geo2map坐标转换

 

 

世界像素坐标是:

0.0-----------------------〉

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|/----------------------------268435455.268435455

 

 要显示的中国的范围
 (45,66.5132594306) -> (135, 0)

对应(-1,-1)--〉(1,1)

public static final int GEOMINX =167772160;
 public static final int GEOMINY = 67108864;
 public static final int GEOMAXX = 234881024;
 public static final int GEOMAXY = 134217728;

----------------------------------------->

(-1-1)             |

                       |

----------------  |----------------------------

                       |

 |/                     |                             (1,1)

 

内容概要:本文档详细介绍了Analog Devices公司生产的AD8436真均方根-直流(RMS-to-DC)换器的技术细节及其应用场景。AD8436由三个独立模块构成:轨到轨FET输入放大器、高动态范围均方根计算内核和精密轨到轨输出放大器。该器件不仅体积小巧、功耗低,而且具有广泛的输入电压范围和快速响应特性。文档涵盖了AD8436的工作原理、配置选项、外部组件选择(如电容)、增益调节、单电源供电、电流互感器配置、接地故障检测、三相电源监测等方面的内容。此外,还特别强调了PCB设计注意事项和误差源分析,旨在帮助工程师更好地理解和应用这款高性能的RMS-DC换器。 适合人群:从事模拟电路设计的专业工程师和技术人员,尤其是那些需要精确测量交流电信号均方根值的应用开发者。 使用场景及目标:①用于工业自动化、医疗设备、电力监控等领域,实现对交流电压或电流的精准测量;②适用于手持式数字万用表及其他便携式仪器仪表,提供高效的单电源解决方案;③在电流互感器配置中,用于检测微小的电流变化,保障电气安全;④应用于三相电力系统监控,优化建立时间和换精度。 其他说明:为了确保最佳性能,文档推荐使用高质量的电容器件,并给出了详细的PCB布局指导。同时提醒用户关注电介质吸收和泄漏电流等因素对测量准确性的影响。
### 将 `profile_geo` 坐标转换为经纬度的方法 要将 `profile_geo` 的坐标转换为经纬度,通常需要了解其原始坐标的表示形式以及目标投影系统的定义。以下是可能涉及的关键步骤和技术细节: #### 1. **确认 `profile_geo` 的坐标系** 在处理地理数据时,首先要明确 `profile_geo` 使用的坐标系统(Coordinate Reference System, CRS)。常见的坐标系统包括 WGS84(EPSG:4326),它以经纬度的形式表达地理位置;或者基于平面直角坐标的系统,如 UTM 或其他地方性投影。 如果未指定,则可以尝试通过上下文推断或询问数据源的具体情况[^1]。 #### 2. **使用 Python 进行坐标转换** Python 提供了多种库用于执行不同坐标系间的换操作,其中最常用的是 PyProj 和 GeoPandas 库。下面是一个简单的例子展示如何完成这一任务: ```python from pyproj import Transformer def convert_to_lat_lng(x, y, src_crs="epsg:3857", dst_crs="epsg:4326"): """ Convert coordinates from one CRS to another (default is EPSG:3857 -> EPSG:4326). Parameters: x (float): X coordinate or Easting. y (float): Y coordinate or Northing. src_crs (str): Source Coordinate Reference System (CRS). Default is 'epsg:3857'. dst_crs (str): Destination CRS. Default is 'epsg:4326' which represents latitude and longitude. Returns: tuple: A pair of values representing the converted Longitude and Latitude respectively. """ transformer = Transformer.from_crs(src_crs, dst_crs, always_xy=True) lon, lat = transformer.transform(x, y) return lon, lat # Example usage with hypothetical profile_geo data points example_x = -9000000 # Hypothetical value in meters under Web Mercator projection example_y = 5000000 # Hypothetical value in meters under Web Mercator projection converted_coordinates = convert_to_lat_lng(example_x, example_y) print(f"Converted Coordinates: Lon={converted_coordinates[0]}, Lat={converted_coordinates[1]}") ``` 此脚本假设输入的数据采用 Web Mercator 投影(即 EPSG:3857),并将其回标准地理坐标系 WGS84(即 EPSG:4326)中的经纬度值[^1]。 #### 3. **调用外部 API 获取更精确的结果** 当无法直接解析本地存储的几何对象时,还可以借助在线服务获取对应的经纬度信息。例如 Google Geocoding API 或 Baidu Map 地理编码接口均支持此类功能[^3]: ```python import requests def get_geocoder_latitude(address): url = f"http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address={address}&output=json&ak=YOUR_API_KEY" response = requests.get(url) result = response.json() if result['status'] == 0: location = result['result']['location'] return {'lng': location['lng'], 'lat': location['lat']} else: raise Exception("Error fetching geocode information") address_example = "北京市海淀区中关村大街27号" geo_info = get_geocoder_latitude(address_example) print(f"Address {address_example} has geo info: Lng={geo_info['lng']} Lat={geo_info['lat']}") ``` 注意替换掉代码片段里的 YOUR_API_KEY 字符串为你自己的百度地图开发者密钥[^3]。 --- ###
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