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
你可以用Haversine公式计算它,它是:
a = sin²(Δφ/2) + cos φ1 ⋅ cos φ2 ⋅ sin²(Δλ/2)
c = 2 ⋅ atan2( √a, √(1−a) )
d = R ⋅ c
下面给出了一个计算两点之间距离的例子
假设我要计算从新德里到伦敦的距离,那么我该如何使用这个公式:
New delhi co-ordinates= 28.7041° N, 77.1025° E
London co-ordinates= 51.5074° N, 0.1278° W
var R = 6371e3; // metres
var φ1 = 28.7041.toRadians();
var φ2 = 51.5074.toRadians();
var Δφ = (51.5074-28.7041).toRadians();
var Δλ = (0.1278-77.1025).toRadians();
var a = Math.sin(Δφ/2) * Math.sin(Δφ/2) +
Math.cos(φ1) * Math.cos(φ2) *
Math.sin(Δλ/2) * Math.sin(Δλ/2);
var c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a));
var d = R * c; // metres
d = d/1000; // km
你可以使用CLLocationDistance中的构建来计算这个:
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;
}
在你的例子中,如果你想要公里,只要除以1000。
这是我的java实现计算距离经过一些搜索。我用的是世界平均半径(来自维基百科),单位是千米。İf你想要的结果英里,然后使用世界半径英里。
public static double distanceLatLong2(double lat1, double lng1, double lat2, double lng2)
{
double earthRadius = 6371.0d; // KM: use mile here if you want mile result
double dLat = toRadian(lat2 - lat1);
double dLng = toRadian(lng2 - lng1);
double a = Math.pow(Math.sin(dLat/2), 2) +
Math.cos(toRadian(lat1)) * Math.cos(toRadian(lat2)) *
Math.pow(Math.sin(dLng/2), 2);
double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a));
return earthRadius * c; // returns result kilometers
}
public static double toRadian(double degrees)
{
return (degrees * Math.PI) / 180.0d;
}
哈弗辛公式在大多数情况下都是很好的公式,其他答案已经包含了它所以我就不占用空间了。但重要的是要注意,无论使用什么公式(是的,不仅仅是一个)。因为可能的精度范围很大,以及所需的计算时间。公式的选择需要更多的思考,而不是简单的无脑答案。
这个帖子来自nasa的一个人,是我在讨论这些选项时发现的最好的一个
http://www.cs.nyu.edu/visual/home/proj/tiger/gisfaq.html
例如,如果您只是在100英里半径内按距离对行进行排序。地平公式比哈弗辛公式快得多。
HalfPi = 1.5707963;
R = 3956; /* the radius gives you the measurement unit*/
a = HalfPi - latoriginrad;
b = HalfPi - latdestrad;
u = a * a + b * b;
v = - 2 * a * b * cos(longdestrad - longoriginrad);
c = sqrt(abs(u + v));
return R * c;
注意这里只有一个余弦和一个平方根。在哈弗辛公式中有9个。
数学有问题,LUA的学位…如果有人知道修复,请清理这段代码!
与此同时,这里有一个Haversine在LUA中的实现(与Redis一起使用!)
function calcDist(lat1, lon1, lat2, lon2)
lat1= lat1*0.0174532925
lat2= lat2*0.0174532925
lon1= lon1*0.0174532925
lon2= lon2*0.0174532925
dlon = lon2-lon1
dlat = lat2-lat1
a = math.pow(math.sin(dlat/2),2) + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.pow(math.sin(dlon/2),2)
c = 2 * math.asin(math.sqrt(a))
dist = 6371 * c -- multiply by 0.621371 to convert to miles
return dist
end
干杯!