葡京在线开户简谈百度坐标反转到WGS84的老三种思路

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数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrate)、相对平静之(Non-Volatile)、反映历史变化(Time
Variant)的数额集合,用于支持管理决策。

1.背景

据悉百度地图进行数量显示是当前色被时常表现景,但是盖百度地图是根据BD09坐标系的,GPS坐标(WGS84)或者其它周边的正规化坐标是无能为力精确在地形图及拓展展示的,但是互联网在线状态下,百度提供了将WGS84经纬度转换成百度经纬度坐标的API,这里不再对该展开研究(离线情况下为发特意方法解决)。这里,我们追究,如何以在百度上博之百度坐标数据反转成WGS84坐标。

当下产生三栽通用方来化解这问题,分别是算法逼近、误差逼近及格网逼近方法。

   
对于数据仓库的定义我们好于少独层次与理解,首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同为公司现有的操作型数据库;其次,数据仓库是针对多只异构的数据源有效集成,集成后按主题开展了整合,并蕴含历史数据,而且存放于数据仓库中之数码貌似不再修改。

2.算法逼近方法

百度地图坐标系的背景啊第一利用国测局制定的GCJ-02,对地理位置进行首赖加密,然后又采取其自创的BD-09进展次不良加密方法。所以冲算法的侵,也是拓展这样的反解步骤:首先用BD09坐标转换成为GCJ02坐标,然后再度以GCJ02坐标反算成WGS84坐标。

以下为基于算法反解的事无巨细代码:

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3.误差逼近方法

A点呢百过以标点,假要此时咱们将该视作一个WGS84坐标点A1,利用百度提供的在线WGS84坐标转换成百度经纬度坐标系的API,可得A1’百过坐标,此时A1’与A1以内的坐标差为L。假设百度地图在2L克的坐标其反转误差大致相同,则我们用真的百度坐标A做L标准差的线性加减得到A’,最后A’则也百度坐标A反转所得的WGS84坐标。

                                                                       
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详尽代码如下:

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数据仓库与数据库的分别
数据仓库和数据库的主要分如下:
1、 数据库是面向事务之设计,数据仓库是面向主题设计的。(后面我们会详细介绍数据仓库面向主题的特征)
2、 数据库一般存储在线交易数额,数据仓库存储的貌似是历史数据。
3、 数据库设计是尽量避免冗余,一般用符合范式的条条框框来统筹,数据仓库在统筹是故意引入冗余,采用反范式的主意来计划。
4、 数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是也剖数据如果计划,它的一定量独着力的素是维表和事实表。(维是看题目的角度,比如时间,部门,维表放之尽管是这些东西的定义,事实表里放正只要询问的数据,同时有维的ID)(后面会详细介绍)

4.网格逼近算法

拖欠措施本身当之前的博客中详尽介绍了:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5342177.html。

彼流程大致为:

a.将指定范围以100M(或又粗)划分成几格网。

b.建立梯次格网的季交锋坐标中WGS84坐标与百度坐标中的相应关系。

c.判断待转换的百度点落于谁网格中,获取该格网的季竞坐标对应之WGS84坐标。

仍该点在格网的权重算有其WGS84坐标后换了。

                                                  
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5.误差对比

斯三种艺术均为逼,误差是无法避免的,对立即三种植算法的误差做了启幕的统计,如下:

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先是比了误差逼近方法和算法逼近方法,可见他们的平均误差均以10M左右,其中算法逼近方法比较误差逼近方法有些精度高一些。

倘网格方法是同等种植误差很稳定的法子,以100M的网格划分也例,其误差是厘米级的,具体如下:

                                                     
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粒度

6.总结

当精度要求未愈,并且需要迅速布置情况下,首推算法逼近方法。当用高精度方法时,还是得用网格逼近方法。

 

                        
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粒度问题是计划数据仓库的一个首要方面。
粒度是靠数据仓库的数额单位中保存数据的细化或综述程度之级别。
细化程度更强,粒度级就愈聊;相反,细化越没有,粒度级就更是老。
在数据仓库环境中粒度之所以是非同小可的统筹问题,是为它影响存放于数据仓库中之数据量的轻重缓急,同时影响数据仓库所能够回的询问类型。

元数据
首批数据是关于数据的数量。
元数据的重中之重在于:DSS分析人员以运数据仓库进行决策分析时,需要取得尽可能多的帮,而老大数据恰好能挺好地帮忙他们。
首数据以数据仓库的上层,并且记录数据仓库中目标的岗位。
卓越的首数据主要记录:
1、 数据仓库表底布局
2、 数据仓库表的特性
3、 数据仓库的根源数据(记录系统)
4、 从记录系统及数据仓库的投
5、 数据模型的准说明
6、 抽取数据的历史记录(日志)
7、 访问数的公用例行程序

 

数据仓库体系布局
信用社数量仓库的建设,是为现有企业业务体系与大度工作数据的积为根基。
数据仓库不是静态的概念,只有将消息立即提交需要这些信息的使用者,供他们做出改进其业务经营的决定,信息才会发挥作用,信息才出义。
假使将消息加以整治汇总和做,并立刻提供于相应的管理决策人员,是数据仓库的根本任务。
就此,从产业界的角度看,数据仓库建设是一个工程,是一个过程。
整整数据仓库系统是一个暗含四独层次的网布局,具体如下所示:
 数据源:是数据仓库系统的基础,是所有体系的数码来源。通常包括公司中消息和外部信息。内部信息包括存放于干项目数据库RDBMS中的各种事务处理多少以及各类文档数据。外部信息包括各法律法规、市场消息与竞争对手的信息等等;
手上,我们的数据仓库的数据源主要是里面消息,也不怕是自各个信息体系下之关联项目数据库。
 数据的贮存和治本:是周数据仓库系统的中心。数据仓库的确实要是数的囤和治本。针对现有各级工作系统的数额,进行抽取、清理,并实用集成,按照主题开展团队。装载入数据仓库。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据会)。
当前,我们的数据仓库主要是企业级数据仓库,并无部门级数据仓库,也即是所谓的数额会。
 OLAP服务器:对分析需要的数开展实用集成,按多维模型与组织,以便进行严密、多层次之解析,并发现样子。其实际实现好分成:ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据与汇数据全存于RDBMS之中;MOLAP基本数据以及集纳数据都存于多维数据库被;HOLAP基本数据存放于RDBMS之中,聚合数据存放于多维数据库被。
 前端工具:主要概括各种报表工具、查询工具、数据解析工具、数据挖掘工具和各种基于数据仓库或数会的运用开发工具。其中多少解析工具主要针对OLAP服务器,报表工具、数据挖掘工具要针对数据仓库。

 

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