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Wie konvertiert man von UTM zu LatLng in Python oder Javascript

Ich habe eine Reihe von Dateien mit Koordinaten in UTM-Form. Für jede Koordinate habe ich Ost, Nord und Zone. Ich muss dies in LatLng konvertieren, damit es mit der Google Map API verwendet werden kann, um die Informationen in einer Karte anzuzeigen.

Ich habe einige Online-Rechner gefunden, die dies tun, aber keinen tatsächlichen Code oder Bibliotheken. http://trac.osgeo.org/proj4js/ ist eine Projektionsbibliothek für Javascript. In der Demo ist jedoch keine UTM-Projektion enthalten.

Ich bin immer noch ziemlich frisch in der gesamten GIS-Domäne, was ich also möchte, ist etwas anderes:

(lat,lng) = transform(easting, northing, zone)
24
Staale

Ich fand schließlich Java-Code von IBM, der das Problem löste: http://www.ibm.com/developerworks/Java/library/j-coordconvert/index.html

Als Referenz ist hier meine Python-Implementierung der von mir benötigten Methode:

import math

def utmToLatLng(zone, easting, northing, northernHemisphere=True):
    if not northernHemisphere:
        northing = 10000000 - northing

    a = 6378137
    e = 0.081819191
    e1sq = 0.006739497
    k0 = 0.9996

    arc = northing / k0
    mu = arc / (a * (1 - math.pow(e, 2) / 4.0 - 3 * math.pow(e, 4) / 64.0 - 5 * math.pow(e, 6) / 256.0))

    ei = (1 - math.pow((1 - e * e), (1 / 2.0))) / (1 + math.pow((1 - e * e), (1 / 2.0)))

    ca = 3 * ei / 2 - 27 * math.pow(ei, 3) / 32.0

    cb = 21 * math.pow(ei, 2) / 16 - 55 * math.pow(ei, 4) / 32
    cc = 151 * math.pow(ei, 3) / 96
    cd = 1097 * math.pow(ei, 4) / 512
    phi1 = mu + ca * math.sin(2 * mu) + cb * math.sin(4 * mu) + cc * math.sin(6 * mu) + cd * math.sin(8 * mu)

    n0 = a / math.pow((1 - math.pow((e * math.sin(phi1)), 2)), (1 / 2.0))

    r0 = a * (1 - e * e) / math.pow((1 - math.pow((e * math.sin(phi1)), 2)), (3 / 2.0))
    fact1 = n0 * math.tan(phi1) / r0

    _a1 = 500000 - easting
    dd0 = _a1 / (n0 * k0)
    fact2 = dd0 * dd0 / 2

    t0 = math.pow(math.tan(phi1), 2)
    Q0 = e1sq * math.pow(math.cos(phi1), 2)
    fact3 = (5 + 3 * t0 + 10 * Q0 - 4 * Q0 * Q0 - 9 * e1sq) * math.pow(dd0, 4) / 24

    fact4 = (61 + 90 * t0 + 298 * Q0 + 45 * t0 * t0 - 252 * e1sq - 3 * Q0 * Q0) * math.pow(dd0, 6) / 720

    lof1 = _a1 / (n0 * k0)
    lof2 = (1 + 2 * t0 + Q0) * math.pow(dd0, 3) / 6.0
    lof3 = (5 - 2 * Q0 + 28 * t0 - 3 * math.pow(Q0, 2) + 8 * e1sq + 24 * math.pow(t0, 2)) * math.pow(dd0, 5) / 120
    _a2 = (lof1 - lof2 + lof3) / math.cos(phi1)
    _a3 = _a2 * 180 / math.pi

    latitude = 180 * (phi1 - fact1 * (fact2 + fact3 + fact4)) / math.pi

    if not northernHemisphere:
        latitude = -latitude

    longitude = ((zone > 0) and (6 * zone - 183.0) or 3.0) - _a3

    return (latitude, longitude)

Und hier dachte ich, es wäre etwas Einfaches wie easting*x+zone*y oder so.

35
Staale

Was ich gefunden habe, ist die folgende Seite: http://home.hiwaay.net/~taylorc/toolbox/geography/geoutm.html Es hat einen Javascript-Konverter, Sie sollten den Algorithmus dort überprüfen. Von der Seite:

Programmierer: Der JavaScript-Quellcode in diesem Dokument darf ohne Einschränkung kopiert und wiederverwendet werden.

10
kender

Laut dieser Seite wird UTM von proj4js unterstützt.

http://trac.osgeo.org/proj4js/wiki/UserGuide#Supportedprojectionclasses

Vielleicht möchten Sie auch einen Blick auf GDAL werfen. Die GDAL-Bibliothek bietet eine hervorragende Python-Unterstützung, wenngleich es ein bisschen übertrieben sein kann, wenn Sie nur eine Projektionskonvertierung durchführen.

8
Jonathan

Ich bin auch neu in diesem Bereich und habe mich in letzter Zeit mit diesem Thema beschäftigt.

Hier ist eine Methode, die ich mithilfe von python gdal pacakge gefunden habe (das osr -Paket ist in gdal enthalten). Das gdal-Paket ist ziemlich mächtig, aber die Dokumentation könnte besser sein.

Dies ergibt sich aus einer Diskussion hier: http://www.mail-archive.com/[email protected]/msg12398.html

import osr

def transform_utm_to_wgs84(easting, northing, zone):
    utm_coordinate_system = osr.SpatialReference()
    utm_coordinate_system.SetWellKnownGeogCS("WGS84") # Set geographic coordinate system to handle lat/lon
    is_northern = northing > 0    
    utm_coordinate_system.SetUTM(zone, is_northern)

    wgs84_coordinate_system = utm_coordinate_system.CloneGeogCS() # Clone ONLY the geographic coordinate system 

    # create transform component
    utm_to_wgs84_transform = osr.CoordinateTransformation(utm_coordinate_system, wgs84_coordinate_system) # (<from>, <to>)
    return utm_to_wgs84_transform.TransformPoint(easting, northing, 0) # returns lon, lat, altitude

Und hier ist die Methode zum Konvertieren von lat, lon in wgs84 (was die meisten GPS-Geräte melden) nach utm:

def transform_wgs84_to_utm(lon, lat):    
    def get_utm_zone(longitude):
        return (int(1+(longitude+180.0)/6.0))

    def is_northern(latitude):
        """
        Determines if given latitude is a northern for UTM
        """
        if (latitude < 0.0):
            return 0
        else:
            return 1

    utm_coordinate_system = osr.SpatialReference()
    utm_coordinate_system.SetWellKnownGeogCS("WGS84") # Set geographic coordinate system to handle lat/lon  
    utm_coordinate_system.SetUTM(get_utm_zone(lon), is_northern(lat))

    wgs84_coordinate_system = utm_coordinate_system.CloneGeogCS() # Clone ONLY the geographic coordinate system 

    # create transform component
    wgs84_to_utm_transform = osr.CoordinateTransformation(wgs84_coordinate_system, utm_coordinate_system) # (<from>, <to>)
    return wgs84_to_utm_transform.TransformPoint(lon, lat, 0) # returns easting, northing, altitude    

Ich habe auch festgestellt, dass Sie, wenn Sie Django/gdal bereits installiert haben und den EPSG - Code für die UTM-Zone kennen, an der Sie arbeiten, einfach die Point()transform ()verwenden können. _ Methode.

from Django.contrib.gis.geos import Point
utm2epsg = {"54N": 3185, ...}
p = Point(lon, lat, srid=4326) # 4326 = WGS84 epsg code
p.transform(utm2epsg["54N"])
6
monkut

Sie können Proj4js wie folgt verwenden.

Laden Sie Proj4JS von GitHub mit this link herunter.

Der folgende Code konvertiert von UTM nach Längengrad Breitengrad

<html>
<head>
  <script src="proj4.js"></script>

  <script>
    var utm = "+proj=utm +zone=32";
    var wgs84 = "+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs";
    console.log(proj4(utm,wgs84,[539884, 4942158]));
  </script>
</head>
<body>

</body>
</html>

In diesem Code ist die UTM-Zone 32, wie offensichtlich sein sollte. Der Easting ist 539884 und der Northing ist 4942158. Das Ergebnis ist:

[9.502832656648073, 44.631671014204365] 

Das heißt 44.631671014204365N, 9.502832656648073E. Was ich habe verifiziert ist richtig.

Wenn Sie andere Projektionen benötigen, finden Sie deren Zeichenfolgen hier .

4
Richard

Eine Javascript-Version von Staale Antwort

function utmToLatLng(zone, easting, northing, northernHemisphere){
        if (!northernHemisphere){
            northing = 10000000 - northing;
        }

        var a = 6378137;
        var e = 0.081819191;
        var e1sq = 0.006739497;
        var k0 = 0.9996;

        var arc = northing / k0;
        var mu = arc / (a * (1 - Math.pow(e, 2) / 4.0 - 3 * Math.pow(e, 4) / 64.0 - 5 * Math.pow(e, 6) / 256.0));

        var ei = (1 - Math.pow((1 - e * e), (1 / 2.0))) / (1 + Math.pow((1 - e * e), (1 / 2.0)));

        var ca = 3 * ei / 2 - 27 * Math.pow(ei, 3) / 32.0;

        var cb = 21 * Math.pow(ei, 2) / 16 - 55 * Math.pow(ei, 4) / 32;
        var cc = 151 * Math.pow(ei, 3) / 96;
        var cd = 1097 * Math.pow(ei, 4) / 512;
        var phi1 = mu + ca * Math.sin(2 * mu) + cb * Math.sin(4 * mu) + cc * Math.sin(6 * mu) + cd * Math.sin(8 * mu);

        var n0 = a / Math.pow((1 - Math.pow((e * Math.sin(phi1)), 2)), (1 / 2.0));

        var r0 = a * (1 - e * e) / Math.pow((1 - Math.pow((e * Math.sin(phi1)), 2)), (3 / 2.0));
        var fact1 = n0 * Math.tan(phi1) / r0;

        var _a1 = 500000 - easting;
        var dd0 = _a1 / (n0 * k0);
        var fact2 = dd0 * dd0 / 2;

        var t0 = Math.pow(Math.tan(phi1), 2);
        var Q0 = e1sq * Math.pow(Math.cos(phi1), 2);
        var fact3 = (5 + 3 * t0 + 10 * Q0 - 4 * Q0 * Q0 - 9 * e1sq) * Math.pow(dd0, 4) / 24;

        var fact4 = (61 + 90 * t0 + 298 * Q0 + 45 * t0 * t0 - 252 * e1sq - 3 * Q0 * Q0) * Math.pow(dd0, 6) / 720;

        var lof1 = _a1 / (n0 * k0);
        var lof2 = (1 + 2 * t0 + Q0) * Math.pow(dd0, 3) / 6.0;
        var lof3 = (5 - 2 * Q0 + 28 * t0 - 3 * Math.pow(Q0, 2) + 8 * e1sq + 24 * Math.pow(t0, 2)) * Math.pow(dd0, 5) / 120;
        var _a2 = (lof1 - lof2 + lof3) / Math.cos(phi1);
        var _a3 = _a2 * 180 / Math.PI;

        var latitude = 180 * (phi1 - fact1 * (fact2 + fact3 + fact4)) / Math.PI;

        if (!northernHemisphere){
          latitude = -latitude;
        }

        var longitude = ((zone > 0) && (6 * zone - 183.0) || 3.0) - _a3;

        var obj = {
              latitude : latitude,
              longitude: longitude
        };


        return obj;
      }
3
sandino
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// ToLL - function to compute Latitude and Longitude given UTM Northing and Easting in meters
//
//  Description:
//    This member function converts input north and east coordinates
//    to the corresponding Northing and Easting values relative to the defined
//    UTM zone.  Refer to the reference in this file's header.
//
//  Parameters:
//    north   - (i) Northing (meters)
//    east    - (i) Easting (meters)
//    utmZone - (i) UTM Zone of the North and East parameters
//    lat     - (o) Latitude in degrees 
//    lon     - (o) Longitude in degrees
//
function ToLL(north,east,utmZone)
{ 
  // This is the lambda knot value in the reference
  var LngOrigin = DegToRad(utmZone * 6 - 183)

  // The following set of class constants define characteristics of the
  // ellipsoid, as defined my the WGS84 datum.  These values need to be
  // changed if a different dataum is used.    

  var FalseNorth = 0.  // South or North?
  //if (lat < 0.) FalseNorth = 10000000.  // South or North?
  //else          FalseNorth = 0.   

  var Ecc = 0.081819190842622       // Eccentricity
  var EccSq = Ecc * Ecc
  var Ecc2Sq = EccSq / (1. - EccSq)
  var Ecc2 = Math.sqrt(Ecc2Sq)      // Secondary eccentricity
  var E1 = ( 1 - Math.sqrt(1-EccSq) ) / ( 1 + Math.sqrt(1-EccSq) )
  var E12 = E1 * E1
  var E13 = E12 * E1
  var E14 = E13 * E1

  var SemiMajor = 6378137.0         // Ellipsoidal semi-major axis (Meters)
  var FalseEast = 500000.0          // UTM East bias (Meters)
  var ScaleFactor = 0.9996          // Scale at natural Origin

  // Calculate the Cassini projection parameters

  var M1 = (north - FalseNorth) / ScaleFactor
  var Mu1 = M1 / ( SemiMajor * (1 - EccSq/4.0 - 3.0*EccSq*EccSq/64.0 -
    5.0*EccSq*EccSq*EccSq/256.0) )

  var Phi1 = Mu1 + (3.0*E1/2.0 - 27.0*E13/32.0) * Math.sin(2.0*Mu1)
    + (21.0*E12/16.0 - 55.0*E14/32.0)           * Math.sin(4.0*Mu1)
    + (151.0*E13/96.0)                          * Math.sin(6.0*Mu1)
    + (1097.0*E14/512.0)                        * Math.sin(8.0*Mu1)

  var sin2phi1 = Math.sin(Phi1) * Math.sin(Phi1)
  var Rho1 = (SemiMajor * (1.0-EccSq) ) / Math.pow(1.0-EccSq*sin2phi1,1.5)
  var Nu1 = SemiMajor / Math.sqrt(1.0-EccSq*sin2phi1)

  // Compute parameters as defined in the POSC specification.  T, C and D

  var T1 = Math.tan(Phi1) * Math.tan(Phi1)
  var T12 = T1 * T1
  var C1 = Ecc2Sq * Math.cos(Phi1) * Math.cos(Phi1)
  var C12 = C1 * C1
  var D  = (east - FalseEast) / (ScaleFactor * Nu1)
  var D2 = D * D
  var D3 = D2 * D
  var D4 = D3 * D
  var D5 = D4 * D
  var D6 = D5 * D

  // Compute the Latitude and Longitude and convert to degrees
  var lat = Phi1 - Nu1*Math.tan(Phi1)/Rho1 *
    ( D2/2.0 - (5.0 + 3.0*T1 + 10.0*C1 - 4.0*C12 - 9.0*Ecc2Sq)*D4/24.0
     + (61.0 + 90.0*T1 + 298.0*C1 + 45.0*T12 - 252.0*Ecc2Sq - 3.0*C12)*D6/720.0 )

  lat = RadToDeg(lat)

  var lon = LngOrigin + 
    ( D - (1.0 + 2.0*T1 + C1)*D3/6.0
      + (5.0 - 2.0*C1 + 28.0*T1 - 3.0*C12 + 8.0*Ecc2Sq + 24.0*T12)*D5/120.0) / Math.cos(Phi1)

  lon = RadToDeg(lon)

  // Create a object to store the calculated Latitude and Longitude values
  var sendLatLon = new PC_LatLon(lat,lon)

  // Returns a PC_LatLon object
  return sendLatLon
}

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
//  RadToDeg - function that inputs a value in radians and returns a value in degrees
//
function RadToDeg(value)
{
  return ( value * 180.0 / Math.PI )
}

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// PC_LatLon - this psuedo class is used to store lat/lon values computed by the ToLL 
//  function.
//
function PC_LatLon(inLat,inLon)
{
  this.lat       = inLat     // Store Latitude in decimal degrees
  this.lon       = inLon     // Store Longitude in decimal degrees
}
1
TreyA

Es gibt ein Perl-Modul über CPAN namens Geography :: NationalGrid, das Ost-/Nordrichtung in Lat/Long konvertieren kann. Das könnte helfen.

Alternativ gibt es viele Skripte auf der Seite portable-type , mit denen Sie lat/long und easting/northings konvertieren können.

0
Ian

Ein Problem bei der Verwendung von proj4js war, dass es die exakte Zone benötigte, wie @Richard betont. Ich fand eine großartige Ressource hier , die WGS in UTM konvertieren kann, und schrieb einen saubereren Wrapper in JavaScript:

https://github.com/urbanetic/utm-converter

0
Aram Kocharyan

Die Antwort von Staale funktionierte für mich mit einer kleinen Änderung - Das Mathematikmodul kann nicht mit Pandas-Serien umgehen, daher habe ich alle mathematischen Funktionen durch numpy ersetzt.

Beim Einchecken in QGIS sehe ich jedoch einen Unterschied von ca. 4 m zwischen den UTM- und LAT/LON-Koordinaten.

Code unten:

import numpy as np

def utmToLatLng(zone, easting, northing, northernHemisphere=True):
    if not northernHemisphere:
        northing = 10000000 - northing

a = 6378137
e = 0.081819191
e1sq = 0.006739497
k0 = 0.9996

arc = northing / k0
mu = arc / (a * (1 - np.power(e, 2) / 4.0 - 3 * np.power(e, 4) / 64.0 - 5 * np.power(e, 6) / 256.0))

ei = (1 - np.power((1 - e * e), (1 / 2.0))) / (1 + np.power((1 - e * e), (1 / 2.0)))

ca = 3 * ei / 2 - 27 * np.power(ei, 3) / 32.0

cb = 21 * np.power(ei, 2) / 16 - 55 * np.power(ei, 4) / 32
cc = 151 * np.power(ei, 3) / 96
cd = 1097 * np.power(ei, 4) / 512
phi1 = mu + ca * np.sin(2 * mu) + cb * np.sin(4 * mu) + cc * np.sin(6 * mu) + cd * np.sin(8 * mu)

n0 = a / np.power((1 - np.power((e * np.sin(phi1)), 2)), (1 / 2.0))

r0 = a * (1 - e * e) / np.power((1 - np.power((e * np.sin(phi1)), 2)), (3 / 2.0))
fact1 = n0 * np.tan(phi1) / r0

_a1 = 500000 - easting
dd0 = _a1 / (n0 * k0)
fact2 = dd0 * dd0 / 2

t0 = np.power(np.tan(phi1), 2)
Q0 = e1sq * np.power(np.cos(phi1), 2)
fact3 = (5 + 3 * t0 + 10 * Q0 - 4 * Q0 * Q0 - 9 * e1sq) * np.power(dd0, 4) / 24

fact4 = (61 + 90 * t0 + 298 * Q0 + 45 * t0 * t0 - 252 * e1sq - 3 * Q0 * Q0) * np.power(dd0, 6) / 720

lof1 = _a1 / (n0 * k0)
lof2 = (1 + 2 * t0 + Q0) * np.power(dd0, 3) / 6.0
lof3 = (5 - 2 * Q0 + 28 * t0 - 3 * np.power(Q0, 2) + 8 * e1sq + 24 * np.power(t0, 2)) * np.power(dd0, 5) / 120
_a2 = (lof1 - lof2 + lof3) / np.cos(phi1)
_a3 = _a2 * 180 / np.pi

latitude = 180 * (phi1 - fact1 * (fact2 + fact3 + fact4)) / np.pi

if not northernHemisphere:
    latitude = -latitude

longitude = ((zone > 0) and (6 * zone - 183.0) or 3.0) - _a3

return (latitude, longitude)

So kann ich das direkt machen:

df['LAT'], df['LON']=utmToLatLng(31, df['X'], df['Y'], northernHemisphere=True)
0
miln40