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python - 带 GPS 的 Ramer-Douglas-Peucker 算法

问题描述

我有 GPS 数据，可以靠近北极/南极并且可以移动数千公里。

如果我建立一个距离矩阵，例如：

from geographiclib.geodesic import Geodesic

p1_lat, p1_lon = 43.374880, -78.119956
p2_lat, p2_lon = 43.374868, -78.119666
geod = Geodesic.WGS84

g = geod.Inverse(p1_lat, p1_lon, p2_lat, p2_lon)

print("Distance is {:.2f}m".format(g['s12']))

我可以在上面应用 Ramer-Douglas-Peucker 算法吗？

我总是将一组 x，y 坐标作为 RDP 算法的输入，但在我的情况下，不存在保留距离的转换。

标签： pythonpython-3.xgpstransformationdouglas-peucker

解决方案

俗气的回答：是的，您可以应用该算法。但是，输出可能不是您想要的...

我的假设是您想要简化靠近任一极点的 GPS 轨迹。（这搞砸了 Ramer-Douglas-Peucker 导致坐标到处乱跳）

有大量研究致力于简化不同应用的轨迹。例如，是否保留高度/高度是否重要？速度重要吗（如沿轨迹的速度）？

这种情况有特定的算法。

一种简单的方法，可能确实处理了上述考虑因素，只是将纬度/经度转换为 XYZ 坐标，然后应用 RDP 算法。

（有关如何转换为 XYZ 的信息，请参见此答案：Stephen Quan的回答）

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