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我有一个包含十进制度的纬度/经度坐标的数据框。

我的目标是在 1 平方公里的矩形网格上汇总数据。为此,我根据将纬度、经度转换为距赤道的距离(以千米为单位)并四舍五入到最近的千米中描述的方法将坐标转换为千米

该方法包括计算从参考点到点 (lat=0, lon) 和 (lat, lon=0) 的距离。

但它不起作用,因为它似乎取决于参考点。

通过将我的参考点设为 (lon_ref=mean(lon), lat_ref=mean(lat)),我最终聚集在彼此相距 120 公里的相同瓦片点中。

这是我正在使用的代码:

# get the coordinates of my reference point

lat_ref, lon_ref = data["lat"].mean() , data["lon"].mean()

# the distance function

from pyproj import Geod 
wgs84_geod = Geod(ellps='WGS84')

format = lambda x: wgs84_geod.inv(lon_ref,lat_ref,0,x)[2]/1000 #km 

format = lambda x: wgs84_geod.inv(lon_ref,lat_ref,x,0)[2]/1000 #km 

# Apply the function on my dataframe

data["londist"]=data['lon'].map(format)

data["latdist"]=data['lat'].map(format)

# round to the nearest km

step=1 # 1km

to_bin = lambda x: np.round(x / step) * step

data["latbin"] = data['latdist'].map(to_bin)

data["lonbin"] = data['londist'].map(to_bin)

这适用于一些纬度/经度,但不适用于其他人,

例子:

point1 (46.9574,4.29949) # lat,lon in °

point2( 46.9972 ,3.18153)

使用上面的代码计算距离和圆:

point1 (latbin = 259 , lonbin=5205)

point2(latbin = 259 , lonbin=5205)

两点将聚合在一起 但是,两点之间的距离是 85 公里!

dist=wgs84_geod.inv(4.29949,46.9574,3.18153,46.9972)[2]/1000 

我怎么解决这个问题?鉴于我的数据框中有 1000 万个纬度/经度,还有其他有效的方法来进行聚合吗?

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1 回答 1

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看起来您分配给format变量两次,第二次分配擦除第一个。你的意思是有类似的东西format_lonformat_lat

请注意,一旦修复此问题,结果仍将取决于参考点 - 当您将球坐标投影到平面地图时,这是不可避免的。但结果应该是合理的。

于 2019-06-08T02:57:10.827 回答