쉐이프 파일의 위도를 실제 값으로 변환

Question

지오 코즈 (위도 경도)와 다른 레이어가있는 쉐이프 파일 목록이 있습니다. 각 계층이 속한 계층을 식별 할 수 있기를 원합니다.

그러나 shape 파일 (.SHP)는 위도와 경도가 이상한 범위 내에서 숫자로 표현되는 poligons, 내가 아는 그런

120724.86008864로하고 484497.34058312 PRJ 파일이 변환이 얼마나에 대한 정보가 포함되어있다 만들었지 만 나는 방법을 얻는 것 같지 않아. 6377397.155,299.1528128], PRIMEM [ "가요", 0], 단위 [ "

PROJCS ["RD_New "GEOGCS ["GCS_Amersfoort "DATUM ["D_Amersfoort "구형 ["Bessel_1841 ": 이는 인 PARAMETER [ "False_Easting", 155000], PARAMETER [ "False_Northing", 463000], PARAMETER [ "Central_Meridian", 5.38763888888889], PARAMETER [ "Scale_Factor", 0.9999079], PROJECTION [0.0174532925199432955] PARAMETER [ "Latitude_Of_Origin", 52.15616055555555], UNIT [ "Meter", 1]

일반적인 위도/경도를 셰이프 파일의 모양으로 변환하는 방법에 대한 구체적인 질문이 있습니다.

이 라이브러리 http://gdal.org/python/

어떤 도움으로, 파이썬에서 작업에 감사드립니다.

Answer 1

# define input 
shape_file = "file.shp" 
o_lat = 52.3605883 
o_lon = 4.8593157 

# geospatial bureocracy 
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile') 
shape = driver.Open(shape_file) 
layer = shape.GetLayer() 
geo_ref = layer.GetSpatialRef() 
point_ref = ogr.osr.SpatialReference() 
point_ref.ImportFromEPSG(4326) 
ctran = ogr.osr.CoordinateTransformation(point_ref, geo_ref) 

# critical part: transform longitude/latitude to the shapefile's projection 
[t_lon, t_lat, z] = ctran.TransformPoint(o_lon, o_lat) 
print('original coords', o_lon, o_lat) 
print('transformed coords', t_lon, t_lat) 

# create the needle 
point = ogr.Geometry(ogr.wkbPoint) 
point.SetPoint_2D(0, t_lon, t_lat) 
layer.SetSpatialFilter(point) 

# look it up 
for feature in layer: 
    polygon = feature.GetGeometryRef() 
    if polygon.Contains(point): 
     print('Found it', feature.ExportToJson() 

Answer 2

 import re 
     regex = "\d{1,3}\.\d+" 
     s ="""PROJCS["RD_New",GEOGCS["GCS_Amersfoort",DATUM["D_Amersfoort",SPHEROID["Bessel_1841",6377397.155,299.1528128]],PRIMEM["Greenwich",0],UNIT["Degree",0.0174532925199432955]],PROJECTION["Double_Stereographic"],PARAMETER["False_Easting",155000],PARAMETER["False_Northing",463000],PARAMETER["Central_Meridian",5.38763888888889],PARAMETER["Scale_Factor",0.9999079],PARAMETER["Latitude_Of_Origin",52.15616055555555],UNIT["Meter",1]] """ 

     m = re.search(regex, s) 

     if m: 
      print m.groups()