Cesium中笛卡尔坐标系到底是什么鬼

  使用Cesium开发三维GIS应用离不开笛卡尔坐标系,在CesiumJS中定义类型是Cartesian3,这是Cesium的基础数据类型,所有坐标最后均转换成这个类型参与三维渲染,包括屏幕坐标,地理坐标系坐标。那么问题来了,这个笛卡尔坐标系到底是什么鬼?常用的WGS84怎么转换成这个坐标系的?让我们来看看cesium源码一探究竟。

Cartesian3.js里面有个函数fromRadians ,将经纬度转换成Cartesian3,其中经纬度是wgs84转换成弧度的经纬度。

Cartesian3.fromRadians = function(longitude, latitude, height, ellipsoid, result) {
    //>>includeStart('debug', pragmas.debug);
    Check.typeOf.number('longitude', longitude);
    Check.typeOf.number('latitude', latitude);
    //>>includeEnd('debug');

    height = defaultValue(height, 0.0);
    var radiiSquared = defined(ellipsoid) ? ellipsoid.radiiSquared : wgs84RadiiSquared;

    var cosLatitude = Math.cos(latitude);
    scratchN.x = cosLatitude * Math.cos(longitude);
    scratchN.y = cosLatitude * Math.sin(longitude);
    scratchN.z = Math.sin(latitude);
    scratchN = Cartesian3.normalize(scratchN, scratchN);

    Cartesian3.multiplyComponents(radiiSquared, scratchN, scratchK);
    var gamma = Math.sqrt(Cartesian3.dot(scratchN, scratchK));
    scratchK = Cartesian3.divideByScalar(scratchK, gamma, scratchK);
    scratchN = Cartesian3.multiplyByScalar(scratchN, height, scratchN);

    if (!defined(result)) {
        result = new Cartesian3();
    }
    return Cartesian3.add(scratchK, scratchN, result);
};
  1. 检验经纬度是否符合标准;
Check.typeOf.number('longitude', longitude);
Check.typeOf.number('latitude', latitude);
  1. 如果高度为空赋值默认为0;
height = defaultValue(height, 0.0);
  1. 如果坐标系为空默认赋值WGS84坐标系;
var radiiSquared = defined(ellipsoid) ? ellipsoid.radiiSquared : wgs84RadiiSquared;
  1. 赋值地球球体半径(假设为1)在xy平面上的投影长度;
    cesium假设wgs84坐标系构成地球球体是xy平面的正圆,z轴稍微小一点扁椭球:
    Cesium中笛卡尔坐标系到底是什么鬼_第1张图片
    如上图所示:x轴垂直纸面向上,wgs84坐标系定义的x,y平面圆是正圆,半径是6378137,xz或者yz的圆是椭圆,z轴的半径是:6356752.3142451793,定义如下:
var wgs84RadiiSquared = new Cartesian3(6378137.0 * 6378137.0, 6378137.0 * 6378137.0, 6356752.3142451793 * 6356752.3142451793);
var cosLatitude = Math.cos(latitude);

所以这句话的意思是假设球半径为1,这个半径投影到xy平面上的长度(当然由于这不是标准球,所以球半径不是固定的,但是在这里假设是一个标准球,直到下面第9步骤)。

  1. 求出对应x轴坐标(假设球半径为1),用上一步求得的投影长度乘以经度的余弦,直接求得对应x轴坐标;
    Cesium中笛卡尔坐标系到底是什么鬼_第2张图片
scratchN.x = cosLatitude * Math.cos(longitude);
  1. 求出对应y轴坐标(假设球半径为1);
scratchN.y = cosLatitude * Math.sin(longitude);
  1. 求出对应z轴坐标(假设球半径为1),以上三步骤构成scratchN向量;
scratchN.z = Math.sin(latitude);
  1. 求出scratchN的单位模向量赋值给scratchN本身,这样做的目的是把这个xyz轴数值同比例缩小到一个单位球,便于后面等比例变化;
    单位模的含义:
    对向量A=[X,Y,Z]求模:
    A M = [ X / ( X 2 + Y 2 + Z 2 ) , Y / ( X 2 + Y 2 + Z 2 ) , X / ( X 2 + Y 2 + Z 2 ) ] A_M=[X/(X^2+Y^2+Z^2),Y/(X^2+Y^2+Z^2),X/(X^2+Y^2+Z^2)] AM=[X/(X2+Y2+Z2),Y/(X2+Y2+Z2),X/(X2+Y2+Z2)]
scratchN = Cartesian3.normalize(scratchN, scratchN);
  1. ScratchN同比例放大一定倍数;
    x轴放大6378137.0 * 6378137.0倍数, Y轴放大6378137.0 * 6378137.0倍数, Z轴放大6356752.3142451793 * 6356752.3142451793倍数,结果放到scratchK中,scratchN保持不变
Cartesian3.multiplyComponents(radiiSquared, scratchN, scratchK)
  1. 求经纬度坐标对应的xyz坐标;
    设scratchN向量为 [ N X , N Y , N Z ] [N_X,N_Y,N_Z] [NX,NY,NZ],放大倍数向量为 [ R X 2 , R Y 2 , R Z 2 ] [R_{X}^2,R_{Y}^2,R_Z^2] [RX2,RY2,RZ2],在cesium中已经定义了 R X R_X RX=6378137, R Y R_Y RY=6378137, R Z R_Z RZ=6356752.3142451793,
    则scratchK= [ N X ∗ R X 2 , N Y ∗ R Y 2 , N Z ∗ R Z 2 ] [N_X*R_X^2,N_Y*R_Y^2,N_Z*R_Z^2] [NXRX2,NYRY2,NZRZ2](上一步计算结果)
var gamma = Math.sqrt(Cartesian3.dot(scratchN, scratchK))

该语句执行结果:
g a m m a = N X 2 ∗ R X 2 + N Y 2 ∗ R Y 2 + N Z 2 ∗ R Z 2 gamma=\sqrt{N_X^2*R_X^2+N_Y^2*R_Y^2+N_Z^2*R_Z^2} gamma=NX2RX2+NY2RY2+NZ2RZ2

scratchK = Cartesian3.divideByScalar(scratchK, gamma, scratchK);

该语句执行结果:
scratchK向量 N K = [ N X ∗ R X 2 / g a m m a , N Y ∗ R Y 2 / g a m m a , N Y ∗ R X 2 / g a m m a ] N_K=[N_X*R_X^2/gamma,N_Y*R_Y^2/gamma,N_Y*R_X^2/gamma] NK=[NXRX2/gamma,NYRY2/gamma,NYRX2/gamma]
其实就是: [ ( N X ∗ R X / g a m m a ) ∗ R X , ( N Y ∗ R Y / g a m m a ) ∗ R Y , ( N Z ∗ R Z / g a m m a ) ∗ R Z ] [(N_X*R_X/gamma)*R_X,(N_Y*R_Y/gamma)*R_Y,(N_Z*R_Z/gamma)*R_Z] [(NXRX/gamma)RX,(NYRY/gamma)RY,(NZRZ/gamma)RZ]
也就是 [ N X ∗ R X , N Y ∗ R Y , N Z ∗ R Z ] [N_X*R_X,N_Y*R_Y,N_Z*R_Z] [NXRX,NYRY,NZRZ]的模向量 [ N X ∗ R X / g a m m a , N Y ∗ R Y / g a m m a , N Z ∗ R Z / g a m m a ] [N_X*R_X/gamma,N_Y*R_Y/gamma,N_Z*R_Z/gamma] [NXRX/gamma,NYRY/gamma,NZRZ/gamma]再乘以各个轴对应的放大倍数。

var gamma = Math.sqrt(Cartesian3.dot(scratchN, scratchK));
scratchK = Cartesian3.divideByScalar(scratchK, gamma, scratchK);

回头看到这里的步骤,其实cesium做了两次取模运算,第一次目的是算出经纬度对应的标准球体上面xyz比例,第二次是算出在wgs84坐标系下面进行椭球体拉伸后的xyz比例,最后再用这个拉伸后的比例乘以实际值(以米为单位)算出实际xyz坐标。

  1. 求高程对应的xyz坐标增量写入scratchN;
scratchN = Cartesian3.multiplyByScalar(scratchN, height, scratchN)

增量H向量= [ h e i g h t ∗ N X , h e i g h t ∗ N Y , h e i g h t ∗ N Z ] [height*N_X,height*N_Y,height*N_Z] [heightNX,heightNY,heightNZ]之所以不用第二次拉伸,个人认为是height跟地球半径相比很小,差别可以忽略不计。
如果进行第二次拉伸此处应该是:
增量H向量= [ h e i g h t ∗ ( N X ∗ R X / g a m m a ) , h e i g h t ∗ ( N Y ∗ R Y / g a m m a ) , h e i g h t ∗ ( N Z ∗ R Z / g a m m a ) ] [height*(N_X*R_X/gamma),height*(N_Y*R_Y/gamma),height*(N_Z*R_Z/gamma)] [height(NXRX/gamma),height(NYRY/gamma),height(NZRZ/gamma)]

12.将第十步骤和第十一步骤对应的坐标相加得到最终xyz值。

return Cartesian3.add(scratchK, scratchN, result)


总结推论:
1)笛卡尔坐标系是米单位;
2)笛卡尔坐标系原点是地球几何中心;
3)xz平面是中央经线和180度经线组成的平面,其中x轴正方向指向的是中央经线,x轴负方向指向180度经线;
4)y轴正方向指向东经90度经线,负方向指向西经90度经线。

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