地理坐标系之间的转换及经纬度、方位角、距离之间的计算！

2024-07-10 21:05| 来源: 网络整理| 查看: 265

在定位与地图构建领域，有时候会需要进行各种地理坐标系之间的转换，以及如何计算各种地理信息！下面是我使用python来实现的计算方法，各位适当参考！

参考资料：

https://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Geographic_coordinate_conversion#From_geodetic_to_ECEF_coordinates

1.将大地坐标系坐标转换为ECEF坐标系坐标

大地坐标系坐标一般为经度、维度、海拔，是球坐标系，而ECEF坐标系为笛卡尔坐标系，该转换方法是基于地球为椭球来进行转换的。

原理如下：

# latitude:纬度 longitude:经度 altitude:海拔 def LLA_to_XYZ(latitude, longitude, altitude): # 经纬度的余弦值 cosLat = math.cos(latitude * math.pi / 180) sinLat = math.sin(latitude * math.pi / 180) cosLon = math.cos(longitude * math.pi / 180) sinLon = math.sin(longitude * math.pi / 180) # WGS84坐标系的参数 rad = 6378137.0 #地球赤道平均半径（椭球长半轴：a） f = 1.0 / 298.257224 # WGS84椭球扁率 :f = (a-b)/a C = 1.0 / math.sqrt(cosLat * cosLat + (1-f) * (1-f) * sinLat * sinLat) S = (1-f) * (1-f) * C h = altitude # 计算XYZ坐标 X = (rad * C + h) * cosLat * cosLon Y = (rad * C + h) * cosLat * sinLon Z = (rad * S + h) * sinLat return np.array([X, Y, Z])

2.将ECEF坐标系转换为大地坐标系

def XYZ_to_LLA(X, Y, Z): # WGS84坐标系的参数 a = 6378137.0 # 椭球长半轴 b = 6356752.314245 # 椭球短半轴 ea = np.sqrt((a ** 2 - b ** 2) / a ** 2) eb = np.sqrt((a ** 2 - b ** 2) / b ** 2) p = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) theta = np.arctan2(Z * a, p * b) # 计算经纬度及海拔 longitude = np.arctan2(Y, X) latitude = np.arctan2(Z + eb ** 2 * b * np.sin(theta) ** 3, p - ea ** 2 * a * np.cos(theta) ** 3) N = a / np.sqrt(1 - ea ** 2 * np.sin(latitude) ** 2) altitude = p / np.cos(latitude) - N return np.array([np.degrees(latitude), np.degrees(longitude), altitude])

3.根据经度、纬度、海拔计算两地距离

# 根据经度、纬度、海拔计算两地距离:法一 def get_distance1(position1, position2): v1 = LLA_to_XYZ(position1[0], position1[1], position1[2]) v2 = LLA_to_XYZ(position2[0], position2[1], position2[2]) distance = np.linalg.norm(v1 - v2) return distance # 根据经度、纬度计算两地距离：法二 def get_distance2(lat1, lon1, lat2, lon2): """获取地理坐标系下的两点间距离""" # GetDistanceInGeographyCoordinate, return two point distance radius_lat1 = lat1 * math.pi / 180 radius_lat2 = lat2 * math.pi / 180 radius_lon1 = lon1 * math.pi / 180 radius_lon2 = lon2 * math.pi / 180 a = radius_lat1 - radius_lat2 b = radius_lon1 - radius_lon2 distance = 2 * math.asin(math.sqrt( pow(math.sin(a / 2.0), 2) + math.cos(radius_lat1) * math.cos(radius_lat2) * pow(math.sin(b / 2.0), 2))) distance = distance * 6378137 distance = distance - (distance * 0.0011194) return distance

4.根据两地经纬度计算方位角

def get_bearing(lat1, lon1, lat2, lon2): dlon = lon2 - lon1 y = math.sin(dlon) * math.cos(lat2) x = math.cos(lat1) * math.sin(lat2) - math.sin(lat1) * math.cos(lat2) * math.cos(dlon) bearing = math.atan2(y, x) bearing = np.degrees(bearing) bearing = (bearing + 360) % 360 return bearing

5.由A地的经纬度，A、B两地的方位角、距离，计算B点的经纬度

略！后续补充！

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