Discrete Global Grid Systems
Ver padrões:
- OGC de 2017, http://docs.ogc.org/as/15-104r5/15-104r5.html
- ISO de 2021, https://www.iso.org/standard/32588.html
- OGC de 2021, https://docs.ogc.org/as/20-040r3/20-040r3.html#cell
PS: outros ISO, https://www.iso.org/standard/70742.html e outros OGC, https://docs.ogc.org/as/20-040r3/20-040r3.html
Exeperimentos DGGS da OSMC
O maior problema das grades DGGS é o uso da área como medida real: devido à altitude não ser ajustada com a secante do país, países planos como o Brasil possuem projeções oficiais muito mais bem ajustadas, fornecedno medições de área compatíveis com as medições oficiais de terreno. A DGGS acrescente erro sistemático devido à altitude.
HEALPix
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 a quantização originalmente adotada faz o refinamento de grade particionando cada quadrado em 9 quadrados menores, enquanto o OSMcodes 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].
ISEA
Entre as projeções poliedricas, a melhor projeção global, a principio (principalmente usar mais faces), é a a ISEA - Icosahedral Snyder Equal Area, que ainda hoje não terminaram de fazer a inversa pro PostGIS, por isso não testei... https://github.com/OSGeo/PROJ/issues/3047 Algum patrocinador poderia pagar uma semana de programador C++.
Mas imagino que mesmo ISEA terá problemas com área de imóveis, e uma solução comentei aqui https://gis.stackexchange.com/q/418691/7505
Outros problemas/soluções com altitude num DGGS, incluindo ISEA:
- erros berrantes https://gis.stackexchange.com/q/418623/7505
- correcao de área https://gis.stackexchange.com/q/418669/7505