Поверните сферу от координаты 1 до координаты 2, где будет координата 3?
У меня есть три координаты (широта, долгота) на сфере. Если бы вы повернули всю сферу от координаты 1 до координаты 2, где теперь будет расположена координата 3?
Я пробовал это в Python, используя Great Circle (http://www.koders.com/python/fid0A930D7924AE856342437CA1F5A9A3EC0CAEACE2.aspx?s=coastline), но я получаю странные результаты, так как недавно вычисленные точки объединяются воедино на экваторе. Это должно быть как-то связано с вычислением азимута, которое я предполагаю?
Кто-нибудь может знать, как правильно рассчитать это?
Заранее спасибо!
РЕДАКТИРОВАТЬ
Я нашел следующее: http://www.uwgb.edu/dutchs/mathalgo/sphere0.htm
Я думаю, что теперь мне нужно рассчитать ось вращения и угол поворота из двух точек в декартовых координатах (и 0,0,0)? Я думаю, это должно быть очень просто, что-то делать с определением плоскости и определения нормальной линии? Может кто-то знает, где я могу найти необходимые уравнения?
РЕДАКТИРОВАТЬ 2
Coord1 и ordin2 делают большой круг. Есть ли простой способ найти расположение нормальной оси большого круга на сфере?
РЕДАКТИРОВАТЬ 3
Похоже, я смог решить ее;) http://articles.adsabs.harvard.edu//full/1953Metic...1...39L/0000039.000.html сделал свое дело.
2 ответа
Используя Visual Python, я думаю, что теперь я решил это:
# Rotation first described for geo purposes: http://www.uwgb.edu/dutchs/mathalgo/sphere0.htm
# http://stackru.com/questions/6802577/python-rotation-of-3d-vector
# http://vpython.org/
from visual import *
from math import *
import sys
def ll2cart(lon,lat):
# http://rbrundritt.wordpress.com/2008/10/14/conversion-between-spherical-and-cartesian-coordinates-systems/
x = cos(lat) * cos(lon)
y = cos(lat) * sin(lon)
z = sin(lat)
return x,y,z
def cart2ll(x,y,z):
# http://rbrundritt.wordpress.com/2008/10/14/conversion-between-spherical-and-cartesian-coordinates-systems/
r = sqrt((x**2) + (y**2) + (z**2))
lat = asin(z/r)
lon = atan2(y, x)
return lon, lat
def distance(lon1, lat1, lon2, lat2):
# http://code.activestate.com/recipes/576779-calculating-distance-between-two-geographic-points/
# http://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula
dlat = lat2 - lat1
dlon = lon2 - lon1
q = sin(dlat/2)**2 + (cos(lat1) * cos(lat2) * (sin(dlon/2)**2))
return 2 * atan2(sqrt(q), sqrt(1-q))
if len(sys.argv) == 1:
sys.exit()
else:
csv = sys.argv[1]
# Points A and B defining the rotation:
LonA = radians(float(sys.argv[2]))
LatA = radians(float(sys.argv[3]))
LonB = radians(float(sys.argv[4]))
LatB = radians(float(sys.argv[5]))
# A and B are both vectors
# The crossproduct AxB is the rotation pole vector P:
Ax, Ay, Az = ll2cart(LonA, LatA)
Bx, By, Bz = ll2cart(LonB, LatB)
A = vector(Ax,Ay,Az)
B = vector(Bx,By,Bz)
P = cross(A,B)
Px,Py,Pz = P
LonP, LatP = cart2ll(Px,Py,Pz)
# The Rotation Angle in radians:
# http://code.activestate.com/recipes/576779-calculating-distance-between-two-geographic-points/
# http://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula
RotAngle = distance(LonA,LatA,LonB,LatB)
f = open(csv,"r")
o = open(csv[:-4] + "_translated.csv","w")
o.write(f.readline())
for line in f:
(lon, lat) = line.strip().split(",")
# Point C which will be translated:
LonC = radians(float(lon))
LatC = radians(float(lat))
# Point C in Cartesian coordinates:
Cx,Cy,Cz = ll2cart(LonC,LatC)
C = vector(Cx,Cy,Cz)
# C rotated to D:
D = rotate(C,RotAngle,P)
Dx,Dy,Dz = D
LonD,LatD = cart2ll(Dx,Dy,Dz)
o.write(str(degrees(LonD)) + "," + str(degrees(LatD)) + "\n")
Хорошо, я не знаю точно формулу, я думаю, что это будет простое умножение матриц, но вот как вы можете вычислить без него.
Преобразуйте координаты так, чтобы полюса вращения находились на 90,0 и -90,0 соответственно, и чтобы линия вдоль вашего вращения от координаты 1 до координаты 2 находилась на "экваторе" (это должны быть просто дельта широта, дельта длинна)
тогда вращение просто меняется по долготе, и вы можете применить ту же самую длинную дельту к любой координате3, а затем просто преобразовать обратно в исходные координаты (через отрицательную дельта широту и отрицательную дельта длинную)
1 и 2 - это в значительной степени то, что сделала бы ваша матрица - если вы можете вычислить матрицы для каждого шага, вы можете просто умножить их и получить окончательную матрицу