如何计算纬度和经度指定的两点之间的距离？
为了澄清，我想要以公里为单位的距离;这些要点使用WGS84系统，我想了解可用方法的相对准确性。
答案 0 :(得分：1007)
此link可能对您有所帮助，因为它详细说明了使用Haversine formula来计算距离。
摘录：
此脚本[在Javascript中]计算两点之间的大圆距离 - 也就是说，地球表面的最短距离 - 使用 'Haversine'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)
}
答案 1 :(得分：305)
我需要计算项目各点之间的距离，所以我继续尝试优化代码，我在这里找到了。平均而言，在不同的浏览器中，我的新实现比最受欢迎的答案快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
}
您可以使用我的jsPerf并查看results here。
最近我需要在python中做同样的事情，所以这里有一个 python实现：
from math import cos, asin, sqrt
def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
p = 0.017453292519943295 #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：wiki上的Haversine。
答案 2 :(得分：62)
这是一个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;
}
}
答案 3 :(得分：54)
这是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公里。
答案 4 :(得分：42)
非常感谢这一切。我在Objective-C iPhone应用程序中使用了以下代码：
const double PIx = 3.141592653589793;
const double RADIO = 6371; // Mean radius of Earth in Km
double convertToRadians(double val) {
return val * PIx / 180;
}
-(double)kilometresBetweenPlace1:(CLLocationCoordinate2D) place1 andPlace2:(CLLocationCoordinate2D) place2 {
double dlon = convertToRadians(place2.longitude - place1.longitude);
double dlat = convertToRadians(place2.latitude - place1.latitude);
double a = ( pow(sin(dlat / 2), 2) + cos(convertToRadians(place1.latitude))) * cos(convertToRadians(place2.latitude)) * pow(sin(dlon / 2), 2);
double angle = 2 * asin(sqrt(a));
return angle * RADIO;
}
纬度和经度以十进制表示。我没有使用min（）进行asin（）调用，因为我使用的距离太小而且不需要它。
在我传入Radians中的值之前，它给出了错误的答案 - 现在它与从Apple的Map应用程序获得的值几乎相同： - ）
额外更新：
如果您使用的是iOS4或更高版本，那么Apple提供了一些方法来实现这一目标，因此可以通过以下方式实现相同的功能：
-(double)kilometresBetweenPlace1:(CLLocationCoordinate2D) place1 andPlace2:(CLLocationCoordinate2D) place2 {
MKMapPoint start, finish;
start = MKMapPointForCoordinate(place1);
finish = MKMapPointForCoordinate(place2);
return MKMetersBetweenMapPoints(start, finish) / 1000;
}
答案 5 :(得分：38)
这是一个简单的PHP函数，它将给出一个非常合理的近似值（误差范围为+/- 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;地球不是球体。这就像Mark McGwire决定练习的旧式棒球一样 - 它充满了凹痕和颠簸。更简单的计算（像这样）将其视为一个球体。
根据您在这个不规则卵形上的位置以及您的点之间的距离越近，不同的方法可能或多或少精确（它们越接近绝对误差范围）。你的期望越精确，数学就越复杂。
答案 6 :(得分：28)
我在这里发布我的工作示例。
列出表格中的所有点，指定点之间的距离（我们使用随机点 - 纬度：45.20327，长度：23.7806）小于50公里，纬度＆amp;经度，在MySQL中（表格字段是coord_lat和coord_long）：
列出所有DISTANCE <50，以公里为单位（被认为是地球半径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
以上示例在MySQL 5.0.95和5.5.16（Linux）中进行了测试。
答案 7 :(得分：26)
在其他答案中，缺少r中的实现。
使用distm包中的geosphere函数计算两点之间的距离非常简单：
distm(p1, p2, fun = distHaversine)
其中：
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，Vincenty formula for ellipsoids可能是计算距离的最佳方法。因此，在您使用的geosphere包中：
distm(p1, p2, fun = distVincentyEllipsoid)
当然，您不一定要使用geosphere套餐，您也可以使用函数计算基座R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)
}
答案 8 :(得分：9)
对于大多数情况来说，arersine绝对是一个很好的公式，其他答案已经包含它，所以我不打算占用空间。但重要的是要注意，无论使用什么配方（是的，不仅仅是一个）。由于可能的精确范围以及所需的计算时间。公式的选择需要更多的思考，而不是一个简单的没有脑子的答案。
来自美国国家航空航天局的人发布的这篇文章是我在讨论选项时发现的最好的
http://www.cs.nyu.edu/visual/home/proj/tiger/gisfaq.html
例如，如果您只是在100英里范围内按距离排序行。扁平地球公式将比胡子快得多。
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;
注意只有一个余弦和一个平方根。在Haversine公式中有9个。
答案 9 :(得分：7)
我不想添加另一个答案，但Google maps API v.3具有球形几何（以及更多）。将WGS84转换为十进制度后，您可以这样做：
<script src="http://maps.google.com/maps/api/js?sensor=false&libraries=geometry" type="text/javascript"></script>
distance = google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(
new google.maps.LatLng(fromLat, fromLng),
new google.maps.LatLng(toLat, toLng));
没有关于谷歌的计算是多么准确甚至使用什么模型的说法（尽管它确实说“球形”而不是“大地水准面”。顺便说一句，“直线”距离显然会与距离不同，如果有的话在地球的表面上旅行，这是每个人似乎都在假设的。
答案 10 :(得分：7)
您可以使用CLLocationDistance中的构建来计算：
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;
}
在你的情况下，如果你想要公里数除以1000.
答案 11 :(得分：6)
Python implimentation 原产地是美国毗邻的中心。
from haversine import haversine
origin = (39.50, 98.35)
paris = (48.8567, 2.3508)
haversine(origin, paris, miles=True)
要以公里为单位获得答案，只需设置miles = false。
答案 12 :(得分：6)
可能有一个更简单的解决方案，更正确：赤道上的地球周长为40,000公里，格林威治（或任何经度）周期约为37,000公里。因此：
index_add_counter = 0
def test():
global index_add_counter # means: in this scope, use the global name
print(index_add_counter)
我同意它应该被微调，因为我自己说它是一个椭球，所以乘以余弦的半径会有所不同。但它更准确一点。与谷歌地图相比，它确实显着减少了错误。
答案 13 :(得分：6)
以上所有答案都假定地球是一个球体。然而，更准确的近似将是扁球体。
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=R*math.cos(lat1)*math.cos(lons1)
y1=R*math.cos(lat1)*math.sin(lons1)
z1=R*math.sin(lat1)
lat2=math.radians(lat2)
lons2=math.radians(lons2)
R1=(((((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=R*math.cos(lat2)*math.cos(lons2)
y2=R*math.cos(lat2)*math.sin(lons2)
z2=R*math.sin(lat2)
return ((x1-x2)**2+(y1-y2)**2+(z1-z2)**2)**0.5
答案 14 :(得分：5)
这取决于您想要的准确程度以及定义的纬度和长度datum。非常非常接近你做一点球形触发，但纠正地球不是球体这一事实会使公式更复杂。
答案 15 :(得分：5)
以下是Haversine公式的打字稿实现
static getDistanceFromLatLonInKm(lat1: number, lon1: number, lat2: number, lon2: number): number {
var deg2Rad = deg => {
return deg * Math.PI / 180;
}
var r = 6371; // Radius of the earth in km
var dLat = deg2Rad(lat2 - lat1);
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;
}
答案 16 :(得分：4)
这个脚本[在PHP中]计算两点之间的距离。
public static function getDistanceOfTwoPoints($source, $dest, $unit='K') {
$lat1 = $source[0];
$lon1 = $source[1];
$lat2 = $dest[0];
$lon2 = $dest[1];
$theta = $lon1 - $lon2;
$dist = sin(deg2rad($lat1)) * sin(deg2rad($lat2)) + cos(deg2rad($lat1)) * cos(deg2rad($lat2)) * cos(deg2rad($theta));
$dist = acos($dist);
$dist = rad2deg($dist);
$miles = $dist * 60 * 1.1515;
$unit = strtoupper($unit);
if ($unit == "K") {
return ($miles * 1.609344);
}
else if ($unit == "M")
{
return ($miles * 1.609344 * 1000);
}
else if ($unit == "N") {
return ($miles * 0.8684);
}
else {
return $miles;
}
}
答案 17 :(得分：4)
这里是SQL实现，用于以km为单位计算距离，
SELECT UserId, ( 3959 * acos( cos( radians( your latitude here ) ) * cos( radians(latitude) ) *
cos( radians(longitude) - radians( your longitude here ) ) + sin( radians( your latitude here ) ) *
sin( radians(latitude) ) ) ) AS distance FROM user HAVING
distance < 5 ORDER BY distance LIMIT 0 , 5;
答案 18 :(得分：3)
正如所指出的，准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
在很短的距离内，Keerthana的算法似乎与谷歌地图的算法一致。谷歌地图似乎没有遵循任何简单的算法，这表明它可能是最准确的方法。
无论如何，这是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));
}
答案 19 :(得分：3)
要计算球体上两点之间的距离，您需要执行Great Circle calculation。
如果您需要将距离重新投影到平面，有许多C / C ++库可以帮助MapTools进行地图投影。为此，您需要各种坐标系的投影字符串。
您可能还会发现MapWindow是一个可视化点的有用工具。另外作为它的开源，它是如何使用proj.dll库的有用指南，它似乎是核心开源投影库。
答案 20 :(得分：3)
这是在任何人需要的情况下移植到Java的接受的答案实现。
package com.project529.garage.util;
/**
* Mean radius.
*/
private static double EARTH_RADIUS = 6371;
/**
* Returns the distance between two sets of latitudes and longitudes in meters.
* <p/>
* Based from the following JavaScript SO answer:
* http://stackoverflow.com/questions/27928/calculate-distance-between-two-latitude-longitude-points-haversine-formula,
* which is based on https://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula (error rate: ~0.55%).
*/
public double getDistanceBetween(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
double dLat = toRadians(lat2 - lat1);
double dLon = toRadians(lon2 - lon1);
double a = Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2) +
Math.cos(toRadians(lat1)) * Math.cos(toRadians(lat2)) *
Math.sin(dLon / 2) * Math.sin(dLon / 2);
double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
double d = EARTH_RADIUS * c;
return d;
}
public double toRadians(double degrees) {
return degrees * (Math.PI / 180);
}
答案 21 :(得分：2)
这是 postgres sql中的示例（以km为单位，英里版本，将0.609344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;
答案 22 :(得分：2)
因为这是对该主题的最受欢迎讨论，所以我将在这里添加我从2019年末到2020年初的经验。要添加到现有答案中，我的重点是找到准确且快速（即矢量化）的解决方案。
让我们从这里答案中最常用的东西开始-Haversine方法。向量化很简单，请参见下面的python示例：
def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
"""
Calculate the great circle distance between two points
on the earth (specified in decimal degrees)
All args must be of equal length.
Distances are in meters.
Ref:
https://stackoverflow.com/questions/29545704/fast-haversine-approximation-python-pandas
https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html
"""
Radius = 6.371e6
lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1
a = np.sin(dlat/2.0)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2.0)**2
c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))
s12 = Radius * c
# initial azimuth in degrees
y = np.sin(lon2-lon1) * np.cos(lat2)
x = np.cos(lat1)*np.sin(lat2) - np.sin(lat1)*np.cos(lat2)*np.cos(dlon)
azi1 = np.arctan2(y, x)*180./math.pi
return {'s12':s12, 'azi1': azi1}
精度方面，它是最不准确的。维基百科指出没有任何来源的平均相对偏差为0.5％。我的实验表明偏差较小。下面是与我的库在100,000个随机点上进行的比较，应该精确到毫米级：
np.random.seed(42)
lats1 = np.random.uniform(-90,90,100000)
lons1 = np.random.uniform(-180,180,100000)
lats2 = np.random.uniform(-90,90,100000)
lons2 = np.random.uniform(-180,180,100000)
r1 = inverse(lats1, lons1, lats2, lons2)
r2 = haversine(lats1, lons1, lats2, lons2)
print("Max absolute error: {:4.2f}m".format(np.max(r1['s12']-r2['s12'])))
print("Mean absolute error: {:4.2f}m".format(np.mean(r1['s12']-r2['s12'])))
print("Max relative error: {:4.2f}%".format(np.max((r2['s12']/r1['s12']-1)*100)))
print("Mean relative error: {:4.2f}%".format(np.mean((r2['s12']/r1['s12']-1)*100)))
输出：
Max absolute error: 26671.47m
Mean absolute error: -2499.84m
Max relative error: 0.55%
Mean relative error: -0.02%
因此，在100,000个随机坐标对上平均偏离2.5公里，这对大多数情况而言可能是有益的。
下一个选项是Vincenty的公式，该公式的精确度可达毫米，具体取决于收敛标准，也可以将其矢量化。它确实存在对映点附近收敛的问题。您可以通过放宽收敛标准使其收敛于这些点，但准确性会下降到0.25％或更高。在对点之外，Vincenty将提供接近Geographiclib的结果，相对误差平均小于1.e-6。
此处提到的Geographiclib实际上是当前的黄金标准。它具有多种实现方式，而且运行速度相当快，尤其是在使用C ++版本的情况下。
现在，如果您打算将Python用于超过10k点的任何内容，建议您考虑使用向量化实现。我创建了一个geovectorslib库，并根据自己的需要使用了矢量化Vincenty例程，该库使用Geographiclib作为接近对映点的后备。以下是与Geographiclib的100k点对比。如您所见，对于100k点，它提供最多 20倍的逆向改进和100％的直接方法改进，并且差距将随着点的数量而增加。在准确性方面，它将在Georgraphiclib的1.e-5 rtol之内。
Direct method for 100,000 points
94.9 ms ± 25 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
9.79 s ± 1.4 s per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
Inverse method for 100,000 points
1.5 s ± 504 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
24.2 s ± 3.91 s per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
答案 23 :(得分：2)
对于那些寻求基于WGS-84和GRS-80标准的Excel公式的人：
=ACOS(COS(RADIANS(90-Lat1))*COS(RADIANS(90-Lat2))+SIN(RADIANS(90-Lat1))*SIN(RADIANS(90-Lat2))*COS(RADIANS(Long1-Long2)))*6371
答案 24 :(得分：2)
我在R中创建了一个自定义函数，以使用R基本程序包中提供的函数来计算两个空间点之间的正弦距离（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)
}
样本输出
custom_hav_dist(50.31,19.08,54.14,19.39)
[1] 426.3987
PS：要计算距离（以英里为单位），请将函数（6371）中的R替换为3958.756（对于海里，则使用3440.065）。
答案 25 :(得分：2)
function getDistanceFromLatLonInKm(position1, position2) {
"use strict";
var deg2rad = function (deg) { return deg * (Math.PI / 180); },
R = 6371,
dLat = deg2rad(position2.lat - position1.lat),
dLng = deg2rad(position2.lng - position1.lng),
a = Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2)
+ Math.cos(deg2rad(position1.lat))
* Math.cos(deg2rad(position1.lat))
* Math.sin(dLng / 2) * Math.sin(dLng / 2),
c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
return R * c;
}
console.log(getDistanceFromLatLonInKm(
{lat: 48.7931459, lng: 1.9483572},
{lat: 48.827167, lng: 2.2459745}
));
答案 26 :(得分：2)
在Mysql中使用以下函数将参数传递为使用POINT(LONG,LAT)
CREATE FUNCTION `distance`(a POINT, b POINT)
RETURNS double
DETERMINISTIC
BEGIN
RETURN
GLength( LineString(( PointFromWKB(a)), (PointFromWKB(b)))) * 100000; -- To Make the distance in meters
END;
答案 27 :(得分：2)
这是我在一些搜索后通过十进制度计算距离的java实现。我用km的平均世界半径（来自维基百科）。如果您想要结果里程，则以英里为单位使用世界半径。
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;
}
答案 28 :(得分：2)
function getDistanceFromLatLonInKm(lat1,lon1,lat2,lon2,units) {
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;
var miles = d / 1.609344;
if ( units == 'km' ) {
return d;
} else {
return miles;
}}
Chuck的解决方案，也适用于里程。
答案 29 :(得分：2)
我通过简化公式来缩小计算。
这是Ruby：
include Math
earth_radius_mi = 3959
radians = lambda { |deg| deg * PI / 180 }
coord_radians = lambda { |c| { :lat => radians[c[:lat]], :lng => radians[c[:lng]] } }
# from/to = { :lat => (latitude_in_degrees), :lng => (longitude_in_degrees) }
def haversine_distance(from, to)
from, to = coord_radians[from], coord_radians[to]
cosines_product = cos(to[:lat]) * cos(from[:lat]) * cos(from[:lng] - to[:lng])
sines_product = sin(to[:lat]) * sin(from[:lat])
return earth_radius_mi * acos(cosines_product + sines_product)
end
答案 30 :(得分：2)
这是VB.NET的实现，这个实现将根据你传递的枚举值为你提供KM或Miles的结果。
Public Enum DistanceType
Miles
KiloMeters
End Enum
Public Structure Position
Public Latitude As Double
Public Longitude As Double
End Structure
Public Class Haversine
Public Function Distance(Pos1 As Position,
Pos2 As Position,
DistType As DistanceType) As Double
Dim R As Double = If((DistType = DistanceType.Miles), 3960, 6371)
Dim dLat As Double = Me.toRadian(Pos2.Latitude - Pos1.Latitude)
Dim dLon As Double = Me.toRadian(Pos2.Longitude - Pos1.Longitude)
Dim a As Double = Math.Sin(dLat / 2) * Math.Sin(dLat / 2) + Math.Cos(Me.toRadian(Pos1.Latitude)) * Math.Cos(Me.toRadian(Pos2.Latitude)) * Math.Sin(dLon / 2) * Math.Sin(dLon / 2)
Dim c As Double = 2 * Math.Asin(Math.Min(1, Math.Sqrt(a)))
Dim result As Double = R * c
Return result
End Function
Private Function toRadian(val As Double) As Double
Return (Math.PI / 180) * val
End Function
End Class
答案 31 :(得分：1)
这里是 Erlang 的实现
lat_lng({Lat1, Lon1}=_Point1, {Lat2, Lon2}=_Point2) ->
P = math:pi() / 180,
R = 6371, % Radius of Earth in KM
A = 0.5 - math:cos((Lat2 - Lat1) * P) / 2 +
math:cos(Lat1 * P) * math:cos(Lat2 * P) * (1 - math:cos((Lon2 - Lon1) * P))/2,
R * 2 * math:asin(math:sqrt(A)).
答案 32 :(得分：1)
这是另一个转换为 Ruby 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
答案 33 :(得分：1)
FSharp版本，使用里程：
let radialDistanceHaversine location1 location2 : float =
let degreeToRadian degrees = degrees * System.Math.PI / 180.0
let earthRadius = 3959.0
let deltaLat = location2.Latitude - location1.Latitude |> degreeToRadian
let deltaLong = location2.Longitude - location1.Longitude |> degreeToRadian
let a =
(deltaLat / 2.0 |> sin) ** 2.0
+ (location1.Latitude |> degreeToRadian |> cos)
* (location2.Latitude |> degreeToRadian |> cos)
* (deltaLong / 2.0 |> sin) ** 2.0
atan2 (a |> sqrt) (1.0 - a |> sqrt)
* 2.0
* earthRadius
答案 34 :(得分：1)
根据Haversine formula的Java实现
double calculateDistance(double latPoint1, double lngPoint1,
double latPoint2, double lngPoint2) {
if(latPoint1 == latPoint2 && lngPoint1 == lngPoint2) {
return 0d;
}
final double EARTH_RADIUS = 6371.0; //km value;
//converting to radians
latPoint1 = Math.toRadians(latPoint1);
lngPoint1 = Math.toRadians(lngPoint1);
latPoint2 = Math.toRadians(latPoint2);
lngPoint2 = Math.toRadians(lngPoint2);
double distance = Math.pow(Math.sin((latPoint2 - latPoint1) / 2.0), 2)
+ Math.cos(latPoint1) * Math.cos(latPoint2)
* Math.pow(Math.sin((lngPoint2 - lngPoint1) / 2.0), 2);
distance = 2.0 * EARTH_RADIUS * Math.asin(Math.sqrt(distance));
return distance; //km value
}
答案 35 :(得分：1)
在LUA中有一个math.deg的问题...如果有人知道修复，请清理这段代码！
与此同时，这里是LUA中Haversine的一个实现（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
喝彩！
答案 36 :(得分：1)
Dart lang：
import 'dart:math' show cos, sqrt, asin;
double calculateDistance(LatLng l1, LatLng l2) {
const p = 0.017453292519943295;
final a = 0.5 -
cos((l2.latitude - l1.latitude) * p) / 2 +
cos(l1.latitude * p) *
cos(l2.latitude * p) *
(1 - cos((l2.longitude - l1.longitude) * p)) /
2;
return 12742 * asin(sqrt(a));
}
答案 37 :(得分：1)
这里有一个很好的例子来计算PHP http://www.geodatasource.com/developers/php的距离：
function distance($lat1, $lon1, $lat2, $lon2, $unit) {
$theta = $lon1 - $lon2;
$dist = sin(deg2rad($lat1)) * sin(deg2rad($lat2)) + cos(deg2rad($lat1)) * cos(deg2rad($lat2)) * cos(deg2rad($theta));
$dist = acos($dist);
$dist = rad2deg($dist);
$miles = $dist * 60 * 1.1515;
$unit = strtoupper($unit);
if ($unit == "K") {
return ($miles * 1.609344);
} else if ($unit == "N") {
return ($miles * 0.8684);
} else {
return $miles;
}
}
答案 38 :(得分：0)
计算距离（尤其是大距离）的主要挑战之一是考虑地球的曲率。如果仅地球是平坦的，则计算两点之间的距离将像直线一样简单！ Haversine公式包含一个代表地球半径的常数（下面是R变量）。根据您是以英里还是公里为单位，分别等于3956英里或6367公里。
基本公式是：
dlon = lon2 - lon1 dlat = lat2 - lat1 a = (sin(dlat/2))^2 + cos(lat1) * cos(lat2) * (sin(dlon/2))^2 c = 2 * atan2( sqrt(a), sqrt(1-a) ) distance = R * c (where R is the radius of the Earth) R = 6367 km OR 3956 mi
lat1, lon1: The Latitude and Longitude of point 1 (in decimal degrees)
lat2, lon2: The Latitude and Longitude of point 2 (in decimal degrees)
unit: The unit of measurement in which to calculate the results where:
'M' is statute miles (default)
'K' is kilometers
'N' is nautical miles
样品
function distance(lat1, lon1, lat2, lon2, unit) {
try {
var radlat1 = Math.PI * lat1 / 180
var radlat2 = Math.PI * lat2 / 180
var theta = lon1 - lon2
var radtheta = Math.PI * theta * 180
var dist = Math.sin(radlat1) Math.sin(radlat2) + Math.cos(radlat1) Math.cos(radlat2) * Math.cos(
radtheta);
dist = Math.acos(dist)
dist = dist * 180 / Math.PI
dist = dist 60 / 1.1515
if (unit == "K") {
dist = dist * 1.609344
}
if (unit == "N") {
dist = dist * 0.8684
}
return dist
} catch (err) {
console.log(err);
}
}
答案 39 :(得分：0)
function distance($lat1, $lon1, $lat2, $lon2) {
$pi80 = M_PI / 180;
$lat1 *= $pi80; $lon1 *= $pi80; $lat2 *= $pi80; $lon2 *= $pi80;
$dlat = $lat2 - $lat1;
$dlon = $lon2 - $lon1;
$a = sin($dlat / 2) * sin($dlat / 2) + cos($lat1) * cos($lat2) * sin($dlon / 2) * sin($dlon / 2);
$km = 6372.797 * 2 * atan2(sqrt($a), sqrt(1 - $a));
return $km;
}
答案 40 :(得分：0)
如果您想要行驶距离/路线（将其张贴在这里，因为这是google上两点之间的距离的第一个结果，但是对于大多数人而言，行驶距离更有用），您可以使用Google Maps Distance Matrix Service：
Vec答案 41 :(得分：0)
如果您正在使用python; pip install geopy
from geopy.distance import geodesic
origin = (30.172705, 31.526725) # (latitude, longitude) don't confuse
destination = (30.288281, 31.732326)
print(geodesic(origin, destination).meters) # 23576.805481751613
print(geodesic(origin, destination).kilometers) # 23.576805481751613
print(geodesic(origin, destination).miles) # 14.64994773134371
答案 42 :(得分：0)
这是一个简单的javascript函数，可能会对此link有用..某种程度上相关，但我们使用谷歌地球javascript插件而不是地图
function getApproximateDistanceUnits(point1, point2) {
var xs = 0;
var ys = 0;
xs = point2.getX() - point1.getX();
xs = xs * xs;
ys = point2.getY() - point1.getY();
ys = ys * ys;
return Math.sqrt(xs + ys);
}
单位不是距离，而是相对于坐标的比率。还有其他相关的计算可以替代getApproximateDistanceUnits函数link here
然后我使用此函数来查看纬度经度是否在半径范围内
function isMapPlacemarkInRadius(point1, point2, radi) {
if (point1 && point2) {
return getApproximateDistanceUnits(point1, point2) <= radi;
} else {
return 0;
}
}
点可以定义为
$$.getPoint = function(lati, longi) {
var location = {
x: 0,
y: 0,
getX: function() { return location.x; },
getY: function() { return location.y; }
};
location.x = lati;
location.y = longi;
return location;
};
然后你可以做你的事情，看看一个点是否在一个半径为的区域内：
//put it on the map if within the range of a specified radi assuming 100,000,000 units
var iconpoint = Map.getPoint(pp.latitude, pp.longitude);
var centerpoint = Map.getPoint(Settings.CenterLatitude, Settings.CenterLongitude);
//approx ~200 units to show only half of the globe from the default center radius
if (isMapPlacemarkInRadius(centerpoint, iconpoint, 120)) {
addPlacemark(pp.latitude, pp.longitude, pp.name);
}
else {
otherSidePlacemarks.push({
latitude: pp.latitude,
longitude: pp.longitude,
name: pp.name
});
}
答案 43 :(得分：0)
准确计算经纬度之间的距离所需的功能很复杂，陷阱很多。由于误差较大（地球不是一个完美的球体），我不建议使用正己烷或其他球形解决方案。 vincenty formula更好，但是即使正确编码，在某些情况下也会引发错误。
我建议您使用geopy来实现距离计算（geographiclib）的准确性，而不是自己编写函数。
#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)
该库的唯一缺点是它不支持矢量化计算。 对于矢量化计算，可以使用新的paper from author。
#pip install geovectorslib
from geovectorslib import inverse
print(inverse(lats1,lons1,lats2,lons2)['s12'])
lats和lons是numpy数组。 Geovectorslib非常准确，而且速度极快！我还没有找到改变椭圆体的解决方案。标准使用WGS84椭球，这是大多数用途的最佳选择。
答案 44 :(得分：0)
您可以使用Haversine公式进行计算，该公式为：
a = sin²(Δφ/2) + cos φ1 ⋅ cos φ2 ⋅ sin²(Δλ/2)
c = 2 ⋅ atan2( √a, √(1−a) )
d = R ⋅ c
下面是计算两个点之间距离的示例
假设我必须计算新德里到伦敦的距离，那么我怎么使用这个公式：
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
答案 45 :(得分：0)
//JAVA
public Double getDistanceBetweenTwoPoints(Double latitude1, Double longitude1, Double latitude2, Double longitude2) {
final int RADIUS_EARTH = 6371;
double dLat = getRad(latitude2 - latitude1);
double dLong = getRad(longitude2 - longitude1);
double a = Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2) + Math.cos(getRad(latitude1)) * Math.cos(getRad(latitude2)) * Math.sin(dLong / 2) * Math.sin(dLong / 2);
double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
return (RADIUS_EARTH * c) * 1000;
}
private Double getRad(Double x) {
return x * Math.PI / 180;
}
答案 46 :(得分：0)
我已经创建了这个小的Javascript LatLng对象，可能对某些人有用。
var latLng1 = new LatLng(5, 3);
var latLng2 = new LatLng(6, 7);
var distance = latLng1.distanceTo(latLng2);
代码：
/**
* latLng point
* @param {Number} lat
* @param {Number} lng
* @returns {LatLng}
* @constructor
*/
function LatLng(lat,lng) {
this.lat = parseFloat(lat);
this.lng = parseFloat(lng);
this.__cache = {};
}
LatLng.prototype = {
toString: function() {
return [this.lat, this.lng].join(",");
},
/**
* calculate distance in km to another latLng, with caching
* @param {LatLng} latLng
* @returns {Number} distance in km
*/
distanceTo: function(latLng) {
var cacheKey = latLng.toString();
if(cacheKey in this.__cache) {
return this.__cache[cacheKey];
}
// the fastest way to calculate the distance, according to this jsperf test;
// http://jsperf.com/haversine-salvador/8
// http://stackoverflow.com/questions/27928
var deg2rad = 0.017453292519943295; // === Math.PI / 180
var lat1 = this.lat * deg2rad;
var lng1 = this.lng * deg2rad;
var lat2 = latLng.lat * deg2rad;
var lng2 = latLng.lng * deg2rad;
var a = (
(1 - Math.cos(lat2 - lat1)) +
(1 - Math.cos(lng2 - lng1)) * Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2)
) / 2;
var distance = 12742 * Math.asin(Math.sqrt(a)); // Diameter of the earth in km (2 * 6371)
// cache the distance
this.__cache[cacheKey] = distance;
return distance;
}
};