ジオリファレンスの結果を改善しますか?[閉まっている]


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背景これは、異なる座標系で他のデータレイヤーと組み合わせて再表示するために、裸のラスターマップをジオリファレンスすることに関する2番目の質問です。前の質問は、メタデータを含まない任意のマップ画像をQGISプロジェクトに変換することです

問題私の目標は、このマップをジオリファレンスすることです。

ユーラシア草原、Encyc。 ブリット?

これはPlate-Carréeではないようです。そこで、QGISで、いくつかの妥当なコントロールポイントを作成しました。完全を期すために、下部に追加しました[参照:1]。プロジェクトファイルEPSG:4326と同じターゲットSRSをQGIS Georeferencerに提供します。Helmertと多項式変換では非常に悪い結果が得られますが、薄いプレートスプラインでは妥当な画像が得られます(結果として得られる地理推定値がコントロールポイントを通過します)。ただし、この結果でさえ、たとえば高緯度では貧弱です(日本の北のロシア沿岸を参照)。これは、Natural Earthの背景を使用したQGIS画面のスクリーンショットです。

QGISジオリファレンス結果、薄板スプライン

代替パスでの結果とコントロールポイントを参照してください。私はMapWarperではるかに簡単に使用できるツールと同様の行使しようとしたhttp://mapwarper.net/maps/758#Preview_Map_tab私はおそらく事実によるもの(貧しい結果を取得する場所を追加したコントロールポイントが少ないこと)。

一言で言えば質問

  1. 良いジオリファレンスを取得するのに欠けているトリックはありますか?
  2. この投影はすぐに認識可能ですか?
  3. 不明な古い図面上の座標系gdaltransform実際に元のマップを生成するために使用される投影パラメータを暴くことを目標に、いくつかのターゲットSRSに、いくつかの座標点を変換することが示唆されます。私はこのような何かを試してみました:ポイントの私のQGISリストを保存した後、私は経由して、スペース区切りロング/ラッツのリストを取得するには、いくつかの文字列処理をしたcat eurasian-steppe-gcp.points | tail -n+2 | cut -d, -f1-2 | sed 's/,/ /'> tmp.txtとgdaltransformに結果のファイルを入力:gdaltransform -s_srs EPSG:3785 -t_srs EPSG:4326 < tmp.txtスイッチングs_srst_srsフラグ(プロジェクトはEPSG:4326を使用します)。幸運なことを望んで、暗闇で撮影していることを知っているので、出力を理解できなくても驚かなかった。誰かがこの方法を使用してソースマップの投影と投影パラメーターの最適な推定値を見つける方法を拡張できますか?この背後にある私の考えは、無数のコントロールポイントを配置して適切なジオリファレンスを作成するのではなく、すべての一般的な座標系をループするだけで、より少ないコントロールポイントでほぼ完璧なジオリファレンスを取得する方が簡単だと思いますか?テスト対象の各CRSについて、他のすべてのポイントに対する各ポイントの相互検証が含まれますか?

プロセスを自動化できるように、このアルゴリズムまたはジオリファレンスのいずれかを理解したいと思います---この問題に常に遭遇し、コンテンツ作成者がマップを統合されることのない一回限りの作成として扱うのをやめるまで他のコンテンツで、私は停止する予定はありません。

参照資料

[参照:1] QGIS GCPファイル:

mapX,mapY,pixelX,pixelY,enable
142.632649100000009,54.453595900000003,505.941176470588232,-95.220588235293974,1
154.934252200000003,59.559921699999997,536.411764705882206,-52.779411764705742,1
80.080158100000006,9.657192300000000,291.558823529411711,-322.661764705882206,1
10.448442600000000,57.819128900000003,21.676470588235190,-103.926470588235134,1
34.007173000000002,27.761438299999998,101.117647058823422,-244.852941176470466,1
50.950890399999999,11.862196600000001,171.852941176470495,-313.955882352941046,1
29.713217199999999,60.024133200000001,90.779411764705799,-92.499999999999829,1
60.000000000000000,0.000000000000000,208.308823529411683,-362.382352941176350,1
69.867506500000005,66.639146199999999,224.088235294117567,-33.191176470588061,1
27.276107100000001,71.049154799999997,89.147058823529306,-21.764705882352814,1
140.000000000000000,0.000000000000000,536.955882352941217,-362.926470588235190,1
20.000000000000000,0.000000000000000,43.441176470588132,-362.926470588235190,1
20.196882700000000,31.243024100000000,47.249999999999901,-231.794117647058698,1
9.171861099999999,42.848309999999998,8.073529411764603,-175.205882352941046,1
131.955786100000012,43.196468600000003,481.999999999999943,-162.691176470588090,1
73.813303700000006,45.169367200000003,256.735294117646959,-161.602941176470438,1
50.602731800000001,44.589102900000000,168.044117647058727,-167.588235294117510,1
121.394975900000006,18.941421099999999,455.882352941176407,-284.029411764705742,1
103.987047000000004,1.417439300000000,389.499999999999943,-357.485294117646959,1
109.325478599999997,55.962283100000001,380.249999999999943,-98.485294117646902,1
31.454010100000001,46.562001500000001,95.132352941176379,-158.882352941176322,1
43.639560299999999,68.844150499999998,137.573529411764611,-40.264705882352814,1

更新なし

van der Grintenの分析私は、Proj4が(Pyprojを介して)サポートする投影にGCPを適合させるPythonツールを作成し、それを回答で提案されたいくつかの投影に適用しました。ソースコード(多少だらしなく、前もって謝罪します)および更新されたGCPは、https: //github.com/fasiha/steppe-mapで入手できます。

van der Grintenには、調整するパラメーターが1つしかありません。結果の画像は次のとおりです(ブリタニカの最新の画像を使用しています。

ファンデルグリンテンフィット

Van der GrintenのGCPと最適なポイントの相対誤差は0.035であり、これは私が試した中で最も悪いものであり、海岸線のオーバーレイは定性的にそれを裏付けています。

(この画像を独自のタブで開くと、非常に高解像度になります。また、地理参照ポイントを示す緑色の矢印(画像上の重要なランドマークと一致する必要があります)およびそれらのポイントを示す赤い矢印も表示されます(海岸線オーバーレイの同じランドマークと一致する必要があります)--- 2つの偏差は、画像と適合の違いを目で確認するのに役立ちます。

アルバースの等面積の分析アルバースの等面積投影法で同じことを試してみてください(これは「アルバースの等角コニック」と同じですか?私の無知でごめんなさい)。4次元パラメーターフィットを含むこのフィットは、0.025の相対誤差でより良くなりますが、それでもかなり貧弱に見えます。

アルバース等面積フィット

ロビンソンおよびエッカートV投影の分析 Pyprojがサポートするいくつかの疑似円筒投影(1つの自由なパラメーターがあることを見つけることができるすべて)に適合し、ロビンソンおよびエッカートV投影は、 GCPと近似点、両方とも0.015の相対誤差。

ロビンソンは次のとおりです。

ロビンソンフィット

そして、これがエッカートVです。

エッカートVフィット

適合した海岸線と画像の海岸線の偏差に注意してください。これで、マップは上記のどれでもないと結論付けることができますか?

ウィンケルトリペル:可能な解決策は?

順次1990年からこのメニュープロジェクトマニュアルのすべての投影を試みた後(更新済み2003)ftp://ftp.remotesensing.org/proj/OF90-284.pdf私は最終的にウィンケルのトリペル投影に来ました。これにより、定量誤差が最小(0.011)になり、海岸線は一様に非常に良好(または同等に、一様にわずかに悪い)になります。これは、ナショナルジオグラフィック協会の投影であり、有名であることを読み、ブリタニカの地図に対するこの投影の候補に重みを加えていると読みました。SRSをフィット:+units=m +lon_0=47.0257707403 +proj=wintri

ウィンケルトリペルフィット

(海岸線の色をグレーに変更することをおologiesび申し上げます。これにより誰かが気分を害した場合、青バージョンを作成できます。)

GCPを微調整して、エラーを低く抑えようとします。


これはメルカトル図法でなければなりません(緯線は等距離ではありません)。
bhell

1
私は間違っています:メルカトルにはもちろん経線が必要です。たぶんファン・デル・グリンテン
bhell

極北にいくつかのコントロールポイントを追加しようとしましたか?他のすべての場所は問題ないように見えますが、さらに情報が不足しているようです。
暗闇

1
@bhell Van der Grintenは優れた推測ですが、完全には適合しません。投影法は、ブリタニカ百科事典によって最近作成されたこの地図(経緯線を表示)と同じように見えます。子午線を中心とした赤道面でのある種の擬似多円錐図法ですが、私はそれを認識していません。ブリタニカ百科事典に問い合わせることは良い考えです。
whuber

2
ああ、アフィン変換を介して画像をファンデルグリンテン投影に変換することはできません(壁の「逆さま」マップで使用されているため、これはよく知っています)。知っておきたい!
アーメドファシィ

回答:


3

最初の分析から、赤道と中央子午線(経度約37.36 Eでモスクワをほぼ通る)のみが直線であり、他のすべての緯線と子午線は曲線であることがわかります。世界的な予測の中で、これらの機能は、Van der Grinten bhellは質問のコメントでそれをやった)、すなわちナショナルジオグラフィック協会の標準世界地図投影。

そこで、QGISのプロジェクトSRをカスタムSRSとして設定しましたWorld_Van_der_Grinten_I (Moscow)

+proj=vandg +lon_0=37.36 +x_0=0 +y_0=0 +R_A +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs

EPSG:54029World_Van_der_Grinten_I)から直接派生し、中央子午線の経度のみを変更します。次に、利用可能な目盛りを通過する架空の経緯線で選択された次のGCP を使用して、射影変換を使用して画像をジオリファレンスしようとしました。

mapX,mapY,pixelX,pixelY,enable
-1930600.82502013398334384,-91.97837987072125543,43.52016129032256231,-362.54032258064518146,1
11412132.24015056900680065,-91.97837987233651802,537.54173867127497033,-362.73421498975926625,1
11804723.15208163484930992,8693410.00194966979324818,551.40707210100163138,-43.85864138853239069,1
-1651013.74878141912631691,7637895.72632359713315964,54.16126727366525984,-80.84230997717837397,1

これは、World_Van_der_Grinten_I (Moscow)GCPを使用したカスタムの結果です(世界の国の管理境界が赤で表示されます)。

ここに画像の説明を入力してください

このジオリファレンスは、より正確なGCPを選択することでさらに改善できます(非常に難しいのは、目盛りや経緯線がないことです)が、地図には、特に中央および北ヨーロッパでいくつかのアーチファクトが含まれているようです。たとえば、イタリアやコルグエフ島の相対的な位置に関して崩壊したと思われるドイツを考えてみましょう。(非常によく適合する)とロシアの海岸(まったく適合しない)。

同じ結果がWGS84EPSG:4326)に再投影されました:

ここに画像の説明を入力してください


アドバイスとイニシアチブをありがとうございます。私は射影変換に精通していないので、それらについて詳しく調べます。メインポストを更新し、GCPに最適なVa​​n der Grinten投影法を見つけようとするパラメーターフィッティングアプローチ(37.36に非常に近かった)で、そのフィッティングに非常に不満でした。見て、私に知らせてください。
アーメドファシィ14年

ああ、QGISの射影変換は回転+変換であることがわかります。これは私のGCPで簡単に試せるはずです。
アーメドファシィ14年

一般的に(およびQGISでも)、射影変換はロト変換ではありません。IMHO QGISユーザーガイドは、この点に関して間違っています。さらに、私の地理参照の後に見られるように、低解像度のマップに手作りの(?)アーティファクトがある可能性を考慮してください。できるだけ早く、高解像度のものをジオリファレンスしてみます。
アントニオファルチャーノ14年

情報をありがとう、QGISを更新し、射影変換ジオリファレンスを試します。(QGISのソースコードも調べて、何が行われているのかを確認します。)時間を節約してGCPを使用したい場合は、github.com / fasiha / steppe-map / blobにあります。/master/gcp.txt(QGISにより保存)。
アーメドファシ14年

可能な解決策については、更新された投稿をご覧ください:Winkel tripel。
アーメドファシィ

1

東側に強い歪みがあります(「上向き」):私の推測では、Albersの共形円錐です。その場合、垂直子午線は40°(->中央子午線)にあり、水平緯線はおそらく40°N付近にあるようです。次に、経線40と緯線40の交点の軸からXY座標を測定し、試してみてください...

注:平行線は平行ではないため、円筒投影法(メルカトル図法)および疑似円筒投影法(正弦波、エッカート法)を除外できます


マップのE側とW側に角度の付いたチックマークがないことは、円錐ではないことを示しています。
マーティンF

これは良い観察ですが、目盛りを見ると奇妙な点があります:目盛りは斜めではありませんが、直線で結合すると、平行でも水平でもありません。したがって、それらは湾曲している必要があり、目盛りは傾斜している必要があります。とにかく、コンフォーマルであれば、極への収束により非常に強い歪みが生じるため、ランバートではないでしょう。たぶんアルバース。
radouxju

アドバイスに感謝します。申し訳ありませんが、実装に時間がかかりました。メインの投稿を更新し、抽出したGCPにデータを4次元のAlbersの等面積投影(これはあなたが参照しているものですか?)に適合させようとしました。私はこの適合に満足していません。他のいくつかの擬似円筒投影法(Eckert VとRobinson)を見つけました。これらは(定量的に)かなり良くなっていますが、マップの主題の分析にはまだ十分ではありません。あなたの考え?
アーメドファシィ14年
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