Finding distance between 2 lat longs

本文讨论了如何使用SharpMap库计算两点间的地理距离,并提供了将角度单位转换为线性距离(如米)的方法。同时提到了Haversine公式,这是一种常用的计算地球表面两点间大圆距离的数学方法。
Finding distance between 2 lat longs 
Tags: Geospatial Computation

May 15 2007 at 9:53 PM
Hi, I'd like to use the distance functions between two lat lon points but get distance in degrees rather than a more convenient distance such as metres. How do I use the SharpMap libraries to get the distance expressed as a linear unit between two points expressed as an angular unit? Thanks for any pointers.... Gavin

May 16 2007 at 4:39 PM
Hi,

if you have the distance in degrees you can convert those to metres by yourself using the following methods:

/// <summary>
/// Degrees to radians.
/// </summary>
/// <param name="degree">Value in degrees.</param>
/// <returns>Value in radians.</returns>
private static double DegreesToRadians(double degree)
{
return degree * Math.PI / 180.0;
}


/// <summary>
/// Converts radians to meters.
/// </summary>
/// <param name="radians">Value in radians.</param>
/// <returns>Value in meters.</returns>
private static double RadiansToMeters(double radians)
{
// there are 1852 meters in a nautical mile
// Radians to Nautical Miles: radians * 60 * 180 / Math.PI

return 1852 * (radians * 10800 / Math.PI);
}


Hope that helps.


Jo

May 16 2007 at 9:05 PM
Thanks! I've also just discovered this page
http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html
with the Haversine formula that seems to give results.

 
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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