DGGS/Proj/rHEALPix: mudanças entre as edições
(Criou página com ' thumb|Faces projetadas em uma "caixa cubica" para obtenção das coordenadas planas. thumb|Diagrama de Tissot indicando as distorções de forma na projeção de Lambert. thumb|Distribuição dos territórios nacionais na projeção Lambert, mostrando Brasil, Colômbia e outros dentro da zona de baixa distorção. wikipedia...') |
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Em comparações gerais o rHEALPix se mostrou nais preciso do que o [[osmc:Global Projection/S2 Geometry]] da Google e do que o [[osmc:Global Projection/ISEA]]. Seu uso foi indicado por estudo recente, [[Ref-list#BowWac2020|[BowWac2020]]]. | Em comparações gerais o rHEALPix se mostrou nais preciso do que o [[osmc:Global Projection/S2 Geometry]] da Google e do que o [[osmc:Global Projection/ISEA]]. Seu uso foi indicado por estudo recente, [[Ref-list#BowWac2020|[BowWac2020]]]. | ||
[[Categoria:Discrete Global Grid Systems]] |
Edição das 17h23min de 28 de abril de 2023
wikipedia:HEALPix (caso especial de wikipedia:Quadrilateralized spherical cube).
Ao contrário da maioria das projeções DGGS que projetam o globo nas faces planas de um poliedro, o HEALPix conseguiu um ajuste satisfatório do cilindro com as faces polares, tendo toda a América Latina submetida diretamente à Projeção cilíndrica equivalente de Lambert.
Fizemos um primeiro teste com HEALPix usando a variante rHEALPix (células retangulares) na Colômbia, ver git.osm.codes/CO_new/wiki/Propuesta-2. Adotou-se a implementação PROJ, proj.org/rhealpix: a ilustração abaixo mostra o sistema de coordenadas normalizado (depois expandido para métrico) sobre a "caixa cúbica".
A quantização global não foi adotado, usamos simplesmente a projeção métrica final, tal como oferecida pela biblioteca PROJ, para daí quantizar em células adequadas à cobertura do país.
Conforme ilustração abaixo o refinamento de grade originalmente adotado, particionando cada quadrado em 9 quadrados menores, é incompativel com o refinamento OSMcodes, que adota a partição 4. O "efeito colateral" para a partição-4 iniciada por G0 seria a quebra de simetria nas coberturas norte-sul, de modo que a cobertura OSMcodes inciada por G1 talvez fosse mais simples, comprometendo em um dígito o tamanho final dos geocódigos. Apesar de simples em conceito, a revisão da implementação desse tipo de algoritmo exige alta capacitação do programador.
Em comparações gerais o rHEALPix se mostrou nais preciso do que o osmc:Global Projection/S2 Geometry da Google e do que o osmc:Global Projection/ISEA. Seu uso foi indicado por estudo recente, [BowWac2020].