三维数字沙盘电子沙盘虚拟现实模拟推演大数据人工智能开发教程第15课

三维数字沙盘电子沙盘虚拟现实模拟推演大数据人工智能开发教程第15课

现在不管什么GIS平台首先要解决的就是数据来源问题,因为没有数据的GIS就是一个空壳,下面我就目前一些主流的数据获取

方式了解做如下之我见(主要针对互联网上的一些卫星图,和一些矢量瓦片图)

https://blog.csdn.net/m0_37738114/article/details/80452485 在这之前大家先看看这个,上面介绍了网络上目前主流的互联网平台所使用的座标系。以及这个目前很多使用的纠偏方法 https://www.wandouip.com/t5i238176/ 不过上面详细说明了关于算法纠偏的精度问题,意思就是用纠偏算法来纠偏是有问题的。当然在这个基础上再手动加一点偏移量在局部范围内肯定是没问题的。担范围大了以后问题就来了。

针对有些有保密需要的场合,需要脱机使用地图,一般的处理方法是用下载器下载瓦片然后拼成一整张,然后再导入相应平台的切片系统,再重新生成对应平台所需要的数据,另一些是直接可以发布下载的瓦片。担是都逃不了大范围模式下gcj02转gw84的精度问题。

下面我说一下MTGIS里针对这个问题的处理方法:

1、首先完成对互联网WMTS瓦片的接入。。不过目前只支持EPSG:900913方式切割的瓦片(除百度外,基本都是这种)

2、纠偏有两种方式:一是把矢量数据变成GCJ02后再放在地图上。担会在大范围下有精度问题(用算法),用百度或者高德的API接口。把矢量变成GCJ02,担是要求不能脱离互联网。担精度有保证脱机下使用不了。。。。。担是在MTGIS3D中我们采用的是查表法完成纠偏,这种方法可以脱离互联网,并且精度也有保证。并且采用了直接对GCJ02底图进行纠偏,这样相当于直接把GCJ02的数据修正为GW84系。可直接对接GPS和已有的GW84矢量数据。

3、完成了地图数据供应插件,,可直接通过配置浏览互联网上的GCJ02数据集并可在浏览过程中缓存至本地,--已经在后台自动转为84系数据(以后可脱机使用),目前测试已支持的有google map(不是google earth,两者有区别),高德系的地图。

4、前端定位系统转换,下一步我们将推出手机APP,里面采用了百度地位SDK(其中有基站定位)。担输出座标为GCJ02,我们采用后台用查表法,将手机传过来的座标转换为84座标系。

利用以上4点,用户可以拥有全球84系卫星数据,可用GPS。

写在最后:目前很多用CESIUM等开源系统的,担在脱离互联网的情况下,数据是很头痛的,小范围还OK。大范围的嘛就。。。这里利用SDK里的互联网数据插件,不需要做任何工作,即可在脱机环境下拥有全球数据,并且还是纠偏过的,可对GPS。

新增加属性在MTGIS3d控件

public bool ShowFLGrid;//是否显 示方里网格

public bool Atmosphere;//是否显示大气圈。(因为WPF不支持shader功能,所以效果嘛。。。)

相关推荐
静静AI学堂4 分钟前
Yolo11改策略:卷积改进|SAC,提升模型对小目标和遮挡目标的检测性能|即插即用
人工智能·深度学习·目标跟踪
dundunmm16 分钟前
机器学习之PCA降维
机器学习·信息可视化·数据挖掘·数据分析
martian66527 分钟前
【人工智能离散数学基础】——深入详解数理逻辑:理解基础逻辑概念,支持推理和决策系统
人工智能·数理逻辑·推理·决策系统
Schwertlilien28 分钟前
图像处理-Ch7-图像金字塔和其他变换
图像处理·人工智能
凡人的AI工具箱34 分钟前
每天40分玩转Django:Django类视图
数据库·人工智能·后端·python·django·sqlite
千天夜40 分钟前
深度学习中的残差网络、加权残差连接(WRC)与跨阶段部分连接(CSP)详解
网络·人工智能·深度学习·神经网络·yolo·机器学习
凡人的AI工具箱44 分钟前
每天40分玩转Django:实操图片分享社区
数据库·人工智能·后端·python·django
小军军军军军军1 小时前
MLU运行Stable Diffusion WebUI Forge【flux】
人工智能·python·语言模型·stable diffusion
诚威_lol_中大努力中1 小时前
关于VQ-GAN利用滑动窗口生成 高清图像
人工智能·神经网络·生成对抗网络
蚂蚁数据AntData1 小时前
流批一体向量化计算引擎 Flex 在蚂蚁的探索和实践
大数据·数据仓库·spark·数据库架构