#proj — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #proj, aggregated by home.social.
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VR Factoring hat mit PKS Software ihr historisch tief integriertes Kernsystem in unter zwölf Monaten aus dem DZ BANK-Verbund herausgelöst – bei vollem Geschäftsbetrieb. Damit wurde die Grundlage für eine spätere Migration auf Standardsoftware geschaffen, ohne Zeitdruck oder Betriebsrisiko.
#Aktuell #Anwendung #Strategie #DZBANK #ITMigration #Kernbanksystem #Proj...
https://www.it-finanzmagazin.de/vr-factoring-schafft-planungssicherheit-fuer-den-umstieg-auf-standardsoftware-240397/?fsp_sid=22751 -
Preparing releases for #PROJ on my Macbook seem to be causing endless problems for me. Anyone wanna sponsor a laptop that runs Linux?
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Would you look at that? A new #PROJ release just landed!
We're now at 9.7.1. A few bug fixes and the EPSG database has been synced with the latest updates.
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@trenner Interesting. Most places that I've seen integrating Jira ticket names use conventions in comments rather than branch names. E.g. 'Closes/Fixes #PROJ-1235-ticket-title' to auto-close, 'Tests for #PROJ-1235-ticket-title', etc.
I've introduced pre-commit checks to ensure there is a Jira ticket pattern in the comment for e.g. SoX provenance compliance (associating code changes with the business requirement).
Seems unnecessary coupling to propagate this to branch names as well.
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Decided to do some tidying up in the #PROJ issue tracker today. Started from the back. A couple of hours spent, three issues closed and a fourth one on the way once my recent pull request is merged.
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Cómo cambiar un grupo de ubicaciones georreferenciadas de sistema de referencia de coordenadas geográficas (CRS)
Los sistemas de referencia de coordenadas (CRS) o sistemas de referencia espacial (SRS) son complicados, al menos para mí que no soy geógrafo y tengo un conocimiento superficial de GIS: existen más de 13.000 sistemas diferentes y siempre me cuesta saber en qué sistema están las ubicaciones de un conjunto de datos georreferenciados. Siempre he tenido la intuición de que es algo complejísimo, sin saber exactamente a qué nivel. Solo cuando leí este maravilloso post de 2011 sobre el tema (que por supuesto no hace falta leer para conseguir cambiar de CRS un conjunto de datos), empecé a tomar consciencia de la magnitud de la complejidad: el post explica la incapacidad de las distintas herramientas de transformación para conseguir precisión en las conversiones, dando resultados que pueden diferir en torno a 20km. Apasionante lectura también para personas interesadas en saber curiosidades como de dónde vienen los códigos EPSG, hoy uno de los estándares para sistemas de referencia de coordenadas.
Pero voy a tema. A mí que trabajo casi siempre desarrollando para web me interesa en general que los datos geográficos usen latitud y longitud. Es el sistema de coordenadas que se suele usar en web: Google Maps, Bing Maps, OpenStreetMap usan latitud y longitud. Si los datos que recibo usan un sistema cartesiano, tengo que transformarlos.
https://voragine.net/linux/cs2cs-pyproj-sistema-referencia-coordenadas-geograficas-crs
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Cómo cambiar un grupo de ubicaciones georreferenciadas de sistema de referencia de coordenadas geográficas (CRS)
Los sistemas de referencia de coordenadas (CRS) o sistemas de referencia espacial (SRS) son complicados, al menos para mí que no soy geógrafo y tengo un conocimiento superficial de GIS: existen más de 13.000 sistemas diferentes y siempre me cuesta saber en qué sistema están las ubicaciones de un conjunto de datos georreferenciados. Siempre he tenido la intuición de que es algo complejísimo, sin saber exactamente a qué nivel. Solo cuando leí este maravilloso post de 2011 sobre el tema (que por supuesto no hace falta leer para conseguir cambiar de CRS un conjunto de datos), empecé a tomar consciencia de la magnitud de la complejidad: el post explica la incapacidad de las distintas herramientas de transformación para conseguir precisión en las conversiones, dando resultados que pueden diferir en torno a 20km. Apasionante lectura también para personas interesadas en saber curiosidades como de dónde vienen los códigos EPSG, hoy uno de los estándares para sistemas de referencia de coordenadas.
Pero voy a tema. A mí que trabajo casi siempre desarrollando para web me interesa en general que los datos geográficos usen latitud y longitud. Es el sistema de coordenadas que se suele usar en web: Google Maps, Bing Maps, OpenStreetMap usan latitud y longitud. Si los datos que recibo usan un sistema cartesiano, tengo que transformarlos.
https://voragine.net/linux/cs2cs-pyproj-sistema-referencia-coordenadas-geograficas-crs
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Cómo cambiar un grupo de ubicaciones georreferenciadas de sistema de referencia de coordenadas geográficas (CRS)
Los sistemas de referencia de coordenadas (CRS) o sistemas de referencia espacial (SRS) son complicados, al menos para mí que no soy geógrafo y tengo un conocimiento superficial de GIS: existen más de 13.000 sistemas diferentes y siempre me cuesta saber en qué sistema están las ubicaciones de un conjunto de datos georreferenciados. Siempre he tenido la intuición de que es algo complejísimo, sin saber exactamente a qué nivel. Solo cuando leí este maravilloso post de 2011 sobre el tema (que por supuesto no hace falta leer para conseguir cambiar de CRS un conjunto de datos), empecé a tomar consciencia de la magnitud de la complejidad: el post explica la incapacidad de las distintas herramientas de transformación para conseguir precisión en las conversiones, dando resultados que pueden diferir en torno a 20km. Apasionante lectura también para personas interesadas en saber curiosidades como de dónde vienen los códigos EPSG, hoy uno de los estándares para sistemas de referencia de coordenadas.
Pero voy a tema. A mí que trabajo casi siempre desarrollando para web me interesa en general que los datos geográficos usen latitud y longitud. Es el sistema de coordenadas que se suele usar en web: Google Maps, Bing Maps, OpenStreetMap usan latitud y longitud. Si los datos que recibo usan un sistema cartesiano, tengo que transformarlos.
https://voragine.net/linux/cs2cs-pyproj-sistema-referencia-coordenadas-geograficas-crs
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Cómo cambiar un grupo de ubicaciones georreferenciadas de sistema de referencia de coordenadas geográficas (CRS)
Los sistemas de referencia de coordenadas (CRS) o sistemas de referencia espacial (SRS) son complicados, al menos para mí que no soy geógrafo y tengo un conocimiento superficial de GIS: existen más de 13.000 sistemas diferentes y siempre me cuesta saber en qué sistema están las ubicaciones de un conjunto de datos georreferenciados. Siempre he tenido la intuición de que es algo complejísimo, sin saber exactamente a qué nivel. Solo cuando leí este maravilloso post de 2011 sobre el tema (que por supuesto no hace falta leer para conseguir cambiar de CRS un conjunto de datos), empecé a tomar consciencia de la magnitud de la complejidad: el post explica la incapacidad de las distintas herramientas de transformación para conseguir precisión en las conversiones, dando resultados que pueden diferir en torno a 20km. Apasionante lectura también para personas interesadas en saber curiosidades como de dónde vienen los códigos EPSG, hoy uno de los estándares para sistemas de referencia de coordenadas.
Pero voy a tema. A mí que trabajo casi siempre desarrollando para web me interesa en general que los datos geográficos usen latitud y longitud. Es el sistema de coordenadas que se suele usar en web: Google Maps, Bing Maps, OpenStreetMap usan latitud y longitud. Si los datos que recibo usan un sistema cartesiano, tengo que transformarlos.
https://voragine.net/linux/cs2cs-pyproj-sistema-referencia-coordenadas-geograficas-crs
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Cómo cambiar un grupo de ubicaciones georreferenciadas de sistema de referencia de coordenadas geográficas (CRS)
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Springer Makes Open Source Chapter Of Upcoming Handbook Of Geographic Information Freely Accessible In April
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https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-53125-6_30 <-- shared & free journal issue
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[a good overview of open source GIS software stacks - with an OUTSTANDING and comprehensive reference list/links at the end!]
“... As a service to the readers, the reference section of this chapter includes scientific video recordings which provide additional content regarding software capabilities, historical notes and background information: #Actinia, #GeoBlackLight, #GeoPaparazzi, #GeoPython, #GeoServer, #GeoTools, #GMT, #GRASSGIS, #gvSIG, #JTS, #Leaflet, #MapServer, #NASAWorldWind, #OSGeoLive. #PostGIS, #PROJ, #QGIS, #rasdaman. In addition, scientific videos about the #OSGeo Foundation and the annual #SolKatzAwards or #GeospatialFreeandOpenSourceSoftware are included…”
#GIS #spatial #mapping #free #opensource #software #FOSS #opensourcesoftware #algorithms #geospatialtechnology #postgresql #postgres #softwarestacks -
Trying to map a surface onto a whole (hemi)sphere, covering it as uniformly as feasible.
(This is another crazy secret #SDF project.)
Lambert Equal Area projection only has 2 sources: #Wikipedia and #PROJ . The equation doesn't nearly cover the hemisphere :/
Just look at this junk!
I'll have to derive the correction factor myself...
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https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-53125-6_30 <-- shared & free journal issue
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