如何计算由经纬度指定的两点之间的距离?
为了澄清,我想用千米来表示距离;这些点使用WGS84系统,我想了解可用方法的相对准确性。
如何计算由经纬度指定的两点之间的距离?
为了澄清,我想用千米来表示距离;这些点使用WGS84系统,我想了解可用方法的相对准确性。
当前回答
精确计算中长点之间距离所需的函数是复杂的,陷阱也很多。我不推荐哈弗辛或其他球形的解决方案,因为有很大的不准确性(地球不是一个完美的球体)。vincenty公式更好,但在某些情况下会抛出错误,即使编码正确。
与其自己编写函数,我建议使用geopy,它已经实现了非常精确的地理库来进行距离计算(论文来自作者)。
#pip install geopy
from geopy.distance import geodesic
NY = [40.71278,-74.00594]
Beijing = [39.90421,116.40739]
print("WGS84: ",geodesic(NY, Beijing).km) #WGS84 is Standard
print("Intl24: ",geodesic(NY, Beijing, ellipsoid='Intl 1924').km) #geopy includes different ellipsoids
print("Custom ellipsoid: ",geodesic(NY, Beijing, ellipsoid=(6377., 6356., 1 / 297.)).km) #custom ellipsoid
#supported ellipsoids:
#model major (km) minor (km) flattening
#'WGS-84': (6378.137, 6356.7523142, 1 / 298.257223563)
#'GRS-80': (6378.137, 6356.7523141, 1 / 298.257222101)
#'Airy (1830)': (6377.563396, 6356.256909, 1 / 299.3249646)
#'Intl 1924': (6378.388, 6356.911946, 1 / 297.0)
#'Clarke (1880)': (6378.249145, 6356.51486955, 1 / 293.465)
#'GRS-67': (6378.1600, 6356.774719, 1 / 298.25)
这个库的唯一缺点是它不支持向量化计算。 对于向量化计算,您可以使用新的gevectorslib。
#pip install geovectorslib
from geovectorslib import inverse
print(inverse(lats1,lons1,lats2,lons2)['s12'])
lat和lon是numpy数组。Geovectorslib是非常准确和非常快!我还没有找到改变椭球的方法。标准采用WGS84椭球,是大多数用途的最佳选择。
其他回答
下面是另一个转换为Ruby代码的代码:
include Math
#Note: from/to = [lat, long]
def get_distance_in_km(from, to)
radians = lambda { |deg| deg * Math.PI / 180 }
radius = 6371 # Radius of the earth in kilometer
dLat = radians[to[0]-from[0]]
dLon = radians[to[1]-from[1]]
cosines_product = Math.sin(dLat/2) * Math.sin(dLat/2) + Math.cos(radians[from[0]]) * Math.cos(radians[to[1]]) * Math.sin(dLon/2) * Math.sin(dLon/2)
c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(cosines_product), Math.sqrt(1-cosines_product))
return radius * c # Distance in kilometer
end
这个链接可能对你有帮助,因为它详细介绍了使用哈弗辛公式来计算距离。
摘录:
这个脚本计算两点之间的大圆距离 也就是说,在地球表面上的最短距离-使用 “半正矢”公式。
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)
}
在我的项目中,我需要计算很多点之间的距离,所以我继续尝试优化我在这里找到的代码。平均而言,在不同的浏览器中,我的新实现的运行速度比获得最多好评的答案快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
}
您可以在这里使用我的jsPerf并查看结果。
最近我需要在python中做同样的事情,所以这里是一个python实现:
from math import cos, asin, sqrt, pi
def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
p = 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...
为了完整起见:维基百科上的Haversine。
下面是一个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;
}
}
我在这里发布了我的工作示例。
在MySQL中列出表中指定点(我们使用一个随机点- lat:45.20327, long:23.7806)之间距离小于50 KM的所有点(表中字段为coord_lat和coord_long):
列出所有距离<50,单位:公里(地球半径6371公里):
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
上面的例子是在MySQL 5.0.95和5.5.16 (Linux)中测试的。