量的配准点,以矩阵变  
换公式来自动求取纠正变换参数,配合利python本程序的批处理能力,极大地提高了工作效率、缩短  
了完成任务所需时间。试验表明该方法提高了作业效率,保证了精度,节约了成本。  
关键词:栅格地图;地理配准;纠正;python  
1 引言  
数字栅格地图(DRG)是现有纸质地形图经计算  
机处理后得到的栅格数据文件。数字城市建设、快  
速提供政府行政审核地理信息依据等都对基础测  
绘历年至今地理信息数据有着强烈需求。对图纸进  
行扫描形成栅格数据,而后进行地理配准入库,是  
现在处理图纸存档数据的必然方式[1~4]。  
2 栅格地图纠正定向的基本原理  
地理配准是指用影像上的参考点和控制点建  
立对应关系,将影像平移、旋转和缩放,定位到给  
定的平面坐标系统中去,使影像的每一个像素点都  
具有真实的坐标,具有可测量性。进行快速精准地  
查找地块,最直接的方法就是通过地理坐标信息进  
行准确定位这就要求我们的扫描影像必须进行地  
理配准,使其具备查找所需要的关键坐标信息[5,6]。  
图2 仿射变换原理图  
纠正后的栅格数据坐标可以是扫描坐标系,不  
需要是空间直角坐标系,坐标数值只要保证相对位  
置正确即可,图面精度均匀,相互之间的位置没有  
问题,但是整体位置可以不对。  
数据  
数据  
2.2 平面坐标系定向  
将栅格图幅由扫描仪坐标变换为高斯投影平  
面直角坐标。纠正这一步处理完后,图面的相对位  
置已经可以了,但是绝对位置还是有问题的,这样  
不管上一步处理的坐标是什么样的,根据直角坐标  
系的坐标进行一次纠正,完成后即可DRG据定  
向到直角坐标系中。  
分析数据  
分析数据  
设置配置文件  
设置配置文件  
扫描图  
扫描图  
地理配准  
地理配准  
转换统一坐标  
转换统一坐标  
3 基python11地图快速栅格化纠正的方  
案设计  
精度  
精度  
评价  
评价  
3.1 数据分析  
纠正后  
纠正后  
扫描图成果  
扫描图成果  
历年存量的扫描地图坐标系统往往是不统一  
的,常见的有西1980标系、北1954标系  
WGS84坐标系统进行地理配准时必须分类,  
整理好不同图幅、不同坐标系的转换参数表,为后  
续的坐标转换、入库做准备。  
图1 11地图快速栅格化纠正总体技术路线  
2.1 基于仿射变换的地理配准  
地理配准可以采用仿射变化原理来处理,目的  
是消除图纸及扫描产生的几何畸变,让图面精度均  
匀。可以采用相关软件对栅格图像的畸变进行纠正,  
对于 1∶1 万分幅地图纠正时要按公里格网进行,  
通过仿射变换及双线性变换[6~8],实现图幅纠正。  
3.2 基于矢量矩阵算法的快速地理配准  
(1)基于标准分幅图内图廓线的四个角点的  
粗纠正  
我国地形图分幅是基于国家 1∶100 万地形图  
行列编号法。因此,标准分幅和图幅范围之间存在  
测绘技术装备 21 2019 3 期  
一一对应关系。我们在地理配准时,依据标准分幅  
技术交流 57  
if len(sp)>4; #进行变换矩阵参数计算  
图内图廓线的四个角点和对应扫描件内图廓线4个  
角点进行配准[6];  
Axy  
=[[p[0],p[1],1]for p in  
[sp[0],sp[1],sp[3]]]  
Bx  
[tp[0],tp[1],tp[3]]]  
By  
(2)逐公里格网点的精纠正  
=
[r[0]for r in  
[r[1]for r in  
仅仅依靠四个角点来进行地理配准,对1∶1 万  
比例尺的图来说,是不够的,地形图内存在一定的  
=
变形、扭曲,所以我们必须利用图纸中公里格网, [tp[0],tp[1],tp[3]]]  
均匀选择若干定位点,来避免图内精度超限。计算  
图纸中的点对应公里格网实际坐标,我们通过线性  
代数中的矩阵变换公式来进行计算1示:  
Axy = np.array(Axy)  
Bx = np.array(Bx)  
By = np.array(By)  
Dx=np.linalg.solve(Axy,Bx)  
Dy=np.linalg.solve(Axy,By)  
x
y1  
x ' y '  
1 1  
1
1)  
x2 y2 D xy  
x2 ' y2 '  
x3 ' y3 '  
for n in range(4,len(sp));  
x3 y3  
Cxy=[[p[0],p[1],1]for p in [sp[n]]]  
Cxy=np.array(Cxy)  
其中  
x1, y1  
x2 , y2  
是扫描图未  
x3 , y3  
Ex = np.dot(Cxy,Dx)  
Ey = np.dot(Cxy,Dy)  
发生变化前的三个内图廓角点坐标,  
x1', y1 '  
Ex = Fishnod(Ex)  
Ey = Fishnod(Ey)  
x2 ', y2 ' 、  
是地理配准后的实际坐标值,  
x3 ', y3 '  
tp.append((Ex,Ey))  
adjustxt= Adjustxt + " \\"+ d + ". txt"  
3.4 转换统一地理坐标  
Dxy 是变换系数我们已知变换前的坐标及变换后  
的坐标,那么根据公2,就可以求Dxy 了。  
通过其相应的转换参数,转换成同一坐标系统  
数据。历年存量的纸质图纸,来源较多,上图坐标  
系统由于各地要求及项目需求不同,采集时所使用  
的坐标系统也会有不同,为了方便对数据入库、管  
理及使用方便必须进行转换统一地理坐标系统[9]  
同样可以通过 python 脚本程序来完成。转换函数  
如下:  
1  
x
y1  
x ' y '  
1 1  
1
x2 y2  
x3 y3  
x2 ' y2 ' Dxy  
2)  
x3 ' y3 '  
而后我们通过公式 3,求出公里网格在转换后  
的近似值,通过公4限逼近法得出地理配准的  
最终公里网坐标。其中x 是指我们通过矩正变  
换求出的近似值与实际对应的公里网格点的距离。  
Shift_management  
(in_raster ,  
out_raster,Δx,Δy,{in_snap_raster})  
Δx,Δy 表示已有的平面坐标平移参数  
4 试验与结论  
x1 y1  
Dxy   
x1 ' y1 '  
3)  
4)  
4.1 数据概况  
以广东省 2017 年土地利用现状数据保密处理  
及发布项目为例2009之前省里土地利用现状数  
据没有建库只能通过人工核对有关年度的电子图  
件(扫描件耗时、费力。为了提高用地报批的  
审核效率广东省国土资源技术中心承1999、  
2007 年土地利用现状扫描图件的保密处理及发布  
工作。将广东省土地利用现状数据电子图件(扫描  
x'lim  
x  x  
x 0  
3.3 基python快速栅格纠正  
sp = ReadPointFiles(dname)  
拾取点图像坐标串  
#栅格图  
#获取  
tufuname = tufuCodeDict[d]  
相应的结合表中对应1图幅角点坐标串  
tufupath= Frametxt + " \\"  
+
行保密技术处理部署到厅电子政务系统,  
辅助用地审批。项目范围涵盖整个广东省 21 个地  
级市,跨越 3 个分度带,涉及坐标系统西安 80 坐  
标系、北54标系、国2000标系,因此数  
tufuname +". txt"  
print type(tufuname)  
tp = ReadPointFiles(tufupath)  

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