Math 在旋转/缩放贴图上平移lat/lon坐标

Math 在旋转/缩放贴图上平移lat/lon坐标,math,maps,Math,Maps,我需要在一张旧地图中指出一个纬度/经度坐标,如下所示: 在谷歌地图上投影: 我知道地图的边界框以及图像的尺寸(以像素为单位),但我不知道如何在地图中定位纬度/经度 左上角是(40.698291,-74.079051),左下角是(40.659855,-73.979638),右下角是(40.855232,-73.835582),右上角是(40.882919,-73.940263) 关于如何在历史地图中定位地块/lon基准,是否有一个标准公式?只要你可以假设你的lat/lon坐标形成一个矩形网格(

我需要在一张旧地图中指出一个纬度/经度坐标,如下所示:

在谷歌地图上投影:

我知道地图的边界框以及图像的尺寸(以像素为单位),但我不知道如何在地图中定位纬度/经度

左上角是(40.698291,-74.079051),左下角是(40.659855,-73.979638),右下角是(40.855232,-73.835582),右上角是(40.882919,-73.940263)


关于如何在历史地图中定位地块/lon基准,是否有一个标准公式?

只要你可以假设你的lat/lon坐标形成一个矩形网格(在城市规模上,这应该是一个合理的近似值,但对于更大的区域或非常精确的数据,这将失败),可以假设坐标之间的变换是投影变换。有关如何计算相应的变换矩阵并使用该矩阵转换坐标的详细信息,请参见(或如果您愿意继续)

基于此,我做了一些计算:

def pm1(a、b、c、d): M=矩阵([a,b,c])。转置() f=M.伴随()*d 返回M*对角矩阵(f) def pm(a1、a2、b1、b2、c1、c2、d1、d2): 返回pm1(a2,b2,c2,d2)*(pm1(a1,b1,c1,d1)。伴随() P1=向量(QQ,[0,0,1]) P2=向量(QQ[0,1,1]) P3=向量(QQ,[1,1,1]) P4=向量(QQ[1,0,1]) Q1=向量(QQ[40698291,-7407905110000])#左上角 Q2=向量(QQ[40659855,-739796381000000])#左下角 Q3=向量(QQ[40855232,-738355821000000])#右下角 Q4=向量(QQ[40882919,-739402631000000])右上角 M=pm(Q1、P1、Q2、P2、Q3、P3、Q4、P4) M.更换环(RDF)/1e40 得出的公式如下所示:

z=559.910562534*lat-539.510073656*lon-64123.7576703
x=(-5629.59680416*lat-2176.56828347*lon+67876.8560722)/z
y=(8466.61769096*lat-11263.0392472*lon-1178932.12938)/z
结果坐标
x
y
从零到一测量,其中零表示左响应。上边缘和右边缘各一个。下边缘


如果矩形网格的假设还不够,您需要了解用于创建地图的投影的详细信息,以便将地图位置与球坐标关联起来。

您有四个角的坐标吗?我用一个更好的示例更新了这个问题。酷?