经纬度计算距离

1、经纬度计算距离

经纬度可以使用球面三角法来计算距离。一种常用的方法是使用Haversine公式。

Haversine公式：

d = 2r * arcsin(√(sin²((lat2 - lat1)/2) + cos(lat1) * cos(lat2) * sin²((lon2 - lon1)/2)))

其中，d是地球上两点之间的直线距离，r是地球半径（常用平均值为6371千米），lat1和lat2是两点的纬度，lon1和lon2是两点的经度。

C++代码

要计算两个地点之间的距离，可以使用经纬度坐标计算方法如下：

(1.) 首先，定义地球的平均半径，可以使用常量来表示：

cpp 复制代码

const double EARTH_RADIUS = 6371.0; // 单位为千米

(2). 然后，定义两个地点的经纬度坐标（以度为单位）：

cpp 复制代码

double lat1 = 40.7128; // 纬度1
double lon1 = -74.0060; // 经度1
double lat2 = 34.0522; // 纬度2
double lon2 = -118.2437; // 经度2

(3). 将经纬度从度转换为弧度：

cpp 复制代码

double lat1_rad = lat1 * M_PI / 180.0;
double lon1_rad = lon1 * M_PI / 180.0;
double lat2_rad = lat2 * M_PI / 180.0;
double lon2_rad = lon2 * M_PI / 180.0;

(4). 计算两个地点的纬度差和经度差的绝对值：

cpp 复制代码

double delta_lat = fabs(lat2_rad - lat1_rad);
double delta_lon = fabs(lon2_rad - lon1_rad);

(5). 使用Haversine公式进行距离计算：

cpp 复制代码

double a = sin(delta_lat / 2) * sin(delta_lat / 2) + cos(lat1_rad) * cos(lat2_rad) * sin(delta_lon / 2) * sin(delta_lon / 2);
double c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a));
double distance = EARTH_RADIUS * c;

(6.) 最后，可将计算出的距离以所需的单位进行输出（如公里或英里）：

cpp 复制代码

cout << "Distance between the two locations is " << distance << " kilometers." << endl;

(7.) 完整代码如下：

cpp 复制代码

#include <iostream>
#include <cmath>

using namespace std;

const double EARTH_RADIUS = 6371.0; // 单位为千米

int main() {
    double lat1 = 40.7128; // 纬度1
    double lon1 = -74.0060; // 经度1
    double lat2 = 34.0522; // 纬度2
    double lon2 = -118.2437; // 经度2
    
    double lat1_rad = lat1 * M_PI / 180.0;
    double lon1_rad = lon1 * M_PI / 180.0;
    double lat2_rad = lat2 * M_PI / 180.0;
    double lon2_rad = lon2 * M_PI / 180.0;
    
    double delta_lat = fabs(lat2_rad - lat1_rad);
    double delta_lon = fabs(lon2_rad - lon1_rad);
    
    double a = sin(delta_lat / 2) * sin(delta_lat / 2) + cos(lat1_rad) * cos(lat2_rad) * sin(delta_lon / 2) * sin(delta_lon / 2);
    double c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a));
    double distance = EARTH_RADIUS * c;

    cout << "Distance between the two locations is " << distance << " kilometers." << endl;
    
    return 0;
}

上述代码给出的距离是以千米为单位的，如果需要以其他单位表示（如米或英里），可以根据需要进行转换。

C语言代码

计算两个地点之间的距离可以使用球面三角法，根据经纬度的差值来计算。

以下是使用C语言计算经纬度距离的示例代码：

c 复制代码

#include <math.h>

#define PI 3.14159265
#define R 6371 // 地球半径，单位为千米

double to_rad(double degree) {
    return degree * PI / 180.0;
}

double distance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
    double dlat = to_rad(lat2 - lat1);
    double dlon = to_rad(lon2 - lon1);

    double a = sin(dlat/2) * sin(dlat/2) + cos(to_rad(lat1)) * cos(to_rad(lat2)) * sin(dlon/2) * sin(dlon/2);
    double c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a));
    double d = R * c;

    return d;
}

int main() {
    double lat1 = 39.9075;
    double lon1 = 116.39723;

    double lat2 = 31.2304;
    double lon2 = 121.4737;

    double dist = distance(lat1, lon1, lat2, lon2);
    printf("距离：%lf千米\n", dist);

    return 0;
}

需要注意的是，C语言中的sin、cos、sqrt、atan2等函数的参数单位是弧度，而不是角度。因此，需要先将经纬度的度数转换为弧度，然后再进行计算。函数to_rad用于将度数转换为弧度。

以上示例代码中，计算的是北京(39.9075°N, 116.39723°E)到上海(31.2304°N, 121.4737°E)之间的距离。计算结果为多少千米。

Python示例代码

以下是一个示例Python代码，可以计算两个经纬度之间的距离：

复制代码

import math

def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    r = 6371 # 地球半径（单位：千米）
    lat1 = math.radians(lat1)
    lon1 = math.radians(lon1)
    lat2 = math.radians(lat2)
    lon2 = math.radians(lon2)
    
    dlat = lat2 - lat1
    dlon = lon2 - lon1
    
    a = math.sin(dlat/2) ** 2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon/2) ** 2
    c = 2 * math.asin(math.sqrt(a))
    
    distance = r * c
    return distance
···
## 示例调用
lat1 = 40.7128
lon1 = -74.0060
lat2 = 34.0522
lon2 = -118.2437

d = distance(lat1, lon1, lat2, lon2)
print("Distance: ", d, " km")

C#示例代码

https://blog.csdn.net/jasonsong2008/article/details/78423496

复制代码

      /// <summary>
    /// 通过地图上的两个坐标计算距离(C#版本)
    /// Add by 成长的小猪（Jason.Song） on 2017/11/01
    /// http://blog.csdn.net/jasonsong2008
    /// </summary>
    public class MapHelper
    {
        /// <summary>
        /// 地球半径
        /// </summary>
        private const double EarthRadius = 6378.137;
 
 
        /// <summary>
        /// 经纬度转化成弧度
        /// Add by 成长的小猪（Jason.Song） on 2017/11/01
        /// http://blog.csdn.net/jasonsong2008
        /// </summary>
        /// <param name="d"></param>
        /// <returns></returns>
        private static double Rad(double d)
        {
            return d * Math.PI / 180d;
        }
 
 
        /// <summary>
        /// 计算两个坐标点之间的距离
        /// Add by 成长的小猪（Jason.Song） on 2017/11/01
        /// http://blog.csdn.net/jasonsong2008
        /// </summary>
        /// <param name="firstLatitude">第一个坐标的纬度</param>
        /// <param name="firstLongitude">第一个坐标的经度</param>
        /// <param name="secondLatitude">第二个坐标的纬度</param>
        /// <param name="secondLongitude">第二个坐标的经度</param>
        /// <returns>返回两点之间的距离，单位：公里/千米</returns>
        public static double GetDistance(double firstLatitude, double firstLongitude, double secondLatitude, double secondLongitude)
        {
            var firstRadLat = Rad(firstLatitude);
            var firstRadLng = Rad(firstLongitude);
            var secondRadLat = Rad(secondLatitude);
            var secondRadLng = Rad(secondLongitude);
 
 
            var a = firstRadLat - secondRadLat;
            var b = firstRadLng - secondRadLng;
            var cal = 2 * Math.Asin(Math.Sqrt(Math.Pow(Math.Sin(a / 2), 2) + Math.Cos(firstRadLat) 
                * Math.Cos(secondRadLat) * Math.Pow(Math.Sin(b / 2), 2))) * EarthRadius;
            var result = Math.Round(cal * 10000) / 10000;
            return result;
        }
 
 
        /// <summary>
        /// 计算两个坐标点之间的距离
        /// Add by 成长的小猪（Jason.Song） on 2017/11/01
        /// http://blog.csdn.net/jasonsong2008
        /// </summary>
        /// <param name="firstPoint">第一个坐标点的（纬度,经度）</param>
        /// <param name="secondPoint">第二个坐标点的（纬度,经度）</param>
        /// <returns>返回两点之间的距离，单位：公里/千米</returns>
        public static double GetPointDistance(string firstPoint, string secondPoint)
        {
            var firstArray = firstPoint.Split(',');
            var secondArray = secondPoint.Split(',');
            var firstLatitude = Convert.ToDouble(firstArray[0].Trim());
            var firstLongitude = Convert.ToDouble(firstArray[1].Trim());
            var secondLatitude = Convert.ToDouble(secondArray[0].Trim());
            var secondLongitude = Convert.ToDouble(secondArray[1].Trim());
            return GetDistance(firstLatitude, firstLongitude, secondLatitude, secondLongitude);
        }
 
 
    }

C#调用示例代码

复制代码

            /// <summary>
        /// 文章来源于成长的小猪
        /// http://blog.csdn.net/jasonsong2008
        /// </summary>
        /// <param name="args"></param>
        static void Main(string[] args)
        {
            //第一种调用方法
            var result = MapHelper.GetDistance(31.2553210000, 121.4620020000, 31.2005470000, 121.3269970000);
 
 
            //第二种调用方法
            result = MapHelper.GetPointDistance("31.2553210000,121.4620020000", "31.2005470000,121.3269970000");
        }

Java示例代码

http://blog.csdn.net/jasonsong2008/article/details/78434237

复制代码

/**
 * 通过地图上的两个坐标计算距离（Java版本）
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 * http://blog.csdn.net/jasonsong2008
 */
public class MapHelper {
    /**
     * 地球半径
     */
    private static double EarthRadius = 6378.137;
 
    /**
     * 经纬度转化成弧度
     * Add by 成长的小猪（Jason.Song） on 2017/11/01
     * http://blog.csdn.net/jasonsong2008
     *
     * @param d 经度/纬度
     * @return
     */
    private static double rad(double d) {
        return d * Math.PI / 180.0;
    }
 
    /**
     * 计算两个坐标点之间的距离
     * Add by 成长的小猪（Jason.Song） on 2017/11/01
     * http://blog.csdn.net/jasonsong2008
     *
     * @param firstLatitude   第一个坐标的纬度
     * @param firstLongitude  第一个坐标的经度
     * @param secondLatitude  第二个坐标的纬度
     * @param secondLongitude 第二个坐标的经度
     * @return 返回两点之间的距离，单位：公里/千米
     */
    public static double getDistance(double firstLatitude, double firstLongitude,
                                     double secondLatitude, double secondLongitude) {
        double firstRadLat = rad(firstLatitude);
        double firstRadLng = rad(firstLongitude);
        double secondRadLat = rad(secondLatitude);
        double secondRadLng = rad(secondLongitude);
 
        double a = firstRadLat - secondRadLat;
        double b = firstRadLng - secondRadLng;
        double cal = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a / 2), 2) + Math.cos(firstRadLat)
                * Math.cos(secondRadLat) * Math.pow(Math.sin(b / 2), 2))) * EarthRadius;
        double result = Math.round(cal * 10000d) / 10000d;
        return result;
    }
 
    /**
     * 计算两个坐标点之间的距离
     * Add by 成长的小猪（Jason.Song） on 2017/11/01
     * http://blog.csdn.net/jasonsong2008
     *
     * @param firstPoint  第一个坐标点的（纬度,经度） 例如："31.2553210000,121.4620020000"
     * @param secondPoint 第二个坐标点的（纬度,经度） 例如："31.2005470000,121.3269970000"
     * @return 返回两点之间的距离，单位：公里/千米
     */
    public static double GetPointDistance(String firstPoint, String secondPoint) {
        String[] firstArray = firstPoint.split(",");
        String[] secondArray = secondPoint.split(",");
        double firstLatitude = Double.valueOf(firstArray[0].trim());
        double firstLongitude = Double.valueOf(firstArray[1].trim());
        double secondLatitude = Double.valueOf(secondArray[0].trim());
        double secondLongitude = Double.valueOf(secondArray[1].trim());
        return getDistance(firstLatitude, firstLongitude, secondLatitude, secondLongitude);
    }
 
 
}

Java调用示例代码

复制代码

/**
 * 文章来源于成长的小猪
 * http://blog.csdn.net/jasonsong2008
 */
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration({"classpath:spring/applicationContext.xml"})
public class MapHelperTest {
    @Test
    public void getDistance() throws Exception {
        /**
         * 第一种调用方法
         */
        double result = MapHelper.getDistance(31.2553210000, 121.4620020000, 31.2005470000, 121.3269970000);
        System.out.println(result);
        double expected = 14.2243;
        TestCase.assertEquals(expected, result);
    }
 
    @Test
    public void getPointDistance() throws Exception {
        /**
         * 第二种调用方法
         */
        double result = MapHelper.GetPointDistance("31.2553210000,121.4620020000", "31.2005470000,121.3269970000");
        System.out.println(result);
        double expected = 14.2243;
        TestCase.assertEquals(expected, result);
    }
 
}

2、经纬度计算距离_考虑地球椭圆半径

复制代码

要计算两个经纬度点之间的距离，并考虑地球的椭圆形状，可以使用Haversine公式。

Haversine公式是一种用于计算球面上两点之间距离的公式，它考虑地球的曲率和椭圆形状。

下面是使用Haversine公式计算距离的示例代码（使用Python）：

```python
import math

def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
    """
    Calculate the great circle distance in kilometers between two points 
    on the earth specified in decimal degrees.
    """
    # 将经纬度从度转换为弧度
    lat1 = math.radians(lat1)
    lon1 = math.radians(lon1)
    lat2 = math.radians(lat2)
    lon2 = math.radians(lon2)
    
    # Haversine公式
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon/2)**2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
    
    # 地球平均半径（千米）
    R = 6371
    
    # 计算距离
    distance = R * c
    return distance

使用该函数可以计算两个经纬度点之间的距离（单位为千米）。例如：

python 复制代码

distance = haversine(40.7128, -74.0060, 34.0522, -118.2437)
print(distance)

这将打印出两个城市（纽约和洛杉矶）之间的大圆距离（单位为千米）。

3 、经纬度计算距离_考虑地球椭圆半径不均匀误差

复制代码

计算地球上两点之间的距离时，一般采用大圆距离近似公式，即球面上两点之间的距离等于两点之间的弧长。

如果要考虑地球的椭圆形状和半径的不均匀误差，可以使用Vincenty公式来计算。这个公式考虑了地球的椭圆形状和半径的不均匀性，可以得到更精确的结果。

以下是使用Vincenty公式计算地球上两点之间距离的方法：

1. 定义常量：
   - a为地球的赤道半径；
   - b为地球的极半径；
   - f为地球扁率（f = (a-b)/a）。

2. 输入两点的经纬度坐标（纬度用正负表示，0度在赤道上）。

3. 将经纬度转换为弧度（角度乘以π/180）。

4. 计算U1和U2：
   - U1 = atan((1-f) * tan(lat1))，
   - U2 = atan((1-f) * tan(lat2))。

5. 计算sinU1、cosU1、sinU2、cosU2和L，其中L表示两点经度之差。
   - sinU1 = sin(U1)，
   - cosU1 = cos(U1)，
   - sinU2 = sin(U2)，
   - cosU2 = cos(U2)，
   - L = lon2 - lon1。

6. 计算sin^2σ和cos^2σ：
   - sin^2σ = (cosU2 * sinL)^2 + (cosU1 * sinU2 - sinU1 * cosU2 * cosL)^2，
   - cos^2σ = 1 - sin^2σ。

7. 计算σ：
   - σ = atan2(sqrt(sin^2σ, cos^2σ)。

8. 计算sinα、cos^2α和cos^2σm：
   - sinα = (cosU1 * cosU2 * sinL) / sinσ，
   - cos^2α = 1 - sinα^2，
   - cos^2σm = cos^2σ - (2 * sinU1 * sinU2) / cos^2α。

9. 计算C：
   - C = f / 16 * cos^2α * (4 + f * (4 - 3 * cos^2α))。

10. 计算λ：
    - λ = L + (1 - C) * f * sinα * (σ + C * sinσ * (cos^2σm + C * cosσ * (-1 + 2 * cos^2σm^2)))。

11. 计算距离d：
    - d = b * (σ - C * sinσ * (cos^2σm + C * cosσ * (-1 + 2 * cos^2σm^2)))。

请注意，这只是一个粗略描述，实际使用时需要进行适当的数值计算和程序编写。