Como converter de UTM para LatLng em python ou Javascript
https://stackoverflow.com/questions/343865
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19-08-2019 - |
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Eu tenho um monte de arquivos com coordenadas em forma de UTM. Para cada coordenada Tenho Este, Norte e zona. Eu preciso converter isso para LatLng para uso com o Google Map API para mostrar as informações em um mapa.
Eu encontrei algumas calculadoras online que faz isso, mas nenhum código real ou bibliotecas. http://trac.osgeo.org/proj4js/ é uma biblioteca de projeção para Javascript, mas olhando na demonstração não inclui projeção UTM.
Eu ainda sou muito fresco para todo o domínio GIS, então o que eu quero é algo ala:
(lat,lng) = transform(easting, northing, zone)
Solução
Acabei encontrando o código Java da IBM que resolveu: http://www.ibm.com/developerworks/java/library/j-coordconvert/index.html
Apenas para referência, aqui está minha implementação python do método que eu precisava:
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)
E aqui eu pensei que era algo simples como easting*x+zone*y ou algo assim.
Outras dicas
O que eu achei é o seguinte site: http: // casa. hiwaay.net/~taylorc/toolbox/geography/geoutm.html Tem um conversor de javascript, você deve verificar o algoritmo lá. A partir da página:
Os programadores:. O código-fonte JavaScript neste documento podem ser copiados e reutilizados sem restrições
De acordo com esta página, UTM é suportado por proj4js.
http://trac.osgeo.org/proj4js/wiki/UserGuide#Supportedprojectionclasses
Você também pode querer dar uma olhada GDAL . A biblioteca GDAL tem um excelente suporte python, embora possa ser um pouco um exagero se você está apenas fazendo a conversão de projeção.
Eu sou novo para isso também e têm vindo a estudar sobre o assunto recentemente.
Aqui está um método que eu encontrei usando o python gdal pacakge (o OSR pacote está incluído na gdal). O pacote gdal é muito poderoso, mas a documentação poderia ser melhor.
Este é derivado de uma discussão aqui: http://www.mail-archive.com/gdal -dev@lists.osgeo.org/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
E aqui está o método para a conversão de um lat, lon em WGS84 (que unidades a maioria dos GPS relatório) para 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
Eu também achei que, se você já tem o Django / gdal instalado e você sabe o código EPSG para a zona UTM que você está trabalhando, você pode simplesmente usar o Point() Transform () método.
from django.contrib.gis.geos import Point
utm2epsg = {"54N": 3185, ...}
p = Point(lon, lat, srid=4326) # 4326 = WGS84 epsg code
p.transform(utm2epsg["54N"])
Você pode usar Proj4js, como a seguir.
Fazer download Proj4JS de GitHub, usando este link .
O código a seguir irá converter de UTM para longitude latitude
<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>
Neste código, a zona UTM é 32, como deveria ser óbvio. O Easting é 539884, ea Northing é 4942158. O resultado é:
[9.502832656648073, 44.631671014204365]
O que significa dizer 44.631671014204365N, 9.502832656648073E. Que eu tenho verified está correto.
Se você precisar de outras projeções, você pode encontrar o seu cordas aqui .
Uma versão Javascript de resposta Staale
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;
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//
// 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
}
Há um perl módulo via CPAN chamado Geografia :: NationalGrid que pode converter easting / northing para lat / longs. Essa ajuda pode.
Como alternativa existem muitos scripts na local móvel do tipo que lhe permitem converter latitude / longitude e easting / northings.
Um problema que tive com o uso proj4js foi que necessário a zona exata como @ Richard ressalta. Eu encontrei um grande recurso aqui que pode converter WGS para UTM e escreveu um invólucro limpo em JavaScript:
A resposta por Staale funcionou para mim com uma pequena modificação - O módulo de matemática não pode lidar com Pandas Series, então eu substituído todas as funções matemáticas com numpy.
No entanto, o check-in QGIS, eu vejo sobre a diferença 4m entre o UTM e LAT / LON coordenadas.
código abaixo:
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)
Dessa forma eu posso fazer isso diretamente:
df['LAT'], df['LON']=utmToLatLng(31, df['X'], df['Y'], northernHemisphere=True)
