DMS形式(60進表記) 度(Degree)・分(Minute)・秒(Second)の3つの数値で表記する方法。 1分は1/60度、1秒は1/60分=1/3600度。 秒は小数点以下でミリ秒まで表記する場合もある。 人間様が見る為の表記方法であり、システム的には3つの数値(あるいは1つの文字列)として扱うことになるのであまり向かない。 DMM形式 度(Degree)・分(Minute)の2つの数値で表記する方法。 秒は分に換算して小数点以下の数値で表す。
![GISで使う経緯度の基礎知識とかTIPSとか - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b726ca340e52e1fbe3b4f8f6124f455c52db3806/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9R0lTJUUzJTgxJUE3JUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJTg2JUU3JUI1JThDJUU3JUI3JUFGJUU1JUJBJUE2JUUzJTgxJUFFJUU1JTlGJUJBJUU3JUE0JThFJUU3JTlGJUE1JUU4JUFEJTk4JUUzJTgxJUE4JUUzJTgxJThCVElQUyVFMyU4MSVBOCVFMyU4MSU4QiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9OTRkNjdmOTRlZGNkYTkzZGI5MzQ1NDI5MmQ3NmRlYTg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwdGFnMTIxNiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NWViOTQyZDIyNTIzOTQ0YzM2YWU1Y2ZlZTY4NmQ5ZTQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da3bb3b359fdddb6b349de3b96d1b629d)
昨今のデジカメのスペックを見ると出てくるのが「ファイルフォーマットはDCF」といった記述です。一昔前なら「Exifフォーマット」という名前がよく出てきていました。 一体これらの画像フォーマットはどんなものなのでしょうか。 目次 DCF規格とは Exif規格とは Exifファイルフォーマット Exifで用いられるタグ ExifProperty.classの使い方 DCF規格とは まずよくあるのがDCFがファイルのフォーマットを表しているという誤解です。DCFは"Design rule for Camera File System"の略で「ファイルシステムの規格」なのです。DCFで規定されるのは以下のような内容です。 DCFメディア ファイルシステム : FAT ディレクトリ構成 ファイル名 ファイルフォーマット : Exif DCF記録機能 DCF再生機能 つまりデジカメのメディアにファイル
ウェブ上の様々なリソースは、「位置」に関する情報と組み合わせることで、リアルな世界と結びつきます。緯度経度データをRDFやmeta要素として提供したり、そのデータを地図上に表現するなど、位置に関するメタデータを記述する方法とその応用について検討してみます。 This page is an introduction to RDF Geo vocabulary and its applications. Most parts are written in Japanese, but you'll find a short summary at the beginning of each section. 場所の表記とメタデータ RDF-IGのGeo vocabulary Geo vocabularyのクラス Geo vocabularyのプロパティ 位置情報の利用例 FOAFのbased_ne
地図上での位置は「緯度経度」で表します。英語だと「latitude, longitude」ですね。 これらの単語、コーディングする際は短縮したいわけです。latitude は lat で全会一致です。問題は longitude 。 業界?の中では、longitude の略し方についての議論が度々沸き起こります。 例えば、、、 初めは、タイトルの議論で推移していましたが、次第に略し方の議論に。。。 latitudeとlongitude,どっちが緯度でどっちが経度? - Togetter lon 派の方の意見。 そういえば緯度経度のうち経度(longitude)をlong, lon, lngなどと書く場合があるんだけど、longは長整数型のために予約語になってる場合があるのと、lngだと「イング」と読めてしまうからという理由でlonにしてる。 — Masaki Ohashi (@ohashim
2点の緯度・経度間の距離を求める方法として、「ヒュベニ(hubeny)の公式」というものがあります。 ネットで見ていくと色々でてくるんですが、公式を書いてあるサイトを見つけたので忘れないようにメモ。 ヒュベニの公式|カシミール3D D=sqrt((M*dP)*(M*dP)+(N*cos(P)*dR)*(N*cos(P)*dR)) D: 2点間の距離(m) P: 2点の平均緯度 dP: 2点の緯度差 dR: 2点の経度差 M: 子午線曲率半径 N: 卯酉線曲率半径 M=6334834/sqrt((1-0.006674*sin(P)*sin(P))^3) N=6377397/sqrt(1-0.006674*sin(P)*sin(P)) ただし、こちらの計算式は日本測地系用です。 GoogleMapsは世界測地系を使用していますので、そこから取得した緯度経度を使って計算すると、結果がずれる可能性
ヒュベニの式を用いた、緯度・経度と距離・方位の相互変換の解説 2014/2/22 M,Yokota コース角度計算ソフトを作成する過程で、高精度の緯度経度と距離の相互変換計算を調べたので、まとめたページを作成しました。 ■PDF版はこちら ■エクセル関数を組み込んだサンプルエクセルファイルはこちらです。 点00緯度(度):i0 点00緯度(ラジアン):I0 点00経度(度):k0 点00経度(ラジアン):K0 点11緯度(度):i1 点11緯度(ラジアン):I1 点11経度(度):k1 点11経度(ラジアン):K1 点00から見た点11の方向(度):a 点00から見た点11の方向(ラジアン):A 目標点距離(m):d 緯度偏移(度):di = i1 - i0 緯度偏移(ラジアン):dI 経度偏移(度):dk = k1 - k0 経度偏移(ラジアン):dK 平均緯度(度):i = (i1 +
mk-mode.com Linux, Debian, IT, Server, PG, Ruby, Rails, Python, C++, Fortran, PC, MariaDB, math, GIS, etc... ホームページ上で “Google Maps API V3” を使って動くアプリを作成してみました。 任意の2点の緯度・経度から距離を計算するアプリです。 2点の緯度・経度は直接入力する他、Google マップ上に配置したマーカーからも取得できるようにしました。 (緯度・経度を直接入力した場合は、地図上のマーカーも追随するようにしています) 以下、作業記録です。 0. 前提条件 Google Maps API の API キーを取得済みであること。 (過去記事参照 -> 「Google Maps JavaScript API V3 - APIキー取得!」) 多少の HTML,
距離:km (:経度,緯度) 地図の位置をクリックで位置を追加。 設定コースを移動: 0km地点 簡易検索(住所(番地対応)・地名・駅名・メジャーな設備・大学の場所) 2点の緯度経度から距離を求める方法 // x : 経度(東西), y : 緯度(北南) // (x1,y1)-(x2,y2) function cal_length(x1,y1, x2,y2) { x1 = x1 * Math.PI / 180.0; y1 = y1 * Math.PI / 180.0; x2 = x2 * Math.PI / 180.0; y2 = y2 * Math.PI / 180.0; A = 6378137; // 地球の赤道半径(6378137m) x = A * (x2-x1) * Math.cos( y1 ); y = A * (y2-y1); L = Math.sqrt(x*x + y*y)
日本の東西南北端点の経度緯度は、2万5千分1地形図を使用し秒単位で求めています。 地形図の精度を勘案すると1秒程度の誤差があり得ます。 現地における厳密な位置を示すものではございませんのでご留意ください。
地図で位置を示す、緯度と経度ですがこれは日本で主に使われているものでは 世界測地系と日本測地系の2つあり(詳しくはWikipediaを参照下さい)互いに同じ位置を示したい場合は変換をかける必要があります。 今回はYahoo!地図情報(日本測地系)とGoogle マップ(世界測地系)を使ってテストします。 そしてわかりやすい位置として「東京タワー」の緯度、経度を変換してみます。 まずはYahoo!地図情報で「東京タワー」を検索 Yahoo!地図情報で「東京タワー」を検索したときのURLはこちらになります。 http://map.yahoo.co.jp/pl?p=%C5%EC%B5%FE%A5%BF%A5%EF%A1%BC&lat=35.65538&lon=139.74876111&type=&lnm=%C5%EC%B5%FE%A5%BF%A5%EF%A1%BC&idx=20 こちらから緯度、
Google Maps APIでは緯度経度を現すのに「世界測地系」が採用されているのですが、国産のWeb APIでは緯度経度を現すのに「日本測地系」を用いている物が多く有ります。 そのため、Rubyで「日本測地系->世界測地系」を行うコードを書いてみました。 class DatumConvert def DatumConvert::tokyo2wgs84(lat,lng) hash = Hash.new # 経度変換(日本測地系->世界測地系) hash["lat"] = lat - 0.000046038*lng - 0.000083043*lat + 0.010040 # 緯度変換(日本測地系->世界測地系) hash["lng"] = lng - 0.00010695*lng + 0.000017464*lat + 0.0046017 return hash end end lat
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