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);
    }
}

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。

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。

这是一个简单的PHP函数，它将给出一个非常合理的近似值(误差小于+/-1%)。

<?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。它就像马克·麦奎尔决定用来练习的一个很旧很旧的棒球——到处都是凹痕和凸起。简单的计算(像这样)把它当作一个球体。

不同的方法或多或少的精确取决于你在这个不规则的卵形上的位置以及你的点之间的距离(它们越近，绝对误差范围就越小)。你的期望越精确，计算就越复杂。

更多信息:维基百科地理距离

下面是postgres SQL中的一个示例(以公里为单位，为英里版本，将1.609344替换为0.8684版本)

CREATE OR REPLACE FUNCTION public.geodistance(alat float, alng float, blat  

float, blng  float)
  RETURNS float AS
$BODY$
DECLARE
    v_distance float;
BEGIN

    v_distance = asin( sqrt(
            sin(radians(blat-alat)/2)^2 
                + (
                    (sin(radians(blng-alng)/2)^2) *
                    cos(radians(alat)) *
                    cos(radians(blat))
                )
          )
        ) * cast('7926.3352' as float) * cast('1.609344' as float) ;


    RETURN v_distance;
END 
$BODY$
language plpgsql VOLATILE SECURITY DEFINER;
alter function geodistance(alat float, alng float, blat float, blng float)
owner to postgres;

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