经纬度距离公式
两点经纬度计算距离20240305
两点经纬度计算距离20240305计算两点间的经纬度距离是常见的地理问题，也被称为大圆距离。
以下是计算两点经纬度距离的详细步骤。
1.球面三角学公式计算两个点之间的经纬度距离要使用球面三角学公式，其中最常用的公式是“Haversine公式”。
该公式基于半球体的高级三角函数，通过使用半球体表面上两点之间的弧长来计算距离。
Haversine公式:a = sin²(Δφ/2) + cos φ1 * cos φ2 * sin²(Δλ/2)c = 2 * atan2( √a, √(1−a) )d=R*c其中-φ1,λ1:第一个点的纬度和经度-φ2,λ2:第二个点的纬度和经度-Δφ=φ2-φ1-Δλ=λ2-λ1-d:两点之间的距离-R:地球的半径（通常为6371公里或3959英里）2.具体步骤根据上述公式，我们可以按照以下步骤计算两点间的经纬度距离：- 将经纬度从度（degree）转换为弧度（radian）。
- 使用Haversine公式计算a。
-计算c。
-计算d。
3.代码示例下面是一段用Python编写的示例代码，用于计算两点经纬度距离：```pythonfrom math import radians, sin, cos, sqrt, atan2def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):# Convert degrees to radianslat1 = radians(lat1)lon1 = radians(lon1)lat2 = radians(lat2)lon2 = radians(lon2)# Haversine formuladelta_lat = lat2 - lat1delta_lon = lon2 - lon1a = sin(delta_lat / 2) ** 2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(delta_lon / 2) ** 2c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))# Earth radius in kilometersR=6371# Calculate distancedistance = R * creturn distance```4.示例运行接下来，我们可以使用上述函数计算两个经纬度点之间的距离：```python#经纬度点1lat1 = 40.7128lon1 = -74.0060#经纬度点2lat2 = 34.0522lon2 = -118.2437#计算距离dist = distance(lat1, lon1, lat2, lon2)#输出结果print("两点之间的距离为", dist, "千米")```在上面的示例中，我们计算了纽约市和洛杉矶之间的距离，并获得了大约3949.59千米的结果。
两个经纬度之间直线距离公式
两个经纬度之间直线距离公式
《两个经纬度之间直线距离公式》是计算两个经纬度之间直线距离的公式，它可以用来求解两地之间的实际距离。
它的基本公式是：
距离= arccos(sinφ1*sinφ2 + cosφ1*cosφ2*cos(λ1-λ2)) * R
其中，φ1、φ2分别表示两个经纬度的纬度值，λ1、λ2分别表示两个经纬度的经度值，R 表示地球半径，单位是千米。
这个公式可以用来计算两个地点之间的实际距离，而不是它们之间的直线距离。
它的优点是简单易用，可以计算出两地之间的实际距离，但它的缺点是不能计算出两地之间的实际行驶时间。
《两个经纬度之间直线距离公式》是一种简单易用的计算两个地点的实际距离的公式，它可以帮助我们更好地计算出两地之间的实际距离，从而更好地规划出行程。
84经纬度距离计算公式
84经纬度距离计算公式经度和纬度可以用球面坐标系来表示，因此距离计算可以采用大圆距离公式（Haversine公式），其计算公式为：d = 2 * R * arcsin(sqrt(sin²((lat₂-lat₁)/2) +cos(lat₁) * cos(lat₂) * sin²((lon₂-lon₁)/2)))其中，d表示两个点之间的距离，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。
R表示地球的平均半径，取值为6371公里。
该公式可以用多种编程语言实现，如Python：import mathR = 6371.0 # 地球平均半径，单位为千米def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):lat1_r = math.radians(lat1)lon1_r = math.radians(lon1)lat2_r = math.radians(lat2)lon2_r = math.radians(lon2)d_lat = lat2_r - lat1_rd_lon = lon2_r - lon1_ra = math.sin(d_lat/2)**2 + math.cos(lat1_r) *math.cos(lat2_r) * math.sin(d_lon/2)**2c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))return R * c# 示例lat1, lon1 = 39.9087, 116.3975 # 北京天安门lat2, lon2 = 31.2304, 121.4737 # 上海外滩d = distance(lat1, lon1, lat2, lon2)print(d) # 输出约为1068.941千米。
两个经纬度之间的距离计算公式excel
两个经纬度之间的距离计算公式excel计算两个经纬度之间的距离可以使用"球面余弦定理"。
在Excel 中，可以使用以下公式计算两点之间的距离：Copy code=ACOS(COS(lat1)*COS(long1)*COS(lat2)*COS(long2) + COS(lat1)*SIN(long1)*COS(lat2)*SIN(long2) + SIN(lat1)*SIN(lat2)) * R其中：lat1, long1 是第一个点的纬度和经度（以弧度为单位）lat2, long2 是第二个点的纬度和经度（以弧度为单位）R 是地球半径首先，我们需要把经纬度转换为弧度。
在Excel 中可以使用"RADIANS" 函数进行转换。
例如，将纬度转换为弧度的公式为：Copy code=RADIANS(lat1)经度同理。
然后在用上面给出的公式计算即可。
示例：假设第一个点纬度为A1,经度为B1;第二个点纬度为A2,经度为B2;地球半径为C1那么第一个点纬度转换为弧度的公式为=RADIANS(A1),经度同理。
最后使用公式=ACOS(COS(RADIANS(A1))*COS(RADIANS(B1))*COS(RADIANS(A2))*COS(RADIANS(B2)) + COS(RADIANS(A1))*SIN(RADIANS(B1))*COS(RADIANS(A2))*SIN(RADIANS(B2)) + SIN(RADIANS(A1))*SIN(RADIANS(A2))) * C1 即可计算出两个点之间的距离。
请注意，这个公式的结果是以千米为单位的距离。
如果需要米为单位的距离，可以将地球半径设置为6371即可。
请注意，由于经纬度是按照地球球面来计算的，所以这个公式只能用于近似计算地球上两点之间的距离，如果需要精确计算，可能需要使用其他方法。
计算两经纬度之间的距离的公式
计算两经纬度之间的距离的公式在地理学中，经度和纬度是用来描述地球表面位置的两个重要参数。
经度是指从地球中心到地球表面某一点的线段与本初子午线的夹角，通常用度数来表示；纬度是指从地球中心到地球表面某一点的线段与赤道面的夹角，也通常用度数来表示。
在实际应用中，我们经常需要计算两个地点之间的距离，这时就需要用到计算两经纬度之间的距离的公式。
计算两经纬度之间的距离的公式是基于球面三角学的原理，其基本思想是将地球看作一个球体，然后通过计算球面上两点之间的弧长来确定它们之间的距离。
这个公式的具体形式如下：d = R * arccos(sin(lat1) * sin(lat2) + cos(lat1) * cos(lat2) * cos(lon2 - lon1))其中，d表示两点之间的距离，R表示地球的半径，lat1和lat2分别表示两点的纬度，lon1和lon2分别表示两点的经度。
需要注意的是，这个公式中的经纬度需要用弧度来表示，而不是度数。
因此，在计算之前需要将经纬度转换为弧度。
在实际应用中，我们可以使用各种编程语言来实现这个公式，例如Python、Java、C++等。
下面是一个使用Python实现计算两经纬度之间距离的示例代码：import mathdef distance(lat1, lon1, lat2, lon2):R = 6371 # 地球半径，单位为千米lat1, lon1, lat2, lon2 = map(math.radians, [lat1, lon1, lat2, lon2])dlat = lat2 - lat1dlon = lon2 - lon1a = math.sin(dlat / 2) ** 2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon / 2) ** 2c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))d = R * creturn d# 示例lat1, lon1 = 39.9, 116.3 # 北京的经纬度lat2, lon2 = 31.2, 121.5 # 上海的经纬度print(distance(lat1, lon1, lat2, lon2)) # 输出北京和上海之间的距离，单位为千米通过这个示例代码，我们可以很方便地计算出两个地点之间的距离。
地球上两点的经纬度计算他们距离的公式
பைடு நூலகம்任意两点距离计算公式为
d=111.12cos{1/[sin①Asin①十cos①Acos①Bcos（入B—入A）]}
其中A点经度，纬度分别为入A和①A,B点的经度、纬度分别为入B和①B,d为距离。
至于比例尺计算就不废话了
2.所谓的 “东经为正，西经为负，北纬为正，南纬为负 ”是为了计算的 方便。
比如某点为西京145°，南纬36°，那么计算时可用(-145°,-36°)
3.AB对球心所张角的球法实际上是求＜0A＞和＜0B＞两向量的夹角
K。
用公式<OA>*<OB>=|OA|*|OB|*cosK
可以得到 其中地球平均半径为6371.004km
cosb*cosy*(cosa*cosx+sina*sinx)+sinb*siny=cosb*cosy*cos(a-x)+s inb*siny
因此AB两点的球面距离为
R*{arccos[cosb*cosy*cos(a-x)+sinb*siny]}
注：1.x,y,a,b都是角度，最后结果中给出的arccos因为弧度形式。
假设地球是个标准的球体：半径可以查出来，假设是 如图：
关于用经纬度计算距离：
地球赤道上环绕地球一周走一圈共40075.04公里，而@一圈分成360°而每1°度）有60,每
一度一秒在赤道上的长度计算如下：
40075.04km/360°=111.31955km
111.31955km/60=1.8553258km=1855.3m
假设地球是一个标准球体，半径为R,并且假设东经为正，西经为负,
地球上两点的经纬度计算他们距离的公式
地球上两点的经纬度计算他们距离的公式一、球面余弦定理球面余弦定理是一种常用的计算地球上两点距离的公式。
它基于球面三角形的余弦定理，公式如下：d = R * arccos(sin(lat1) * sin(lat2) + cos(lat1) * cos(lat2) * cos(lon2 - lon1))其中，d表示两点之间的距离，R表示地球的半径，而lat1、lat2、lon1和lon2分别表示两点的纬度和经度。
在计算中，经纬度应以弧度为单位。
如果给定的经纬度是度数，可以先将其转化为弧度再代入公式中计算。
二、哈弗斯因子公式哈弗斯因子公式也是一种常用的计算地球上两点距离的公式。
它基于海伦公式，公式如下：d = 2 * R * arcsin(√(sin((lat2 - lat1) / 2)² + cos(lat1) * cos(lat2) * sin((lon2 - lon1) / 2)²))其中，d表示两点之间的距离，R表示地球的半径，而lat1、lat2、lon1和lon2分别表示两点的纬度和经度。
在计算中，经纬度应以弧度为单位。
如果给定的经纬度是度数，可以先将其转化为弧度再代入公式中计算。
可以看到，球面余弦公式和哈弗斯因子公式在计算方式上有一些差异。
球面余弦公式更容易计算，因为它不需要计算所有角度的正弦函数值，只需要计算两个角度的正弦函数值并进行一些乘法和加法运算。
相比之下，哈弗斯因子公式需要计算所有角度的正弦函数值，计算量稍大一些。
无论是使用球面余弦公式还是哈弗斯因子公式，都需要注意地球的半径值。
地球的半径并不是一个精确的常数，因为地球的形状是复杂的。
在实际计算中，可以根据所需要的精度选择合适的地球半径值，一般情况下选择平均半径值进行计算即可。
除了上述公式之外，还可以使用其他更复杂的公式来计算地球上两点的距离。
例如，Vincenty公式和Haversine公式等都是比较常用的计算地球上两点距离的公式。
怎么用经纬度计算两地之间的距离
怎么用经纬度计算两地之间的距离经纬度是地球上一点的坐标表示方法，可以用来计算两个点之间的距离。
计算两地之间的距离可以使用多种方法，包括球面距离公式、大圆航线距离和Vincenty算法等。
下面将详细介绍这些方法。
1.球面距离公式球面距离公式是最简单且最常用的计算两点之间距离的方法。
它基于球面三角形的边长计算两点之间的距离，如下所示：d = R * arccos(sin(lat1) * sin(lat2) + cos(lat1) * cos(lat2) * cos(lon2 - lon1))其中，d是两点之间的球面距离，R是地球的平均半径，lat1和lat2是两点的纬度，lon1和lon2是两点的经度。
2.大圆航线距离大圆航线距离是计算两点之间最短距离的方法，它基于地球表面上连接两点的最短弧线，如下所示：d = R * arccos(sin(lat1) * sin(lat2) + cos(lat1) * cos(lat2) * cos(lon2 - lon1))其中，d是两点之间的大圆航线距离，R是地球的半径，lat1和lat2是两点的纬度，lon1和lon2是两点的经度。
3. Vincenty算法Vincenty算法是一种更精确的计算两点之间距离的方法，它基于椭球体模型而不是简单地球模型。
该算法能够考虑地球形状的扁平化，并且适用于短距离和长距离的计算。
具体实现需要迭代计算，公式略显繁琐，如下所示：a=R1,b=R2,f=(a-b)/aL = L2 - L1, U1 = atan((1 - f) * tan(lat1)), U2 = atan((1 - f) * tan(lat2))sinU1 = sin(U1), cosU1 = cos(U1), sinU2 = sin(U2), cosU2 = cos(U2)λ=L,λʹ=2πwhile (，λ - λʹ， > 10e-12):sinλ = sin(λ), cosλ = cos(λ), sinσ = sqrt((cosU2 *sinλ) * (cosU2 * sinλ) + (cosU1 * sinU2 - sinU1 * cosU2 *cosλ) * (cosU1 * sinU2 - sinU1 * cosU2 * cosλ))cosσ = sinU1 * sinU2 + cosU1 * cosU2 * cosλσ = atan2(sinσ, cosσ)sinα = cosU1 * cosU2 * sinλ / sinσcos²α = 1 - sinα * sinαcos2σm = cosσ - 2 * sinU1 * sinU2 / cos²αC = f / 16 * cos²α * (4 + f * (4 - 3 * cos²α))λʹ=λλ = L + (1 - C) * f * sinα * (σ + C * sinσ * (cos2σm + C * cosσ * (-1 + 2 * cos2σm * cos2σm)))u² = cos²α * (a*a - b*b) / (b*b)B=u²/1024*(256+u²*(-128+u²*(74-47*u²)))Δσ = B / 6 * (cosσ * (-1 + 2 * cos2σm * cos2σm) - B / 4 * (cos2σm * (-3 + 4 * sinσ * sinσ) - B / 6 * cosσ * (-3 + 4 * cos2σm * cos2σm) * (-3 + 4 * sinσ * sinσ)))s=b*A*(σ-Δσ)其中，a和b是地球的长半轴和短半轴，f是扁平度参数，R1和R2是两点的曲率半径，L1和L2是两点的经度差，lat1和lat2是两点的纬度。
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地球表面两点间距离公式
陕西省榆林市第二实验中学 艾东宁
摘要：本文用几何的方法得出地球表面两点间距离公式。这是地理中的一个基本公式，在许
多方面都有应用。
关键词：球面 距离 经纬度 圆心角
已知地球表面两点A),(11jw、B),(22jw，
求两点间球面距离。（w为纬度，j为经度。）
解
： 如图。
a、 b为A、B两点所在的经线平面，l为地
轴，MO、
NO为赤道平面与此二面角的交线，O为地心，
地球半径
为R。
过A作AC⊥l，过C作DC⊥l，BD∥l。
在△ACD中，
AC=1coswR
DC=2coswR
∠ACB=21jj
据余弦定理可得：
22212)cos()cos(wRwRAD)cos(coscos221212
jjwwR
又21sinsinwRwRBEDEDB
因△ABD为Rt△，
故222DBADAB
2AB22R
)cos(coscos221212jjwwR212sinsin2wwR
在△AOB中，知道AB，且AO=BO=R。设∠AOB=
由余弦定理可得：cos212121sinsin)cos(coscoswwjjww
若经度东为正、西为负、纬度北为正、南为负，则公式为：
cos
212121
sinsin)cos(coscoswwjjww
arccos
〔212121sinsin)cos(coscoswwjjww〕
为A、B两点所成的球心角。
A、B两点的球面距离即过A、B两点的大圆的劣弧，即：
球面距离=R2360
当21jj时，21ww
距离公式的应用：
地球表面两点距离公式在交通（陆、海、空）、大地测量等方面有广泛的用途。
例：海里是航海中一个非常重要的单位。在航海上，规定地球球心角1′ 所对的大圆弧
长为1海里（就是一度所对弧长的60分之1），1海里= 1.852公里。每小时1海里的速度
叫做“1”节。海里的概念是一个极其科学的创造，有了它，就可以在地球的大圆（子午线、
赤道）上航行的时候，根据经纬度方便的计算里程和航行时间。
有了地球表面两点距离公式就可以计算出目的地和船只的球心角，可确定任何方向上的
大圆，方便计算里程。