• 计算两个latitude-longitude点之间的距离? (Haversine公式)


    问题描述

    如何计算纬度和经度指定的两点之间的距离?
    为了澄清,我想要距离公里;这些点使用WGS84系统,我想了解可用方法的相对准确性。
    最佳解决方案

    这个link可能对您有帮助,因为它详细说明了使用Haversine formula计算距离。

    摘抄:

    This script [in Javascript] calculates great-circle distances between the two points – that is, the shortest distance over the earth’s surface – using the ‘Haversine’ formula.

    function getDistanceFromLatLonInKm(lat1,lon1,lat2,lon2) {
      var R = 6371; // Radius of the earth in km
      var dLat = deg2rad(lat2-lat1);  // deg2rad below
      var dLon = deg2rad(lon2-lon1); 
      var a = 
        Math.sin(dLat/2) * Math.sin(dLat/2) +
        Math.cos(deg2rad(lat1)) * Math.cos(deg2rad(lat2)) * 
        Math.sin(dLon/2) * Math.sin(dLon/2)
        ; 
      var c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a)); 
      var d = R * c; // Distance in km
      return d;
    }
    
    function deg2rad(deg) {
      return deg * (Math.PI/180)
    }

    次佳解决方案

    我需要计算我的项目点数之间的距离,所以我继续尝试优化代码,我在这里找到。平均来说,在不同浏览器中,我的新实现运行速度比最受欢迎的答案快2倍。

    function distance(lat1, lon1, lat2, lon2) {
      var p = 0.017453292519943295;    // Math.PI / 180
      var c = Math.cos;
      var a = 0.5 - c((lat2 - lat1) * p)/2 + 
              c(lat1 * p) * c(lat2 * p) * 
              (1 - c((lon2 - lon1) * p))/2;
    
      return 12742 * Math.asin(Math.sqrt(a)); // 2 * R; R = 6371 km
    }

    你可以玩我的jsPerf,看看results here

    最近我需要做同样的python,所以这里是一个python实现:

    from math import cos, asin, sqrt
    def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
        p = 0.017453292519943295     #Pi/180
        a = 0.5 - cos((lat2 - lat1) * p)/2 + cos(lat1 * p) * cos(lat2 * p) * (1 - cos((lon2 - lon1) * p)) / 2
        return 12742 * asin(sqrt(a)) #2*R*asin...

    为了完整性:维基上的Haversine

    第三种解决方案

    这是一个C#实现:

    static class DistanceAlgorithm
    {
        const double PIx = 3.141592653589793;
        const double RADIUS = 6378.16;
    
        /// <summary>
        /// Convert degrees to Radians
        /// </summary>
        /// <param name="x">Degrees</param>
        /// <returns>The equivalent in radians</returns>
        public static double Radians(double x)
        {
            return x * PIx / 180;
        }
    
        /// <summary>
        /// Calculate the distance between two places.
        /// </summary>
        /// <param name="lon1"></param>
        /// <param name="lat1"></param>
        /// <param name="lon2"></param>
        /// <param name="lat2"></param>
        /// <returns></returns>
        public static double DistanceBetweenPlaces(
            double lon1,
            double lat1,
            double lon2,
            double lat2)
        {
            double dlon = Radians(lon2 - lon1);
            double dlat = Radians(lat2 - lat1);
    
            double a = (Math.Sin(dlat / 2) * Math.Sin(dlat / 2)) + Math.Cos(Radians(lat1)) * Math.Cos(Radians(lat2)) * (Math.Sin(dlon / 2) * Math.Sin(dlon / 2));
            double angle = 2 * Math.Atan2(Math.Sqrt(a), Math.Sqrt(1 - a));
            return angle * RADIUS;
        }

    第四种方案

    这是一个Java实现的Haversine公式。

    描述
    java.lang.Math.toRadians(double angdeg) 转换为度大致相等的角度,以弧度为单位的角度。从角度到弧度的转换通常是不精确的。
    
    声明
    以下是声明java.lang.Math.toRadians()方法
    
    public static double toRadians(double angdeg)
    
    参数
    angdeg -- an angle, in degrees
    
    返回值
    此方法返回的的角度angdeg弧度测量。
    
    异常
    NA
    import java.lang.*;
    
    public class MathDemo {
    
       public static void main(String[] args) {
    
          // get two double numbers numbers
          double x = 45;
          double y = -180;
    
          // convert them in radians
          x = Math.toRadians(x);
          y = Math.toRadians(y);
    
          // print the hyperbolic tangent of these doubles
          System.out.println("Math.tanh(" + x + ")=" + Math.tanh(x));
          System.out.println("Math.tanh(" + y + ")=" + Math.tanh(y));
    
       }
    }

    让我们来编译和运行上面的程序,这将产生以下结果:

    Math.tanh(0.7853981633974483)=0.6557942026326724
    Math.tanh(-3.141592653589793)=-0.99627207622075
    public final static double AVERAGE_RADIUS_OF_EARTH_KM = 6371;
    public int calculateDistanceInKilometer(double userLat, double userLng,
      double venueLat, double venueLng) {
    
        double latDistance = Math.toRadians(userLat - venueLat);
        double lngDistance = Math.toRadians(userLng - venueLng);
    
        double a = Math.sin(latDistance / 2) * Math.sin(latDistance / 2)
          + Math.cos(Math.toRadians(userLat)) * Math.cos(Math.toRadians(venueLat))
          * Math.sin(lngDistance / 2) * Math.sin(lngDistance / 2);
    
        double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
    
        return (int) (Math.round(AVERAGE_RADIUS_OF_EARTH_KM * c));
    }

    请注意,在这里我们将答案舍入到最近的公里。

    第五种方案

    非常感谢所有这一切。我在我的Objective-C iPhone应用程序中使用了以下代码:

    const double PIx = 3.141592653589793;
    const double RADIO = 6371; // Mean radius of Earth in Km
    
    double convertToRadians(double val) {
    
       return val * PIx / 180;
    }
    
    -(double)kilometresBetweenPlace1:(CLLocationCoordinate2D) place1 andPlace2:(CLLocationCoordinate2D) place2 {
    
            double dlon = convertToRadians(place2.longitude - place1.longitude);
            double dlat = convertToRadians(place2.latitude - place1.latitude);
    
            double a = ( pow(sin(dlat / 2), 2) + cos(convertToRadians(place1.latitude))) * cos(convertToRadians(place2.latitude)) * pow(sin(dlon / 2), 2);
            double angle = 2 * asin(sqrt(a));
    
            return angle * RADIO;
    }

    纬度和经度是十进制数。我没有使用min()作为asin()调用,因为我使用的距离是如此之小,以至于不需要它。

    它给了不正确的答案,直到我通过了Radians的价值观 – 现在它几乎与从Apple的Map应用程序获得的值相同:-)

    额外更新:

    如果您正在使用iOS4或更高版本,那么Apple提供一些方法来执行此操作,因此可以通过以下方式实现相同的功能:

    -(double)kilometresBetweenPlace1:(CLLocationCoordinate2D) place1 andPlace2:(CLLocationCoordinate2D) place2 {
    
        MKMapPoint  start, finish;
    
    
        start = MKMapPointForCoordinate(place1);
        finish = MKMapPointForCoordinate(place2);
    
        return MKMetersBetweenMapPoints(start, finish) / 1000;
    }

    第六种方案

    我在这里张贴我的工作实例。
    列出表中具有小于50KM的指定点(我们使用随机点 – 纬度:45.20327,长:23.7806)之间的距离的所有点,纬度&经度在MySQL(表格栏位是coord_lat和coord_long):
    列出所有DISTANCE< 50,公里(被认为是地球半径6371 KM):

    SELECT denumire, (6371 * acos( cos( radians(45.20327) ) * cos( radians( coord_lat ) ) * cos( radians( 23.7806 ) - radians(coord_long) ) + sin( radians(45.20327) ) * sin( radians(coord_lat) ) )) AS distanta 
    FROM obiective 
    WHERE coord_lat<>'' 
        AND coord_long<>'' 
    HAVING distanta<50 
    ORDER BY distanta desc

    以上示例在MySQL 5.0.95和5.5.16(Linux)中进行了测试。

    第七种方案

    这是一个简单的PHP函数,它将给出非常合理的近似值(低于+/- 1%误差范围)。

    <?php function distance($lat1, $lon1, $lat2, $lon2) {
    
        $pi80 = M_PI / 180;
        $lat1 *= $pi80;
        $lon1 *= $pi80;
        $lat2 *= $pi80;
        $lon2 *= $pi80;
    
        $r = 6372.797; // mean radius of Earth in km
        $dlat = $lat2 - $lat1;
        $dlon = $lon2 - $lon1;
        $a = sin($dlat / 2) * sin($dlat / 2) + cos($lat1) * cos($lat2) * sin($dlon / 2) * sin($dlon / 2);
        $c = 2 * atan2(sqrt($a), sqrt(1 - $a));
        $km = $r * $c;
    
        //echo '<br/>'.$km;
        return $km;
    }
    ?>

    如前所述:地球不是一个球体。它就像一个老旧的棒球,标记mcguire决定练习 – 它充满了凹痕和颠簸。更简单的计算(像这样)将其视为一个球体。

    不同的方法可能根据您在这种不规则卵形上的位置或多或少精确,并且您的点距离相差甚远(绝对误差越小越小)。你的期望越准确,数学越复杂。

    更多信息:wikipedia geographic distance

    第八种方案

    您可以使用CLLocationDistance中的构建来计算:

    CLLocation *location1 = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:latitude1 longitude:longitude1];
    CLLocation *location2 = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:latitude2 longitude:longitude2];
    [self distanceInMetersFromLocation:location1 toLocation:location2]
    
    - (int)distanceInMetersFromLocation:(CLLocation*)location1 toLocation:(CLLocation*)location2 {
        CLLocationDistance distanceInMeters = [location1 distanceFromLocation:location2];
        return distanceInMeters;
    }

    在你的情况下,如果你想要千分之一除以1000。

    第九种方案

    在其他答案中,缺少r中的一个实现。
    使用geosphere封装的distm功能计算两点之间的距离是非常简单的:

    distm(p1, p2, fun = distHaversine)

    哪里:

    p1 = longitude/latitude for point(s)
    p2 = longitude/latitude for point(s)
    # type of distance calculation
    fun = distCosine / distHaversine / distVincentySphere / distVincentyEllipsoid 

    由于地球不是完美的球面,Vincenty formula for ellipsoids可能是计算距离的最佳方式。因此,在geosphere包中,您可以使用:

    distm(p1, p2, fun = distVincentyEllipsoid)

    当然你也不一定要用geosphere包,还可以用R的基础距离计算一下功能:

    hav.dist <- function(long1, lat1, long2, lat2) {
      R <- 6371
      diff.long <- (long2 - long1)
      diff.lat <- (lat2 - lat1)
      a <- sin(diff.lat/2)^2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(diff.long/2)^2
      c <- 2 * asin(min(1,sqrt(a)))
      d = R * c
      return(d)
    }

    第十种方案

    它取决于你想要的准确程度,以及所定义的datum的长度和长度。非常,非常近,你做一个小的球形触发,但纠正事实,地球不是一个球体,使公式更复杂。

    参考文献

    注:本文内容整合自google/baidu/bing辅助翻译的英文资料结果。如果您对结果不满意,可以加入我们改善翻译效果:gxnotes#qq.com(#替换为@)。

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