带 GPS 的 Ramer-Douglas-Peucker 算法答案

【问题标题】：Ramer-Douglas-Peucker Algorithm with GPS带 GPS 的 Ramer-Douglas-Peucker 算法
【发布时间】：2018-11-18 07:28:48
【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？

我总是看到一组 x,y 坐标作为 RDP 算法的输入，但在我的情况下，不存在保留距离的变换。

【问题讨论】：

我查看了算法并且可以遵循但我不知道您的意思-----保留距离的转换不存在。我猜你在谈论北极和南极附近的边缘情况？但是，您提供的点看起来很标准（并且没有足够的点来真正运行算法）。

标签： python python-3.x gps transformation douglas-peucker

【解决方案1】：

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）？

有针对此类情况的特定算法。

一种简单的方法，可能确实很好地处理了上面提到的考虑因素，就是将 lat/long 转换为 X-Y-Z 坐标，然后应用 RDP 算法。

（有关如何转换为 XYZ，请参阅此答案：Answer from Stephen Quan）

【讨论】：