Formula Haversine dengan Python (Bearing dan Jarak antara dua titik GPS)

Masalah

Saya ingin tahu bagaimana mendapatkan jarak dan arah antara 2 titik GPS . Saya telah meneliti formula haversine. Seseorang memberi tahu saya bahwa saya juga dapat menemukan arah menggunakan data yang sama.

Edit

Semuanya berfungsi dengan baik tetapi bantalannya belum berfungsi dengan baik. Output bearing negatif tetapi harus antara 0 - 360 derajat. Data yang ditetapkan harus membuat bantalan horizontal 96.02166666666666 dan:

Start point: 53.32055555555556 , -1.7297222222222221   
Bearing:  96.02166666666666  
Distance: 2 km  
Destination point: 53.31861111111111, -1.6997222222222223  
Final bearing: 96.04555555555555

Ini kode baru saya:

from math import *

Aaltitude = 2000
Oppsite  = 20000

lat1 = 53.32055555555556
lat2 = 53.31861111111111
lon1 = -1.7297222222222221
lon2 = -1.6997222222222223

lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1
a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a))
Base = 6371 * c


Bearing =atan2(cos(lat1)*sin(lat2)-sin(lat1)*cos(lat2)*cos(lon2-lon1), sin(lon2-lon1)*cos(lat2)) 

Bearing = degrees(Bearing)
print ""
print ""
print "--------------------"
print "Horizontal Distance:"
print Base
print "--------------------"
print "Bearing:"
print Bearing
print "--------------------"


Base2 = Base * 1000
distance = Base * 2 + Oppsite * 2 / 2
Caltitude = Oppsite - Aaltitude

a = Oppsite/Base
b = atan(a)
c = degrees(b)

distance = distance / 1000

print "The degree of vertical angle is:"
print c
print "--------------------"
print "The distance between the Balloon GPS and the Antenna GPS is:"
print distance
print "--------------------"

Ini versi Python:

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points 
    on the earth (specified in decimal degrees)
    """
    # convert decimal degrees to radians 
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    # haversine formula 
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * asin(sqrt(a)) 
    r = 6371 # Radius of earth in kilometers. Use 3956 for miles
    return c * r

Sebagian besar jawaban ini "membulatkan" jari-jari bumi. Jika Anda memeriksanya dengan kalkulator jarak lain (seperti geopy), fungsi ini akan dimatikan.

Ini bekerja dengan baik:

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt

def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):

      R = 3959.87433 # this is in miles.  For Earth radius in kilometers use 6372.8 km

      dLat = radians(lat2 - lat1)
      dLon = radians(lon2 - lon1)
      lat1 = radians(lat1)
      lat2 = radians(lat2)

      a = sin(dLat/2)**2 + cos(lat1)*cos(lat2)*sin(dLon/2)**2
      c = 2*asin(sqrt(a))

      return R * c

# Usage
lon1 = -103.548851
lat1 = 32.0004311
lon2 = -103.6041946
lat2 = 33.374939

print(haversine(lat1, lon1, lat2, lon2))

Ada juga implementasi vektor , yang memungkinkan untuk menggunakan 4 larik numpy alih-alih nilai skalar untuk koordinat:

def distance(s_lat, s_lng, e_lat, e_lng):

   # approximate radius of earth in km
   R = 6373.0

   s_lat = s_lat*np.pi/180.0                      
   s_lng = np.deg2rad(s_lng)     
   e_lat = np.deg2rad(e_lat)                       
   e_lng = np.deg2rad(e_lng)  

   d = np.sin((e_lat - s_lat)/2)**2 + np.cos(s_lat)*np.cos(e_lat) * np.sin((e_lng - s_lng)/2)**2

   return 2 * R * np.arcsin(np.sqrt(d))

Perhitungan bantalan salah, Anda perlu menukar input ke atan2.

    bearing = atan2(sin(long2-long1)*cos(lat2), cos(lat1)*sin(lat2)-sin(lat1)*cos(lat2)*cos(long2-long1))
    bearing = degrees(bearing)
    bearing = (bearing + 360) % 360

Ini akan memberi Anda arah yang benar.

Anda dapat mencoba yang berikut ini:

from haversine import haversine
haversine((45.7597, 4.8422),(48.8567, 2.3508), unit='mi')
243.71209416020253

Berikut ini adalah implementasi vektor numpy dari Haversine Formula yang diberikan oleh @Michael Dunn, memberikan peningkatan 10-50 kali lipat dibandingkan vektor besar.

from numpy import radians, cos, sin, arcsin, sqrt

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points 
    on the earth (specified in decimal degrees)
    """

    #Convert decimal degrees to Radians:
    lon1 = np.radians(lon1.values)
    lat1 = np.radians(lat1.values)
    lon2 = np.radians(lon2.values)
    lat2 = np.radians(lat2.values)

    #Implementing Haversine Formula: 
    dlon = np.subtract(lon2, lon1)
    dlat = np.subtract(lat2, lat1)

    a = np.add(np.power(np.sin(np.divide(dlat, 2)), 2),  
                          np.multiply(np.cos(lat1), 
                                      np.multiply(np.cos(lat2), 
                                                  np.power(np.sin(np.divide(dlon, 2)), 2))))
    c = np.multiply(2, np.arcsin(np.sqrt(a)))
    r = 6371

    return c*r

Anda dapat menyelesaikan soal baring negatif dengan menambahkan 360 °. Sayangnya, hal ini mungkin menghasilkan bantalan yang lebih besar dari 360 ° untuk bantalan positif. Ini adalah kandidat yang baik untuk operator modulo, jadi secara keseluruhan Anda harus menambahkan baris

Bearing = (Bearing + 360) % 360

di akhir metode Anda.

Y di atan2, secara default, adalah parameter pertama. Berikut dokumentasinya . Anda perlu mengganti input Anda untuk mendapatkan sudut bantalan yang benar.

bearing = atan2(sin(lon2-lon1)*cos(lat2), cos(lat1)*sin(lat2)in(lat1)*cos(lat2)*cos(lon2-lon1))
bearing = degrees(bearing)
bearing = (bearing + 360) % 360

Lihat tautan ini: /gis/84885/whats-the-difference-between-vincenty-and-great-circle-distance-calculations

ini sebenarnya memberikan dua cara untuk mendapatkan jarak. Mereka adalah Haversine dan Vincentys. Dari penelitian saya, saya mengetahui bahwa Vincentys relatif akurat. Juga gunakan pernyataan import untuk membuat implementasinya.

Berikut adalah dua fungsi untuk menghitung jarak dan arah, yang didasarkan pada kode di pesan sebelumnya dan https://gist.github.com/jeromer/2005586 (menambahkan tipe tupel untuk titik geografis dalam format lat, lon untuk kedua fungsi untuk kejelasan ). Saya menguji kedua fungsi tersebut dan tampaknya berfungsi dengan benar.

#coding:UTF-8
from math import radians, cos, sin, asin, sqrt, atan2, degrees

def haversine(pointA, pointB):

    if (type(pointA) != tuple) or (type(pointB) != tuple):
        raise TypeError("Only tuples are supported as arguments")

    lat1 = pointA[0]
    lon1 = pointA[1]

    lat2 = pointB[0]
    lon2 = pointB[1]

    # convert decimal degrees to radians 
    lat1, lon1, lat2, lon2 = map(radians, [lat1, lon1, lat2, lon2]) 

    # haversine formula 
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * asin(sqrt(a)) 
    r = 6371 # Radius of earth in kilometers. Use 3956 for miles
    return c * r


def initial_bearing(pointA, pointB):

    if (type(pointA) != tuple) or (type(pointB) != tuple):
        raise TypeError("Only tuples are supported as arguments")

    lat1 = radians(pointA[0])
    lat2 = radians(pointB[0])

    diffLong = radians(pointB[1] - pointA[1])

    x = sin(diffLong) * cos(lat2)
    y = cos(lat1) * sin(lat2) - (sin(lat1)
            * cos(lat2) * cos(diffLong))

    initial_bearing = atan2(x, y)

    # Now we have the initial bearing but math.atan2 return values
    # from -180° to + 180° which is not what we want for a compass bearing
    # The solution is to normalize the initial bearing as shown below
    initial_bearing = degrees(initial_bearing)
    compass_bearing = (initial_bearing + 360) % 360

    return compass_bearing

pA = (46.2038,6.1530)
pB = (46.449, 30.690)

print haversine(pA, pB)

print initial_bearing(pA, pB)