根据经纬度计算站间距模块的设计与实现
通过经纬度坐标计算距离的方法
通过经纬度坐标计算距离的方法宝子们，今天咱们来唠唠通过经纬度坐标计算距离这个超酷的事儿。
咱先得知道，地球呢是个近似球体的家伙。
经纬度就像是地球这个大球上的坐标网。
纬度呢，是用来表示南北方向的位置，赤道就是0°纬线，越往两极，纬度数值越大。
经度呢，是表示东西方向的位置，本初子午线是0°经线。
那怎么根据经纬度来算距离呢？这里面有个简单又有趣的小公式哦。
不过这个公式对于咱们日常聊天来说有点小复杂，但咱可以简单理解下原理。
在赤道附近，经度每相差1°，距离大概相差111千米，因为赤道周长大概是4万千米，360°一平分，就差不多是这个数啦。
但越往两极呢，这个经度之间的距离就会变小，因为纬线的长度在变小呀。
对于纬度来说，每相差1°，距离大概也是111千米。
不管是在北半球还是南半球，这个规律都差不多。
比如说，有个地方A是北纬30°，东经120°，另一个地方B是北纬31°，东经120°，那这两个地方大概就在同一条经线上，它们的距离就大概是111千米。
要是两个地方的经纬度都不一样呢？那就稍微复杂点啦。
不过咱不用太纠结那些超级复杂的数学计算。
现在有好多手机软件或者在线工具，只要输入经纬度，就能轻松算出距离。
宝子们，这经纬度算距离可不仅仅是个数学题哦。
它在好多地方都特别有用。
比如说航海的时候，船员们要知道自己离目的地还有多远，就可以根据经纬度来算。
还有那些喜欢野外探险的小伙伴，要是知道了自己的经纬度和营地的经纬度，就能大概算出距离，心里也能有个底。
咱就把这个经纬度算距离当成一个超有趣的小秘密。
下次跟朋友聊天的时候，就可以拿出来显摆一下。
比如说，你可以说“宝子，你知道不，根据经纬度能算出两个地方的距离呢，可神奇啦。
”然后再简单讲讲原理，保证你的朋友们都会对你刮目相看的呢。
这小小的经纬度里可是藏着大大的学问，就像生活中的小惊喜一样，等着咱们去发现。
利用经纬网计算距离
利用经纬网计算距离经纬度是地理位置的坐标系，是用来描述地球表面上一个点的位置的，利用经纬度可以计算出两点之间的距离。
在计算两点之间的距离时，可以使用球面三角学的原理，也可以使用近似算法。
一、球面三角学方法球面三角学方法是求解地球表面上两点的最短距离的准确方法，也是最为常用和精确的方法。
这种方法基于地球是一个近似的球体，并使用了三角函数来计算距离。
具体步骤如下：1.将两点的经度和纬度坐标转换为弧度表示。
地球的圆周被分成360度，每个度再分成60分，每一分再分成60秒。
因此，将经度和纬度从度、分、秒转换为弧度的公式如下：弧度=（度+分/60+秒/3600）*π/1802.计算两点之间的经度差和纬度差，并转换为弧度表示。
3.使用Haversine公式计算两点之间的弧长，然后将弧度转换为所在圆的半径所对应的真实距离。
Haversine公式如下：haversine(α) = sin²(Δφ/2) + cos φ1 * cos φ2 *sin²(Δλ/2)其中，φ1和φ2为两点的纬度，Δφ为纬度差，Δλ为经度差。
4.将弧长除以地球的半径，得到最短距离。
这种球面三角学方法能够计算出两点之间的最短距离，但是计算复杂度较高。
二、近似算法近似算法是一种用于快速计算两点之间距离的方法，它并不考虑地球的形状，而是将地球视为平面进行计算。
这种方法通过计算两点之间矢量的长度来估计距离。
具体步骤如下：1.将两点的经度和纬度坐标转换为弧度表示。
2.计算两点经度之间的差值和纬度之间的差值。
3.将经度差值和纬度差值分别乘以地球的平均半径（约为6371 km），得到两个方向的分量。
4.利用勾股定理计算矢量的长度。
这种近似算法能够快速计算出两点之间的距离，但是由于没有考虑地球的形状，所以精度相对较低。
无论使用球面三角学方法还是近似算法，都可以利用经纬度计算两点之间的距离。
在实际应用中，根据需要选择合适的方法。
如果需要高精度的计算结果，可以使用球面三角学方法；如果只需要快速估计距离，可以使用近似算法。
经纬度定位计算距离
经纬度定位计算距离在现代科技的帮助下，我们可以轻松获取到地球上任意两点之间的经纬度坐标。
然而，仅有经纬度坐标是无法直观地知道这两点之间的距离的。
因此，我们需要借助数学和计算机编程的力量来计算经纬度定位之间的距离。
在计算经纬度定位之间的距离之前，我们需要先了解一些背景知识。
经度和纬度是地球表面上的两个基本地理坐标系统。
经度用来表示地球上的东西方向，从-180度到180度。
纬度则用来表示地球上的南北方向，从-90度到90度。
当我们获得了两个点的经纬度坐标后，如何计算它们之间的距离呢？有许多算法可以用来计算经纬度定位之间的距离，其中最常用的是Haversine公式。
Haversine公式基于球面三角学来计算地球上任意两点之间的最短距离。
这个公式的原理是将球面上的两点与球心连线看作是一个圆锥台，然后计算两个圆锥台的体积之差，最后得到的结果即为两点之间的距离。
下面是一个用Python编程语言实现Haversine公式的例子：```python import mathdef calculate_distance(lat1, lon1, lat2, lon2): R = 6371 # 地球半径，单位为千米lat1_rad = math.radians(lat1)lon1_rad = math.radians(lon1)lat2_rad = math.radians(lat2)lon2_rad = math.radians(lon2)delta_lon = lon2_rad - lon1_raddelta_lat = lat2_rad - lat1_rada = math.sin(delta_lat/2)**2 + math.cos(lat1_rad) * math.cos(lat2_rad)* math.sin(delta_lon/2)**2c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))distance = R * creturn distance示例坐标点lat1 = 39.9042 lon1 = 116.4074 lat2 = 31.2304 lon2 = 121.4737distance = calculate_distance(lat1, lon1, lat2, lon2) print(。
知道经纬度如何计算距离？根据经纬度计算两点之间的距离
知道经纬度如何计算距离？根据经纬度计算两点之间的距离
在⽣活中，有时候我们想知道某个位置或者⾃⼰住的地⽅经度和纬度分别是多少，甚⾄有时候想出去旅游，想知道⾃⼰当前位置与旅游地位置距离⼜是多少，我们如何可以快速获取呢？其实这些都很简单，接下来，就⼀起跟着⼩编来操作吧。
操作步骤：
1、在微信中搜索打开⼩程序【经纬度查询测距⼯具】
2、然后点击⾸页地图右侧的【测距】按钮。
3、点击后就会打开测距界⾯。
在测距界⾯你有两种⽅式来测距。
⼿动输⼊两个位置的经纬度信息
从地图选点：可以搜索为名称、拖动地图来选点
然后选择好计算⽅式，可选的计算⽅式有直线、驾车、步⾏。
⼀切准备就绪后，点击【计算】按钮就可以查询到两点之间的距离了。
另外你还可以将查询结果复制出来转发给好友，是不是很⽅便呢。
LTE网络通过经纬度测算距离核查冗余邻区
通过经纬度测算距离工具核查冗余邻区
在LTE网络中，UE搜索PCI测量小区信息。
如果搜索到重复的PCI，将造成切换失败。
因此需要定期对邻区进行核查，及时清理不合理的邻区关系。
通过测算站间距，可以排查距离过远邻区，解决冗余邻区问题。
本文档将介绍如何通过经纬度测算距离工具实现站间距测算。
1.如下所示为经纬度测算距离EXEL工具；分别输入源站点及邻接站点的经纬度，即可自动
经纬度距离计算小
工具-Distance_Formul
2.由OMMB网管导出规划数据表，【EUtranRelation】子表即为全网邻接关系配置；通过
经纬度距离计算-伊
春邻接关系.xlsx
3.将源ENODEB 及邻接小区信息按格式复制到规划数据表中，并填写相应操作代码，删除为D。
通过网管规划数据导入执行。
EXCEL0512_删除距
离过远.xlsm。
java经纬度计算距离方法
java经纬度计算距离方法Java 是一种面向对象的编程语言，具有简单易学、高效可靠、开源开放等特点，因此被广泛运用于各种领域。
在地理信息系统 (GIS) 中，Java 被广泛用作开发工具，用于经纬度计算、地图处理、数据分析等任务。
以下是一些 Java 经纬度计算距离的方法:1. 使用 Geodesy 库:Geodesy 是一个用于计算几何量的开源 Java 库。
它提供了许多工具和方法，用于计算两个点之间的距离、圆周率、经纬度等。
使用Geodesy 库，可以轻松地计算出两个点之间的距离。
2. 使用 Google 地图 API:Google 地图 API 是一种用于访问 Google 地图服务的 API。
可以使用 Java 编写应用程序，通过 Google 地图 API 获取地理位置信息，并计算两个点之间的距离。
使用 Google 地图 API 进行经纬度计算的步骤如下:- 获取 Google 地图 API 的密钥。
可以使用 Google 提供的开发者账号获取密钥。
- 编写 Java 代码，使用 Google 地图 API 获取地理位置信息。
- 使用 Google 地图 API 的 distanceTo 方法计算两个点之间的距离。
3. 使用 Openlayers 库:Openlayers 是一个用于处理地理信息的开源JavaScript 库。
可以使用 Openlayers 库编写 Java 代码，用于计算两个点之间的距离。
使用 Openlayers 库进行经纬度计算的步骤如下:- 使用 Java 编写 Openlayers 客户端，用于获取地理位置信息。
- 使用 Openlayers 库的 distanceTo 方法计算两个点之间的距离。
4. 使用 Jgon 库:Jgon 是一个用于计算几何量的 Java 库。
使用 Jgon 库，可以轻松地计算出两个点之间的距离。
使用 Jgon 库进行经纬度计算的步骤如下:- 使用 Java 编写 Jgon 客户端，用于获取地理位置信息。
根据两点经纬度计算距离
根据两点经纬度计算距离计算两个地点之间的距离，一种常见的方法是使用Haversine公式。
Haversine公式是根据球面上的两个点的经纬度计算它们之间的距离。
下面是一个详细的步骤来根据两个经纬度计算距离。
首先，我们需要了解地球的半径。
地球的平均半径大约是6371公里。
步骤如下：1.将经度和纬度转换为弧度。
这是因为Haversine公式需要使用弧度而不是度数。
你可以使用以下公式将度数转换为弧度：弧度 = 度数* π / 1802.使用Haversine公式计算距离。
Haversine公式如下：d = 2 * R * arcsin√((sin²(θ/2) * cos(α) * cos(β) - cos(θ/2) * sin(α) * sin(β)) / (cos²(θ/2) * cos²(α) + sin²(θ/2) * sin²(β)))在这个公式中，d是两个地点之间的距离，R是地球的半径（在步骤1中定义），θ是两个地点之间的经度差，α和β是两个地点的纬度。
注意所有角度都应转换为弧度。
sin²(θ/2)和cos²(θ/2)可以使用以下公式计算：sin²(θ/2) = (1 - cos θ) /2cos²(θ/2) = (1 + cos θ) / 2同样，sin²(β)和cos²(β)可以使用以下公式计算：sin²(β) = (1 - cos β) / 2cos²(β) = (1 + cos β) / 2注意，由于sin和cos的函数值是在-1到1之间，所以当角度非常大时（例如接近90度或270度），这些公式可能会导致数值不稳定性。
在实际应用中，为了避免这个问题，通常会使用泰勒级数展开或者查找表的方法来计算这些值。
3.计算完成后，将距离从弧度转换为公里。
你可以使用以下公式进行转换：距离（公里）= R * d * 180 / π其中R是地球半径（在步骤1中定义），d是使用Haversine公式计算得到的距离（在步骤2中计算）。
利用经纬网计算距离
利用经纬网计算距离经纬网（也被称为地理网格或地理坐标网格）是一种用来确定地球表面上任意位置的工具。
它通过将地球分成经度和纬度的网格，并给每个点分配唯一的坐标来实现。
经纬网主要由经线和纬线组成。
经线是地球的虚拟线条，按照从南极到北极的顺序从0度到360度编号。
0度经线通过英国伦敦市的皇家天文台，因此也被称为伦敦子午线。
纬线则是地球的虚拟圈，按照纬度的大小从赤道到两极分为90度，北纬为正，南纬为负。
1.确定两个位置的经纬度坐标。
这些坐标可以通过地球仪、在线地图或GPS设备等方式获取。
2.使用球面三角学原理计算两个位置的大圆角度差。
大圆角度差是两个位置所在的经线和纬线之间的最短角度差，以角度表示。
3.将大圆角度差转换为弧度，并使用球面三角学公式计算两个位置之间的弧长。
球面三角学公式可以根据大圆角度差和半径（地球的平均半径约为6371千米）计算弧长。
4.将弧长转换为适当的单位，如千米、海里或英里，以获得位置之间的距离。
需要注意的是，这种方法计算的距离是两个位置之间的直线距离，而不是实际的行驶距离或路径长度。
实际行驶距离可能会受到地形、道路和其他因素的影响。
使用经纬网计算距离的例子如下：假设我们要计算纽约市和伦敦市之间的距离。
纽约市的经纬度是40.7128°北纬、74.0060°西经。
伦敦市的经纬度是51.5074°北纬、0.1278°西经。
首先，我们计算两个位置的大圆角度差。
纽约市和伦敦市的经度之差是74.0060°-(-0.1278°)=74.1338°。
由于伦敦市在纽约市的东面，所以大圆角度差为360°-74.1338°=285.8662°。
总的来说，利用经纬网计算距离可以帮助我们确定地球上任意两个位置之间的直线距离。
这种方法基于球面三角学原理和大圆航线理论，通过计算经纬度之间的角度差和使用球面三角学公式计算弧长来实现。
php 根据经纬度和距离计算范围
php 根据经纬度和距离计算范围在现代生活中，越来越多的应用程序需要使用地理位置服务，这种需求通常需要计算地理位置距离。
PHP可以非常轻松地通过纬度和经度计算两个地理位置之间的距离，并且可以通过此距离计算出两个位置之间的范围。
下面是如何使用PHP根据经纬度和距离计算范围的步骤：第一步：获取位置参数首先，需要在应用程序中获取所需的参数，包括原始位置（即中心位置的纬度和经度）和半径（表示需要计算的距离范围）。
原始位置可以从GPS设备、Web服务或用户输入中获取。
半径通常以公里或英里为单位。
第二步：计算圆的边界框要计算一组坐标所在的圆周的边界框，可以使用以下代码：```function boundingBox($latitude, $longitude, $distance, $earthRadius = 6371) {// Convert latitude and longitude to radians$lat = deg2rad($latitude);$lon = deg2rad($longitude);// Get the angular distance covered by the radius$angularDistance = $distance / $earthRadius;// Calculate the top-left and bottom-right coordinates $minLat = $lat - $angularDistance;$maxLat = $lat + $angularDistance;$minLon = $lon - asin(sin($angularDistance) / cos($lat)); $maxLon = $lon + asin(sin($angularDistance) / cos($lat));// Convert back to degrees$minLat = rad2deg($minLat);$maxLat = rad2deg($maxLat);$minLon = rad2deg($minLon);$maxLon = rad2deg($maxLon);// Return the bounding boxreturn array($minLat, $minLon, $maxLat, $maxLon);}```以上代码将返回一个数组，包含四个元素，分别是最小纬度、最小经度、最大纬度和最大经度。
vue 经纬度距离计算公式
vue 经纬度距离计算公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Vue是一种流行的JavaScript框架，用于构建交互式的Web应用程序。
它的灵活性和强大的功能使得开发人员可以轻松地构建各种类型的应用程序，包括地图和位置服务应用。
在这些类型的应用程序中，经常需要计算经纬度之间的距离，以便确定两个地点之间的距离。
本文将介绍如何在Vue应用程序中使用经纬度距离计算公式来实现这一功能。
让我们来了解一下经纬度是什么以及如何表示地理位置。
经度是指一个地点相对于本初子午线的角度，通常用度数来表示，取值范围从-180°到+180°。
纬度是指一个地点相对于赤道的角度，也用度数来表示，取值范围从-90°到+90°。
通过这两个坐标，我们可以确定地球上任何一个点的位置。
要计算两个地点之间的距离，我们可以使用球面三角法，也被称为Haversine公式。
这个公式基于大圆球模型，即地球是一个半径为6371公里的球体。
这个公式的计算步骤如下：1. 将经纬度转换为弧度：将经度和纬度从度数转换为弧度，可以使用以下公式：```javascriptfunction degreesToRadians(degrees) {return degrees * Math.PI / 180;}let lat1Rad = degreesToRadians(lat1);let lon1Rad = degreesToRadians(lon1);let lat2Rad = degreesToRadians(lat2);let lon2Rad = degreesToRadians(lon2);```现在，让我们将这些计算集成到一个Vue组件中，以便在应用程序中使用。
我们可以创建一个名为DistanceCalculator的组件，并在其中定义经度和纬度的data属性，以便用户输入地点的坐标。
然后，在计算距离的方法中，我们可以实现上述的计算步骤。
java经纬度计算距离方法
java经纬度计算距离方法在Java中计算经纬度之间的距离可以使用大圆距离公式来实现。
大圆距离公式基于地球是一个近似球体的假设，通过计算两个经纬度坐标点之间的弧长来确定它们之间的距离。
下面是一个可以计算两个经纬度之间距离的Java代码示例，它使用大圆距离公式：```javapublic class DistanceCalculatorprivate static final double EARTH_RADIUS = 6371; // 地球的平均半径，单位：千米public static double calculateDistance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2)//将经度和纬度转换为弧度double lon1Rad = Math.toRadians(lon1);double lat1Rad = Math.toRadians(lat1);double lon2Rad = Math.toRadians(lon2);double lat2Rad = Math.toRadians(lat2);//计算经纬度的差值double lonDiff = lon2Rad - lon1Rad;double latDiff = lat2Rad - lat1Rad;//使用大圆距离公式计算两点之间的距离double distance = 2 * EARTH_RADIUS *Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(latDiff / 2), 2) + Math.cos(lat1Rad) * Math.cos(lat2Rad) *Math.pow(Math.sin(lonDiff / 2), 2)));return distance;}```在这个示例中，`lat1`和`lon1`表示第一个点的纬度和经度，`lat2`和`lon2`表示第二个点的纬度和经度。
根据经纬度算距离
根据经纬度算距离⽹上找的，很好⽤MARK⼀下功能需求：需要查询⼀个站点（已知该站点经纬度）5公⾥范围内的其它站点。
⽅法⼀：对每条记录，去进⾏遍历，跟数据库中的每⼀个点进⾏距离计算，当距离⼩于5公⾥时，认为匹配（效率极其低下，耗时长）。
⽅法⼆：先过滤出⼤概的经纬度范围再进⾏计算。
我们求取的虽然是个圆，但我们可以先求出该圆的外接正⽅形（⽐⽅说正⽅形的四个点），先算出该点周围的矩形的四个点的经纬度，然后使⽤正⽅形的经纬度去直接匹配数据库中的记录，然后在⽤⽅法⼀进⾏筛选（相对于只使⽤⽅法⼀效率⾼了⾮常多 –合理利⽤算法）。
public static class DistanceHelper{///<summary>///根据⼀个给定经纬度的点和距离，进⾏附近地点查询///</summary>///<param name="longitude">经度</param>///<param name="latitude">纬度</param>///<param name="distance">距离（单位：公⾥或千⽶）</param>///<returns>返回⼀个范围的4个点，最⼩纬度和纬度，最⼤经度和纬度</returns>public static PositionModel FindNeighPosition(double longitude, double latitude, double distance){//先计算查询点的经纬度范围double r = 6378.137;//地球半径千⽶double dis = distance;//千⽶距离double dlng = 2 * Math.Asin(Math.Sin(dis / (2 * r)) / Math.Cos(latitude * Math.PI / 180));dlng = dlng * 180 / Math.PI;//⾓度转为弧度double dlat = dis / r;dlat = dlat * 180 / Math.PI;double minlat = latitude - dlat;double maxlat = latitude + dlat;double minlng = longitude - dlng;double maxlng = longitude + dlng;return new PositionModel{MinLat = minlat,MaxLat = maxlat,MinLng = minlng,MaxLng = maxlng};}///<summary>///计算两点位置的距离，返回两点的距离，单位：公⾥或千⽶///该公式为GOOGLE提供，误差⼩于0.2⽶///</summary>///<param name="lat1">第⼀点纬度</param>///<param name="lng1">第⼀点经度</param>///<param name="lat2">第⼆点纬度</param>///<param name="lng2">第⼆点经度</param>///<returns>返回两点的距离，单位：公⾥或千⽶</returns>public static double GetDistance(double lat1, double lng1, double lat2, double lng2){//地球半径，单位⽶double EARTH_RADIUS = 6378137;double radLat1 = Rad(lat1);double radLng1 = Rad(lng1);double radLat2 = Rad(lat2);double radLng2 = Rad(lng2);double a = radLat1 - radLat2;double b = radLng1 - radLng2;double result = 2 * Math.Asin(Math.Sqrt(Math.Pow(Math.Sin(a / 2), 2) + Math.Cos(radLat1) * Math.Cos(radLat2) * Math.Pow(Math.Sin(b / 2), 2))) * EARTH_RADIUS;return result / 1000;}///<summary>///经纬度转化成弧度///</summary>///<param name="d"></param>///<returns></returns>private static double Rad(double d){return (double)d * Math.PI / 180d;}}。
通过经纬度坐标计算距离的方法（经纬度距离计算）
通过经纬度坐标计算距离的⽅法（经纬度距离计算）通过经纬度坐标计算距离的⽅法（经纬度距离计算）最近在⽹上搜索“通过经纬度坐标计算距离的⽅法”，发现⽹上⼤部分都是如下的代码：#define PI 3.14159265static double Rc = 6378137; // ⾚道半径static double Rj = 6356725; // 极半径class JWD{public:double m_Longitude, m_Latitude;double m_RadLo, m_RadLa;double Ec;double Ed;public:JWD(double longitude, double latitude){m_Longitude = longitude;m_Latitude = latitude;m_RadLo = longitude * PI/180.;m_RadLa = latitude * PI/180.;Ec = Rj + (Rc - Rj) * (90.-m_Latitude) / 90.;Ed = Ec * cos(m_RadLa);}~JWD() {};};static JWD GetJWDB(JWD A, double x,double y){double dx=x;double dy=y;double BJD = (dx/A.Ed + A.m_RadLo) * 180./PI;double BWD = (dy/A.Ec + A.m_RadLa) * 180./PI;JWD B(BJD, BWD);return B;}void main(){double referla=30.0;double referlo=60.0;double dx=500.0;double dy=60.0;JWD A(referla,referlo),B(0.0,0.0);B=GetJWDB(A,dx,dy);cout < < " LA = " < < B.m_Latitude < < " LO= " < < B.m_Longitude < < endl;上⾯这段与之类似的代码是最容易通过搜索引擎找到的。
详解js根据百度地图提供经纬度计算两点距离
详解js根据百度地图提供经纬度计算两点距离正常在使⽤百度地图时，我们可以通过BMap的实例对象提供的⽅法计算距离：var map = new BMap.Map('map_canvas');map.getDistance(point1 ,point2);//point1、point2 是Point对象如果在不使⽤百度地图，但是已知百度地图的经纬度情况下也是可以计算出与上⾯相同的值的此库提供计算两点距离的⽅法引⽤此库使⽤返回（⽶）BMapLib.GeoUtils.getDistance（point1 ,point2）当然如果只想计算距离也可以直接⽤下⾯的代码：注：BMap需要导⼊，使⽤如下：BMapLib.GeoUtils.getDistance（lng1,lat1,lng2,lat2）import BMap from 'BMap'var BMapLib = window.BMapLib = BMapLib || {};(function() {/*** 地球半径*/var EARTHRADIUS = 6370996.81;/*** @exports GeoUtils as BMapLib.GeoUtils*/var GeoUtils =/*** GeoUtils类，静态类，勿需实例化即可使⽤* @class GeoUtils类的<b>⼊⼝</b>。
* 该类提供的都是静态⽅法，勿需实例化即可使⽤。
*/BMapLib.GeoUtils = function(){};/*** 将度转化为弧度* @param {degree} Number 度* @returns {Number} 弧度*/GeoUtils.degreeToRad = function(degree){return Math.PI * degree/180;}/*** 将v值限定在a,b之间，纬度使⽤*/function _getRange(v, a, b){if(a != null){v = Math.max(v, a);}if(b != null){v = Math.min(v, b);}return v;}/*** 将v值限定在a,b之间，经度使⽤*/function _getLoop(v, a, b){while( v > b){v -= b - a}while(v < a){v += b - a}return v;}/*** 计算两点之间的距离,两点坐标必须为经纬度* @param {lng1} Number 点对象* @param {lat1} Number 点对象* @param {lng2} Number 点对象* @param {lat2} Number 点对象* @returns {Number} 两点之间距离，单位为⽶*/GeoUtils.getDistance = function(lng1, lat1, lng2 ,lat2){let point1 = new BMap.Point(parseFloat(lng1) ,parseFloat(lat1));let point2 =new BMap.Point(parseFloat(lng2) ,parseFloat(lat2));//判断类型if(!(point1 instanceof BMap.Point) ||!(point2 instanceof BMap.Point)){return 0;}point1.lng = _getLoop(point1.lng, -180, 180);t = _getRange(t, -74, 74);point2.lng = _getLoop(point2.lng, -180, 180);t = _getRange(t, -74, 74);let x1, x2, y1, y2;x1 = GeoUtils.degreeToRad(point1.lng);y1 = GeoUtils.degreeToRad(t);x2 = GeoUtils.degreeToRad(point2.lng);y2 = GeoUtils.degreeToRad(t);return EARTHRADIUS * Math.acos((Math.sin(y1) * Math.sin(y2) + Math.cos(y1) * Math.cos(y2) * Math.cos(x2 - x1)));}})();以上所述是⼩编给⼤家介绍的js根据百度地图提供经纬度计算两点距离详解整合，希望对⼤家有所帮助，如果⼤家有任何疑问请给我留⾔，⼩编会及时回复⼤家的。
R语言：根据经纬度计算国内两个地点之间的距离
R语⾔：根据经纬度计算国内两个地点之间的距离############################################# 输⼊国内两个地点# 根据经纬度计算两个经纬度之间的距离############################################# 计算距离函数add_dist <- function(address1,address2){add_id <- c(address1,address2)#载⼊需要的包library(rjson)library(RCurl)library(geosphere)#输⼊⾃⼰申请的百度地图的AK密钥 #以下密钥必须替换成⾃⼰的 # AK申请⽹址：/index.php?title=webapi/direction-apiAK <- ""#设定空向量baidu_lat <- c()baidu_lng <- c()baidu_geo <- c()address <-c()for (location in add_id) {#建⽴地址转换⽹址url <- paste("/geocoder/v2/?ak=",AK,"&output=json&address=",location, sep = "")url_string <- URLencode(url)# 捕获连接对象connect <- url(url_string)# 处理json对象temp_geo <- fromJSON(paste(readLines(connect,warn = F), collapse = ""))temp_lat<-temp_geo$result$location$lattemp_lng<-temp_geo$result$location$lng# 关闭连接close(connect)baidu_geo <-c(baidu_geo,temp_geo)baidu_lat <- c(baidu_lat,temp_lat)baidu_lng <- c(baidu_lng,temp_lng)address <- c(address,location)}content <- data.frame(address,baidu_lat,baidu_lng)# 提取经纬度lonlat <- cbind(content$baidu_lng,content$baidu_lat)# 精确计算，椭圆# 应⽤航海上运⽤⼴泛的半正⽮公式# 详细见https:///wiki/%E5%A4%A7%E5%9C%86%E8%B7%9D%E7%A6%BBdist = round(distm(lonlat[1,],lonlat[2,], fun=distVincentyEllipsoid),0)result <- data.frame(address1,address2,dist)return(result)}# 测试add_dist("深圳⼤学","北京师范⼤学")#致谢：https:///question/28565852/answer/69047752。
java计算两个经纬度之间的距离算法
java计算两个经纬度之间的距离算法Java是一种广泛应用于开发各种应用程序的编程语言，它具有跨平台、面向对象、简洁高效等特点。
在实际应用中，我们经常会遇到需要计算两个经纬度之间距离的场景，比如定位服务、导航系统等。
本文将介绍使用Java编写的计算两个经纬度之间距离的算法。
在计算两个经纬度之间的距离时，常用的方法是使用球面三角法或大圆航线距离公式。
球面三角法是基于球体模型的，将地球视为一个完美的球体，而大圆航线距离公式则是基于地球的椭球体模型的，更加精确。
在本文中，我们将介绍使用大圆航线距离公式来计算两个经纬度之间的距离。
我们需要知道经纬度的表示方法。
经度表示东西方向的位置，取值范围为-180到180度，其中正值表示东经，负值表示西经；纬度表示南北方向的位置，取值范围为-90到90度，其中正值表示北纬，负值表示南纬。
经纬度可以用一个点在地球上的位置来表示。
大圆航线距离公式的核心思想是通过计算两个经纬度所在的大圆弧的弧长来求得两点之间的距离。
大圆弧是指连接两个点的最短弧线，它是地球表面上的一条曲线。
我们可以使用余弦定理来计算两个点所在的大圆弧的弧长。
假设有两个点A和B，它们的经纬度分别为(A经度, A纬度)和(B经度, B纬度)。
首先，我们需要将经纬度转换成弧度表示。
经度的转换公式为：radian_longitude = longitude * π / 180，纬度的转换公式为：radian_latitude = latitude * π / 180。
其中，π是圆周率。
接下来，我们可以使用余弦定理来计算两个点之间的距离。
余弦定理的公式为：distance = R * arc cos(sin(latitude_A) * sin(latitude_B) + cos(latitude_A) * cos(latitude_B) * cos(longitude_B - longitude_A))，其中，R是地球的半径，一般取平均半径6371千米。
Python经纬度坐标转换为距离及角度的实现
Python经纬度坐标转换为距离及⾓度的实现最近项⽬上有这样的需求，需要依据设备的经纬度坐标计算距离及⾓度。
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1 经纬度转换距离代码#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-__author__ = 'Seven'import math# 计算距离def getDistance(latA, lonA, latB, lonB):ra = 6378140 # ⾚道半径rb = 6356755 # 极半径flatten = (ra - rb) / ra # Partial rate of the earth# change angle to radiansradLatA = math.radians(latA)radLonA = math.radians(lonA)radLatB = math.radians(latB)radLonB = math.radians(lonB)pA = math.atan(rb / ra * math.tan(radLatA))pB = math.atan(rb / ra * math.tan(radLatB))x = math.acos(math.sin(pA) * math.sin(pB) + math.cos(pA) * math.cos(pB) * math.cos(radLonA - radLonB))c1 = (math.sin(x) - x) * (math.sin(pA) + math.sin(pB)) ** 2 / math.cos(x / 2) ** 2c2 = (math.sin(x) + x) * (math.sin(pA) - math.sin(pB)) ** 2 / math.sin(x / 2) ** 2dr = flatten / 8 * (c1 - c2)distance = ra * (x + dr)distance = round(distance / 1000, 4)return f'{distance}km'2 经纬度转化⾓度代码#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-__author__ = 'Seven'import math# 计算⾓度def getDegree(latA, lonA, latB, lonB):radLatA = math.radians(latA)radLonA = math.radians(lonA)radLatB = math.radians(latB)radLonB = math.radians(lonB)dLon = radLonB - radLonAy = math.sin(dLon) * math.cos(radLatB)x = math.cos(radLatA) * math.sin(radLatB) - math.sin(radLatA) * math.cos(radLatB) * math.cos(dLon)brng = math.degrees(math.atan2(y, x))brng = round((brng + 360) % 360, 4)brng = int(brng)if (brng == 0.0) or ((brng == 360.0)):return '正北⽅向'elif brng == 90.0:return '正东⽅向'elif brng == 180.0:return '正南⽅向'elif brng == 270.0:return '正西⽅向'elif 0 < brng < 90:return f'北偏东{brng}'elif 90 < brng < 180:return f'东偏南{brng - 90}'elif 180 < brng < 270:return f'西偏南{270 - brng}'elif 270 < brng < 360:return f'北偏西{brng - 270}'else:pass3 验证选取深圳野⽣动物园(22.599578, 113.973129)为起点，深圳坪⼭站(22.6986848, 114.3311032)为终点，结合百度地图、⾕歌地图等进⾏效果验证。
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Ｍａ ｐ ｌ ｎ ｆ ｏ 、Ｇｏ ｏ ｇ ｌ ｅ Ｅ ａ ｒ ｔ ｈ 的 测 蕈 结 果 ，我 们 发 现 ］ ｜ 具二 误差较 大 ， 具一 和工具三 误差较 小。 工具 一 、三 误 差 分 布 比 较 类 似 ， 站 间 距 越 小 误 差 波 动 越 大 ， 站 间 距 越 大 误 差 波 动 越 小 。 站 间 距 小于５ （ ） （ ） ｎ １ 时 ，个 别 误 莘 达 ｆ Ｊ ］ ０ ． ２ ７ ％；站 间 距 超过 １ Ｏ ０ ０ ｍ时 。误 差 稳 定 在 ０ ． ２ １ ％～（ １ ． ２ ３ ％。 当 站 间距 达 ￣ ｌ Ｊ ２ ２ ０ ０ ｍ时 ，误 差 达 ￣ － 入 了带有 字段
号的 字 符 串 ，避 免 了 字 段 名 称 重 复 的 异 常 出现 ；其 次 ， 程 序 末 尾 增 力 Ｊ Ｊ 了 对 结 果 中记 录 个 数 的 检 测 ，避 免 出现 ＿ 无 效 文 件 的 导 出 问 题 ；最 后 ， 模 块 设 计 ｝ 二 对 图 表 文 件 、输 入 输 出 信 息 等 内 容
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１中国移 动通 信集 团设计 院有 限公 司河ｊ Ｅ 分公 司 ２中国移 动通信 集 团河北 有限 公司
针对 目前 基站选址和 网络规划 中经 常需要根据 站点经纬度计算站 间距 的实际需求 ，设计～种采用Ｍａ ｐ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ 语 编 写的功能模块 ，克服 了常 见工 具的误差较 大的问题 ，介绍模块 的整体流程和 算法 ，叙述模块所采 用的技术哥 段和 实现方法。 Ｍａ ｐ ｌ ｎ ｆ ｏ Ｍａ ｏ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ 站点 规划 经纬度 站间距
Ｅ ａ ｒ ｄ １ 或 者Ｍａ ｐ ｈ 而里面的Ｒ 工具 去逐对
的测量 和验证 ，］ － 作 量大而且 容易 现 手误 。
我 们随机 选取 了 １ ０ ３ 对 站 点 ．站 『 日 Ｊ 距 分 布
从 几 十 米 到 几 千 米 ，然 后 选 择 最 新 的 三 种 站 间
距 计 算 工 具 进 行 测 试 ，对 站 间距 结 果 进 行 误 差 分 析 ，分 析 结 果 如 图 １ 所 示。图 １ 中 横 坐 标 是 站
据类型可 以精确到小数点后９ 位 。严 格 的 函 数 调 用 、 参 数 匹 配 和 数 据 类 型 定
的 ＧＩ ｓ 技 术 。它 摘 长 对 大 ｔ ｉ ｔ ． 标 高程 ｌ 卡 ｝ ｛ 关 的 数 进， Ｔ Ｙ Ｙ ， ） － 析 和 处 ，能 够 实 现 对 Ｍ ａ ｐ Ｉ ｎ ｆ ｏ 软 件 功 能 的 挖 掘 和 扩 腱 ， 实现 深 入 乖 ¨ 独 特 的 处 理
借 助
口 方案 背景
在基 站 规 划 和 选 址 过 程 中 ，需 要 根 抛 站 点 密度 来 调 整 方案 。站 间 距过 大 的 区域 需 要 增 加站
点 ，站 间距 过 小 的 区域 需 要 剔 除 站点 。根 据经 纬
达到４ ５ （ ） （ ） ｍＨ
站 问距 误 差 达 到 １ （ ） ｎ １ 。
我们 试ｌ 发挥 ］ ￣） Ｉ ｇ Ｍａ ｐ ｌ ｎ ｆ ｏ 的计算 优势 ，
助Ｍａ ｐ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ 滑 言，进 行站 问距 计算模 块的 开发 ， 模块 的计茆 结果达至 Ｉ Ｊ Ｍａ ｐ ｌ ｎ ｆ ｏ ￣ Ｊ ｌ 揖 结 粜的精 度。
度 ｔ 算 出 准 确的 站 间距 是 一 个 重 要 的 问题 。算 法 越 准 确 ，规 划 和 选 址就 越 贴 近 实际 情 况 。
（ １ ） 模 块 的正确性
模 块 对 数 据 计算 的 准 确性 有 Ｍ ａ Ｐ Ｉ ｎ ｆ ｏ 软 件
本 身的 计算功 能作保障 ．我 们借助软 件的开发
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接 口 ，严 格 按 照 参 数 说 ，准 确 调 用 功 能 函 数 ，保 让 结 果 的 准 确 性 。 为 了 选 择 合 理 的 数 据 类 型 ，保 址 存 储 数 据 的 精 度 ，关 键 的 经 纬 度 和 站 间距 的 数
圈 模 块整 体 特点
Ｍａ ｐ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ 是 一种 Ｍａ ｐ Ｉ ｎ 的 二 次 开 发 ＂ ２ ２ ， Ｔ Ｉ ％ ｌ － ．
根据经纬度计算站间距的问题 。目前常见的
计算工 具误差 达到 几米到 十几 米。 确 的结 果还要
它的 技术 特点 是它 以Ｂ ａ ｓ ｉ ｃ 语 言 为 监 本 ，采 Ｊ １ Ｊ 面 向 对 象 的 封 装 技 术 ，融 合 了 以Ｓ ＱＬ 查 询 为 丛 础 的 数 据 库 技 术 和 甚 于 坐 标 高 程 可视 化 为 础
间 距 ，单 位 是 米 ，纵 坐 标 是 站 间 距 误 差 对 照
功 能。Ｍａ ｐ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ Ｊ ￣ ： 发的站『 口 ｊ 距 汁算 模 块 ． Ｉ ］ Ｊ ’ 以 胜 任 人 量 ｉ 间 距 的 计算 Ｔ 作 ．它 的 计算 结 果 准 确 ，产 生 的 误 差 本 可 以 忽 略 。 下 丽 对 该 模 块 从整体思路到算法实现做 一 个 介 。
据 都 采 用Ｄｅ ｃ ｉ ｍａ ｌ （ １ ５ ， ９ ） 数 据 类型 ， 该数
纬 度 ，从 而 保 证 了 数 据 的 完 整 性 ；然
对 站 点 的距 离 ，然 后 把 结果 保 存 到 一 个 新表 里 面 ，但 是 ，考虑 到Ｓ ＱＬ 查 询 的 效 率 要远 高 于 循 环 计 算 的效 率 ，而 且 频 繁 的 记 录捅 入 势 必 增 加 系 统 响应 时 间 ，最 终 我 们 采 用 查 洵 模 式 的 站 点 表 构 造 方