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有人能把这个60位的值转换成地理坐标吗?

coordinates gis db2

Sam Wilson · 技术社区 · 15 年前

一些示例(编辑以包含更多示例):

04867C279DE2D6EC -32.063657Â°  115.7658683Â°
04867C27C030085E -32.0633982Â° 115.7649085Â°
04867C27C230A5FE -32.0633846Â° 115.7653336Â°

有什么标准的方法可以做到这一点吗?这是DB2惯例还是什么?有什么办法让我弄明白吗?

谢谢!

3 回复 | 直到 15 年前

Peter Popov 15 年前

这可能是 morton codes

生成Morton数很容易。你所要做的就是把x和y坐标数转换成二进制。然后将这些位交错,得到莫顿数。哪一个先去并不重要,但你必须始终如一。

Joe Kington 15 年前

好吧,只是试着用各种方法解压十六进制值。。。

#! /usr/bin/python
import struct
import binascii

a = '04867C279DE2D6EC'
b = '04867C27C030085E'
c = '04867C27C230A5FE'

formats = ['2I', '2i', '2f', 'd', '4h', '4H']
formats += ['>'+item for item in formats]

for fmt in formats:
    print fmt, '-->'
    for item in [a,b,c]:
        coords = struct.unpack(fmt, binascii.unhexlify(item))
        print '    ', coords

产生一些想法。。。

2I -->
     (662472196, 3973505693)
     (662472196, 1577595072)
     (662472196, 4272238786)
2i -->
     (662472196, -321461603)
     (662472196, 1577595072)
     (662472196, -22728510)
2f -->
     (3.5044675291578432e-15, -2.07824221089183e+27)
     (3.5044675291578432e-15, 2.4533886735682109e+18)
     (3.5044675291578432e-15, -1.0978789217059195e+38)
d -->
     (-1.9722947342913136e+216,)
     (9.4395557694675488e+144,)
     (-1.135288151092706e+302,)
4h -->
     (-31228, 10108, -7523, -4906)
     (-31228, 10108, 12480, 24072)
     (-31228, 10108, 12482, -347)
4H -->
     (34308, 10108, 58013, 60630)
     (34308, 10108, 12480, 24072)
     (34308, 10108, 12482, 65189)
>2I -->
     (75922471, 2648889068)
     (75922471, 3224373342)
     (75922471, 3257968126)
>2i -->
     (75922471, -1646078228)
     (75922471, -1070593954)
     (75922471, -1036999170)
>2f -->
     (3.1617264522911893e-36, -6.0043925910101893e-21)
     (3.1617264522911893e-36, -2.7505106925964355)
     (3.1617264522911893e-36, -44.162101745605469)
>d -->
     (7.3832340678903009e-287,)
     (7.3832347392384709e-287,)
     (7.383234778429458e-287,)
>4h -->
     (1158, 31783, -25118, -10516)
     (1158, 31783, -16336, 2142)
     (1158, 31783, -15824, -23042)
>4H -->
     (1158, 31783, 40418, 55020)
     (1158, 31783, 49200, 2142)
     (1158, 31783, 49712, 42494)

将其解压缩为大端无符号32位整数(>看起来有点像是某种投影坐标。。。

 (-32.063657, 115.7658683) --> (75922471, 2648889068)
 (-32.0633982, 115.7649085) --> (75922471, 3224373342)
 (-32.0633846, 115.7653336) --> (75922471, 3257968126)

如果是UTM,可能是UTM 50区,根据纬度,经度。。。我们不知道数据,但这不会造成超过几百米的差异。

对于50区:

(lat, long) --> (Easting, Northing)
(-32.063657, 115.7658683) --> (383506.31320936838, 6451842.2821839228)
(-32.0633982, 115.7649085) --> (383415.3800562254, 6451869.9348384682)
(-32.0633846, 115.7653336) --> (383455.49221963808, 6451871.9016738012)

(使用OSR的python包装器…)

from osgeo import osr
def latlong2utm(lat, long):
    epsg_wgs84 = 4326
    epsg_utm50S = 32750
    inproj = osr.SpatialReference()
    inproj.ImportFromEPSG(epsg_wgs84)
    outproj = osr.SpatialReference()
    outproj.ImportFromEPSG(epsg_utm50S)
    transform = osr.CoordinateTransformation(inproj, outproj)
    x,y,_ = transform.TransformPoint(long, lat)
    return x, y

不幸的是,它看起来不像UTM 50区,无论如何。。。49区看起来也没什么好转。。。

Yann Ramin 15 年前

也许是UTM网格格式?

http://www.uwgb.edu/dutchs/usefuldata/utmformulas.htm

当然,UTM中有很多变量(比如使用的数据)。