标准分幅下的图幅号转换成经纬度坐标【原理+源代码】

本文主要是介绍标准分幅下的图幅号转换成经纬度坐标【原理+源代码】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

最近要批量的把标准分幅下的图幅号转换成经纬度坐标,所以这两天写了个程序来搞定这件事情。
先举个例子说明一下这个程序的作用。
例如:计算出图幅号I50G021040的经纬度范围,即最大经度、最小经度、最大纬度、最小纬度。
运用我编写的这个程序,可以直接算出来,这个图幅号的经纬度范围,最大经度为115.3125°,最小经度为115.25°,最大纬度为31.167°,最小纬度为31.125°。
说一下转换的原理吧。

原理

我国的基本比例尺有7种:1:1万,1:2.5万,1:5万,1:10万,1:25万,1:50万,1:100万。
根据国家标准规定,我国基本比例尺地形图均以1:100万地形图位基础,按规定的经差和纬差划分图幅。其中,1:100万地形图的分幅采用国际1:100万地图分幅标准。每幅1:100万地形图的范围是经差6°、纬差4°;纬度60°-76°为经差12°、纬差4°;纬度76°-88°之间经差24°、纬差4°。(中国在1:100万分幅中都是按经差6°、纬差4°分幅的)
100万地形图的分幅和编号(北半球)
1幅1:100万地形图可以划分成4(2*2)幅1:50万地形图、16(4*4)幅1:25万地形图、144(12*12)幅1:10万地形图、576(24*24)幅1:5万地形图、2304(48*48)幅1:2.5万地形图、9216(96*96)幅1:1万地形图、36864(192*192)幅1:0.5万地形图。
这里写图片描述
由于历史原因,我国地形图的编号在20世纪90年代以前很不统一。20世纪90年代以后,1:1 000 000-1:5000地形图的编号均以1:1 000 000地形图编号为基础,采用行列编号的方法。将1:1 000 000地形图按所含各比例尺地形图的经差和纬差划分成若干行和列,横行从上到下、纵列从左到右按顺序分别用3位阿拉伯数字(数字码)表示,不足3位者前面补零,取行号在前、列号在后的排列形式标记;各种比例尺地形图分别采用不同的字符作为其比例尺代码。
比例尺代码


接下来,把图幅号分解开来讲解。以上面提到的I50G021040图幅号为例。

  1. I,表示的是1:100万行号;50,表示的是1:100万列号。用于表示此范围在1:100万分幅地形图下的经纬度范围,即最大纬度是32°N,最小纬度是28°N,最大经度是120°,最小经度是114°。(查看前面的分幅图可知道:I,表示28°-32°N范围;50,表示114°-120°E)
  2. G,表示的是比例尺代码。用于记录地形图的实际比例尺。根据前面的比例尺代码表格可知,G表示1:10000比例尺,即1幅1:1 000 000地形图划分成96*96幅1:10000地形图。据此,我们可以算出1幅1:10000地形图的纬差为:6/96°,经差为:4/96°。
  3. 021,表示的是图幅行号数字码;040,表示的是图幅列号数字码。用于确定该地形图确切的经纬度范围。由于此图幅号为96*96,所以图幅行号和列号数字码都不能超过096。
    据此我们可以算出此图幅号的最大纬度、最小纬度、最大经度、最小经度。
    最大纬度=1:1 000 000地形图的最大纬度-(图幅行号数字码-1)*1:10000地形图的纬差=32°N - (21-1)*6/96°=31.1667°N
    最小纬度=最大纬度-纬度差=31.1667°N-6/96°=31.125°N
    最小经度=1:1 000 000地形图的最小经度+(图幅列数数字码-1)*1:10000地形图的经差=114°E+(40-1)*4/96°=115.25°E
    最大经度=最小经度+1:10000地形图的经差=115.25°E+4/96°=115.3125°E

程序代码

核心算法部分代码:

        #region

这篇关于标准分幅下的图幅号转换成经纬度坐标【原理+源代码】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1089785

相关文章

Spring Security 单点登录与自动登录机制的实现原理

《SpringSecurity单点登录与自动登录机制的实现原理》本文探讨SpringSecurity实现单点登录(SSO)与自动登录机制,涵盖JWT跨系统认证、RememberMe持久化Token... 目录一、核心概念解析1.1 单点登录(SSO)1.2 自动登录(Remember Me)二、代码分析三、

在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析

《在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析》MySQL冷热数据分离通过分表/分区策略、数据归档和索引优化,将频繁访问的热数据与冷数据分开存储,提升查询效率并降低存储成本,适用于高并发... 目录实现冷热数据分离1. 分表策略2. 使用分区表3. 数据归档与迁移在mysql中实现冷热数据分

从原理到实战深入理解Java 断言assert

《从原理到实战深入理解Java断言assert》本文深入解析Java断言机制,涵盖语法、工作原理、启用方式及与异常的区别,推荐用于开发阶段的条件检查与状态验证,并强调生产环境应使用参数验证工具类替代... 目录深入理解 Java 断言(assert):从原理到实战引言:为什么需要断言?一、断言基础1.1 语

MySQL中的表连接原理分析

《MySQL中的表连接原理分析》:本文主要介绍MySQL中的表连接原理分析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1、背景2、环境3、表连接原理【1】驱动表和被驱动表【2】内连接【3】外连接【4编程】嵌套循环连接【5】join buffer4、总结1、背景

深度解析Spring AOP @Aspect 原理、实战与最佳实践教程

《深度解析SpringAOP@Aspect原理、实战与最佳实践教程》文章系统讲解了SpringAOP核心概念、实现方式及原理,涵盖横切关注点分离、代理机制(JDK/CGLIB)、切入点类型、性能... 目录1. @ASPect 核心概念1.1 AOP 编程范式1.2 @Aspect 关键特性2. 完整代码实

Java Stream的distinct去重原理分析

《JavaStream的distinct去重原理分析》Javastream中的distinct方法用于去除流中的重复元素,它返回一个包含过滤后唯一元素的新流,该方法会根据元素的hashcode和eq... 目录一、distinct 的基础用法与核心特性二、distinct 的底层实现原理1. 顺序流中的去重

Spring @Scheduled注解及工作原理

《Spring@Scheduled注解及工作原理》Spring的@Scheduled注解用于标记定时任务,无需额外库,需配置@EnableScheduling,设置fixedRate、fixedDe... 目录1.@Scheduled注解定义2.配置 @Scheduled2.1 开启定时任务支持2.2 创建

Spring Boot 实现 IP 限流的原理、实践与利弊解析

《SpringBoot实现IP限流的原理、实践与利弊解析》在SpringBoot中实现IP限流是一种简单而有效的方式来保障系统的稳定性和可用性,本文给大家介绍SpringBoot实现IP限... 目录一、引言二、IP 限流原理2.1 令牌桶算法2.2 漏桶算法三、使用场景3.1 防止恶意攻击3.2 控制资源

Python中使用uv创建环境及原理举例详解

《Python中使用uv创建环境及原理举例详解》uv是Astral团队开发的高性能Python工具,整合包管理、虚拟环境、Python版本控制等功能,:本文主要介绍Python中使用uv创建环境及... 目录一、uv工具简介核心特点:二、安装uv1. 通过pip安装2. 通过脚本安装验证安装:配置镜像源(可

Mysql的主从同步/复制的原理分析

《Mysql的主从同步/复制的原理分析》:本文主要介绍Mysql的主从同步/复制的原理分析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录为什么要主从同步?mysql主从同步架构有哪些?Mysql主从复制的原理/整体流程级联复制架构为什么好?Mysql主从复制注意