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  • 坐标经纬度的基本运算(2个坐标经纬度的距离、中心点坐标经纬度范围内的坐标计算)

    现在的应用大都居于LBS服务,用户地理位置的获取(经纬度坐标、所属行政区域),提供服务场所的地理位置也有行政区域信息和坐标信息。

    用户与服务场所的联系,就近服务原则的设计,服务场所相对于用户的排序。

    一个简单的案例的设计:

    根据用户定位获取服务场所,按距离排序。

    用户端提供信息:居于经纬度的坐标信息(例如:纬度23.03057,经度113.75213),区域信息(省市区)

    服务场所信息:经纬度,区域信息

     相关概念:

    目前国内主要有以下三种坐标系:

    WGS84:为一种大地坐标系,也是目前广泛使用的GPS全球卫星定位系统使用的坐标系。

    GCJ02:又称火星坐标系,是由中国国家测绘局制订的地理信息系统的坐标系统。由WGS84坐标系经加密后的坐标系。

    BD09:为百度坐标系,在GCJ02坐标系基础上再次加密。其中bd09ll表示百度经纬度坐标,bd09mc表示百度墨卡托米制坐标。

    非中国地区地图,服务坐标统一使用WGS84坐标。

    *这里我们先不考虑个坐标系的差异,按统一的公式计算。

    地理知识和相关三角函数计算:

    地球是一个近似于圆形的球体,半径6378137米。在地球经线上,1纬度为111km左右,在地球纬线上,1经度为111cosα(α表示该纬线的纬度.在不同纬线上,经度每差1度的实际距离是不相等的))。

    计算2个经纬度的距离:

    坐标点:A点:23.03057,113.75213  B点:23.03102,113.75212

    计算2点的距离(米)

    1、sql

    SELECT  CAST(6378137.0 * ACOS(SIN(23.03057 / 180 * PI())
                                  * SIN(CAST(23.03102000 AS DECIMAL(18, 8)) / 180
                                        * PI()) + COS(23.03057 / 180 * PI())
                                  * COS(CAST(23.03102000 AS DECIMAL(18, 8)) / 180
                                        * PI()) * COS(( 113.75213
                                                        - CAST(113.75212000 AS DECIMAL(18,
                                                                  8)) ) / 180
                                                      * PI())) AS INT) AS Distance

    2、C# 

    public static double EARTH_RADIUS = 6378137d;
            /// <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
            /// var dis = Utils.PointUtil.GetDistance(23.03057, 113.75213, 23.03102000, 113.75212000);
            /// </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 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;
            }
    View Code

    3、JavaScript

    //计算2个坐标点的距离,返回千米
            function GetDistance(lat1, lng1, lat2, lng2)
            {
                var radLat1 = lat1 * Math.PI / 180.0;
                var radLat2 = lat2 * Math.PI / 180.0;
                var a = radLat1 - radLat2;
                var b = lng1 * Math.PI / 180.0 - lng2 * Math.PI / 180.0;
                var s = 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)));
                s = s * 6378.137;// EARTH_RADIUS;
                s = Math.round(s * 10000) / 10000;
                return s;
            }
            // 调用 return的距离单位为km
            //GetDistance(23.03057,113.75213,23.03102000,113.75212000)
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    扩展

    大量频繁的计算消耗过多的服务器资源。特别在数据库比如计算10W条数据再按距离排序,这性能可想而知。那问题来了,如何优化呢?

    技术上:加服务器,加缓存,前端分摊计算

    业务上:添加条件嘛,缩写范围,比如添加地区条件

    有一种情况:获取距离用户10公里范围内的服务场所。

    sql 可能这样写:

     SELECT *
     FROM   ( SELECT    ID ,
                        Store ,
                        CAST(6378137.0 * ACOS(SIN(@lat / 180 * PI())
                                              * SIN(CAST([Latitude] AS DECIMAL(18,
                                                                  8)) / 180 * PI())
                                              + COS(@lat / 180 * PI())
                                              * COS(CAST([Latitude] AS DECIMAL(18,
                                                                  8)) / 180 * PI())
                                              * COS(( @lng
                                                      - CAST([Longitude] AS DECIMAL(18,
                                                                  8)) ) / 180
                                                    * PI())) AS INT) AS Distance
              FROM      Store WITH ( NOLOCK )
            ) T
     WHERE  T.Distance <= 10 * 1000
     ORDER BY Distance ASC 
    View Code

    这样不就计算了全部记录行后再排序嘛,既然已经限定了10公里范围,想想如果可以得到中心点(用户坐标)10公里范围的最大、最小坐标不就能作为筛选条件了吗。

    在平面中,以用户坐标位原点,根据距离取得四个顶点的坐标。

    获取最大、最小经纬度坐标值

    1、JavaScript

    //经度、纬度、多少米 内的最大最小坐标点
            function FindMaxMinPoint(longitude, latitude, distance)
            {
                var r = 6378137; //地球半径米
                var dis = distance; //
                var 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
                var dlat = dis / r;
                dlat = dlat * 180 / Math.PI;//角度转为弧度
    
                var minlat = latitude - dlat;
                var maxlat = latitude + dlat;
                var minlng = longitude - dlng;
                var maxlng = longitude + dlng;
    
                console.log(minlat);
                console.log(maxlat);
    
                console.log(minlng);
                console.log(maxlng);
            }
            FindMaxMinPoint(113.75213, 23.03057, 10*1000);

    2、C#

    /// <summary>
            /// 获取坐标点多少米内最大、最小坐标值
            /// </summary>
            /// <param name="longitude"></param>
            /// <param name="latitude"></param>
            /// <param name="distance">多少米</param>
            /// <returns></returns>
            public static dynamic FindMaxMinPoint(double longitude, double latitude, double distance)
            {
                //先计算查询点的经纬度范围  
                double r = 6378137;//地球半径米  
                double dis = distance;//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;//角度转为弧度  
    
                double minlat = latitude - dlat;
                double maxlat = latitude + dlat;
                double minlng = longitude - dlng;
                double maxlng = longitude + dlng;
                return new
                {
                    MinLat = minlat,
                    MaxLat = maxlat,
                    MinLng = minlng,
                    MaxLng = maxlng
                };
            }
    View Code

    得到这四个值后就可以在sql中添加条件了

    WHERE [Latitude] BETWEEN @minLatitude AND @maxLatitude
    AND [Longitude] BETWEEN @minLongitude AND @maxLongitude

    配合索引将大大提升效率。

    LBS的服务场景随处可见,对应小型的应用基于有限的资源,这种优化设计很大作用。

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