CN101441075A - 采用遥感地图工具的地图投影方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种先进制造与自动化技术领域的采用遥感地图工具的地图投影方法。本发明首先采用遥感地图工具的测距功能在遥感地图上再现已有城建坐标系，并选择投影控制点；使用遥感地图工具的测经纬度功能，测量遥感地图上已标记投影控制点的大地经度和纬度，并记录；根据投影控制点的城建坐标和大地经纬度数据得到投影参数；利用城建坐标系原点的城建坐标获得地图投影的投影误差；根据得到投影参数矩阵及投影误差，进行投影参数优化获得当前条件下最优的投影参数矩阵，从而建立从大地坐标系到城建坐标系的地图投影。本发明成本低、工作量少，且建立的地图投影的精确性也满足使用要求，可应用于GPS以及基于GPS的智能交通系统。

Description

采用遥感地图工具的地图投影方法

技术领域

本发明涉及一种遥感技术领域的地图测绘方法，具体地说，涉及的是一种采用遥感地图工具的地图投影方法。

背景技术

目前，基于GPS(全球定位系统)的各种设施和服务应用越来越广，如GPS定位应用于灾难搜救、工业测量等领域；GPS导航则应用于驾驶信息服务、航海导航以及航空导航等领域；基于GPS的智能交通系统也正日益成为缓解交通拥堵，提高交通效率的有效方法。来自GPS卫星系统的信号由GPS接收装置接收后，通常都由接收装置内置芯片进行运算后直接输出定位地面点的区域大地坐标系坐标，我国目前应用最广的区域大地坐标系是80西安大地坐标系。80西安大地坐标系(以下简称大地坐标系)的大地原点设在我国中部的陕西省泾阳县永乐镇，位于西安市西北方向约60公里处，基准面采用青岛大港验潮站1952—1979年确定的黄海平均海水面(即1985国家高程基准)。

大地坐标系中地面点的坐标由大地经度、大地纬度和大地高度组成，而大多数GPS定位、GPS导航、以及基于GPS的智能交通系统所使用的地面道路数字地图采用的是城建坐标系，该坐标系中地面点的坐标由东西向坐标和南北向坐标组成。GPS定位(不含卫星系统部分)原理是先将从GPS接收装置获取的大地坐标系坐标(以下简称大地坐标)转换成相应的城建坐标系坐标(以下简称城建坐标)，然后将城建坐标配准到数字地图上，并做一定的位置校正。GPS导航以及各种基于GPS的智能交通系统均以GPS定位原理为基础工作。所以，GPS定位、GPS导航、以及基于GPS的智能交通系统都须解决：如何将GPS定位地面点的大地坐标转换成城建坐标，即地图投影问题。

地图投影是研究把地球椭球体面上的经纬网转绘到平面上的方法及其变形问题。地图投影有几何法和解析法。解析法是确定球面上的地理坐标与平面上对应点的直角坐标之间的函数关系。基于解析法中的高斯—克吕格投影方法是横轴等角椭圆柱投影，其原理是：假设用一空心圆柱横套在地球椭球体上，使椭圆柱轴通过地心，椭圆柱面与椭圆体面某一经线相切；然后，用解析法使地球椭球体面上经纬网保持角度相等的关系，并投影到椭圆柱面上；最后，将椭圆柱面切开展成平面，就得到投影后的图形(由于GPS定位把待定位物体看作运动或静止的点，相应的地图投影只是将测得的经纬网上的点投影到二维地图平面上，因此只需用一个二维向量转换公式即可描述，不涉及投影图形的问题)。

经对现有技术的文献检索发现，目前，GPS定位使用最广泛的地图投影方法是解析法中的七参数法(夏德明等.GPS测量中坐标的转换过程[J].现代测绘，2008，31(III)：23-25)，该方法先须实地测量得到若干地面点的大地坐标和城建坐标，代入布尔莎公式后便确立一个含有7个未知参数的非线性矩阵方程，解方程后将解得的参数值带入布尔莎公式，便可以建立地图投影。该方法不足在于：1、必须实地测量地面点的大地坐标和城建坐标数据，成本高，且由于实地测量中受到的干扰因素较多，因此测得的数据的可靠性不稳定；2、投影公式复杂，解非线性矩阵方程工作量大，造成确定投影参数不方便。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出一种采用遥感地图工具的地图投影方法，该方法采用可免费获得的遥感地图工具来实施一种成本低、能够满足精确性要求的快速地图投影方法，可应用于GPS定位、GPS导航、以及各种基于GPS的智能交通系统。

本发明是通过以下技术方案实现的，首先采用遥感地图工具的测距功能在遥感地图上再现已有城建坐标系，并选取一定数目的地面点作为投影控制点(投影控制点越多则潜在的投影精度越高，但工作量也越大)以完成地图投影；然后，采用遥感地图工具的测经纬度功能测得各个投影控制点的大地经度和纬度；紧接着，在计算机运算平台上，利用投影控制点建立投影参数线性矩阵方程，并求解方程从而得一定数目的投影参数矩阵(取决于投影控制点的数目及选取方式)；最后，根据上述投影参数矩阵，在计算机运算平台上进行投影参数优化，并获得当前条件下最优(或次优)的投影参数，将上述投影参数代入简化的高斯—克吕格投影模型(如公式(1))便建立了地图投影。

本发明方法包括以下步骤：

第一步，采用遥感地图工具在遥感地图上再现城建坐标系

使用遥感地图工具的测距功能，在遥感地图上，以城建坐标系原点所在地面点为原点建立平面直角坐标系，同时按照城建坐标系中坐标轴的单位长度确定所建坐标系中坐标轴的单位长度。然后，在坐标系中选取一定数目的投影控制点并用遥感地图工具的标记功能在遥感地图上标记，同时记录投影控制点的城建坐标。

所述遥感地图一般指卫星从高空俯拍地面得到的能够反映地面地理特征的高清晰度照片，是目前最精确的地图之一。

所述遥感地图工具则指具有测距、定点、测经纬度功能的工具软件，如Google Earth Plus(free)，该软件已内置了高清晰的遥感地图，本发明使用的遥感地图工具即为Google Earth Plus(free)，可以通过网上免费下载获得。

第二步，采用遥感地图工具测量投影控制点的大地经度和纬度

使用遥感地图工具的测经纬度功能，测量遥感地图上已标记投影控制点的大地经度和纬度，并记录。

第三步，根据投影控制点的城建坐标和大地经纬度数据得到投影参数

由于单座城市的地面道路数字地图的经纬度跨度一般都比较小，因此可以将高斯—克吕格投影简化后近似为仿射投影，此举不会明显降低投影的精确性，却可以减少确定投影参数的计算量。基于上述简化的高斯—克吕格投影，以及投影控制点的城建坐标和大地经纬度数据，运用求解高维向量线性方程的矩阵理论基础知识得到投影参数。上述投影参数可构成一个2×3维矩阵，即投影参数矩阵。

第四步，利用城建坐标系原点的城建坐标获得地图投影的投影误差

考虑到在测量投影控制点城建坐标和大地经纬度过程中存在一定的误差(但仍然比实地测量精确)，从而不可避免地给投影参数矩阵的确定引入了误差，该误差统称为投影误差。

投影误差主要分为两类：一类是使用遥感地图工具测距和测经纬度所引入的误差，以Google Earth Plus(free)为例，测距引入的误差为0.01m级，测经纬度误差引入的误差为(2.7778×10^-4)°级，相比于地面道路数字地图中的道路长、宽度及经纬度跨度，该类误差可忽略；另一类是手工确定测距起点和终点的操作误差所引入的误差，该误差属于期望为零的随机噪声，是应该消去的误差。

要消去上述投影误差，必须知道其值的大小。城建坐标系原点不涉及测距，有着较高的精确性，因此城建坐标系原点通过投影得到的城建坐标与其真实城建坐标(即(0，0))的差可作为地图投影的投影误差值，该值是一个二维列向量。

第五步，根据第三步得到投影参数矩阵及第四步得到的投影误差，进行投影参数优化获得当前条件下最优的投影参数矩阵，建立从大地坐标系到城建坐标系的地图投影。

简化的高斯—克吕格投影方法属于线性投影，所以若干个投影参数矩阵取均值后得到的新投影参数矩阵对应的投影误差等于原来各投影误差的均值。如第四步所述，投影误差是期望为零的随机噪声，因此若干个投影误差的均值可能小于原最小投影误差(以投影误差列向量的二范数作为其大小衡量标准，下同)。

所述投影参数的优化，具体包括以下三个优化模块的处理：

第一优化模块：按照行向量的格式，将由前四个步骤得到的投影参数及相应的投影误差输入计算机，存于矩阵A中。调用函数min(列向量)获得最小投影误差，然后然后调用函数norm(列向量)得到最小投影误差的二范数e_min，并与投影误差容忍值e_tolerance比较。如果e_min<e_tolerance，则优化完成，矩阵A中e_min对应的投影参数即为当前条件下的最优投影参数，否则进入第二优化模块；

第二优化模块：将A中的任意两个行向量(即投影参数和投影误差)取平均，仅当投影误差均值e<e_min时，才将投影参数均值和投影误差均值按行向量的格式存入矩阵B。调用函数min(列向量)获得矩阵B中的最小投影误差，然后调用函数norm(列向量)得到最小投影误差的二范数

并与e_tolerance比较。如果 $e_{\min }^{\&prime;}<e_{\mathrm{tolerance}},$ 则优化完成，矩阵B中

对应的投影参数即为当前条件下的最优投影参数，否则进入第三优化模块；

第三优化模块：将A的任意三个行向量(即投影参数和投影误差)取平均，仅当投影误差均值 $\tilde{e}<e_{\min }$ 时，才将投影参数均值和投影误差均值按行向量的格式存入矩阵C。调用函数min(列向量)获得矩阵C中的最小投影误差，然后调用函数norm(列向量)得到最小投影误差的二范数

并与e_tolerance比较。如果 $e_{\min }^{\&prime;\&prime;}<e_{\mathrm{tolerance}},$ 则优化完成，矩阵C中对应的投影参数即为当前条件下的最优投影参数，否则上述投影参数仅为次优，但在投影精确性上也得到了较大增强，所以投影参数优化过程仍然结束。有当前条件下最优投影参数时，便将其代入简化的高斯—克吕格投影模型(如公式(1))中建立地图投影，否则用次优投影参数。

上述投影参数优化过程中，投影误差容忍值设置的越小，则要进入的优化单元越多，并有可能得到次优的投影参数，但是投影参数也越精确。

根据优化得到的投影参数，代入简化的高斯—克吕格投影模型(见式(1))即可建立从大地坐标系到城建坐标系的地图投影(描述形式为一个二维列向量转换公式，可参见式(6))。基于建立的地图投影，GPS接收装置输出的任意地面点位置数据(系大地坐标系经纬度数据)可被投影到城市地面道路数字地图上，并得到数字地图的位置数据(系城建坐标数据)。根据数字地图的位置数据，结合GPS定位方法可将地面点绘制于数字地图上从而实现GPS定位，也可结合GPS导航方法或基于GPS的智能交通系统方法实现其他用途，由于本发明不涉及GPS定位、导航以及基于GPS的智能交通系统方法，故在此不再累述。

与现有技术相比，本发明不需要实地测量投影控制点的城建坐标及大地经纬度等数据，只需采用可免费在线使用的遥感地图工具来测量上述数据，因此成本低而且实施方便。此外，由于遥感地图具有极佳的精确性，同时可以避免实地测量中非可控因素(如天气、仪器使用状况以及外部干扰信号等)所引入的误差，从而提高了数据的可靠性。另一方面，简化的高斯—克吕格投影方法在不明显降低投影准确性的同时有效减少了确定投影参数的工作量，投影参数优化过程还可对投影参数做一定优化，从而进一步提高投影的精度。

附图说明

图1为本发明中的投影控制点选取图。

图2为本发明中的投影参数优化过程图。

图3为投影得到的城建坐标点与真实城建坐标点之间欧式距离的曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

以选取13个投影控制点，采用Google Earth Plus(free)作为遥感地图工具实施本发明建立地图投影为例(所涉及的数据处理全部采用MATLAB R2007a平台编程完成)，其具体步骤如下：

1.如附图1所示，采用遥感地图工具的测距和定点功能，以地面点(0，0)为原点，以1米为坐标轴单位长度建立平面直角坐标系，在遥感地图上选取13个投影控制点并对之进行标记(如图1中的大头针标志)，同时记录投影控制点的城建坐标。

2.采用遥感地图工具的测经纬度功能测量投影控制点的大地经度和纬度，并做记录。

以上两步得到的投影控制点数据如下：

 

城建坐标(m)	(0，0)	(100.00，0)	(200.00，0)	(300.00，0)	(-100.00，0)
						经度(°E)，纬度(°N)	126.5670，43.8558	126.5683，43.8558	126.5695，43.8559	126.5708，43.8559	126.5658，43.8558
城建坐标(m)	(-200.00，0)	(-300.00，0)	(0，100.00)	(0，200.00)	(0，300.00)
						经度(°E)，纬度(°N)	126.5646，43.8558	126.5633，43.8557	126.5670，43.8567	126.5670，43.8576	126.5669，43.8585
城建坐标(m)	(0，-100.00)	(0，-200.00)	(0，-300.00)
						经度(°E)，纬度(°N)	126.5671，43.8549	126.5671，43.8540	126.5672，43.8531

注：鉴于表格空间所限，上表中的经纬度数据精确到小数点后四位，但实际记录的数据为精确到小数点后十位。

3.首先把投影控制点分为三组：0组仅包括一个投影控制点，即城建坐标系原点，其城建坐标为(0，0)；1组包括除城建坐标系原点外全部位于x轴(即东西向坐标轴)上的投影控制点，他们的城建坐标分别为(100.00，0)、(200.00，0)、(300.00，0)、(-100.00，0)、(-200.00，0)、(-300.00，0)；2组包括除城建坐标系原点外全部位于y轴(即南北向坐标轴)上的投影控制点，他们的城建坐标分别为(0，100.00)、(0，200.00)、(0，300.00)、(0，-100.00)、(0，-200.00)、(0，-300.00)。将上述三组投影控制点数据以行向量的格式输入到MATLAB R2007a平台上，并分别存于矩阵C0、C1、C2。

根据简化的高斯—克吕格投影方程：

$\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{a}_{\mathrm{xx}}& a_{\mathrm{xy}}\\ a_{\mathrm{yx}}& a_{\mathrm{yy}}\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}l\\ d\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{b}_x\\ b_y\end{array}\right],---\left(1\right)$

其中，x，y分别代表城建坐标系x轴坐标和y轴坐标，l，d分别代表大地经度和纬度，a_xx，a_xy，a_yx，a_yy，b_x，b_y为待定的投影参数，在MATLAB R2007a平台上，从矩阵C1和C2中分别任取一个行向量和两个行向量(即从投影控制点1组和2组中分别任取1个投影控制点数据和2个投影控制点数据)，上代入公式(1)，得到如下所示的投影参数方程：

$\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\\ x_3\\ y_1\\ y_2\\ y_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccccc}{l}_1& d_1& 1& 0& 0& 0\\ l_2& d_2& 1& 0& 0& 0\\ l_3& d_3& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& l_1& d_1& 1\\ 0& 0& 0& l_2& d_2& 1\\ 0& 0& 0& l_3& d_3& 1\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{xx}}\\ a_{\mathrm{xy}}\\ b_x\\ a_{\mathrm{yx}}\\ a_{\mathrm{yy}}\\ b_y\end{array}\right],$

记为b＝Ax，　　　　　　　(2)

其中(x₁，y₁)、(x₂，y₂)、(x₃，y₃)为投影控制点的城建坐标，(l₁，d₁)、(l₂，d₂)、(l₃，d₃)为其大地坐标中的经度和纬度，a_xx，a_xy，b_x，a_yx，a_yy，b_y为待求的投影参数，它们可构成投影参数矩阵 $\left[\begin{array}{ccc}{a}_{\mathrm{xx}}& a_{\mathrm{xy}}& b_x\\ a_{\mathrm{yx}}& a_{\mathrm{yy}}& b_y\end{array}\right].$ 重复上述步骤，但改为从矩阵C1和C2中分别任取两个行向量和一个行向量(即从投影控制点1组和2组中分别任取2个投影控制点数据和1个投影控制点数据)。

一共可以得到 $C_2^1{C}_6^1{C}_6^2=180$ 个投影参数方程。由于每个投影参数方程所选取的三个投影控制点均不在同一直线上，则(x₁ x₂ x₃ y₁ y₂ y₃)^T中x₁，x₂，x₃和y₁，y₂，y₃均不同时为零，且l₁，l₂，l₃和d₁，d₂，d₃中均任意两者不相等，即b≠0且r(A|b)＝r(A)＝6，因此方程(2)存在非零特解。在MATLAB R2007a平台上调用函数inv(满秩方阵)求得A^-1，最后与列向量b相乘得到投影参数方程(2)的非零特解A^-1·b。A^-1·b为一六维列向量，其元素即为投影参数。重复步骤3的上述过程，可得180组投影参数，其可构成180个投影参数矩阵。

4.根据投影误差公式：

$\left[\begin{array}{c}{e}_x\\ e_y\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{a}_{\mathrm{xx}}& a_{\mathrm{xy}}& b_x\\ a_{\mathrm{yx}}& a_{\mathrm{yy}}& b_y\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}{l}_0\\ d_0\\ 1\end{array}\right],---\left(3\right)$

其中， $\left[\begin{array}{ccc}{a}_{\mathrm{xx}}& a_{\mathrm{xy}}& b_x\\ a_{\mathrm{yx}}& a_{\mathrm{yy}}& b_y\end{array}\right]$ 是步骤3求得的投影参数矩阵，l₀，d₀是城建坐标系原点的大地经度和纬度，e_x，e_y分别是x轴方向和y轴方向的投影误差，在MATLAB R2007a平台上将步骤3求得的180个投影参数矩阵分别代入公式(3)，经计算可分别得到各投影参数矩阵的投影误差向量(e_x，e_y)^T。

5.如附图2所示，其中实线部分为实际优化过程，虚线部分没有执行。

具体投影参数优化过程如下：

1)第一优化模块：按照行向量的格式，将由前四个步骤得到的投影参数及相应的投影误差输入到MATLAB R2007a平台上，存于矩阵A中，调用函数min(列向量)得到最小投影误差，然后调用函数norm(列向量)得到最小投影误差的二范数e_min＝0.231，并与投影误差容忍值e_tolerance＝0.050比较。e_min>e_tolerance，故进入第二优化模块；

2)第二优化模块：将A的任意两个行向量(内容为投影参数和投影误差)取平均，仅当投影误差均值e<e_min时，才将投影参数均值和投影误差均值按行向量的格式存入矩阵B。调用函数min(列向量)获得矩阵B中的最小投影误差，然后调用函数norm(列向量)得到最小投影误差的二范数 $e_{\min }^{\&prime;}=0.027,$ 并与e_tolerance＝0.050比较。 $e_{\min }^{\&prime;}<e_{\mathrm{tolerance}},$ 故优化完成，矩阵B中

对应的投影参数：a_xx＝80085.8307315133、a_xy＝3948.762069978173、b_x＝-10309402.198608777、a_yx＝-1964.663347251073、a_yy＝111740.22784596437为当前条件下的最优投影参数。

以吉林省吉林市的城市地面道路数字地图(以该市火车站站前广场雕塑所在位置为城建坐标系原点，其大地经度和纬度分别为126.5670305556°E和43.8558166667°N，坐标轴单位长度定为一米)为应用环境，依照上述步骤，得到从80西安大地坐标系到吉林市城市地面道路数字地图城建坐标系的地图投影：

$\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}80085.8307315133& 3948.762069978173& -10309402.198608777\\ -1964.663347251073& 111740.22784596437& -4651798.29925682\end{array}\right]\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}l\\ d\\ 1\end{array}\right],---\left(6\right)$

其中(x，y)为城建坐标，l，d分别为大地经度和纬度，

$\left[\begin{array}{ccc}80085.8307315133& 3948.762069978173& -10309402.198608777\\ -1964.663347251073& 111740.22784596437& -4651798.29925682\end{array}\right]$ 为求得的最优投影参数矩阵。

选取29个地面点测试应用本发明得到的地图投影(公式(6))的精确性，这些点的城建坐标和大地经纬度均用遥感地图工具测得如下(大地经纬度可视作GPS接收装置输出的大地坐标系数据)：

 

城建坐标(m)	(0，0)	(10.00，10.00)	(20.00，20.00)	(50.00，50.00)	(100.00，100.00)
						经度(°E)，纬度(°N)	126.5670，43.8558	126.5672，43.8559	126.5673，43.8560	126.5676，43.8563	126.5682，43.8567
城建坐标(m)	(500.00，500.00)	(1000.00，1000.00)	(2000.00，2000.00)	(-10.00，10.00)	(-20.00，20.00)
						经度(°E)，纬度(°N)	126.5731，43.8604	126.5791，43.8650	126.5911，43.8741	126.5669，43.8559	126.5668，43.8560
城建坐标(m)	(-50.00，50.00)	(-100.00，100.00)	(-500.00，500.00)	(-1000.00，1000.00)	(-2000.00，2000.00)
						经度(°E)，纬度(°N)	126.5664，43.8563	126.5657，43.8567	126.5606，43.8602	126.5541，43.8645	126.5412，43.8733
城建坐标(m)	(-10.00，-10.00)	(-20.00，-20.00)	(-50.00，-50.00)	(-100.00，-100.00)	(-500.00，-500.00)
						经度(°E)，纬度(°N)	126.5669，43.8557	126.5668，43.8556	126.5664，43.8554	126.5658，43.8549	126.5610，43.8512
城建坐标(m)	(-1000.00，-1000.00)	(-2000.00，-2000.00)	(10.00，-10.00)	(20.00，-20.00)	(50.00，-50.00)
						经度(°E)，纬度(°N)	126.5550，43.8467	126.5430，43.8375	126.5672，43.8559	126.5673，43.8560	126.5676，43.8563
城建坐标(m)	(100.00，-100.00)	(500.00，-500.00)	(1000.00，-1000.00)	(2000.00，-2000.00)
						经度(°E)，纬度(°N)	126.5682，43.8567	126.5731，43.8604	126.5791，43.8650	126.5911，43.8741

注：鉴于表格空间所限，上表中的经纬度数据精确到小数点后四位，但实际参与运算的数据为精确到小数点后十位。

将测试点的大地经纬度代入地图投影公式(公式(6))后求得各点的投影城建坐标，并计算其与真实城建坐标(即上表中的城建坐标测量值)的差的二范数(几何意义为两个坐标点之间的欧式距离)，该值的曲线图如附图3所示。观察附图3，可以发现：根据大地经纬度数据，应用本发明投影得到的城建坐标点与真实城建坐标点之间的欧式距离始终小于0.4m，即各测试点的投影误差始终小于0.4m。相对于覆盖面积广大的城市地面道路网，上述误差是可以接受的，完全满足一般情况下的GPS定位、GPS导航、以及基于GPS的智能交通系统对地图投影的精度要求。

Claims (8)

1、一种采用遥感地图工具的地图投影方法，其特征在于包括如下步骤：

第一步，使用遥感地图工具的测距功能，在遥感地图上，以城建坐标系原点所在地面点为原点建立平面直角坐标系，同时按照城建坐标系中坐标轴的单位长度确定所建坐标系中坐标轴的单位长度，然后，在坐标系中选取投影控制点并用遥感地图工具的标记功能在遥感地图上标记，同时记录投影控制点的城建坐标；

第二步，使用遥感地图工具的测经纬度功能，测量遥感地图上已标记投影控制点的大地经度和纬度，并记录；

第三步，根据投影控制点的城建坐标和大地经纬度数据得到投影参数；

第四步，利用城建坐标系原点的城建坐标获得地图投影的投影误差；

第五步，根据第三步得到投影参数矩阵及第四步得到的投影误差，进行投影参数优化获得当前条件下最优的投影参数矩阵，从而建立从大地坐标系到城建坐标系的地图投影。

2、根据权利要求1所述的采用遥感地图工具的地图投影方法，其特征是，所述遥感地图是指卫星从高空俯拍地面得到的能够反映地面地理特征的高清晰度照片。

3、根据权利要求1所述的采用遥感地图工具的地图投影方法，其特征是，所述遥感地图工具是指具有测距、定点、测经纬度功能的工具软件。

4、根据权利要求1或3所述的采用遥感地图工具的地图投影方法，其特征是，所述遥感地图工具是指Google Earth Plus(free)，该软件已内置了高清晰的遥感地图。

5、根据权利要求1所述的采用遥感地图工具的地图投影方法，其特征是，所述根据投影控制点的城建坐标和大地经纬度数据得到投影参数，是指将高斯—克吕格投影简化为仿射投影，基于简化的高斯—克吕格投影以及投影控制点的城建坐标和大地经纬度数据，运用求解高维向量线性方程的矩阵理论基础知识得到投影参数，该投影参数构成一个2×3维矩阵，即投影参数矩阵。

6、根据权利要求1所述的采用遥感地图工具的地图投影方法，其特征是，所述利用城建坐标系原点的城建坐标获得地图投影的投影误差，是指城建坐标系原点通过投影得到的城建坐标与其真实城建坐标的差作为地图投影的投影误差值，该值是一个二维列向量。

7、根据权利要求1所述的采用遥感地图工具的地图投影方法，其特征是，所述进行投影参数优化，具体包括以下三个优化模块的处理：

第一优化模块：按照行向量的格式，将由前四个步骤得到的投影参数及相应的投影误差输入计算机，存于矩阵A中，调用函数min(列向量)获得最小投影误差，然后然后调用函数norm(列向量)得到最小投影误差的二范数e_min，并与投影误差容忍值e_tolerance比较，如果e_min<e_tolerance，则优化完成，矩阵A中e_min对应的投影参数即为当前条件下的最优投影参数，否则进入第二优化模块；

第二优化模块：将矩阵A中的任意两个行向量即投影参数和投影误差取平均，仅当投影误差均值e<e_min时，才将投影参数均值和投影误差均值按行向量的格式存入矩阵B，调用函数min(列向量)获得矩阵B中的最小投影误差，然后调用函数norm(列向量)得到最小投影误差的二范数并与e_tolerance比较，如果 $e_{\min }^{\&prime;}<e_{\mathrm{tolerance}},$ 则优化完成，矩阵B中

对应的投影参数即为当前条件下的最优投影参数，否则进入第三优化模块；

第三优化模块：将矩阵A的任意三个行向量即投影参数和投影误差取平均，仅当投影误差均值 $\tilde{e}<e_{\min }$ 时，才将投影参数均值和投影误差均值按行向量的格式存入矩阵C，调用函数min(列向量)获得矩阵C中的最小投影误差，然后调用函数norm(列向量)得到最小投影误差的二范数

并与e_tolerance比较，如果 $e_{\min }^{\&prime;\&prime;}<e_{\mathrm{tolerance}},$ 则优化完成，矩阵C中

对应的投影参数即为当前条件下的最优投影参数，否则上述投影参数仅为次优，但投影精确性上得到了增强，所以投影参数优化过程仍然结束；

在有当前条件下最优投影参数时，将其代入简化的高斯—克吕格投影模型中建立地图投影，否则用次优投影参数。

8、根据权利要求1或7所述的采用遥感地图工具的地图投影方法，其特征是，所述进行投影参数优化，其中投影误差容忍值设置的越小，则要进入的优化单元越多，并有可能得到次优的投影参数，投影参数也越精确。

Images