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ArcGIS椭球计算

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简介:
《ArcGIS椭球计算》是一本专注于地理信息系统(GIS)中使用ArcGIS软件进行地球曲率修正和坐标转换的技术手册。书中详细讲解了如何利用不同的投影方法以及特定的几何模型(即椭球体)来处理空间数据,确保地图测量和分析的高度准确性。对于GIS专业人士而言,本书是理解和应用复杂地理计算不可或缺的参考书。 ArcGIS椭球计算功能方便使用。

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客服
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  • ArcGIS
    优质
    《ArcGIS椭球计算》是一本专注于地理信息系统(GIS)中使用ArcGIS软件进行地球曲率修正和坐标转换的技术手册。书中详细讲解了如何利用不同的投影方法以及特定的几何模型(即椭球体)来处理空间数据,确保地图测量和分析的高度准确性。对于GIS专业人士而言,本书是理解和应用复杂地理计算不可或缺的参考书。 ArcGIS椭球计算功能方便使用。
  • ArcGIS图斑面积工具_面积方法_ArcGIS数据面积工具_面积_ArcGIS工具_ArcGIS
    优质
    简介:本工具利用ArcGIS平台进行图斑椭球面积精确计算,适用于地理信息系统中各类数据处理与分析需求。 使用说明如下: 1. SHP数据必须包含带号(例如36度带)。 2. 如果存在XZDW和LXDW数据,请将这些数据复制到DLTB的同一文件目录下。 3. 在开始计算之前,确保填写的所有图层名及字段名称准确无误。 4. TKXS值应小于0。如果XZDW图层被切割过,请先重新计算其长度。 5. 计算方式说明: - 慢速模式:适用于数据库较小的情况,界面不会卡顿但计算速度较慢; - 快速模式:适合处理大型数据库,虽然可能会导致界面卡顿,但是可以加快计算速度。 6. 使用步骤如下: 在ArcMap中导入您的图层后,在软件中点击“更新图层”选项。根据类型选择相应的文件类型(纯SHP或MDB库)以及所需的计算方式。如果在计算过程中出现错误,状态栏会显示具体的错误信息以便于诊断和修正问题。
  • ArcGIS面积与自动编号工具
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    本工具利用ArcGIS平台进行精确的椭球面积测量,并实现要素的智能编号,适用于地理数据处理和分析需求。 该工具集成了字段顺序编号、字段前补零和椭球面积计算功能,在ArcGIS中可以快速完成目标字段的顺序编号、前位补零以及椭球面积计算,并且能够对字段中的编号进行前面补零处理,本工具完全原创。
  • 表面积
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    椭球表面积计算是指通过数学公式或数值方法来确定椭球体(如地球)外部表面的总面积。涉及复杂的积分运算和近似算法。 ### 椭球面积计算详解 #### 一、概述 椭球面积计算是地理信息系统(GIS)领域中的关键技术之一,在地图制作与土地测量等领域有着广泛的应用价值。本段落将详细介绍椭球面积的计算方法及相关公式,帮助读者深入理解该领域的基本原理及其实际应用。 #### 二、图幅理论面积计算 **公式如下:** \[A = 1 + \frac{3}{6}e^2 + \frac{30}{80}e^4 + \frac{35}{112}e^6 + \frac{630}{2304}e^8\] \[B = \frac{1}{6}e^2 + \frac{15}{80}e^4 + \frac{21}{112}e^6 + \frac{420}{2304}e^8\] \[C = \frac{3}{80}e^4 + \frac{7}{112}e^6 + \frac{180}{2304}e^8\] \[D = \frac{1}{112}e^6 + \frac{45}{2304}e^8\] \[E = \frac{5}{2304}e^8\] 其中 \( e^2 = (a^2 - b^2) / a^2 \),\( a \) 为椭球长半轴,\( b \) 为椭球短半轴。这些常数用于计算椭球面的面积。 **公式解析:** - **A、B、C、D、E** 的值是基于扁率 \( e^2 \) 和相关系数。 - 这些常量被用来计算图幅理论上的面积,其中 \(\Delta L\) 表示东西方向上经度的差值,\( (B_2 - B_1) \) 代表南北方向纬度的差值;而 \( B_m = (B_1 + B_2)/2 \) 是平均纬度。 #### 三、椭球面上任意梯形面积计算 **公式如下:** \[S = A + B\sin(2B_m) + C\sin(4B_m) + D\sin(6B_m) + E\sin(8B_m)\] **公式解析:** - 公式中的 \( S \) 代表椭球面上任意梯形的面积。 - 常数 A、B、C、D 和 E 的计算方式与图幅理论面积相同。 - 此外,该公式考虑了经度差值(\(\Delta L\))和纬度差值以及平均纬度 \( B_m \)。 #### 四、高斯投影反解变换 **模型如下:** \[B = \phi + k_0\sin(2\phi) + k_1\sin(4\phi) + k_2\sin(6\phi) + k_3\sin(8\phi) + k_4\sin(10\phi)\] \[L = \lambda + 中央子午线经度值 \] **公式说明:** - 如果坐标没有带号前缀,则不需减去带号 × 1,000,000。 - 若有带号前缀,需要减去相应的数值以进行转换。 - \( B \) 和 \( L \) 分别表示纬度和经度。通过此变换可以将高斯平面坐标系统中的数据转化为大地坐标系。 #### 五、计算中用到的常数及椭球参数 **相关常量:** - \(\pi = 3.14159265358979\) **椭球参数:** - \( a = 6,378,140 \) - \( b = 6,356,755.29 \) **高斯投影反解变换模型中的系数:** - \( k_0 = 1.57048687472752E-07\) - \( k_1 = 5.05250559291393E-03 \) - \( k_2 = 2.98473350966158E-05 \) - \( k_3 = 2.41627215981336E-07\) - \( k_4 = 2.22241909461273E-
  • 工程换带器.exe
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    工程椭球换带计算器.exe是一款专为测绘工程师设计的专业软件,能够高效进行地图投影变换计算,支持多种椭球参数和坐标系转换。 本工具采用了三种椭球膨胀方式以及三种高程补偿转换模型。使用者可以根据所在线路的工程坐标设计时采用的椭球膨胀方式及转换模型来计算不同施工坐标系之间的换带计算。使用过程中,如果给定的是投影面大地高,则一般无需输入高程异常值,并且y坐标的输入不要包含带号。 软件运行需要安装.NET 4.0运行环境。最后声明:本软件仅供学习交流之用,在工作中使用时请慎重核对数据的准确性,因使用该软件转换的数据在实际应用中产生的错误等一切后果,本人不承担任何责任。
  • 拟合_用MATLAB进行拟合_拟合
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    本资源介绍如何使用MATLAB软件对散乱数据点进行椭球拟合,适用于科研和工程领域中需要处理三维空间几何问题的研究者。 椭球拟合是一种在数据集中寻找最佳椭球形状以包容或描述数据点分布的方法,在地质学、图像处理和数据分析等领域广泛应用。本段落将深入探讨椭球拟合的概念,以及如何使用MATLAB实现这一过程,并提供相关案例。 首先,我们需要了解椭球的基本概念:它是一个三维的几何形状,由旋转椭圆形成表面,具有三个半径(长半轴、中半轴和短半轴),每个半径对应于一个主轴。在拟合过程中,目标是找到能够最好地包围或近似给定数据点集的一个椭球。 使用MATLAB进行椭球拟合通常涉及线性代数和优化技术。一种常见方法是采用最小二乘法来调整椭球的中心坐标、主轴长度和旋转角度,以使数据点到椭球表面的距离平方之和达到最小化。这往往需要解决一组非线性方程,并可能使用Levenberg-Marquardt算法或梯度下降法。 文件1-1中的内容包括: 1. **案例分析**:展示了不同数据集的椭球拟合实例,帮助用户了解如何根据实际数据进行椭球拟合。 2. **MATLAB代码**:提供了详细的MATLAB程序,包含函数定义和脚本,用于执行椭球拟合并可视化结果。这些代码可能包括数据预处理、算法实现及后处理步骤。 3. **详细讲解**:解释了每一步操作的意义,如数据标准化、选择合适的初始估计值以及迭代优化过程等,有助于读者理解椭球拟合背后的数学原理。 4. **结果展示**:图形输出直观地显示原始数据点与拟合后的椭球,并可能包含误差分析。 学习椭球拟合时需要掌握以下关键知识点: - 数据预处理:对数据进行标准化以确保它们具有相同的尺度,便于后续的椭球拟合操作。 - 椭球参数理解:包括中心坐标、主轴长度和方向向量等。 - 最小二乘法原理及其在确定椭球参数中的应用,以及如何构建非线性优化问题并求解。 - 了解如Levenberg-Marquardt这样的非线性优化算法,并掌握其在MATLAB中的实现方式。 - 掌握MATLAB基本语法和函数使用技巧,例如最小二乘函数`lsqnonlin`用于拟合的迭代过程。 - 学会评估拟合质量的方法,比如计算均方根误差(RMSE)或R-squared值。 通过学习并实践上述内容,在MATLAB中实现椭球拟合并将其应用于各种实际问题将变得更加容易。椭球拟合不仅能帮助理解数据几何特性,还能为数据分析、模式识别和机器学习任务提供有价值的信息。
  • 三维拟合.rar_matlab_面_最小二乘法_拟合
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    本资源提供了一种使用Matlab实现三维空间中椭球面拟合的方法,采用最小二乘法原理进行参数估计。适用于科学研究和工程应用中的数据拟合需求。 基于非线性最小二乘法进行三维坐标下的椭球面拟合。
  • 拟合_利用最小二乘法的拟合_拟合
    优质
    本项目专注于椭球拟合技术的研究与应用,采用最小二乘法实现高精度的椭球模型构建。通过优化算法提升数据拟合效率和准确性,在计算机视觉、机器学习等领域具有广泛应用前景。 基于最小二乘法的椭球拟合一直是经典的椭球拟合算法。
  • Hyperellipsoid Fit: 直接拟合圆、及超 - MATLAB开发
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    本项目提供了一种直接拟合二维椭圆、三维椭球及其他维度超椭球的方法。利用MATLAB实现,适用于数据点集的最佳拟合需求。 函数 HYPERELLIPSOIDFIT.M 用于将二次曲面拟合到给定的 n 维数据集上,特别适用于椭球拟合任务。此函数整合了几种不同维度下的椭圆拟合方法,并提供了一种确保在任何情况下都能生成有效解的方法。此外,它还包含一种正则化技术,能够强制解决方案成为球体并解决不适定拟合问题。 该方法的具体描述可以在 Kesäniemi-Virtanen 的论文“超椭圆体的直接最小二乘拟合”中找到,发表于 IEEE 模式分析和机器智能交易期刊。另外,在包内还包含了一个名为 DEMO.M 的函数,它使用 HYPERELLIPSOIDFIT 函数来演示在不同正则化参数值下各种方法产生的 3D 结果。
  • 工程系统的构建:工程、施工及地方坐标系
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    本研究探讨了工程椭球系统在现代测绘中的应用,重点介绍了工程椭球和施工椭球的概念及其与地方坐标系的关系,为精确施工提供理论支持。 工程椭球系的建立涉及到了工程椭球、施工椭球以及施工坐标系和地方坐标系的概念与应用。