एल्गोरिदम जीआईएस एक्स से यूएस ज़िप कोड प्राप्त करने के लिए, y निर्देशांक

Question

मेरे पास संयुक्त राज्य अमेरिका के विशिष्ट भौगोलिक स्थानों पर होने वाली कई हजारों घटनाओं का डेटाबेस है। डेटा में प्रत्येक घटना के लिए x, y coodinates शामिल हैं, NAD83 संदर्भ प्रणाली का उपयोग करके एन्कोड किया गया है। मैं प्रत्येक एनएडी 83 एक्स, वाई समन्वय से जुड़े यूएस ज़िप कोड को विश्वसनीय रूप से प्राप्त करने के लिए एल्गोरिदम लिखना या उपयोग करना चाहता हूं।

मेरे पास अभी तक NAD83 संदर्भ प्रणाली का उपयोग करके ज़िप कोड परिभाषाएं नहीं हैं। और मैंने पहले कभी इस तरह के प्रोग्रामिंग नहीं किया है। लेकिन ऐसा लगता है कि यह पता लगाने के लिए सहजता से सरल होगा कि एक दिया गया एक्स, वाई समन्वय एक ही एनएडी 83 संदर्भ प्रणाली का उपयोग करके परिभाषित यूएस ज़िप कोड के ज्यामितीय आकार के भीतर स्थित है या नहीं।

किसी को भी मेरा पीछा के साथ मदद कर सकते हैं:
1.) मैं कहां से NAD83 संदर्भ प्रणाली प्रारूप में विश्वसनीय अमेरिका पिन कोड परिभाषाओं मिलता है?
2.) एक्स, वाई समन्वय दिए गए ज़िप कोड को खोजने के लिए मुझे एल्गोरिदम के लिए उदाहरण कोड कहां मिल सकता है?

कोई भी लिंक जो आप निर्देशक लेख/ट्यूटोरियल, उदाहरण कोड, और NAD83 ज़िप कोड सीमा परिभाषा डेटा को भेज सकते हैं वास्तव में सहायक होंगे। मैं Google खोज कर रहा हूं, लेकिन मुझे लगा कि इस साइट पर लोग मुझे एक विशेषज्ञ की मार्गदर्शिका दे सकते हैं।

मैं जावा में हर दिन कोड करता हूं। लेकिन, यदि आपके द्वारा प्रदान किया गया कोड जावा में लिखा नहीं गया है, तो मैं किसी अन्य भाषा में लिखित कोड ले सकता हूं और इसे अपने उद्देश्यों के लिए जावा में अनुकूलित कर सकता हूं। मेरे पास मेरे कंप्यूटर में डेटाबेस सॉफ़्टवेयर स्थापित नहीं है क्योंकि मैं अपने जावा अनुप्रयोगों में इनपुट के रूप में सीएसवी या टेक्स्ट फ़ाइलों का उपयोग करता हूं। यदि आपके पास कुछ डेटाबेस है जो आप सुझाते हैं कि मैं उपयोग करता हूं, तो मुझे डेटा को प्रारूप में कैसे प्राप्त किया जाए, इसके लिए निर्देशों के लिंक की आवश्यकता होगी जिसे मैं जावा जैसी प्रोग्रामिंग भाषा में आयात कर सकता हूं।

अंत में, मेरे डेटासेट में सड़क पते में ज़िप कोड शामिल नहीं हैं, और सड़क के पते खतरनाक रूप से लिखे गए हैं, ताकि पता डेटा को पर्याप्त रूप से साफ करने का प्रयास करना मुश्किल हो, ताकि ज़िप कोड प्राप्त करने का प्रयास किया जा सके। पतों। मैं कई सौ शहरों में डेटा को अलग कर सकता हूं, शायद कुछ सौ ज़िप कोड में, लेकिन मुझे लगता है कि एनएडी 83 एक्स, वाई निर्देशांक ज़िप कोड प्राप्त करने में मेरा सबसे अच्छा शॉट हैं जिसमें मेरे डेटासेट में प्रत्येक घटना हुई थी। मैं अपने परिणामस्वरूप ज़िप कोड को अन्य डेटा के साथ ज़िप कोड विश्लेषण से जोड़ना चाहता हूं जो मुझे यूएस जनगणना आदि जैसे स्रोतों से प्रत्येक ज़िप कोड के बारे में मिलता है।

आपकी मदद करने के इच्छुक व्यक्ति के लिए अग्रिम धन्यवाद।

Answer 1

मुझे नहीं पता कि ज़िप कोड कहां प्राप्त करें, लेकिन मुझे लगता है कि आप इसे the ZIP code of each state पर Google से बाहर कर सकते हैं।

और प्रश्न (2), पहले आपको भौगोलिक सूचना की आवश्यकता होगी, यानी the boundary of each state। तो आप बस सभी बिंदुओं (x, y) का आकलन करें और यह निर्धारित करें कि यह कौन सा बहुभुज है।

यहां एक नमूना कोड है, यह SGU124 के लिए लिखा गया था।

#include <map> 
#include <cstdio> 
#include <cstring> 
#include <algorithm> 

#define MAXN 10005 

using namespace std; 

struct pnt{ 
    int x,y; 
}; 
struct seg{ 
    pnt a,b; 
} s[MAXN]; 
int n; 
pnt p; 
int h[MAXN<<1]; 
int k[MAXN<<1]; 

void work(){ 
    int i,x,y,c = 0; 
    memset(h,0,sizeof(h)); 
    memset(k,0,sizeof(k)); 
    for (i=0;i<n;i++){ 
     if (s[i].a.x<=p.x && p.x<=s[i].b.x && s[i].a.y<=p.y && p.y<=s[i].b.y){ 
      printf("BORDER\n"); 
      return; 
     } 
     if (s[i].a.x==s[i].b.x){ 
      x = s[i].a.x; 
      y = p.y - p.x + x; 
      if (x<=p.x && s[i].a.y<=y && y<=s[i].b.y){ 
       h[x+MAXN] = 1; 
       if (y==s[i].a.y) k[x+MAXN] |= 1; 
        else if (y==s[i].b.y) k[x+MAXN] |= 2; 
      } 
     } 
     else{ 
      y = s[i].a.y; 
      x = p.x - p.y + y; 
      if (x<=p.x && s[i].a.x<=x && x<=s[i].b.x){ 
       //printf("%d %d %d %d\n",s[i].a.x,s[i].a.y,s[i].b.x,s[i].b.y); 
       h[x+MAXN] = 1; 
       if (x==s[i].a.x) k[x+MAXN] |= 4; 
        else if (x==s[i].b.x) k[x+MAXN] |= 8; 
      } 
     } 
    } 
    for (i=p.x;i>=-10000;i--){ 
     //if (h[i+MAXN]>0) printf("@ %d %d\n",i,k[i+MAXN]); 
     if (k[i+MAXN]!=9 && k[i+MAXN]!=6) c += h[i+MAXN]; 
    } 
    //printf("p @ %d %d ",p.x,p.y); 
    if (c%2) printf("INSIDE\n"); 
     else printf("OUTSIDE\n"); 
} 

int main(){ 
    freopen("sgu124.in","r",stdin); 
    int i; 
    while (~scanf("%d",&n)){ 
     for (i=0;i<n;i++){ 
      scanf("%d%d",&s[i].a.x,&s[i].a.y); 
      scanf("%d%d",&s[i].b.x,&s[i].b.y); 
      if (s[i].a.x>s[i].b.x || s[i].a.y>s[i].b.y) swap(s[i].a,s[i].b); 
     } 
     scanf("%d%d",&p.x,&p.y); 
     work(); 
     //break; 
    } 
    return 0; 
} 

Answer 2

आप जावा में GeoTools का उपयोग कर सकते हैं। यहां एक उदाहरण है जो एक आकृति फाइल में एक बिंदु की खोज है।

// projection/datum in SR-ORG:7169 (GCS NAD83) 
File shapeFile = new File("zt08_d00.shp"); 
FileDataStore store = FileDataStoreFinder.getDataStore(shapeFile); 
SimpleFeatureSource featureSource = store.getFeatureSource(); 
// Boulder, CO 
Filter filter = CQL.toFilter("CONTAINS(the_geom, POINT(-105.292778 40.019444))"); 
SimpleFeatureCollection features = featureSource.getFeatures(filter); 
for (SimpleFeature f : features) { 
    System.out.println(f.getAttribute('NAME')); 
} 

मैं 2000 की जनगणना से 5-Digit ZIP Code Tabulation Areas की अमेरिकी जनगणना ब्यूरो के संग्रह से एक शेपफ़ाइल पकड़ा। मैंने सिर्फ कोलोराडो राज्य के लिए एक ही फाइल का इस्तेमाल किया। आपको इन्हें एक FeatureSource में मर्ज करने की आवश्यकता होगी। बोल्डर, सीओ के लिए इस आउटपुट 80302 को चला रहा है।

जियोटूल आपको आवश्यक होने पर convert between projections पर भी अनुमति देता है। सौभाग्य से ये आकारफाइल पहले ही एनएडी 83 में हैं।

Answer 3

आपने उल्लेख किया है कि आपके पास ऐसे पते हैं जिनका आप उपयोग करने में सक्षम हो सकते हैं। उस स्थिति में, एक पता सत्यापन सेवा आपको पते और शहर/राज्य के आधार पर ज़िप कोड को प्रोग्रामेटिक रूप से ढूंढने की अनुमति देगी। यहां तक ​​कि यदि खराब रूप से स्वरूपित किया गया है, तो पता डेटा आपको अपने लक्ष्य का 9 0 या 9 5% तक पहुंच सकता है, शेष को या तो साफ करने और पुन: प्रसंस्करण करने के लिए या निर्धारित करने के लिए निर्देशांक का उपयोग करने का प्रयास कर सकता है।

SmartyStreets आपके डेटा के साथ एक अपलोड की गई CSV फ़ाइल लेगा और पता सत्यापन (पते को सही और मानकीकृत) करेगा और फिर यूएसपीएस से डेटा का उपयोग कर पते को सत्यापित करेगा। SmartyStreets की एक अनूठी विशेषता यह है कि वे बुरे पते के लिए कुछ भी चार्ज नहीं करते हैं। यह आपको प्रत्येक पते के विभिन्न क्रमपरिवर्तनों को प्रारूपित करने और संसाधित करने की अनुमति देगा (खतरनाक डेटा के लिए खाते का प्रयास करने के लिए) और यदि सकारात्मक मिलान हल हो जाता है तो केवल इसके लिए भुगतान करें।

पूर्ण प्रकटीकरण के हित में, मैं SmartyStreets का संस्थापक हूं। हम सड़क पता सत्यापन प्रदान करते हैं।