Add geo3al dataset

[CovMat]

预览地址: https://gmt-china.github.io/sitepreview/gmt-china/GMT_docs/Add_geology_data/dataset-CN/geo3al/

[github-actions]

This comment was written by the Continuous Documentation bot!

• Preview: https://gmt-china.github.io/sitepreview/gmt-china/GMT_docs/Add_geology_data/index.html
• Commit hash: 73c3980

[core-man]

A quick note: 可以直接放在 dataset-CN 目录，不需单独建立geo3al目录，no？另外请在dataset-CN/index加上geo3al.

[CovMat]

A quick note: 可以直接放在 dataset-CN 目录，不需单独建立geo3al目录，no？另外请在dataset-CN/index加上geo3al.

有三个文件，直接放会很乱。 index你现在不是还在改吗？会有冲突

#365

[core-man]

A quick note: 可以直接放在 dataset-CN 目录，不需单独建立geo3al目录，no？另外请在dataset-CN/index加上geo3al.

有三个文件，直接放会很乱。 index你现在不是还在改吗？会有冲突

#365

Okay. Let's first finish #365 and then update this PR to avoid conflict.

[CovMat]

A quick note: 可以直接放在 dataset-CN 目录，不需单独建立geo3al目录，no？另外请在dataset-CN/index加上geo3al.

有三个文件，直接放会很乱。 index你现在不是还在改吗？会有冲突
#365

Okay. Let's first finish #365 and then update this PR to avoid conflict.

还是先通过这个吧

[core-man]

这个 PR 应该要等 6.1 发布以后才有空审稿完了。

[liuzhumei]

临区？邻区？

[liuzhumei]

嗨，我需要大家的帮助：mapproject命令可以很方便的进行投影转换，但是转出的文件缺失了属性信息。我尝试先用ogr2ogr把shp文件转成gmt格式，属性信息以头文件形式输出，然而再gmt mapproject投影转换后，依然没有这些header，我不知道是否是mapproject的功能缺陷。 我格式转换的命令如下：gmt mapproject geo3al.shp -Jl120/0/31/-29/1:1 -I -F -C -Rg > geo3a1.gmt

[liuzhumei]

Version6.2正式版中mapproject依然不支持-a选项 @seisman

[liuzhumei]

嗨，我需要大家的帮助：mapproject命令可以很方便的进行投影转换，但是转出的文件缺失了属性信息。我尝试先用ogr2ogr把shp文件转成gmt格式，属性信息以头文件形式输出，然而再gmt mapproject投影转换后，依然没有这些header，我不知道是否是mapproject的功能缺陷。 我格式转换的命令如下：gmt mapproject geo3al.shp -Jl120/0/31/-29/1:1 -I -F -C -Rg > geo3a1.gmt

现在我用ogr2ogr做了投影+格式转换：ogr2ogr -f GMT geo3al.gmt geo3al.shp -t_srs EPSG:4269
这个结果有属性信息，可以在后面的画图中填充颜色，很遗憾没有用GMT的命令。

[CovMat]

嗨，我需要大家的帮助：mapproject命令可以很方便的进行投影转换，但是转出的文件缺失了属性信息。我尝试先用ogr2ogr把shp文件转成gmt格式，属性信息以头文件形式输出，然而再gmt mapproject投影转换后，依然没有这些header，我不知道是否是mapproject的功能缺陷。 我格式转换的命令如下：gmt mapproject geo3al.shp -Jl120/0/31/-29/1:1 -I -F -C -Rg > geo3a1.gmt

现在我用ogr2ogr做了投影+格式转换：ogr2ogr -f GMT geo3al.gmt geo3al.shp -t_srs EPSG:4269
这个结果有属性信息，可以在后面的画图中填充颜色，很遗憾没有用GMT的命令。

可以用这一条命令代替原有的python程序吗？

[liuzhumei]

完全可以

[CovMat]

完全可以

但生成的文件头段里面没有Z值，这个怎么用cpt自动填色呢？

[CovMat]

> -Z168.0 ||J
121.91420322721346	53.34960369851061
121.94246437529453	53.34726032326104
121.97441660526952	53.35390640596914

徐弥坚给的数据是这样的，关键在于有Z值，才能够用cpt涂色

[CovMat]

@xumi1993

抱歉拖了很久，Dr Xu能否教一下我们，这个Z值是怎么来的呢？

[xumi1993]

我想补充一下，格式转换这一步有一个很重要的问题，因为源文件中，年代是用地质年代符号表示的，

# @D31581396321.161|1523494.938||J|J    
# @P   
181032.240279034 6019152.23377152
183705.216473993 6018783.51860619

而用CPT绘图时需要指定年代数值。

> -Z168.0 ||J
121.91420322721346	53.34960369851061
121.94246437529453	53.34726032326104

也就是说即使用GMT将原始文件转换成经纬度坐标，也无法直接在画图时使用。

因此当时在转换这个文件时，我对照了GSA的地质年代表制作了一个映射文件，才可以将地质年代符号与年代值进行了映射。其原则如下

• 明确指定了“纪”，以纪的中间年份表示，如P 270，J 168， K 99等。
• 明确指定了“代”，以代的中间年份表示，如Pz。
• 跨越两个“纪”，以两个纪的分界年份表示，如JK表示侏罗至白垩，这时年代映射为145。
• 跨越两个“代”，由于年代跨度太大，没有实际意义，因此设置为nan。另外我对照了我国1:250万地质图，将PtPz定义为古元古代Pt3。
• 由于分辨率问题存在一些年代不明确的定义，如：CTr 石炭至三叠（出现在日本）和CmD 寒武至泥盆（出现在中南半岛），年代跨度较大，将其定义为背景色。这一点在之前的版本中未加入。

最后，我提供一下我当时做转换的脚本和相关文件， geo_age.txt 为映射文件
latlonconvert.zip

[CovMat]

我想补充一下，格式转换这一步有一个很重要的问题，因为源文件中，年代是用地质年代符号表示的，

# @D31581396321.161|1523494.938||J|J    
# @P   
181032.240279034 6019152.23377152
183705.216473993 6018783.51860619

而用CPT绘图时需要指定年代数值。

> -Z168.0 ||J
121.91420322721346	53.34960369851061
121.94246437529453	53.34726032326104

也就是说即使用GMT将原始文件转换成经纬度坐标，也无法直接在画图时使用。

因此当时在转换这个文件时，我对照了GSA的地质年代表制作了一个映射文件，才可以将地质年代符号与年代值进行了映射。其原则如下

• 明确指定了“纪”，以纪的中间年份表示，如P 270，J 168， K 99等。
• 明确指定了“代”，以代的中间年份表示，如Pz。
• 跨越两个“纪”，以两个纪的分界年份表示，如JK表示侏罗至白垩，这时年代映射为145。
• 跨越两个“代”，由于年代跨度太大，没有实际意义，因此设置为nan。另外我对照了我国1:250万地质图，将PtPz定义为古元古代Pt3。
• 由于分辨率问题存在一些年代不明确的定义，如：CTr 石炭至三叠（出现在日本）和CmD 寒武至泥盆（出现在中南半岛），年代跨度较大，将其定义为背景色。这一点在之前的版本中未加入。

最后，我提供一下我当时做转换的脚本和相关文件， geo_age.txt 为映射文件
latlonconvert.zip

多谢Dr Xu

@seisman @core-man 这些细节要写进手册吗

[liuzhumei]

我想补充一下，格式转换这一步有一个很重要的问题，因为源文件中，年代是用地质年代符号表示的，

# @D31581396321.161|1523494.938||J|J    
# @P   
181032.240279034 6019152.23377152
183705.216473993 6018783.51860619

而用CPT绘图时需要指定年代数值。

> -Z168.0 ||J
121.91420322721346	53.34960369851061
121.94246437529453	53.34726032326104

也就是说即使用GMT将原始文件转换成经纬度坐标，也无法直接在画图时使用。

因此当时在转换这个文件时，我对照了GSA的地质年代表制作了一个映射文件，才可以将地质年代符号与年代值进行了映射。其原则如下

• 明确指定了“纪”，以纪的中间年份表示，如P 270，J 168， K 99等。
• 明确指定了“代”，以代的中间年份表示，如Pz。
• 跨越两个“纪”，以两个纪的分界年份表示，如JK表示侏罗至白垩，这时年代映射为145。
• 跨越两个“代”，由于年代跨度太大，没有实际意义，因此设置为nan。另外我对照了我国1:250万地质图，将PtPz定义为古元古代Pt3。
• 由于分辨率问题存在一些年代不明确的定义，如：CTr 石炭至三叠（出现在日本）和CmD 寒武至泥盆（出现在中南半岛），年代跨度较大，将其定义为背景色。这一点在之前的版本中未加入。

最后，我提供一下我当时做转换的脚本和相关文件， geo_age.txt 为映射文件
latlonconvert.zip

是否可以把映射表做成分类cpt，直接根据年代代码赋颜色，免去转成数值的过程？这样可以不用python脚本，直接用ogr工具和gmt命令完成数据准备和画图过程了。

[core-man]

@seisman @core-man 这些细节要写进手册吗

I think so, but please do it in a separate PR so that this PR could be small to be merged soon.

[seisman]

是否可以把映射表做成分类cpt，直接根据年代代码赋颜色，免去转成数值的过程？这样可以不用python脚本，直接用ogr工具和gmt命令完成数据准备和画图过程了。

我感觉这是更正确的做法，不确定GMT是否支持。

[liuzhumei]

@CovMat @core-man @xumi1993 @liuzhumei 我对这个 PR 做了一些修改，我觉得已经可以 merge 了。请阅读这一节看看还有什么意见或错误。

预览地址：https://gmt-china.github.io/sitepreview/gmt-china/GMT_docs/Add_geology_data/dataset-CN/geo3al/

写的非常简洁漂亮了！ 如果非要提一些小毛病的话，第一句的“数据分辨率”更准确的说是“数据比例尺”（分辨率是针对影像的用词）；“数据转化和处理流程”那一节“原始数据使用的是大地坐标系统，而非 WGS84 坐标系统”更准确的表述是“原始数据使用的是以米为单位的投影坐标，而非以经纬度表示的地理坐标” （大多数情况下大地坐标就是地理坐标，即以经纬度为单位）。但是！ 这些问题不重要，可以不改。

[seisman]

@CovMat @core-man @xumi1993 @liuzhumei 我对这个 PR 做了一些修改，我觉得已经可以 merge 了。请阅读这一节看看还有什么意见或错误。
预览地址：https://gmt-china.github.io/sitepreview/gmt-china/GMT_docs/Add_geology_data/dataset-CN/geo3al/

写的非常简洁漂亮了！ 如果非要提一些小毛病的话，第一句的“数据分辨率”更准确的说是“数据比例尺”（分辨率是针对影像的用词）；“数据转化和处理流程”那一节“原始数据使用的是大地坐标系统，而非 WGS84 坐标系统”更准确的表述是“原始数据使用的是以米为单位的投影坐标，而非以经纬度表示的地理坐标” （大多数情况下大地坐标就是地理坐标，即以经纬度为单位）。但是！ 这些问题不重要，可以不改。

马上就改！这些专业词汇还是得靠专业人士 😀

[seisman]

@liuzhumei 关于数据“分辨率”和“比例尺”的问题，这个数据本质上是从某个很老的地质图上数字化得到的：

The following describe the tolerances: 1. Original geologic maps are presumed to be of 500 meter maximum accuracy (0.1mm at 5,000,000 scale) 2. Scanned gray-scale images are of 200 dot/inch resolution (0.13 mm on paper map) 3. Scanned images were registered and rectified with an average RMS error of 641 meters. (0.1 mm on paper map) 4. Fuzzy tolerance was set at 500 meters (0.71 pixel) and weed tolerance was set at 250 meters (0.31 pixel) 5. 100 points were sampled on the master coverage for fit with ESRI Arcworld country boundaries and an RMS error was calculated of 780 meters, the maximum error was 11,400 meters.

我不是完全懂其中的细节。你确认一下 1:5,000,000 是不是对的？

[xumi1993]

@liuzhumei 关于数据“分辨率”和“比例尺”的问题，这个数据本质上是从某个很老的地质图上数字化得到的：

The following describe the tolerances: 1. Original geologic maps are presumed to be of 500 meter maximum accuracy (0.1mm at 5,000,000 scale) 2. Scanned gray-scale images are of 200 dot/inch resolution (0.13 mm on paper map) 3. Scanned images were registered and rectified with an average RMS error of 641 meters. (0.1 mm on paper map) 4. Fuzzy tolerance was set at 500 meters (0.71 pixel) and weed tolerance was set at 250 meters (0.31 pixel) 5. 100 points were sampled on the master coverage for fit with ESRI Arcworld country boundaries and an RMS error was calculated of 780 meters, the maximum error was 11,400 meters.

我不是完全懂其中的细节。你确认一下 1:5,000,000 是不是对的？

1:5,000,000是原始地质图的分辨率，可以参考数据文档

[core-man]

Great work~ @xumi1993 @CovMat @liuzhumei @seisman Thanks for your hard work. 通过这个 PR 学习了很多新的知识。

PS: 我会在这个 PR 结束后发布 v0.3 (gmt-china/china-geospatial-data#42)