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
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。
其他回答
计算距离——尤其是大距离——的主要挑战之一是解释地球的曲率。如果地球是平的,计算两点之间的距离就会像计算直线一样简单!哈弗辛公式包括一个常数(下面是R变量),它表示地球的半径。根据你是用英里还是公里来测量,它分别等于3956英里或6367公里。 基本公式是:
Dlon = lon2 - lon1 dat = lat2 - lat1 = (sin (dlat / 2)) ^ 2 + cos (lat1) * cos (lat2) * (sin (dlon / 2)) ^ 2 C = 2 * atan2(√(a),√(1-a)) distance = R * c(其中R为地球半径) R = 6367公里OR 3956英里
lat1, lon1: The Latitude and Longitude of point 1 (in decimal degrees)
lat2, lon2: The Latitude and Longitude of point 2 (in decimal degrees)
unit: The unit of measurement in which to calculate the results where:
'M' is statute miles (default)
'K' is kilometers
'N' is nautical miles
样本
function distance(lat1, lon1, lat2, lon2, unit) {
try {
var radlat1 = Math.PI * lat1 / 180
var radlat2 = Math.PI * lat2 / 180
var theta = lon1 - lon2
var radtheta = Math.PI * theta / 180
var dist = Math.sin(radlat1) * Math.sin(radlat2) + Math.cos(radlat1) * Math.cos(radlat2) * Math.cos(radtheta);
dist = Math.acos(dist)
dist = dist * 180 / Math.PI
dist = dist * 60 * 1.1515
if (unit == "K") {
dist = dist * 1.609344
}
if (unit == "N") {
dist = dist * 0.8684
}
return dist
} catch (err) {
console.log(err);
}
}
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)
}
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。
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!
正如指出的那样,精确的计算应该考虑到地球不是一个完美的球体。以下是这里提供的各种算法的一些比较:
geoDistance(50,5,58,3)
Haversine: 899 km
Maymenn: 833 km
Keerthana: 897 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 900 km
geoDistance(50,5,-58,-3)
Haversine: 12030 km
Maymenn: 11135 km
Keerthana: 10310 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 12044 km
geoDistance(.05,.005,.058,.003)
Haversine: 0.9169 km
Maymenn: 0.851723 km
Keerthana: 0.917964 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 0.917964 km
geoDistance(.05,80,.058,80.3)
Haversine: 33.37 km
Maymenn: 33.34 km
Keerthana: 33.40767 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 33.40770 km
在小范围内,Keerthana的算法似乎与谷歌Maps的算法一致。谷歌Maps似乎没有遵循任何简单的算法,这表明它可能是这里最准确的方法。
不管怎样,这里是Keerthana算法的Javascript实现:
function geoDistance(lat1, lng1, lat2, lng2){
const a = 6378.137; // equitorial radius in km
const b = 6356.752; // polar radius in km
var sq = x => (x*x);
var sqr = x => Math.sqrt(x);
var cos = x => Math.cos(x);
var sin = x => Math.sin(x);
var radius = lat => sqr((sq(a*a*cos(lat))+sq(b*b*sin(lat)))/(sq(a*cos(lat))+sq(b*sin(lat))));
lat1 = lat1 * Math.PI / 180;
lng1 = lng1 * Math.PI / 180;
lat2 = lat2 * Math.PI / 180;
lng2 = lng2 * Math.PI / 180;
var R1 = radius(lat1);
var x1 = R1*cos(lat1)*cos(lng1);
var y1 = R1*cos(lat1)*sin(lng1);
var z1 = R1*sin(lat1);
var R2 = radius(lat2);
var x2 = R2*cos(lat2)*cos(lng2);
var y2 = R2*cos(lat2)*sin(lng2);
var z2 = R2*sin(lat2);
return sqr(sq(x1-x2)+sq(y1-y2)+sq(z1-z2));
}