An Automated Approach for Clipping Geographic Data before Projection that Maintains Data Integrity and Minimizes Distortion for Virtually Any Projection Method

Abstract

RÉSUMÉ:Le choix de la projection cartographique est un élément clé pour limiter le plus possible la distorsion et favoriser, par conséquent, la communication claire des données spatiales et l’analyse exacte de l’espace. Il existe des méthodes pour sélectionner les projections en fonction de la zone d’utilisation prévue, mais pas pour trouver les polygones qui serviront au découpage des données géographiques et garantiront que les données sont projetées correctement et à l’intérieur des limites de distorsion souhaitées. Les méthodes de projection proposées dans la bibliothèque Proj ont été étudiées dans le but de déterminer la nature des erreurs et les distorsions qu’elles provoquent, à partir de données planétaires et de paramètres très variés parmi ceux qui sont offerts. Pour chaque projection, les méthodes les plus appropriées ont ensuite été déterminées, des simples zones de délimitation aux polygones de découpage plus complexes. Afin de vérifier qu’aucune erreur n’avait été introduite dans les données projetées, des polygones de vérification de l’intégrité des données ont été créés en couvrant la Terre d’une grille de cellules, puis en choisissant une cellule qui était à la fois près de l’origine et à l’intérieur des critères spécifiés. Les cellules adjacentes ont été ajoutées aux polygones de vérification qui répondaient aux critères, jusqu’à ce qu’aucune cellule ne puisse être ajoutée. Les côtés de la cellule projetée répondant aux critères ne pouvaient pas avoir d’intersection avec euxmêmes ou une autre cellule, l’ordre des coins de la cellule ne pouvait pas être inversé et la distorsion à l’intérieur de la cellule devaient respecter les limites établies. Je montre que jusqu’à deux polygones de vérification ayant une limite de distorsion d’un facteur de 4 sur la longueur offraient une solution générale à toutes les méthodes de projection sauf trois. Les réserves à formuler portent entre autres sur le temps nécessaire pour trouver des polygones de vérification en haute définition. Les polygones de découpage et des visualisations des résultats ont été mis en ligne sur un site web.ABSTRACT:Selecting a map projection is key to minimizing distortion and thus clear communication of spatial data and accurate spatial analysis. Methods exist for selecting projections based on the intended area of use but not for finding polygons that can be used to clip geographic data to ensure the data are projected correctly and within desired distortion limits. The projection methods available in the Proj library were examined to determine the nature of the errors and distortions they created based on global data and a wide variety of available settings. Approaches were then identified for each projection including simple bounding boxes and more complex clipping polygons. To make sure that errors were not introduced into the projected data, data integrity polygons (DIPs) were created by placing a grid of cells over the Earth and then finding a cell near the origin that was within the specified criteria. Adjacent cells were added to the DIPs that met the criteria until no additional cells could be added. The criteria included projected cell sides could not intersect with themselves or other cells, the order of the cell corners could not be reversed, and distortion within the cell had to be within specified limits. I found that up to two DIPs with a limit on length distortion of a factor of 4 provided a general solution for all but three projection methods. Limitations included the time to find DIPs at high resolution. Clipping polygons and visualizations of the results were made available on a website.