地圖的地面解析度與比例尺的關係 http://blog.csdn.net/zhushuaibing/article/details/40350247

阿新 • • 發佈：2018-11-12

參考文章 http://blog.csdn.net/youngkingyj/article/details/23365849

已知經緯度(單位：度)，求瓦片編號x,y：

z: [0-18] x,y: [0-]

在第z級別，x,y方向的瓦片個數均為：

http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Slippy_map_tilenames#Tile_servers 這裡面有一些實現，經緯度得到瓦片編號等

https://www.cnblogs.com/jhlong/p/5394751.html 可以粗率算出瓦塊大小，谷歌地圖15級的時候瓦塊長寬為1公里

http://blog.sina.com.cn/s/blog_969214bc0102vqds.html 裡面有谷歌地圖級別和瓦片長度代表的實際距離

級別	實際距離	畫素	圖上距離	影象解析度	比例尺	空間解析度
第2級	5000 公里	70	2.47釐米	72dpi	2億：1	71公里
第3級	2000公里	55	1.94釐米	72dpi	1億：1	36公里
第4級	2000公里	115	4.06釐米	72dpi	5千萬：1	17公里
第5級	1000公里	115	4.06釐米	72dpi	2.5千萬：1	9公里
第6級	500公里	115	4.06釐米	72dpi	1.2千萬：1	4公里
第7級	200公里	91	3.21釐米	72dpi	6百萬：1	2公里
第8級	100公里	176	6.21釐米	72dpi	160萬：1	568米
第9級	50公里	91	3.21釐米	72dpi	155萬：1	549米
第10級	20公里	72	2.54釐米	72dpi	80萬：1	278米
第11級	10公里	72	2.54釐米	72dpi	40萬：1	139米
第12級	5公里	72	2.54釐米	72dpi	20萬：1	69米
第13級	2公里	57	2.01釐米	72dpi	10萬：1	35米
第14級	2公里	118	4.16釐米	72dpi	5萬：1	17米
第15級	1公里	118	4.16釐米	72dpi	2.5萬：1	8米
第16級	500米	118	4.16釐米	72dpi	1.2萬：1	4米
第17級	200米	93	3.28釐米	72dpi	2300 ：1	2.15米
第18級	100米	93	3.28釐米	72dpi	3000 : 1	1.07米
第19級	50米	93	3.28釐米	72dpi	1500 : 1	0.54米
第20級	20米	74	2.61釐米	72dpi	800 ：1	0.27米

地圖的地面解析度與比例尺的關係 http://blog.csdn.net/zhushuaibing/article/details/40350247

(1)平面座標系

Resolution，地面解析度，類似Spatial Resolution（空間解析度），我們這裡主要關注用象元(pixel size)表示的形式：一個畫素(pixel)代表的地面尺寸(米)。以天地圖為例，Level為1時，圖片大小為256*256（4個Tile），那麼赤道空間解析度為：赤道周長/512。其他緯度的空間解析度則為緯度圈長度/512，極端的北極則為0。Level為2時，赤道的空間解析度為赤道周長/1024，其他緯度為緯度圈長度除以1024。很明顯，Ground Resolution取決於兩個引數，縮放級別Level和緯度latitude ，Level決定畫素的多少，latitude決定地面距離的長短。

以LEVEL為1級的時候為前提，取螢幕解析度為96DPI（畫素/英寸）

地面解析度：一畫素代表地面的距離（米），單位為畫素/米；
Resolution = 實際距離/螢幕上的畫素個數 = 實際距離(米)/512 (畫素)
比例尺：螢幕上的距離代表的地面的距離，無單位，僅為一個數值
Scale = 512(畫素)/螢幕解析度(畫素/英寸) * 0.0254(米/英寸) /實際距離(米)
運算:天地圖取螢幕解析度為96(畫素/英寸)
Resolution * Scale = 1/96 * 0.0254 = 0.0254 /96
Scale = 0.0254 / (96 * Resolution)
Scale = 1 : (96 * Resolution / 0.0254)
（2）經緯度
經緯度跟平面的思路差不多，不過由於經緯度的表徵距離的時候用的是度數，所以在換算的時候，需要把度數換成米，其換算公司如下：
Scale = 1 : (96 * 2 * Math.PI * 6378137 * resolution / 360 / 0.0254);

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參考文章 http://blog.csdn.net/youngkingyj/article/details/23365849 已知經緯度(單位：度)，求瓦片編號x,y： z: [0-18] x,y: [0-] 在第z級別，x,y方向的瓦片個

聚合與組合關系文章出處：http://blog.csdn.net/liushuijinger/article/details/6994265

聚合兩個 keyword 之間 strong view sta 部分 uml 大家都知道UML的類圖中一般包含五種關系即關聯聚合組合泛化依賴有些人可能會感覺組合跟聚合有點難區分說難其實是相對其他幾種關系而言實際上想分清這兩種關系一點也不

eclipse 集成Maven（轉自:http://blog.csdn.net/wode_dream/article/details/38052639）

lin loser 說明位置到你 ide lan core fontsize 當自己越來越多的接觸到開源項目時，發現大多數的開源項目都是用maven來夠建的。並且在開發應用時，也越來越意識到maven的確會解決很多問題，如果你要了解maven，可以參考：Maven入門

laravel session使用轉自http://blog.csdn.net/angle_hearts/article/details/53923782

com lar new get ssi name sym 存儲 angle use Symfony\Component\HttpFoundation\Session\Session;//存儲session$session = new Session;$session->

Annovar註釋說明【轉載自http://blog.csdn.net/u013816205/article/details/51262289】

probably scores hit bar package 文件轉換命名 gre 下載 ANNOVAR是一個perl編寫的命令行工具，能在安裝了perl解釋器的多種操作系統上執行。允許多種輸入文件格式，包括最常被使用的VCF格式。輸出文件也有多種格式，包括註釋過的V

數據庫主鍵生成方式轉http://blog.csdn.net/w183705952/article/details/7102920

digg .com 表示加鎖 -m 之間 sequence 權力 ont 1) assigned主鍵由外部程序負責生成，無需Hibernate參與。2) hilo通過hi/lo 算法實現的主鍵生成機制，需要額外的數據庫表保存主鍵生成歷史狀態。3) seqhilo與hilo

文件上傳的思考（轉） http://blog.csdn.net/ncafei/article/details/53401961

內容 html csdn 大小寫 eva 最大設備改變 tar 文件上傳校驗客戶端JavaScript校驗（一般只校驗後綴名）一般都是在網頁上寫一段javascript腳本，校驗上傳文件的後綴名，有白名單形式也有黑名單形式。　　判斷方式：在瀏覽加載文

用maven插件自動生成mybatis代碼（轉載http://blog.csdn.net/yinkgh/article/details/52512983）

force true 添加 ima jdbc dbcc col sdn conn 1、在springmvc+mybatis項目的pom.xml文件中加如下內容，添加之後，maven會自動下載相關jar包，時間較長，需要耐心等待~~ <build> <

SSM框架——詳細整合教程（Spring+SpringMVC+MyBatis）轉載（http://blog.csdn.net/zhshulin/article/details/23912615）

rop 用戶名 file .org 我們 XML model lib targe 這兩天需要用到MyBatis的代碼自動生成的功能，由於MyBatis屬於一種半自動的ORM框架，所以主要的工作就是配置Mapping映射文件，但是由於手寫映射文件很容易出錯，所以可利用MyBa

Myeclipse2016 安裝反編譯插件(http://blog.csdn.net/zhangk007/article/details/51146071)

ren tail 9.png tor user 執行 org 目錄 http 工具/原料 jadClipse的jar包 jad.exe可執行文件 eclipse或者myeclipse開發工具插件獲取首先從 https://sourceforge.net/proje

一致性hash 參考：http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179/

相同算法 tail 一個得到其他 ron strong 分布式 hash好壞的四個定義：平衡性：平衡性是指哈希的結果能夠盡可能分布到所有的緩沖中去，這樣可以使得所有的緩沖空間都得到利用。單調性：單調性是指如果已經有一些內容通過哈希分派到了相應的緩沖中，又有新的緩沖

常用命令（轉http://blog.csdn.net/ljianhui/article/details/11100625/）

中斷 toc g++ 當前 rep bin 啟動 col 之間 1、cd命令這是一個非常基本，也是大家經常需要使用的命令，它用於切換當前目錄，它的參數是要切換到的目錄的路徑，可以是絕對路徑，也可以是相對路徑。如： [plain] view plain copy

jquery中使用event.target的幾點說明 (轉自http://blog.csdn.net/zm2714/article/details/8119642)

board ngs 使用 net spa dtd meta xhtml function jquery中使用event.target的幾點說明 event.target 說明：引發事件的DOM元素。 this和event.target的區別 js中事件是

linux音頻alsa-uda134x驅動文檔閱讀之一轉自http://blog.csdn.net/wantianpei/article/details/7817293

發出 hand 增加 int chang == 音頻 set device 前言目前，linux系統常用的音頻驅動有兩種形式:alsa oss alsa:現在是linux下音頻驅動的主要形式，與簡單的oss兼容。oss：過去的形式而我們板子上的uda1341用的就是als

Go語言庫之strconv包（轉載自--http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/51283189）

整型 print 特殊 imp size 無符號 this http 相差 golang strconv.ParseInt 是將字符串轉換為數字的函數 func ParseInt(s string, base int, bitSize int) (i int64, err

SSIS獲得Excel行號(轉自http://blog.csdn.net/zplume/article/details/19113911)

number source 行數 put article 情況 art r+ 數據庫問題描述：首先個人並不推薦將Excel作為數據源，因為Excel單元格式會引起特別多的數據轉換問題，例如：單元格裏明明是2.89,但SSIS抽取到數據庫裏面之後卻變成了2.8899999

轉載 JAVA spring ioc原理原文地址：http://blog.csdn.net/it_man/article/details/4402245

nbsp animal 很難 details 如何實現拋出異常感覺註入 extend 最近，買了本Spring入門書：spring In Action 。大致瀏覽了下感覺還不錯。就是入門了點。Manning的書還是不錯的，我雖然不像哪些只看Manning書的人那樣專註

spring中的Ioc技術是怎樣實現解耦的原文地址： http://blog.csdn.net/liang5603/article/details/52002994

ioc容器可能深入修改知識動態出現工廠方法邏輯 1. IoC理論的背景我們都知道，在采用面向對象方法設計的軟件系統中，它的底層實現都是由N個對象組成的，所有的對象通過彼此的合作，最終實現系統的業務邏輯。圖1：軟件系統中耦合的對象如果我們打開機械式手表的後蓋，

Linux串列埠程式設計教程（三）——串列埠程式設計詳（原始碼）解：http://blog.csdn.net/u011192270/article/details/48174353 Linux下的串列埠程式設計(二）----（圖文並茂，講解深刻）http://blog.csdn.net/w28252

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人臉識別之人臉對齊（三）--AAM演算法原文： http://blog.csdn.net/colourfulcloud/article/details/9774017 AAM(Active Appear

原文： http://blog.csdn.net/colourfulcloud/article/details/9774017 AAM(Active Appearance Model)主動外觀模型主要分為兩個階段，模型建立階段和模型匹配階段。其中模型建立階段包括了對訓練樣本分別建立形狀模型(

地圖的地面解析度與比例尺的關係 http://blog.csdn.net/zhushuaibing/article/details/40350247

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