Questions tagged «geo»

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根据纬度/经度获取两点之间的距离
我尝试实现此公式:http ://andrew.hedges.name/experiments/haversine/ aplet可以很好地满足我测试的两点要求: 但是我的代码无法正常工作。 from math import sin, cos, sqrt, atan2 R = 6373.0 lat1 = 52.2296756 lon1 = 21.0122287 lat2 = 52.406374 lon2 = 16.9251681 dlon = lon2 - lon1 dlat = lat2 - lat1 a = (sin(dlat/2))**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * (sin(dlon/2))**2 c = 2 * atan2(sqrt(a), …

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计算多个纬度/经度坐标对的中心点
给定一组纬度和经度点,我如何计算该组中心点的纬度和经度(又称一个将视图集中在所有点上的点)? 编辑:我用过的Python解决方案: Convert lat/lon (must be in radians) to Cartesian coordinates for each location. X = cos(lat) * cos(lon) Y = cos(lat) * sin(lon) Z = sin(lat) Compute average x, y and z coordinates. x = (x1 + x2 + ... + xn) / n y = (y1 + y2 …


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如何将经度或纬度转换为米?
如果我有标准NMEA格式的纬度或经度读数,是否有一种简单的方法/公式将该读数转换为米,然后可以在Java(J9)中实现? 编辑:好的,似乎我想做的事并不容易,但是我真正想做的是: 假设我有一个纬度和距离较长的用户,并且用户有一个纬度和较长时间,是否有一种简单的方法可以将它们进行比较,以决定何时告诉用户他们在相距合理距离内?我知道合理的科目,但这是容易实现的还是算术过度?
126 math  geolocation  geo 

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如何使用2d地理索引在Mongoose模式中正确定义数组中的对象
我目前在为下面的文档创建架构时遇到问题。服务器的响应始终将“ trk”字段值返回为[Object]。不知为什么我不知道这应该如何工作,因为我至少尝试了所有对我有意义的方法;-) 如果有帮助,我的Mongoose版本是3.6.20和MongoDB 2.4.7,在我忘记之前,最好将它设置为Index(2d) 原始数据: { "_id": ObjectId("51ec4ac3eb7f7c701b000000"), "gpx": { "metadata": { "desc": "Nürburgring VLN-Variante", "country": "de", "isActive": true }, "trk": [ { "lat": 50.3299594, "lng": 6.9393006 }, { "lat": 50.3295046, "lng": 6.9390688 }, { "lat": 50.3293714, "lng": 6.9389939 }, { "lat": 50.3293284, "lng": 6.9389634 }] } } 猫鼬架构: var …

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计算地理邻近度的公式
我需要在我的应用程序中实现地理邻近搜索,但是对于要使用的正确公式我非常困惑。在Web和StackOverflow中进行一些搜索后,我发现解决方案是: 使用Haversine公式 使用大圆距离公式 在数据库中使用空间搜索引擎 选项#3真的不是我的ATM选项。现在,我有点困惑了,因为我总是说大圆距离公式和Haversine公式是同义词,但显然我错了吗? 上面的屏幕截图来自MySQL出色的Geo(邻近)搜索文件,并使用以下功能: ASIN, SQRT, POWER, SIN, PI, COS 我还看到了同一个公式(余弦的球形定律)的不同形式,例如: (3956 * ACOS(COS(RADIANS(o_lat)) * COS(RADIANS(d_lat)) * COS(RADIANS(d_lon) - RADIANS(o_lon)) + SIN(RADIANS(o_lat)) * SIN(RADIANS(d_lat)))) 它使用以下功能: ACOS, COS, RADIANS, SIN 我不是数学专家,但是这些公式相同吗?我遇到了更多的变化和公式(例如余弦的球形定律和Vincenty的 公式-似乎是最准确的),这让我更加困惑... 我需要选择一个良好的通用公式以在PHP / MySQL中实现。谁能解释我上面提到的公式之间的区别? 哪一个计算最快? 哪一个提供最准确的结果? 就结果的速度/准确性而言,哪一个最好? 感谢您对这些问题的见解。 基于唯一的理论答案,我测试了以下大圆距离公式: 文森特公式 Haversine公式 余弦球定律 该Vincenty公式是死的慢,但是它是相当准确的(下降到0.5mm) 。 该haversine公式是远远比Vincenty公式更快,我能够在大约6秒,这是我的需要非常接受试验1次亿次运算。 该余弦公式的球面法发现是几乎快一倍的haversine公式和精度差是neglectfulness对于大多数使用情况。 以下是一些测试位置: Google总部(37.422045,-122.084347) …
71 php  mysql  math  geospatial  geo 
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