要计算球体上两点之间的距离，你需要做大圆计算。

如果你需要将距离重新投影到平面上，MapTools中有许多C/ c++库可以帮助你进行地图投影。要做到这一点，你需要不同坐标系的投影字符串。

你可能还会发现MapWindow是一个可视化点的有用工具。此外，由于它是开源的，它是如何使用project.dll库的有用指南，它似乎是核心的开源投影库。

我在R中做了一个自定义函数，使用R基本包中可用的函数来计算两个空间点之间的距离(km)。

custom_hav_dist <- function(lat1, lon1, lat2, lon2) {
R <- 6371
Radian_factor <- 0.0174533
lat_1 <- (90-lat1)*Radian_factor
lat_2 <- (90-lat2)*Radian_factor
diff_long <-(lon1-lon2)*Radian_factor

distance_in_km <- 6371*acos((cos(lat_1)*cos(lat_2))+ 
                 (sin(lat_1)*sin(lat_2)*cos(diff_long)))
rm(lat1, lon1, lat2, lon2)
return(distance_in_km)
}

样例输出

custom_hav_dist(50.31,19.08,54.14,19.39)
[1] 426.3987

PS:要计算以英里为单位的距离，请将函数R(6371)替换为3958.756(海里使用3440.065)。

在提供的代码中有一些错误，我在下面修复了它。

以上所有答案都假定地球是一个球体。然而，更精确的近似是扁球体。

a= 6378.137#equitorial radius in km
b= 6356.752#polar radius in km

def Distance(lat1, lons1, lat2, lons2):
    lat1=math.radians(lat1)
    lons1=math.radians(lons1)
    R1=(((((a**2)*math.cos(lat1))**2)+(((b**2)*math.sin(lat1))**2))/((a*math.cos(lat1))**2+(b*math.sin(lat1))**2))**0.5 #radius of earth at lat1
    x1=R1*math.cos(lat1)*math.cos(lons1)
    y1=R1*math.cos(lat1)*math.sin(lons1)
    z1=R1*math.sin(lat1)

    lat2=math.radians(lat2)
    lons2=math.radians(lons2)
    R2=(((((a**2)*math.cos(lat2))**2)+(((b**2)*math.sin(lat2))**2))/((a*math.cos(lat2))**2+(b*math.sin(lat2))**2))**0.5 #radius of earth at lat2
    x2=R2*math.cos(lat2)*math.cos(lons2)
    y2=R2*math.cos(lat2)*math.sin(lons2)
    z2=R2*math.sin(lat2)
    
    return ((x1-x2)**2+(y1-y2)**2+(z1-z2)**2)**0.5

下面是一个Scala实现:

  def calculateHaversineDistance(lat1: Double, lon1: Double, lat2: Double, lon2: Double): Double = {
    val long2 = lon2 * math.Pi / 180
    val lat2 = lat2 * math.Pi / 180
    val long1 = lon1 * math.Pi / 180
    val lat1 = lat1 * math.Pi / 180

    val dlon = long2 - long1
    val dlat = lat2 - lat1
    val a = math.pow(math.sin(dlat / 2), 2) + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.pow(math.sin(dlon / 2), 2)
    val c = 2 * math.atan2(Math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    val haversineDistance = 3961 * c // 3961 = radius of earth in miles
    haversineDistance
  }

在其他答案中，r中的实现是缺失的。

用地质圈包中的distm函数计算两点之间的距离非常简单:

distm(p1, p2, fun = distHaversine)

地点:

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形，所以椭球体的文森提公式可能是计算距离的最佳方法。因此，在地质圈包中，您可以使用:

distm(p1, p2, fun = distVincentyEllipsoid)

当然，你不一定要使用geosphere包，你也可以用一个函数来计算以R为基底的距离:

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
  b <- 2 * asin(pmin(1, sqrt(a))) 
  d = R * b
  return(d)
}

下面是Haversine公式的java实现。

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，这里我们将答案四舍五入到最近的km。