1 km de cercles autour de points lat-long dans de nombreux endroits du monde


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J'ai des centaines de points lat-long répartis dans le monde et je dois créer des cercles-polygones autour de chacun d'eux, avec un rayon d'exactement 1000 mètres. Je comprends que les points doivent d'abord être projetés de degrés (lat long) à quelque chose avec des unités de mètre, mais comment cela peut-il être fait sans rechercher et définir manuellement les zones UTM pour chaque point?

Voici un mwe pour le premier point en Finlande.

library(sp)
library(rgdal)
library(rgeos)
the.points.latlong <- data.frame(
  Country=c("Finland", "Canada", "Tanzania", "Bolivia", "France"),
  lat=c(63.293001, 54.239631, -2.855123, -13.795272, 48.603949),
  long=c(27.472918, -90.476303, 34.679950, -65.691146, 4.533465))
the.points.sp <- SpatialPointsDataFrame(the.points.latlong[, c("long", "lat")], data.frame(ID=seq(1:nrow(the.points.latlong))), proj4string=CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84"))

the.points.projected <- spTransform(the.points.sp[1, ], CRS( "+init=epsg:32635" ))  # Only first point (Finland)
the.circles.projected <- gBuffer(the.points.projected, width=1000, byid=TRUE)
plot(the.circles.projected)
points(the.points.projected)

the.circles.sp <- spTransform(the.circles.projected, CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84"))

Mais avec le deuxième point (Canada) ça ne marche pas (car mauvaise zone UTM).

the.points.projected <- spTransform(the.points.sp[2, ], CRS( "+init=epsg:32635" ))

Comment cela peut-il se faire sans obtenir et spécifier manuellement point par zone UTM? Je n'ai pas plus d'informations par point que lat long.

Mettre à jour:

En utilisant et en combinant les bonnes réponses d'AndreJ et de Mike T, voici le code pour les versions et les graphiques. Ils sont différents à la 4ème décimale environ, mais les deux très bonnes réponses!

gnomic.buffer <- function(p, r) {
  stopifnot(length(p) == 1)
  gnom <- sprintf("+proj=gnom +lat_0=%s +lon_0=%s +x_0=0 +y_0=0",
                  p@coords[[2]], p@coords[[1]])
  projected <- spTransform(p, CRS(gnom))
  buffered <- gBuffer(projected, width=r, byid=TRUE)
  spTransform(buffered, p@proj4string)
}

custom.buffer <- function(p, r) {
  stopifnot(length(p) == 1)
  cust <- sprintf("+proj=tmerc +lat_0=%s +lon_0=%s +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs", 
                  p@coords[[2]], p@coords[[1]])
  projected <- spTransform(p, CRS(cust))
  buffered <- gBuffer(projected, width=r, byid=TRUE)
  spTransform(buffered, p@proj4string)
}

test.1 <- gnomic.buffer(the.points.sp[2,], 1000)
test.2 <- custom.buffer(the.points.sp[2,], 1000)

library(ggplot2)
test.1.f <- fortify(test.1)
test.2.f <- fortify(test.2)
test.1.f$transf <- "gnomic"
test.2.f$transf <- "custom"
test.3.f <- rbind(test.1.f, test.2.f)

p <- ggplot(test.3.f, aes(x=long, y=lat, group=transf))
p <- p + geom_path()
p <- p + facet_wrap(~transf)
p

(Je ne sais pas comment obtenir l'intrigue dans la mise à jour).


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Une solution possible à la partie de recherche manuelle: que se passe-t-il si vous obtenez une grille de zone UTM et que vous l'intersectez avec vos points, afin d'ajouter la zone appropriée en tant qu'attribut? L'attribut peut être soit le nom de zone ou le code EPSG, mais quelque chose qui pourrait être introduit en tant que variable pour sélectionner automatiquement le bon CRS pour chaque point.
Chris W

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J'ai un problème avec "exactement 1000m" et l'expression "cercle-polygones". Vos cercles-polygones ont besoin de segments infinis pour être exactement 1000m, et la conversion en UTM (ou tout autre système planaire) va introduire encore plus d'erreurs. Soyez prudent avec l'utilisation de "exact".
Spacedman

Oui, je n'aurais pas dû l'exprimer différemment. Je voulais dire que 1100m ou 900m seraient trop éloignés, et qu'environ 20 segments sur le cercle sont ok.
Chris

Réponses:


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Semblable à @AndreJ, mais utilisez une projection gnomique dynamique , je veux dire une projection équidistante azimutale dynamique pour encore plus de précision. Une projection AEQ centrée sur chaque point projettera des distances égales dans toutes les directions, comme un cercle tamponné. (Une projection Mercator aura quelques distorsions dans les directions nord et est, car elle s'enroule autour du côté d'un cylindre.)

Donc, pour votre premier point autour de la Finlande, la chaîne PROJ.4 ressemblera à ceci:

+proj=aeqd +lat_0=63.293001 +lon_0=27.472918 +x_0=0 +y_0=0

Vous pouvez donc créer une fonction R pour réaliser cette projection dynamique:

aeqd.buffer <- function(p, r)
{
    stopifnot(length(p) == 1)
    aeqd <- sprintf("+proj=aeqd +lat_0=%s +lon_0=%s +x_0=0 +y_0=0",
                    p@coords[[2]], p@coords[[1]])
    projected <- spTransform(p, CRS(aeqd))
    buffered <- gBuffer(projected, width=r, byid=TRUE)
    spTransform(buffered, p@proj4string)
}

Ensuite, faites quelque chose comme ça pour le Canada (point 2):

aeqd.buffer(the.points.sp[2,], 1000)

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De la page wikipedia: "Aucune distorsion ne se produit au point tangent, mais la distorsion augmente rapidement loin de lui". Avez-vous fait un exemple de calcul de décalage? Peut-être que en.wikipedia.org/wiki/Azimuthal_equidistant_projection est mieux adapté.
AndreJ

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Toute projection qui a l'échelle correcte à l'origine du cercle et qui y est conforme fera l'affaire, tout simplement parce que 1000 m est si petit. Cependant, pour des rayons beaucoup plus grands, une projection gnomonique sera affreuse. Vous vouliez probablement stipuler une projection équidistante .
whuber

2
Excellente rétroaction, une projection AEQ fonctionne évidemment beaucoup mieux pour cette technique, j'ai donc désactivé gnomic. L'AEQP tiendra également sur des distances beaucoup plus grandes, comme dans la gamme de plus de 10 000 km.
Mike T

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Je peux mal comprendre le code, mais vous n'avez besoin de créer le polygone tampon qu'une seule fois, dans n'importe quelle projection AEQD (le centre est toujours zéro, la coordonnée min est toujours -1k, max est toujours + 1k. AEQD centré sur chacun des points dont vous avez besoin pour obtenir les valeurs lat / lon ...
mkennedy

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@mkennedy vous avez un bon point. projectedest en effet toujours à (0, 0), et buffereda les points ± 1000 m dans les directions x et y . S'il était essentiel d'optimiser cela, il suffit de transformer une simple version cartésienne du tampon de l'AEQD dynamique en WGS84.
Mike T

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Au lieu de rechercher la bonne zone UTM, vous pouvez créer une projection Mercator transversale personnalisée pour chaque point avec

+proj=tmerc +lat_0=.... +lon_0=... +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs

Tracez le cercle dans cette projection. Les coordonnées du sommet du cercle projeté seront toujours les mêmes, vous devez donc les créer une seule fois. Pour les éléments suivants, attribuez-leur simplement le nouveau CRS personnalisé.

Reprojetez le cercle à EPSG: 4326 pour une utilisation ultérieure.

Dans un rayon de 1000 m, le cercle sera presque exact. Sinon (ou pour les cercles plus grands), utilisez aeqdplutôt que tmerc.


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Que se passe-t-il si vous adoptez l'approche de la création d'un 1000 mètres en EPSG: 4326 autour de chacun de vos points. Puis convertir l'EPSG: 4326 à votre autre système de coordonnées? L'avantage de projeter le point, c'est que vous n'avez pas à vous soucier de la courbure de la terre avec EPSG: 4326.


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Comment créeriez-vous exactement 1000 m de tampons à partir d'EPSG: 4326, qui a des unités de longueur en degrés?
Mike T

Une façon dont j'aborderais cela est de créer un tampon de 1000 mètres dans EPSG: 32635. Convertissez cela en EPSG: 4326 et maintenant vous aurez le nombre dont vous avez besoin.
Greg

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C'est la même approche que celle décrite dans la question, avec les limites de cette technique.
Mike T
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