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OpenLayers 2 mousePosition projection à la volée


I'm displaying coordinates in epsg:3857 usingol.control.MousePosition()with OSM. I'd like to convert these on the fly in another epsg:2154.

I call in the header :

Ensuite mon html :

var map = new OpenLayers.Map({ div: "map", projection: "EPSG:3857", contrôles:[ new OpenLayers.Control.LayerSwitcher({'ascending':false}), new OpenLayers.Control.ScaleLine({ 'geodesic' : "true" }), nouvel OpenLayers.Control.Navigation(), nouvel OpenLayers.Control.KeyboardDefaults(), nouvel OpenLayers.Control.MousePosition( {displayProjection : nouvel OpenLayers.Projection("EPSG:2154")} ) ] });

mais cela ne semble pas fonctionner : les coordonnées sont fausses, voire négatives là où elles ne devraient pas.

Une idée?


Définissez votre « displayProjection » lors de la création de la carte, puis ajoutez simplement le contrôle MousePosition :

var options = { projection: new OpenLayers.Projection("EPSG:900913"), displayProjection: new OpenLayers.Projection("EPSG:2154"), units: "m", numZoomLevels: 18, maxResolution: 156543.0339, minResolution: "auto ", minExtent : nouveaux OpenLayers.Bounds(-1, -1, 1, 1), maxExtent : nouveaux OpenLayers.Bounds(-20037508.34, -20037508.34, 20037508.34, 20037508.34) } ; map = new OpenLayers.Map('map', options) map.addControl( new OpenLayers.Control.MousePosition() );

C'est Osmarender qui a une projection 900913 codée en dur, rien à voir avec ça. Mais avez-vous pensé à prendre les choses à l'envers ? Transformer vos coordonnées ou votre calque en EPSG : 900913 ? Consultez la documentation ici : http://docs.openlayers.org/library/spherical_mercator.html

Comme milovanderlinden l'a souligné, vous devez transformer les valeurs de latitude/longitude (telles qu'utilisées dans les cartes Google ou Bing) avant de pouvoir être appliquées dans les couches OpenStreetMap comme Osmarender ou Mapnik :

Quelle est la couche de base. Essayez-vous de dessiner sur GMaps ou Bing Maps ? Si tel est le cas, OpenLayers essaie peut-être d'obtenir que les données correspondent à la projection de la couche de base afin qu'elles s'alignent correctement.

Ce n'est pas un bug, c'est une fonctionnalité. Spherical Mercator est une projection de pixels carrés, de sorte que vos caractéristiques vectorielles openlayers peuvent être placées avec précision sur la carte - ce n'est pas le cas avec WSG-84 (EPSG:4326)


Mashups de données géospatiales avec Google

Abstrait
L'analyse de la variation spatio-temporelle est courante en géographie. Une visualisation géospatiale appropriée nous permet de comprendre les données de manière précise. Il y a eu de nombreuses recherches, outils et méthodes à la poursuite d'une meilleure méthode de visualisation des données géospatiales. Nous présentons ici les ensembles d'exemples que nous avons développés pour montrer les avantages de la cartographie Web à l'aide de mashups Google Earth/Google Maps pour afficher des données géospatiales. De plus, nous incluons l'implication pratique des applications utiles pour visualiser le monde géospatial.


La surveillance hydro-climatique dans la forêt tropicale de Guyane, en Amérique du Sud, un défi réel pour la gestion du flux de travail scientifique

1 DEUXIÈME CONFÉRENCE GIS OPEN SOURCE AU ROYAUME-UNI OSGIS 2010 ATELIER SUR LES FLUX DE TRAVAIL SUR L'OBSERVATION DE LA TERRE 21 JUIN 2010 RÉSUMÉ ÉTENDU La surveillance hydro-climatique dans la forêt tropicale de Guyane, en Amérique du Sud, un défi réel pour la gestion des flux de travail scientifiques C. Isabella Bovolo 1, 2, Geoff Parkin 2, Thomas Wagner 2, Philip James 2 1 Iwokrama International Center for Rainforest Conservation & Development, Guyana 2 School of Civil Engineering & Geosciences, Newcastle University, Royaume-Uni Introduction Un nouveau programme d'instrumentation hydrologique et climatique situé dans la forêt tropicale reculée de Guyane et la savane adjacente , sur la rive nord du bassin amazonien en Amérique du Sud, expose plusieurs défis et opportunités pour le flux de travail scientifique et la gestion de l'information. Ici, les expériences et les stratégies de collecte, de traitement, de stockage et d'utilisation des données d'observation de la Terre provenant de capteurs in situ dans les tropiques sont discutées en termes de flux de travail, et les défis et opportunités d'amélioration de l'intégration des données de télédétection satellitaires et aéroportées sont mis en évidence. Les flux de travail définissent une séquence d'étapes ou d'opérations nécessaires pour effectuer une combinaison complexe de tâches telles que l'acquisition et la récupération de données brutes à partir d'ensembles de capteurs, l'assurance qualité des données, le stockage et l'accès organisés aux données, le traitement et l'analyse des données et la modélisation informatique. Suivre un flux de travail défini minimise les erreurs, garantit la répétabilité et la transparence et permet d'établir un certain degré d'efficacité et de bonnes pratiques scientifiques. Dans les flux de travail scientifiques, l'hypothèse est que de nombreuses étapes ou opérations peuvent être spécifiées et automatisées sur un ensemble distribué de ressources informatiques et d'infrastructures, réduisant ainsi la dépendance à l'égard des entrées humaines pour les tâches répétitives pouvant entraîner des erreurs. Il est de pratique courante dans la communauté informatique de développer des systèmes de gestion des flux de travail pour le traitement, l'analyse et la modélisation informatique des données, mais les étapes d'acquisition des données et d'assurance qualité sont généralement négligées. L'enjeu est d'intégrer toutes ces étapes dans un workflow et de combiner l'utilisation de plusieurs types de données. Système de flux de travail idéal Idéalement, l'instrumentation in situ mesurant les paramètres hydrologiques et météorologiques dans la forêt tropicale fonctionnerait de manière autonome par batterie longue durée ou énergie solaire, 1

2 enregistrerait les données en interne et les enverrait via des systèmes de télémétrie sans fil réguliers (ou peut-être en temps réel), tels que via une liaison satellite VSAT, à un concentrateur informatique situé dans un environnement sécurisé et contrôlé avec une alimentation électrique régulière et une liaison Internet haut débit , où les données seraient automatiquement contrôlées, traitées, analysées, stockées et mises à disposition en toute sécurité pour un ensemble défini d'utilisateurs locaux ou distants. Le centre informatique permettrait également aux utilisateurs d'intégrer les données collectées in situ avec toutes les autres données numériques disponibles telles que les observations historiques, les données de télédétection satellitaires et aéroportées, stockées dans des formats utiles, prédéfinis et compatibles avec les métadonnées associées dans des archives de données structurées. . Les ensembles de données combinés pourraient alors être automatiquement visualisés et utilisés dans des environnements de modélisation hydrologique. Les apports humains aux différentes étapes seraient donc minimisés sauf au stade de l'analyse et de l'interprétation et pour l'entretien général des instruments. Défis Un tel système, cependant, est coûteux et il y a plusieurs problèmes pratiques à résoudre, ce qui en fait un défi à mettre en œuvre sous les tropiques. En particulier, les coûts élevés liés à la mise en place, à la maintenance et à l'exploitation de l'infrastructure et de l'instrumentation dans un site adapté à long terme sont des obstacles importants. Information & Communication : Dans la forêt tropicale guyanaise, les options d'information et de communication sont limitées. L'accès Internet par satellite est disponible, mais la force du signal est sujette aux interférences causées par les précipitations et l'humidité, elle est donc souvent de mauvaise qualité et ne peut être invoquée. Une bonne ligne de conduite entre l'antenne de l'instrument et le satellite améliore les performances et la portée de communication, mais la force du signal est réduite par les obstacles tels que les murs, les arbres, le feuillage et le béton, et éliminée avec des objets ou des structures métalliques. Il n'y a pas d'infrastructure de télécommunication par câble fixe ni de réseaux cellulaires, ce qui rend inutilisables les modems GSM (nécessitant une couverture réseau) et RTC (nécessitant un réseau téléphonique national) habituels, bien que la télégraphie (code Morse), la téléphonie radio (nécessitant des pylônes d'antenne et des sites de répéteur) ) et des téléphones portables par satellite coûteux sont possibles. Alimentation électrique Une alimentation électrique est nécessaire pour faire fonctionner l'instrument (et tout équipement informatique associé), mais des exigences différentes en matière d'alimentation peuvent être nécessaires pour chaque instrument (par exemple, 240 V ou 120 V). En général, les batteries et les solutions d'énergie renouvelable telles que l'énergie solaire offrent les options d'alimentation les plus simples, bien que les panneaux solaires ne puissent être installés que dans les clairières ou au-dessus de la canopée forestière. L'hydroélectricité à petite échelle n'est généralement pas une option en Guyane, malgré la présence de plusieurs rivières en raison de la faible chute présente dans l'environnement relativement plat, tandis que l'énergie éolienne est généralement moins fiable. Un générateur diesel peut fournir une alimentation électrique limitée, interruptible et variable mais nécessite un approvisionnement régulier en carburant. Autres considérations D'autres défis pratiques incluent l'accès à la zone, la gestion de la foudre, de fortes pluies, des températures élevées et une humidité élevée. L'instrumentation, l'infrastructure (y compris les clôtures), le câblage, les installations informatiques et électriques sont tous menacés par les insectes, les animaux et les humains (y compris le vol) et peuvent être inondés par les eaux de crue pendant la saison des pluies. De plus, un système fonctionnel nécessite une expertise locale (nécessitant une formation et un renforcement des capacités) et un entretien régulier. Enfin, il faut veiller à tenir compte du cadre socio-économique et politique local, à impliquer les communautés et agences locales et à respecter les droits de propriété intellectuelle, notamment en ce qui concerne les transferts et le stockage de données à distance ou internationales. 2

3 Programme d'instrumentation Les observations ponctuelles actuelles en Guyane (telles que l'écoulement des séries chronologiques des précipitations) sont discontinues dans le temps et réparties de manière inégale géographiquement. Les méthodes traditionnelles de surveillance des conditions météorologiques et des niveaux des rivières reposent fortement sur des bénévoles pour collecter et enregistrer manuellement les données une ou plusieurs fois par jour. Dans les zones reculées mais habitées, les fiches de suivi doivent être envoyées par avion, bateau ou véhicule au centre d'archivage des données où les informations sont numérisées et stockées. Le nouveau programme d'instrumentation climatique et hydrologique du Centre international d'Iwokrama pour la conservation et le développement des forêts tropicales, un site de forêt tropicale humide de 1 million d'acres dans le centre de la Guyane, va dans une certaine mesure vers l'automatisation du processus de collecte de données, permettant aux données d'être enregistrées numériquement (éliminant ainsi les erreurs de numérisation) à une échelle de temps plus fine qu'auparavant et de manière plus fiable. Compte tenu d'un budget limité et des limitations et défis mentionnés ci-dessus, les instruments suivants ont été nouvellement acquis et installés au sein d'Iwokrama. - Deux stations météorologiques automatiques (AWS) mesurant les précipitations, l'humidité, le vent, l'énergie solaire, la température et l'évaporation ont été installées à la principale station de recherche sur la forêt tropicale d'Iwokrama et à l'institut de recherche Bina Hill plus au sud dans la savane. - Cinq pluviomètres à godet basculant (TBRG) ont été installés sur divers sites accessibles dans la forêt tropicale. Ce sont des unités autonomes. - Cinq moniteurs de niveau de rivière (grenouilles) ont été installés sous les ponts pour en faciliter l'accès. Deux de ces sites comprennent également des sondes de qualité de l'eau. Les données dérivées de ces instruments feront partie d'un ensemble de données à long terme utilisé pour établir les conditions actuelles et surveiller les changements environnementaux. Les données seront également utilisées pour modéliser les processus hydrologiques actuels et pour les études d'impact sur le changement climatique et l'évolution de l'utilisation des terres. Système de flux de travail actuel Le nouveau système de surveillance en est encore à ses balbutiements et, par conséquent, les processus de flux de travail sont toujours en cours de développement. Actuellement, nous pouvons définir le workflow suivant. Les données sont enregistrées en interne sur l'AWS et sont également téléchargées automatiquement en temps réel sur un ordinateur hébergé dans un bâtiment voisin à l'aide d'une liaison câblée permanente avec une alimentation combinée solaire et diesel. Cette interface de ligne terrestre fournit à la fois une alimentation 24 V CC et des signaux de communication à l'AWS distant. L'AWS peut également fonctionner indépendamment après une déconnexion ou une panne de courant à distance en utilisant sa propre batterie de secours de 12 V alimentée par un panneau solaire. Malheureusement, à ce stade, si l'alimentation externe est interrompue, le téléchargement en temps réel doit être relancé manuellement. Sur les instruments autonomes, tels que le TBRG (alimenté par 4 piles AAA), les grenouilles (alimentées par des blocs-piles au lithium d'une durée d'environ 7 ans) et les sondes de qualité de l'eau (4 piles AA), les données sont enregistrées en interne et doivent être téléchargées manuellement une fois par environ un mois une fois que le système de stockage de données est plein, sur un ordinateur de poche robuste et étanche via un câble série (RS232). A ce stade, il peut également être nécessaire de recalibrer manuellement les instruments et de remplacer les piles. Les données doivent ensuite être téléchargées manuellement de l'ordinateur de poche vers un ordinateur doté d'une capacité de stockage. 3

4 Une fois les données brutes extraites des divers instruments, la qualité des données doit être garantie et un soin particulier doit être apporté pour s'assurer que les horloges des différents instruments sont synchronisées et que les données apparemment similaires provenant de différents instruments sont équivalentes (par exemple, un instrument peut enregistrer un jour commençant à 8h tandis qu'un autre enregistrerait un jour commençant à minuit). Les valeurs erronées évidentes peuvent être supprimées à l'aide d'un logiciel de base tandis que d'autres erreurs ou problèmes sont actuellement identifiés à l'aide de logiciels de représentation graphique et du savoir-faire de l'utilisateur. Une fois que les données ont été soumises à un contrôle qualité et associées à des métadonnées (automatiques ou humaines), elles doivent être stockées de manière sécurisée et accessibles à distance pour traitement. En raison des mauvaises options de communication dans la forêt tropicale, cet aspect du flux de travail est particulièrement difficile. Lorsqu'il est disponible, Internet peut être utilisé pour envoyer des données à un concentrateur de données, sinon les données doivent être physiquement envoyées (sur un périphérique de stockage) au concentrateur de données où elles peuvent être téléchargées vers l'archive de données principale (reste à rendre opérationnelle) . Les ensembles de données climatiques et hydrologiques peuvent rapidement atteindre plusieurs gigaoctets. Des options sont actuellement recherchées pour héberger les archives à Georgetown (la capitale) où Internet rapide, une alimentation électrique continue et de bonnes ressources informatiques seraient un défi ou à distance au Royaume-Uni où les problèmes d'accès aux données, de stockage permanent et de propriété (IPR) sont élevés. Cependant, étant donné le principe selon lequel ceux qui ont le plus à perdre sont les meilleurs gardiens, une approche judicieuse serait de permettre la maintenance d'un centre de données en Guyane. Bien que les coûts du matériel et de la bande passante soient toujours appliqués, un domaine où les coûts peuvent être gérés est la mise en œuvre de produits open source qui n'ont aucun coût d'achat et aucun coût de maintenance continu. Pour Earth Systems Engineering, un avantage supplémentaire des plates-formes de données open source est que ces produits prennent davantage en charge les normes internationales de données et d'interface que leurs concurrents propriétaires. Un exemple en est le produit Geoserver ( qui est l'implémentation de référence pour la spécification des normes Web Map Services et Web Coverage Services qui fournissent une couverture géospatiale telle que l'imagerie de télédétection, les données climatiques, etc. Ces outils ont des capacités intégrées pour la conversion de format de données (par exemple, des fichiers de forme au format KML) et la re-projection à la volée, supprimant certains des goulots d'étranglement potentiels dans la réutilisation des données. L'adoption d'une plate-forme open source et de formats basés sur des normes internationales peut nécessiter des étapes de traitement supplémentaires pour fournir des entrées dans les programmes de modélisation, mais devrait fournir une plate-forme solide pour la collecte, l'archivage, le déploiement et la livraison à plus long terme de données environnementales dans la région. Une fois qu'elles ont été mises à la disposition d'un utilisateur via un système d'archivage de données à distance, les données peuvent être assimilées à d'autres types d'ensembles de données pour analyse. Chaque instrument stocke les données dans différents formats, bien que des valeurs séparées par des virgules soient souvent disponibles, facilitant ainsi le traitement automatique des données. g. La combinaison de diverses données provenant de l'instrumentation du site sur le terrain n'est donc pas un problème majeur. Cependant, combiner automatiquement des observations ponctuelles numériques avec d'autres observations de sites historiques ou des données géospatiales est plus difficile en raison des différentes échelles spatio-temporelles, des différents formats et des divers problèmes de licence et reste un domaine qui doit être développé. Défis et opportunités futurs Les données temporelles (par exemple, le climat, les niveaux des rivières, le débit) et les données géospatiales (par exemple, les MNE, les types d'occupation des sols, les types de sols) sont utilisées comme données d'entrée pour divers modèles hydrologiques. La base initiale de tels modèles est un DEM à partir duquel les limites des bassins versants et les réseaux de drainage peuvent être automatiquement dérivés à l'aide d'un logiciel SIG. Cependant, des données géospatiales numériques de bonne qualité ne sont généralement pas disponibles pour la Guyane. Télédétection par satellite 4

5 systèmes pour les tropiques doivent pénétrer la couverture nuageuse et la canopée afin de fournir les données d'élévation du sol nécessaires pour les applications hydrologiques. Les images de télédétection doivent également être vérifiées sur le terrain avant utilisation, ce qui est difficile dans ce type d'environnement. Bien que certaines données existent, des données de bonne qualité et à résolution fine sont généralement coûteuses. De même, des cartes de la couverture végétale sont disponibles, mais doivent être vérifiées au sol et les cartes des sols doivent être vérifiées et une analyse géochimique plus approfondie du sol est nécessaire. Les modèles hydrologiques sont généralement forcés par des données climatiques variables dans le temps et dans l'espace (par exemple, les précipitations, la température, l'évapotranspiration). Les précipitations en Guyane étant parfois très localisées, l'interpolation des observations ponctuelles sur une vaste zone géographique peut donc entraîner des erreurs. La combinaison automatique d'images satellitaires ou radar avec des observations climatiques in situ (comme c'est le cas dans les pays plus développés où les données sont disponibles) serait particulièrement utile. (En Guyane, un nouveau système radar Doppler a été installé près de Georgetown mais sa couverture ne s'étend malheureusement pas jusqu'aux sites de terrain.) De nouvelles technologies telles que Google Earth permettent de combiner des données géospatiales avec quelques observations ponctuelles pour la visualisation et à des fins d'analyse, mais des flux de travail intégrant la récupération des données, le contrôle de la qualité, le stockage et l'accès, le traitement et l'analyse utilisant plusieurs ensembles de données à des fins de modélisation hydrologique et de gestion des bassins versants doivent encore être développés. Nonobstant les problèmes environnementaux et techniques, un cadre d'acquisition et de publication de données de capteurs tel que le cadre OGC Sensor Web Enablement (SWE) pourrait fournir un point de départ pour la gestion de capteurs hétérogènes. Les avantages de ce type d'approche sont que les données sont standardisées (dans leur structure) et auto-descriptives, de sorte que d'autres processus peuvent être construits plus facilement pour gérer les données. Les candidats technologiques tels que le service de traitement Web OGC (OGC WPS) peuvent également fournir des moyens relativement simples d'envelopper les processus géospatiaux autour des sorties de capteurs, bien que la spécification WPS doive être modifiée pour gérer le traitement asynchrone. Les architectures basées sur des normes comme celles-ci, tout en augmentant potentiellement le temps de développement initial, offrent une voie potentielle vers une architecture de processus riche et basée sur les services qui permet l'incorporation rapide de nouvelles données et processus. Un avantage supplémentaire de cette approche sera l'utilisation de la large gamme d'outils et de services qui prennent déjà en charge les normes géospatiales pour fournir des technologies telles que GeoServer, OpenLayers et PostGIS. Conclusion Les flux de travail scientifiques en hydrologie (comme pour de nombreuses applications des sciences de la Terre) en sont encore à leurs balbutiements, mais il existe un grand potentiel pour la technologie de flux de travail pour améliorer les pratiques scientifiques, minimiser les erreurs et assurer la répétabilité et la transparence. Les outils de flux de travail scientifiques sont généralement développés et utilisés pour effectuer des analyses complexes sur des données scientifiques, mais les flux de travail doivent également intégrer l'acquisition et le traitement de données brutes. La télémétrie des données peut simplifier et accélérer l'acquisition d'informations critiques à partir d'emplacements distants, mais cela n'est pas toujours possible. De plus, des workflows doivent être développés pour permettre le traitement et la combinaison automatiques de plusieurs ensembles de données. Les données doivent également être stockées à distance et accessibles à partir de différents emplacements géographiques. Les principaux défis comprennent donc la récupération automatique et le contrôle de la qualité des ensembles de données, la gestion et le traitement de gros volumes de données (y compris le traitement des problèmes d'accès), l'intégration d'ensembles de données hétérogènes géospatiales et ponctuelles et la visualisation, la modélisation et l'analyse automatiques de ces ensembles de données. . Un nouveau programme de surveillance du climat et de l'hydrologie à Iwokrama, en Guyane, illustre bon nombre des défis et des opportunités impliqués dans la définition des flux de travail sous les tropiques. 5

6 Référence du document : Bovolo, CI, Parkin G., Wagner T., James P. Hydro-climate monitoring in the Guyana Rainforest, South America: A real world challenge for scientific workflow management Proceedings of the Second Open Source GIS UK Conference (OSGIS2010 ), atelier Workflows for Earth Observation Systems (disponible à partir de 6

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Nouveaux défis de la gestion des ressources en eau : Titre the future role of CHy par Bruce Stewart* Karl Hofius dans son article dans ce numéro du Bulletin intitulé Evolving role of WMO in hydrology and water