我的GPS数据可以靠近北极/南极，可以移动数千公里。
如果我用例如：
构建距离矩阵from geographiclib.geodesic import Geodesic
p1_lat, p1_lon = 43.374880, -78.119956
p2_lat, p2_lon = 43.374868, -78.119666
geod = Geodesic.WGS84
g = geod.Inverse(p1_lat, p1_lon, p2_lat, p2_lon)
print("Distance is {:.2f}m".format(g['s12']))
我可以在上面应用Ramer-Douglas-Peucker算法吗？
我总是看到一组x，y坐标作为RDP算法的输入，但在我的情况下，保留距离的转换并不存在。
答案 0 :(得分：0)
俗气的回答：是的，你可以应用算法。但是，输出可能不是你想要的......
我的假设是你希望简化接近任一极点的GPS轨迹。 （搞砸了Ramer-Douglas-Peucker导致坐标跳到了整个地方）
有大量研究致力于简化不同应用的轨迹。例如，保持高度/高度是否重要？速度是否重要（如沿着轨迹的速度）？
这种情况有特定的算法。
一个简单的方法，可能很好地处理上面提到的考虑因素，就是将lat / long转换为X-Y-Z坐标，然后应用RDP算法。
（请参阅此答案，了解如何转换为XYZ：Answer from Stephen Quan）