python 经纬度坐标转换为UTM坐标方法与结果验证分析

Posted 2022-12-07 空中旋转篮球

经纬度坐标是一种地理坐标系，记录的经纬度信息，经度范围是(W)-180~180(E),南半球纬度0~90°S 北半球纬度0~90°N。

UTM分带及计算方法，3°分带(高斯克吕格）和6°分带（UTM)

带号计算公式如下：

Zone = int[(Lon - 1.5)/3] + 1  3°分带

Zone = floor(Lon/6)+31   6°分带

中央经线计算公式如下：

L0 = Zone*3  3°分带   

 L0 = (6*Zone - 3) - 180   6°分带

更多情况可以参考：UTM投影与高斯克吕格投影中分带带号与中央经线经度的计算关系

方法一：直接使用数学方法计算

参考：直接代码搬运进行修改

GPS经纬度坐标和UTM坐标的相互转换

修改代码如下：

from math import cos, sin, tan, sqrt
import math

longitude, latitude=113.4,32.5

def LonLat2UTM(longitude, latitude):
    lat = latitude
    lon = longitude
    kD2R = math.pi / 180.0
    ZoneNumber = math.floor(lon / 6.0) + 31
    print("ZoneNumber",ZoneNumber)
    L0 = (ZoneNumber-31) * 6+3
    # L0 = (ZoneNumber-31)*6+6  #中央经线计算
    print("中央经线",L0)
    a = 6378137.0
    F = 298.257223563
    f = 1 / F
    b = a * (1 - f)
    ee = (a * a - b * b) / (a * a)
    e2 = (a * a - b * b) / (b * b)
    n = (a - b) / (a + b)
    n2 = (n * n)
    n3 = (n2 * n)
    n4 = (n2 * n2)
    n5 = (n4 * n)
    al = (a + b) * (1 + n2 / 4 + n4 / 64) / 2.0
    bt = -3 * n / 2 + 9 * n3 / 16 - 3 * n5 / 32.0
    gm = 15 * n2 / 16 - 15 * n4 / 32
    dt = -35 * n3 / 48 + 105 * n5 / 256
    ep = 315 * n4 / 512
    B = lat * kD2R
    L = lon * kD2R
    L0 = L0 * kD2R
    l = L - L0
    cl = (cos(B) * l)
    cl2 = (cl * cl)
    cl3 = (cl2 * cl)
    cl4 = (cl2 * cl2)
    cl5 = (cl4 * cl)
    cl6 = (cl5 * cl)
    cl7 = (cl6 * cl)
    cl8 = (cl4 * cl4)
    lB = al * (B + bt * sin(2 * B) + gm * sin(4 * B) + dt * sin(6 * B) + ep * sin(8 * B))
    t = tan(B)
    t2 = (t * t)
    t4 = (t2 * t2)
    t6 = (t4 * t2)
    Nn = a / sqrt(1 - ee * sin(B) * sin(B))
    yt = e2 * cos(B) * cos(B)
    N = lB
    N = N + t * Nn * cl2 / 2
    N = N + t * Nn * cl4 * (5 - t2 + 9 * yt + 4 * yt * yt) / 24
    N = N + t * Nn * cl6 * (61 - 58 * t2 + t4 + 270 * yt - 330 * t2 * yt) / 720
    N = N + t * Nn * cl8 * (1385 - 3111 * t2 + 543 * t4 - t6) / 40320

    E = Nn * cl
    E = E + Nn * cl3 * (1 - t2 + yt) / 6
    E = E + Nn * cl5 * (5 - 18 * t2 + t4 + 14 * yt - 58 * t2 * yt) / 120
    E = E + Nn * cl7 * (61 - 479 * t2 + 179 * t4 - t6) / 5040
    E = E+500000  #东偏移距离 默认500000
    N = 0.9996 * N
    # E = 0.9996 * E
    E = 0.9996 * (E - 500000.0) + 500000
    UTME=E
    UTMN=N
    return UTME,UTMN

print("输入经纬度是：",longitude," ",latitude)
print("输出经纬度是：",LonLat2UTM(longitude, latitude))

 输出结果：

输入经纬度是： 113.4   32.5
ZoneNumber 49
中央经线 111
输出经纬度是： (725482.0885903714, 3598397.4113411955)

方法二：使用现有python库计算

使用python库Proj库计算

代码如下：

from pyproj import Proj
# 首先定义要转换的投影坐标系
# p1 = Proj('+proj=utm +zone=38 +datum=WGS84 +units=m +no_defs')
p1 = Proj(proj='utm',zone=49,ellps='WGS84', preserve_units='m')
lon1,lat1 = p1(113.4,32.5)  # 将地理坐标转换为投影坐标，地理坐标为WGS84下的坐标
print(lon1,lat1)

输出结果：

725482.0885891931 3598397.411341262

以上两种方法计算得到的结果相同，上面都是采用6°分带计算的坐标，而且false Easting均为-500000.我们将以上结果和ARCGIS中的点进行比较验证。

如果是需要将投影坐标系转换为地理坐标系，可以增加​​​​​​​inverse=True来实现。比如：

lon1,lat1 = p1(x0,y0,inverse=True)

其中x0，y0是投影坐标

坐标点转换验证分析

ARCGIS中的坐标结果显示

首先将ARCGIS中的View菜单中Data Frame Properties窗口中的的坐标系统改为UTM进行显示，参数如下：

  或者：

 显示坐标为：（725,482.0886 m m，3,598,397.4113  m）

总结

通过以上两种方法计算得到的结果和ARCGIS中的结果是一致的。

补充：Albers投影和地理坐标系之间的转换

# Albers等积投影在中国没有已经定义好的，需要自己定义
proj1 = Proj('+proj=aea +lat_1=25 +lat_2=47 +lon_0=105 +datum=WGS84')
'''
epsg编号通过epsg官网或者arcmap中查询获得，此为最适合中国的albers投影
'''
lon1,lat1 = proj1(98.9406,38.8399)  # 将地理坐标转换为投影坐标，地理坐标为WGS84下的坐标
print(lon1,lat1)
lon2,lat2 = proj1(-516480.0192,4184573.034,inverse=True)  # 将投影坐标转换为地理坐标
print(lon2,lat2)