Java计算经纬度距离的示例代码

2025-05-18 14:50

本文主要是介绍Java计算经纬度距离的示例代码,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《Java计算经纬度距离的示例代码》在Java中计算两个经纬度之间的距离,可以使用多种方法(代码示例均返回米为单位),文中整理了常用的5种方法,感兴趣的小伙伴可以了解一下...

Java 中计算两个经纬度之间的距离,可以使用以下多种方法(代码示例均返回米为单位):

1. Haversine公式(中等精度,推荐通用场景)

public class GeoDistanceCalculator {
 
    public static double haversineDistance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
        final int EARTH_RADIUS_METERS = 6371000;
 
        double dLat = Math.toRadians(lat2 - lat1);
        double dLon = Math.toRadians(lon2 - lon1);
 
        double a = Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2) +
                   Math.cos(Math.toRadians(lat1)) * 
                   Math.cos(Math.toRadians(lat2)) *
                   Math.sin(dLon / 2) * Math.sin(dLon / 2);
 
        double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
        return EARTH_RADIUS_METERS * c;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        double distance = haversineDistance(40.7128, -74.0060, 34.0522, -118.2437);
        System.out.println("距离:" + distance + " 米"); // 输出约 3933476 米
    }
}

2. 球面余弦定理(简单但精度较低)

public static double sphericalCosineLaw(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
    final int EARTH_RADIUS_METERS = 6371000;
 
    double lat1Rad = Math.toRadians(lat1);
    double lat2Rad = Math.toRadians(lat2);
    double dLon = Math.toRadians(lon2 - lon1);
 
    double distance = Math.acos(
        Math.sin(lat1Rad) * Math.sin(lat2Rad) +
        Math.cos(lat1Rad) * Math.cos(lat2Rad) * Math.cos(dLon)
    ) * EARTH_RADIUS_METERS;
 
    return distance;
}

3. Vincenty公式(高精度,适用于复杂模型)

public static double vincentyDistance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
    final double a = 6378137.0; // 赤道半径(米)
    final double b = 6356752.314245; // 极半径(米)
    final double f = 1 / 298.257223563; // 扁率
 
    double L = Math.toRadians(lon2 - lon1);
    double U1 = Math.atan((1 - f) * Math.tan(Math.toRadians(lat1)));
    double U2 = Math.atan((1 - f) * Math.tan(Math.toRadians(lat2)));
 
    double sinU1 = Math.sin(U1), cosU1 = Math.cos(U1);
    double sinU2 = Math.sin(U2), cosU2 = Math.cos(U2);
 
    double lambda = L, lambdaPrev;
    double sinSigma, cosSigma, sigma, sinAlpha, cosSqAlpha, C;
    int maxIterations = 200;
 
    do {
        double sinLambda = Math.sin(lambda), cosLambda = Math.cos(lambda);
        sinSigma = Math.sqrt(
            (cosU2 * sinLambda) * (cosU2 * sinLambda) +
            (cosU1 * sinU2 - sinU1 * cosU2 * cosLambda) * 
            (cosU1 * sinU2 - sinU1 * cosU2 * cosLambda)
        );
        if (sinSigma == 0) return 0; // 重合点
 
        cosSigma = sinU1 * sinU2 + cosU1 * cosU2 * cosLambda;
        sigma = Math.atan2(sinSigma, cosSwww.chinasem.cnigma);
   javascript     sinAlpha = cosU1 * cosU2 * sinLambda / sinSigma;
        cosSqAlpha = 1 - sinAlpha * sinAlpha;
        C = f / 16 * cosSqAlpha * (4 + f * (4 - 3 * cosSqAlpha));
        lambdaPrev = lambda;
        lambda = L + (1 - C) * f * sinAlpha * 
            (sigma + C * sinSigma * (cosSigma + C * cosSigma * (-1 + 2 * C * cosSigma * cosSigma)));
    } while (Math.abs(lambda - lambdaPrev) > 1e-12 && --maxIterations > 0);
 
    double uSq = cosSqAlpha * (a * a - b * b) / (b * b);
    double A = 1 + uSq / 16384 * (4096 + uSq * (-768 + uSq * (320 - 175 * uSq)));
    double B = uSq / 1024 * (256 + uSq * (-128 + uSq * (74 - 47 * uSq)));
    double deltaSigma = B * sinSigma * (cosSigma + B / 4 * 
        (cosSigma * (-1 + 2 * B * cosSigma * cosSigma) - 
         B / 6 * cosSigma * (-3 + 4 * sinSigma * sinSigma) * (-3 + 4 * cosSigma * cosSigma)));
 
    return b * A * (sigma - deltaSigma);
}

4. Android内置方法(仅限Android开发)

import android.location.Location;
 
public static float androidLocationDistance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
    Location location1 = new Location("point1");
    location1.setLatitude(lat1);
    location1.setLongitude(lon1);
 
    Location location2 = new Location("point2");
    location2.setLatitude(lat2);
    location2.setLongitude(lon2);
 
    return location1.distanceTo(location2); // 返回米
}

5. 极地坐标系近似法(快速但低精度)

public static double polarApproximation(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
    final int EARTH_RADIUS_METERS = 6371000;
 
    double dLat = Math.toRadians(lat2 - lat1);
    double dLon = Math.toRadians(lon2 - lon1);
    double avgLat = Math.toRadians((lat1 + lat2) / 2);
 
    double x = dLon * Math.cos(avgLat);
    double y = dLat;
    return Math.sqrt(x * x + y * y) * EARTH_RADIUS_METERS;
}

6.方法对比

方法精度速度适用场景
Haversine公式中等(~0.5%)通用场景(导航、LBhttp://www.chinasem.cnS服务)
Vincenty公式高(~0.5mm)高精度需求(测绘、科学研究)
球面余弦定理快速估算(非关键场景)
Android Location中等中等Android应用开发
极地近似法极快快速筛选大量坐标点

7.选择建议

推荐使用 Haversine 公式:适用于大多数应用(如计算两个城市间的距离)。

需要高精度时选择 Vincenty 公式:例如地质勘测或导航系统

Android 开发直接使用 Location.distanceTo():无需手动实现算法。

快速筛选坐标点用极地近似法:例如在数据库中筛选附近地点。

8.知识延展

python计算经纬度两点之间距离方法

在Python中计算两个经纬度之间的距离有多种方法,常用的包括Haversine公式和Vincenty公式。下面是这两种方法的实现示例。

1. Haversine公式

Haversine公式是一种简单且常用的计算地球表面两点之间最短距离(大圆距离)的方法。

import math
 
def haversine_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    # 地球半径,单位:公里
    R = 6371.0
    
    # 将经纬度转换为弧度
    lat1_rad = math.radians(lat1)
    lon1_rad = math.radians(lon1)
    lat2_rad = math.radians(lat2)
    lon2_rad = math.radians(lon2)
    
    # 计算差值
    dlat = lat2_rad - lat1_rad
    dlon = lon2_rad - lon1_rad
    
    # Haversine公式
    a = math.sin(dlat / 2)**2 + math.cos(lat1_rad) * math.cos(lat2_rChina编程ad) * math.sin(dlon / 2)**2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
    
    distance = R * c
    return distance
 
# 示例使用
lat1, lon1 = 34.052235, -118.243683  # 洛杉矶的经纬度
lat2, lon2 = 40.712776, -74.005974   # 纽约的经纬度
 
distance = haversine_distance(lat1, lon1, lat2, lon2)
print(f"Distance using Haversine formula: {distance} km")

2. Vincenty公式

Vincenty公式提供了更高的精度,适用于需要精确测量的情况。

第一种使用geographiclib库

pip install geographiclib
from geographiclib.geodesic import Geodesic
 
def vincenty_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    geod = Geodesic.WGS84  # 使用WGS84椭球体模型
    result = geod.Inverse(lat1, lon1, lat2, lon2)
    distance = result['s12'] / 1000.0  # 距离单位:公里
    return distance
 
# 示例使用
lat1, lon1 = 34.052235, -118.243683  # 洛杉矶的经纬度
lat2, lon2 = 40.712776, -74.005974   # 纽约的经纬度
 
distance = vincenty_distance(lat1, lon1, lat2, lon2)
print(f"Distance using Vincenty formula: {distance} km")

第二种使用geopy库

pip install geopy
from geopy.distance import geodesic
 
def calculate_distance_with_geopy(lat1, lon1, lat2, lon2):
    # 定义两个点
    point1 = (lat1, lon1)
    point2 = (lahttp://www.chinasem.cnt2, lon2)
    
    # 计算两点之间的距离
    distance = geodesic(point1, point2).kilometers
    return distance
 
# 示例使用
lat1, lon1 = 34.052235, -118.243683  # 洛杉矶的经纬度
lat2, lon2 = 40.712776, -74.005974   # 纽约的经纬度
 
distance = calculate_distance_with_geopy(lat1, lon1, lat2, lon2)
print(f"Distance using Vincenty formula: {distance} km")

Haversine公式:简单易用,适合大多数情况。

Vincenty公式:更高精度,适用于需要精确测量的情况。

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