geoidundolation und export
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Export.py
116
Export.py
@@ -1,5 +1,6 @@
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import csv
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from datetime import datetime
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from Koordinatentransformationen import Transformationen
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import numpy as np
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import os
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import pandas as pd
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@@ -61,6 +62,83 @@ class Export:
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zeile_als_text.append(eintrag_text)
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writer.writerow(zeile_als_text)
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@staticmethod
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def erzeuge_ergebnis_datenframes(
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pfad_datenbank,
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pfad_tif_quasigeoidundulation,
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dict_koordinaten_ausgleichungsergebnis
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):
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"""
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Erzeugt Ergebnis-DataFrames für ausgeglichene Koordinaten in ECEF (XYZ) und UTM.
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Die Funktion nimmt ein Dictionary mit ausgeglichenen geozentrisch-kartesischen Koordinaten
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(ECEF/XYZ) entgegen, transformiert diese über die Transformationen-Klasse nach ETRS89/UTM
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(inkl. Höhenangabe; optional unter Nutzung einer Quasigeoidundulations-Datei) und erstellt
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zwei tabellarische Ergebnisdarstellungen:
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- df_x_final: Geozentrische Koordinaten X/Y/Z [m],
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- df_utm_final: UTM-Koordinaten (Rechtswert/Hochwert/Höhe) [m].
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:param pfad_datenbank: Pfad zur SQLite-Datenbank (für Koordinaten-/Transformationszugriffe).
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:type pfad_datenbank: str
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:param pfad_tif_quasigeoidundulation: Pfad zu Quasigeoidundulationsdaten als GeoTIFF (optional, für Höhen/PROJ).
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:type pfad_tif_quasigeoidundulution: str | None
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:param dict_koordinaten_ausgleichungsergebnis: Dictionary der ausgeglichenen ECEF-Koordinaten je Punkt.
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:type dict_koordinaten_ausgleichungsergebnis: dict
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:return: Tuple aus DataFrame der ECEF-Koordinaten (XYZ) und DataFrame der UTM-Koordinaten.
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:rtype: tuple[pandas.DataFrame, pandas.DataFrame]
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"""
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# Transformation initialisieren
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trafos = Transformationen(pfad_datenbank)
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dict_koordinaten_utm = trafos.ecef_to_utm(
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dict_koordinaten_ausgleichungsergebnis,
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pfad_tif_quasigeoidundulation
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)
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namen = list(dict_koordinaten_ausgleichungsergebnis.keys())
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# SymPy-Matrizen zu Liste
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koordinaten_liste = []
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for k in namen:
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matrix_werte = dict_koordinaten_ausgleichungsergebnis[k]
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koordinaten_liste.append([
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float(matrix_werte[0]),
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float(matrix_werte[1]),
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float(matrix_werte[2])
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])
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# DataFrame geozentrisch
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df_x_final = pd.DataFrame(
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koordinaten_liste,
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columns=['X [m]', 'Y [m]', 'Z [m]'],
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index=namen
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)
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df_x_final.index.name = 'Punktnummer'
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# DataFrame UTM
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utm_flach = {
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k: np.array(v).flatten().tolist()
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for k, v in dict_koordinaten_utm.items()
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}
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df_utm_final = pd.DataFrame.from_dict(
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||||
utm_flach,
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orient='index',
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||||
columns=['Rechtswert [m]', 'Hochwert [m]', 'Höhe [m]']
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||||
)
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||||
df_utm_final.index.name = 'Punktnummer'
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# Zahlenformatierung
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||||
df_x_final = df_x_final.map(lambda val: f"{val:.4f}")
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||||
df_utm_final = df_utm_final.map(lambda val: f"{val:.4f}")
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||||
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||||
return df_x_final, df_utm_final
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||||
def speichere_html_protokoll(metadaten: dict, ergebnisse: dict) -> None:
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||||
"""Erzeugt ein HTML-Protokoll der Ausgleichungsergebnisse und speichert es als Datei.
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@@ -79,7 +157,6 @@ class Export:
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||||
:return: None
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||||
:rtype: None
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||||
"""
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||||
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||||
for key in ergebnisse:
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wert = ergebnisse[key]
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||||
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||||
@@ -92,7 +169,7 @@ class Export:
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||||
elif isinstance(wert, dict):
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||||
ergebnisse[key] = pd.DataFrame([wert])
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||||
# Pfad für den Ordner erstellen
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||||
# Pfad für den Ordner
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ordner = "Protokolle"
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if not os.path.exists(ordner):
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os.makedirs(ordner)
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@@ -100,7 +177,7 @@ class Export:
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dateiname = f"{ordner}/Protokoll_{metadaten['projekt']}.html"
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||||
abs_path = os.path.abspath(dateiname)
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# HTML Inhalt zusammenbauen
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# HTML Inhalt
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html_content = f"""
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<!DOCTYPE html>
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<html lang="de">
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@@ -211,39 +288,6 @@ class Export:
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<h3 id="koordinaten_utm">13. Koordinaten UTM</h3>
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{ergebnisse['df_koordinaten_utm'].to_html(index=True)}
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<h3>1. Globaltest</h3>
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{ergebnisse['df_globaltest'].to_html(index=False)}
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||||
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||||
<h3>2. Redundanzanteile</h3>
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||||
{ergebnisse['df_redundanz'].to_html(index=False)}
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||||
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||||
<h3>2. Lokaltest (data snooping)</h3>
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||||
{ergebnisse['df_lokaltest'].to_html(index=False)}
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||||
<h3>2. Varianzkomponentenschätzung</h3>
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||||
{ergebnisse['df_vks'].to_html(index=False)}
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||||
<h3>2. Äussere Zuverlässigkeit</h3>
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||||
{ergebnisse['df_aeussere_zuver'].to_html(index=False)}
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||||
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||||
<h3>2. Standardabweichungen und Helmert'scher Punktfehler</h3>
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||||
{ergebnisse['df_punktfehler'].to_html(index=False)}
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||||
<h3>3. Standardellipsen</h3>
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||||
{ergebnisse['df_ellipsen'].to_html(index=False)}
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||||
<h3>3. Konfidenzellipsen</h3>
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||||
{ergebnisse['df_konfidenzellipsen'].to_html(index=False)}
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||||
<h3>3. Konfidenzellipsen im ENU-System</h3>
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||||
{ergebnisse['df_konfidenzellipsen_enu'].to_html(index=False)}
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||||
<h3>3. Koordinaten Geozentrisch Kartesisch</h3>
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||||
{ergebnisse['df_koordinaten_geozentrisch_kartesisch'].to_html(index=True)}
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||||
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||||
<h3>3. Koordinaten UTM</h3>
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||||
{ergebnisse['df_koordinaten_utm'].to_html(index=True)}
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<div class="footer">
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||||
Erstellt automatisch am {datetime.now().strftime('%d.%m.%Y um %H:%M:%S')}
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</div>
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@@ -28,7 +28,7 @@ class FunktionalesModell:
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||||
2) In jeder Iteration Substituieren der Symbolischen Matrizen in Numerische np.asarrays
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"""
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||||
def __init__(self, pfad_datenbank: str, a: float, b: float, pfad_tif_quasigeoidundolation: str = None) -> None:
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||||
def __init__(self, pfad_datenbank: str, a: float, b: float, pfad_tif_quasigeoidundulation: str = None) -> None:
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||||
"""Initialisiert das funktionale Modell.
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||||
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||||
Legt die Ellipsoidparameter a und b fest, initialisiert Hilfsklassen (Berechnungen, Datenbankzugriff, Transformationen)
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@@ -40,8 +40,8 @@ class FunktionalesModell:
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:type a: float
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||||
:param b: Kleine Halbachse b des Referenzellipsoids in Meter.
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||||
:type b: float
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||||
:param pfad_tif_quasigeoidundolation: Pfad zu Quasigeoidundulationsdaten als GeoTIFF vom BKG für Transformationen (optional).
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||||
:type pfad_tif_quasigeoidundolation: str | None
|
||||
:param pfad_tif_quasigeoidundulation: Pfad zu Quasigeoidundulationsdaten als GeoTIFF vom BKG für Transformationen (optional).
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||||
:type pfad_tif_quasigeoidundulation: str | None
|
||||
:return: None
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||||
:rtype: None
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||||
"""
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||||
@@ -51,7 +51,7 @@ class FunktionalesModell:
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||||
self.berechnungen = Berechnungen(self.a, self.b)
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||||
self.db_zugriff = Datenbankzugriff(self.pfad_datenbank)
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||||
self.trafos = Transformationen(pfad_datenbank)
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self.pfad_tif_quasigeoidundolation = pfad_tif_quasigeoidundolation
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||||
self.pfad_tif_quasigeoidundulation = pfad_tif_quasigeoidundulation
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||||
self.substitutionen_dict = self.dict_substitutionen_uebergeordnetes_system()
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||||
self.dict_punkt_symbole = {}
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||||
self.liste_symbole_lambdify = sorted(self.substitutionen_dict.keys(), key=lambda s: str(s))
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||||
@@ -889,7 +889,7 @@ class FunktionalesModell:
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||||
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||||
dict_koordinaten_utm = self.trafos.ecef_to_utm(
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||||
dict_koordinaten_niv,
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||||
self.pfad_tif_quasigeoidundolation)
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||||
self.pfad_tif_quasigeoidundulation)
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||||
# Zuweisen der Symbole zu dem jeweiligen numerischen Wert. Gespeichert wird dies in einem Dictionary.
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substitutionen = {}
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@@ -350,7 +350,7 @@ class Transformationen:
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])
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return dict_transformiert
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||||
def utm_to_XYZ(self, pfad_tif_quasigeoidundolation: str, liste_utm: list) -> dict[Any, Any]:
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||||
def utm_to_XYZ(self, pfad_tif_quasigeoidundulation: str, liste_utm: list) -> dict[Any, Any]:
|
||||
"""Rechnet UTM-Koordinaten (ETRS89 / UTM + DHHN2016) in ECEF-Koordinaten (ETRS89 geozentrisch-kartesisch) um.
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Es wird ein PROJ-Transformer von:
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@@ -361,15 +361,15 @@ class Transformationen:
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initialisiert. Zusätzlich wird ein BKG-GeoTIFF (Quasigeoidunndulation) in den PROJ-Datenpfad eingebunden,
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indem eine Kopie mit dem erwarteten Dateinamen "de_bkg_gcg2016.tif" im selben Ordner erzeugt wird.
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||||
:param pfad_tif_quasigeoidundolation: Pfad zur BKG-GeoTIFF-Datei (Quasigeoidundulation).
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||||
:type pfad_tif_quasigeoidundolation: str
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||||
:param pfad_tif_quasigeoidundulation: Pfad zur BKG-GeoTIFF-Datei (Quasigeoidundulation).
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||||
:type pfad_tif_quasigeoidundulation: str
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||||
:param liste_utm: Liste von UTM-Koordinaten in der Form [(punktnummer, E, N, Normalhoehe), ...].
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||||
:type liste_utm: list
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||||
:return: Dictionary {punktnummer: sp.Matrix([X, Y, Z])} mit ECEF-Koordinaten (Meter).
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||||
:rtype: dict[Any, Any]
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"""
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||||
# tif vom BKG zur Quasigeoidundolation übergeben
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||||
pfad_gcg_tif = Path(pfad_tif_quasigeoidundolation)
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||||
# tif vom BKG zur Quasigeoidundulation übergeben
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||||
pfad_gcg_tif = Path(pfad_tif_quasigeoidundulation)
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||||
pfad_gcg_tif_proj = pfad_gcg_tif.with_name("de_bkg_gcg2016.tif")
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||||
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||||
# Kopie des TIF anlegen (Dies ist voraussetzung für die Transformer-Bibliothek
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@@ -423,7 +423,7 @@ class Transformationen:
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:rtype: dict
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||||
"""
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||||
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||||
# Kopie des TIF vom BKG mit der Quasigeoidundolation erstellen
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||||
# Kopie des TIF vom BKG mit der Quasigeoidundulation erstellen
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||||
pfad_gcg_tif = Path(pfad_gcg_tif).resolve()
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||||
pfad_proj_grid = pfad_gcg_tif.with_name("de_bkg_gcg2016.tif")
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||||
if (
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||||
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@@ -26,7 +26,7 @@ class Iterationen:
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Die Iteration verwendet bei weicher Lagerung eine erweiterte Kovarianzmatrix (Q_ext) inklusive Anschlusspunkten (lA_*),
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||||
aus der die Gewichtsmatrix P abgeleitet wird.
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"""
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||||
def __init__(self, pfad_datenbank: str, pfad_tif_quasigeoidundolation: str, a: float, b: float) -> None:
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||||
def __init__(self, pfad_datenbank: str, pfad_tif_quasigeoidundulation: str, a: float, b: float) -> None:
|
||||
"""Initialisiert die Iterationssteuerung.
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||||
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||||
Speichert Datenbankpfade und Ellipsoidparameter, initialisiert das funktionale Modell sowie das stochastische Modell
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@@ -34,8 +34,8 @@ class Iterationen:
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||||
:param pfad_datenbank: Pfad zur SQLite-Datenbank.
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||||
:type pfad_datenbank: str
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||||
:param pfad_tif_quasigeoidundolation: Pfad zum GeoTIFF der Quasigeoidundulation (BKG), benötigt für UTM/Normalhöhen in Transformationen.
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||||
:type pfad_tif_quasigeoidundolation: str
|
||||
:param pfad_tif_quasigeoidundulation: Pfad zum GeoTIFF der Quasigeoidundulation (BKG), benötigt für UTM/Normalhöhen in Transformationen.
|
||||
:type pfad_tif_quasigeoidundulation: str
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||||
:param a: Große Halbachse a des Referenzellipsoids in Meter.
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||||
:type a: float
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||||
:param b: Kleine Halbachse b des Referenzellipsoids in Meter.
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||||
@@ -44,13 +44,13 @@ class Iterationen:
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||||
:rtype: None
|
||||
"""
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||||
self.pfad_datenbank = pfad_datenbank
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||||
self.pfad_tif_quasigeoidundolation = pfad_tif_quasigeoidundolation
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||||
self.pfad_tif_quasigeoidundulation = pfad_tif_quasigeoidundulation
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||||
self.a = a
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||||
self.b = b
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|
||||
self.stoch_modell = Stochastisches_Modell.StochastischesModell(pfad_datenbank)
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||||
self.db_zugriff = Datenbank.Datenbankzugriff(pfad_datenbank)
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||||
self.fm = Funktionales_Modell.FunktionalesModell(self.pfad_datenbank, self.a, self.b, self.pfad_tif_quasigeoidundolation)
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||||
self.fm = Funktionales_Modell.FunktionalesModell(self.pfad_datenbank, self.a, self.b, self.pfad_tif_quasigeoidundulation)
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||||
def ausgleichung_global(self, A, dl, Q_ext, P):
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