Una proiezione globale simile a una griglia per la creazione di mappe di calore

Sto mettendo insieme un'applicazione in cui ho bisogno di creare una griglia vettoriale che verrà utilizzata per archiviare e visualizzare una mappa di calore. Ha i seguenti requisiti:

Può coprire l'intero pianeta.
La stragrande maggioranza dei quadrati della griglia non avrà valori.
Non voglio dover memorizzare la griglia stessa; Vorrei calcolarlo al volo.
La scala dei dati utilizzati con la griglia potrebbe variare notevolmente.
Prevedo che i quadrati della griglia desiderati vanno da 1 km a 100 km. (Sono consapevole di quanti saranno questi (~ 510 milioni per 1 km, ~ 51.000 per 100 km)).
I valori verranno accumulati / aggregati per ciascun quadrato della griglia.
Idealmente, sarei in grado di utilizzare facilmente celle di griglia più piccole per calcolare valori per quelli più grandi anziché memorizzare i valori di celle di griglia più grandi.
Userò OpenLayers per drappeggiarlo su OpenStreetMap.
Lo memorizzerò in SpatiaLite o SQLite, quindi preferibilmente supportato da quelli nativi (cioè per SpatiaLite = un CRS supportato; o per SQLite = un sistema basato su numeri puri).

Quindi la mia domanda è: quale proiezione dovrei usare per questa griglia?

Inoltre - c'è un buon modo per progettare questo? Qualcuno conosce una buona potenziale soluzione a questo problema o ha già risolto simili prima? O può indicarmi una direzione utile.

Modifica caso d'uso - fondamentalmente sto aggregando scatole di delimitazione di varie forme e dimensioni diverse. Possono avere dimensioni che vanno da pochi ettari a migliaia di chilometri quadrati. Possono anche essere in diverse proiezioni.

Di seguito è riportata una versione su misura del genere di cose che intendo realizzare automaticamente su scala più ampia. inserisci qui la descrizione dell'immagine

Grazie molto.

— GIS-Jonathan
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Non è necessariamente una risposta completa o perfetta, ma potresti voler Google il sistema di riferimento alla griglia militare o almeno la griglia nazionale degli Stati Uniti fgdc.gov/usng per alcune idee su come queste organizzazioni hanno gestito almeno sfide simili. Ancora una volta, non necessariamente perfetto, ma può essere un buon riferimento per il tuo lavoro. Spero che sia d'aiuto.

— Giovanni,

@Giovanni - Grazie; Mi sono imbattuto nella griglia militare nelle mie ricerche, ma utilizza lettere e numeri, quindi non sono sicuro che sia adatto. Il materiale USNG sembra interessante ma non sto cercando di crearne uno mio.

— GIS-Jonathan,

Alcune informazioni sulla natura dei dati e lo scopo della mappa di calore aiuteranno a focalizzare le risposte, che possono (e dovrebbero) variare in base alle proprietà geografiche che si desidera conservare nelle mappe: orientamento, rilevamento, area, forma, ecc. Dal momento che riproiettare i dati spaziali è relativamente veloce e facile, tuttavia, si potrebbe indurre a scartare questi problemi e concentrarsi invece su quelli più fondamentali di distorsione e accuratezza: cosa si intende fare per il MAUP? Prevedi di trarre delle inferenze dai dati come integrati in queste celle della griglia? Perché deve essere una struttura di dati vettoriali ?

— whuber

Potresti chiarire qual è la dimensionalità spaziale dei dati uderlying? vale a dire che i dati sono fondamentalmente puntati e aggregati solo alla cella o sono effettivamente areali?

— AnserGIS,

@whuber - I dati verranno utilizzati per la rappresentazione generale agli utenti non esperti, non per qualsiasi forma di analisi spaziale. Pertanto, nessuna preferenza particolare relativa a quali proprietà geografiche vengono conservate / perse e MAUP è irrilevante in quanto sto cercando una generalizzazione generalizzata dei dati. Ho solo bisogno dei quadrati della griglia per sovrapporre ordinatamente qualcosa come i riquadri OSM. Il mio desiderio per il vettore è perché lo sto archiviando in un database ed è molto più facile da manipolare.

— GIS-Jonathan,

Risposte:

I riquadri OSM standard sono in Mercer sferico (SRID = 3857), quindi sarà probabilmente più semplice costruire la griglia usando la stessa proiezione.

Se si utilizza SM, è possibile archiviare i dati al livello di zoom più elevato supportato da OSM o al livello di zoom al livello più alto che consentirà agli utenti di eseguire lo zoom. Se la copertura è scarsa, utilizzare una struttura di dati lungo le linee di

XIndex, YIndex, Count

dove gli indici sono gli indici nella griglia del riquadro al livello di zoom desiderato, conteggio è il conteggio delle funzioni che intersecano quel riquadro e non includono voci per punti in cui il conteggio è zero. Quindi puoi semplicemente selezionare il conteggio per indice o a livelli di zoom inferiori selezionare la somma del conteggio per intervallo di indice sapendo che se la query non restituisce nulla, il conteggio è zero per la data regione.

Questa è ovviamente un'astrazione, presumo un livello software tra questo e il tuo renderizzatore di mappe di calore. Una descrizione più dettagliata di come renderizzerà la mappa di calore mi aiuterebbe a dare consigli migliori.

— Russell all'ISC
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Il valore memorizzato in una cella da una mappa di calore è spesso normalizzato dalla sua area. In questo caso, suggerirei piuttosto una proiezione di area uguale in modo da poter facilmente aggregare su scala più ampia

— radouxju
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Stai pensando di calcolare la densità sul piano proiettato o su una superficie sferica e visualizzarla in questo modo? Inoltre, i dati rettangolari devono mai essere suddivisi in più di una cella della griglia?

— AnserGIS,

@AnserGIS - Il calcolo avverrà su un piano proiettato. I dati rettangolari possono coprire più celle della griglia. Vedi anche la modifica per ulteriori informazioni.

— GIS-Jonathan,

Questa è una risposta a come è possibile progettare una mappa di calore. Il mio consiglio è di esaminare il sistema a celle a griglia da un quarto di grado . Il QDGC rappresenta un modo per creare (quasi) quadrati di area uguali che coprono un'area specifica per rappresentare qualità specifiche dell'area coperta. I quadrati stessi si basano sui quadrati dei gradi che coprono la terra. Intorno all'equatore abbiamo 360 linee di linee longitudinali e da nord a sud il polo ha 180 linee di latitudine. Insieme, questo ci dà 64800 segmenti o piastrelle che coprono la terra. La forma dei quadrati diventa più rettangolare più a nord arriviamo. Ai poli non sono affatto quadrati o addirittura rettangolari, ma finiscono in triangoli allungati.

Le celle della griglia possono essere divise in quattro e le celle della griglia risultanti vengono nuovamente divise in quattro. Il sistema fornisce all'utente una convenzione di denominazione prevedibile. Calcolando le aree per le diverse celle della griglia, dovrebbero essere adatte per presentazioni dipendenti dall'area. La nomenclatura delle celle a griglia di quarto grado è ricorsiva.

Informazioni più dettagliate e riferimenti ad alcuni altri sistemi sono disponibili anche in un documento che ho pubblicato alcuni anni fa. Lo standard è utilizzato in diversi atlanti africani per informazioni ambientali.

Shapefile per diversi continenti e paesi è disponibile per il download sul mio sito blog.

Ho giocato con l'idea di estendere lo standard, in modo che le celle della griglia sopra o sotto una certa latitudine possano essere divise in due fornendo così un prodotto cartografico visivamente più piacevole quando usato.

— Ragnvald
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Grazie per la condivisione; idea interessante. Certamente sembra che potrebbe essere utile per questo. Suppongo che non sarebbe troppo sforzo per modificarlo in modo che fosse puramente numerico? cioè nessuna "E" o "N"? Ciò consentirebbe probabilmente un'aggregazione delle cellule più semplice ed efficiente, specialmente al meridiano o all'equatore.

— GIS-Jonathan,

Un buon motivo per mantenere i caratteri (testo) è di renderlo leggibile dall'uomo. Per l'uso in atlanti e riferimenti umani serve bene allo scopo. Naturalmente sarebbe possibile usare questo ad esempio questa rappresentazione: E = 0, W = 1, S = 0, N = 1, A = 1, B = 2, C = 3 e D = 4. Alcuni frammenti di codice ben scritti in Python o altri linguaggi di scripting pertinenti dovrebbero essere in grado di "colmare" le sfide di meridiani / equatori a basso costo. Naturalmente a seconda del livello operativo del QDGC e delle dimensioni del set di dati.

— Ragnvald,