Вы всегда можете шифровать данные на стороне клиента. Обратите внимание, что не все данные должны быть зашифрованы, поскольку они имеют проблемы с производительностью.
Эта ссылка может быть полезна для вас, так как она детализирует использование формулы Haversine для вычисления расстояния.
Отрывок:
Этот скрипт [в Javascript] вычисляет расстояния между двумя точками, то есть кратчайшее расстояние над земной поверхностью, используя формулу «Haversine».
function getDistanceFromLatLonInKm(lat1,lon1,lat2,lon2) {
var R = 6371; // Radius of the earth in km
var dLat = deg2rad(lat2-lat1); // deg2rad below
var dLon = deg2rad(lon2-lon1);
var a =
Math.sin(dLat/2) * Math.sin(dLat/2) +
Math.cos(deg2rad(lat1)) * Math.cos(deg2rad(lat2)) *
Math.sin(dLon/2) * Math.sin(dLon/2)
;
var c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a));
var d = R * c; // Distance in km
return d;
}
function deg2rad(deg) {
return deg * (Math.PI/180)
}
вот пример в postgres sql (в км, для миль версия, заменить 1.609344 на версию 0.8684)
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.geodistance(alat float, alng float, blat
float, blng float)
RETURNS float AS
$BODY$
DECLARE
v_distance float;
BEGIN
v_distance = asin( sqrt(
sin(radians(blat-alat)/2)^2
+ (
(sin(radians(blng-alng)/2)^2) *
cos(radians(alat)) *
cos(radians(blat))
)
)
) * cast('7926.3352' as float) * cast('1.609344' as float) ;
RETURN v_distance;
END
$BODY$
language plpgsql VOLATILE SECURITY DEFINER;
alter function geodistance(alat float, alng float, blat float, blng float)
owner to postgres;
Вот простая функция javascript, которая может быть полезна из этой ссылки ... как-то связанной, но мы используем плагин google earth javascript вместо карт
function getApproximateDistanceUnits(point1, point2) {
var xs = 0;
var ys = 0;
xs = point2.getX() - point1.getX();
xs = xs * xs;
ys = point2.getY() - point1.getY();
ys = ys * ys;
return Math.sqrt(xs + ys);
}
Единицы, которые являются не по расстоянию, а по соотношению относительно ваших координат. Существуют и другие вычисления, которые вы можете заменить ссылкой getApproximateDistanceUnits здесь
Затем я использую эту функцию, чтобы увидеть, находится ли широта и долгота в пределах радиуса
function isMapPlacemarkInRadius(point1, point2, radi) {
if (point1 && point2) {
return getApproximateDistanceUnits(point1, point2) <= radi;
} else {
return 0;
}
}
Точка может быть определена как
$.getPoint = function(lati, longi) {
var location = {
x: 0,
y: 0,
getX: function() { return location.x; },
getY: function() { return location.y; }
};
location.x = lati;
location.y = longi;
return location;
};
, тогда вы можете сделать свое дело, чтобы увидеть, находится ли точка в области с радиусом, скажем:
//put it on the map if within the range of a specified radi assuming 100,000,000 units
var iconpoint = Map.getPoint(pp.latitude, pp.longitude);
var centerpoint = Map.getPoint(Settings.CenterLatitude, Settings.CenterLongitude);
//approx ~200 units to show only half of the globe from the default center radius
if (isMapPlacemarkInRadius(centerpoint, iconpoint, 120)) {
addPlacemark(pp.latitude, pp.longitude, pp.name);
}
else {
otherSidePlacemarks.push({
latitude: pp.latitude,
longitude: pp.longitude,
name: pp.name
});
}
Здесь есть хороший пример для расчета расстояния с помощью PHP http://www.geodatasource.com/developers/php :
function distance($lat1, $lon1, $lat2, $lon2, $unit) {
$theta = $lon1 - $lon2;
$dist = sin(deg2rad($lat1)) * sin(deg2rad($lat2)) + cos(deg2rad($lat1)) * cos(deg2rad($lat2)) * cos(deg2rad($theta));
$dist = acos($dist);
$dist = rad2deg($dist);
$miles = $dist * 60 * 1.1515;
$unit = strtoupper($unit);
if ($unit == "K") {
return ($miles * 1.609344);
} else if ($unit == "N") {
return ($miles * 0.8684);
} else {
return $miles;
}
}
Вот принятая реализация ответа, портированная на Java, на случай, если кому-то это понадобится.
package com.project529.garage.util;
/**
* Mean radius.
*/
private static double EARTH_RADIUS = 6371;
/**
* Returns the distance between two sets of latitudes and longitudes in meters.
* <p/>
* Based from the following JavaScript SO answer:
* http://stackoverflow.com/questions/27928/calculate-distance-between-two-latitude-longitude-points-haversine-formula,
* which is based on https://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula (error rate: ~0.55%).
*/
public double getDistanceBetween(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
double dLat = toRadians(lat2 - lat1);
double dLon = toRadians(lon2 - lon1);
double a = Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2) +
Math.cos(toRadians(lat1)) * Math.cos(toRadians(lat2)) *
Math.sin(dLon / 2) * Math.sin(dLon / 2);
double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
double d = EARTH_RADIUS * c;
return d;
}
public double toRadians(double degrees) {
return degrees * (Math.PI / 180);
}
Я создал этот маленький объект Javascript LatLng, может быть кому-нибудь пригодится.
var latLng1 = new LatLng(5, 3);
var latLng2 = new LatLng(6, 7);
var distance = latLng1.distanceTo(latLng2);
Код:
/**
* latLng point
* @param {Number} lat
* @param {Number} lng
* @returns {LatLng}
* @constructor
*/
function LatLng(lat,lng) {
this.lat = parseFloat(lat);
this.lng = parseFloat(lng);
this.__cache = {};
}
LatLng.prototype = {
toString: function() {
return [this.lat, this.lng].join(",");
},
/**
* calculate distance in km to another latLng, with caching
* @param {LatLng} latLng
* @returns {Number} distance in km
*/
distanceTo: function(latLng) {
var cacheKey = latLng.toString();
if(cacheKey in this.__cache) {
return this.__cache[cacheKey];
}
// the fastest way to calculate the distance, according to this jsperf test;
// http://jsperf.com/haversine-salvador/8
// http://stackoverflow.com/questions/27928
var deg2rad = 0.017453292519943295; // === Math.PI / 180
var lat1 = this.lat * deg2rad;
var lng1 = this.lng * deg2rad;
var lat2 = latLng.lat * deg2rad;
var lng2 = latLng.lng * deg2rad;
var a = (
(1 - Math.cos(lat2 - lat1)) +
(1 - Math.cos(lng2 - lng1)) * Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2)
) / 2;
var distance = 12742 * Math.asin(Math.sqrt(a)); // Diameter of the earth in km (2 * 6371)
// cache the distance
this.__cache[cacheKey] = distance;
return distance;
}
};
Для вычисления расстояния между двумя точками на сфере, необходимо сделать Большое Круговое вычисление .
существует много библиотек C/C++ для помощи с проекцией карты в MapTools, если необходимо повторно спроектировать расстояния до плоской поверхности. Чтобы сделать это, Вам будет нужна строка проекции различных систем координат.
можно также найти MapWindow полезный инструмент визуализировать точки. Также как его открытый исходный код это - полезное руководство по тому, как пользоваться библиотекой proj.dll, которая, кажется, базовая библиотека проекции с открытым исходным кодом.
Вот реализация VB.NET, эта реализация даст вам результат в КМ или Милях на основе значения Enum, которое вы передаете.
Public Enum DistanceType
Miles
KiloMeters
End Enum
Public Structure Position
Public Latitude As Double
Public Longitude As Double
End Structure
Public Class Haversine
Public Function Distance(Pos1 As Position,
Pos2 As Position,
DistType As DistanceType) As Double
Dim R As Double = If((DistType = DistanceType.Miles), 3960, 6371)
Dim dLat As Double = Me.toRadian(Pos2.Latitude - Pos1.Latitude)
Dim dLon As Double = Me.toRadian(Pos2.Longitude - Pos1.Longitude)
Dim a As Double = Math.Sin(dLat / 2) * Math.Sin(dLat / 2) + Math.Cos(Me.toRadian(Pos1.Latitude)) * Math.Cos(Me.toRadian(Pos2.Latitude)) * Math.Sin(dLon / 2) * Math.Sin(dLon / 2)
Dim c As Double = 2 * Math.Asin(Math.Min(1, Math.Sqrt(a)))
Dim result As Double = R * c
Return result
End Function
Private Function toRadian(val As Double) As Double
Return (Math.PI / 180) * val
End Function
End Class
Мне нужно было рассчитать много расстояний между точками для моего проекта, поэтому я пошел дальше и попытался оптимизировать код, который я нашел здесь. В среднем в разных браузерах моя новая реализация работает в 2 раза быстрее , чем ответ с наибольшим количеством голосов.
function distance(lat1, lon1, lat2, lon2) {
var p = 0.017453292519943295; // Math.PI / 180
var c = Math.cos;
var a = 0.5 - c((lat2 - lat1) * p)/2 +
c(lat1 * p) * c(lat2 * p) *
(1 - c((lon2 - lon1) * p))/2;
return 12742 * Math.asin(Math.sqrt(a)); // 2 * R; R = 6371 km
}
Вы можете поиграть с моим jsPerf и посмотреть результаты здесь .
Недавно мне нужно было сделать то же самое в python, так что вот реализация python :
from math import cos, asin, sqrt
def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
p = 0.017453292519943295 #Pi/180
a = 0.5 - cos((lat2 - lat1) * p)/2 + cos(lat1 * p) * cos(lat2 * p) * (1 - cos((lon2 - lon1) * p)) / 2
return 12742 * asin(sqrt(a)) #2*R*asin...
И для полноты: Haversine on вики.
Вот Реализация C#:
static class DistanceAlgorithm
{
const double PIx = 3.141592653589793;
const double RADIUS = 6378.16;
/// <summary>
/// Convert degrees to Radians
/// </summary>
/// <param name="x">Degrees</param>
/// <returns>The equivalent in radians</returns>
public static double Radians(double x)
{
return x * PIx / 180;
}
/// <summary>
/// Calculate the distance between two places.
/// </summary>
/// <param name="lon1"></param>
/// <param name="lat1"></param>
/// <param name="lon2"></param>
/// <param name="lat2"></param>
/// <returns></returns>
public static double DistanceBetweenPlaces(
double lon1,
double lat1,
double lon2,
double lat2)
{
double dlon = Radians(lon2 - lon1);
double dlat = Radians(lat2 - lat1);
double a = (Math.Sin(dlat / 2) * Math.Sin(dlat / 2)) + Math.Cos(Radians(lat1)) * Math.Cos(Radians(lat2)) * (Math.Sin(dlon / 2) * Math.Sin(dlon / 2));
double angle = 2 * Math.Atan2(Math.Sqrt(a), Math.Sqrt(1 - a));
return angle * RADIUS;
}
}
Как указывалось, точный расчет должен учитывать, что Земля не является идеальной сферой. Вот некоторые сравнения различных алгоритмов, предлагаемых здесь:
geoDistance(50,5,58,3)
Haversine: 899 km
Maymenn: 833 km
Keerthana: 897 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 900 km
geoDistance(50,5,-58,-3)
Haversine: 12030 km
Maymenn: 11135 km
Keerthana: 10310 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 12044 km
geoDistance(.05,.005,.058,.003)
Haversine: 0.9169 km
Maymenn: 0.851723 km
Keerthana: 0.917964 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 0.917964 km
geoDistance(.05,80,.058,80.3)
Haversine: 33.37 km
Maymenn: 33.34 km
Keerthana: 33.40767 km
google.maps.geometry.spherical.computeDistanceBetween(): 33.40770 km
На небольших расстояниях алгоритм Киртхана действительно совпадает с алгоритмом Google Maps. Карты Google, похоже, не следуют какому-либо простому алгоритму, предполагая, что он может быть наиболее точным здесь.
В любом случае, вот реализация Jerascript алгоритма Киртаны:
function geoDistance(lat1, lng1, lat2, lng2){
const a = 6378.137; // equitorial radius in km
const b = 6356.752; // polar radius in km
var sq = x => (x*x);
var sqr = x => Math.sqrt(x);
var cos = x => Math.cos(x);
var sin = x => Math.sin(x);
var radius = lat => sqr((sq(a*a*cos(lat))+sq(b*b*sin(lat)))/(sq(a*cos(lat))+sq(b*sin(lat))));
lat1 = lat1 * Math.PI / 180;
lng1 = lng1 * Math.PI / 180;
lat2 = lat2 * Math.PI / 180;
lng2 = lng2 * Math.PI / 180;
var R1 = radius(lat1);
var x1 = R1*cos(lat1)*cos(lng1);
var y1 = R1*cos(lat1)*sin(lng1);
var z1 = R1*sin(lat1);
var R2 = radius(lat2);
var x2 = R2*cos(lat2)*cos(lng2);
var y2 = R2*cos(lat2)*sin(lng2);
var z2 = R2*sin(lat2);
return sqr(sq(x1-x2)+sq(y1-y2)+sq(z1-z2));
}
Может быть более простое и правильное решение: периметр Земли составляет 40 000 км на экваторе, около 37 000 - на цикле Гринвича (или любой долготы). Таким образом:
pythagoras = function (lat1, lon1, lat2, lon2) {
function sqr(x) {return x * x;}
function cosDeg(x) {return Math.cos(x * Math.PI / 180.0);}
var earthCyclePerimeter = 40000000.0 * cosDeg((lat1 + lat2) / 2.0);
var dx = (lon1 - lon2) * earthCyclePerimeter / 360.0;
var dy = 37000000.0 * (lat1 - lat2) / 360.0;
return Math.sqrt(sqr(dx) + sqr(dy));
};
Я согласен с тем, что он должен быть точно настроен, поскольку я сам сказал, что это эллипсоид, поэтому радиус, умножаемый на косинус, меняется. Но это немного точнее. По сравнению с Google Maps это значительно уменьшило ошибку.
Все вышеприведенные ответы предполагают, что земля является сферой. Однако, более точное приближение было бы приближением сплющенного сфероида.
a= 6378.137#equitorial radius in km
b= 6356.752#polar radius in km
def Distance(lat1, lons1, lat2, lons2):
lat1=math.radians(lat1)
lons1=math.radians(lons1)
R1=(((((a**2)*math.cos(lat1))**2)+(((b**2)*math.sin(lat1))**2))/((a*math.cos(lat1))**2+(b*math.sin(lat1))**2))**0.5 #radius of earth at lat1
x1=R*math.cos(lat1)*math.cos(lons1)
y1=R*math.cos(lat1)*math.sin(lons1)
z1=R*math.sin(lat1)
lat2=math.radians(lat2)
lons2=math.radians(lons2)
R1=(((((a**2)*math.cos(lat2))**2)+(((b**2)*math.sin(lat2))**2))/((a*math.cos(lat2))**2+(b*math.sin(lat2))**2))**0.5 #radius of earth at lat2
x2=R*math.cos(lat2)*math.cos(lons2)
y2=R*math.cos(lat2)*math.sin(lons2)
z2=R*math.sin(lat2)
return ((x1-x2)**2+(y1-y2)**2+(z1-z2)**2)**0.5
Вот реализация SQL для вычисления расстояния в км,
SELECT UserId, ( 3959 * acos( cos( radians( your latitude here ) ) * cos( radians(latitude) ) *
cos( radians(longitude) - radians( your longitude here ) ) + sin( radians( your latitude here ) ) *
sin( radians(latitude) ) ) ) AS distance FROM user HAVING
distance < 5 ORDER BY distance LIMIT 0 , 5;
. Для получения дополнительной информации о реализации путем программирования языка вы можете просто пройти через скрипт php, приведенный здесь .