GPS怎样根据测点计算距离

Posted 2023-03-29

就是测了两个任意的点 有坐标有高程 我想知道在电脑上连接接两点的直线距离，怎么在GPS上操作（因为在野外作业，身边没有电脑！）
南方的GPS 工程测量上用的！可以么？在手簿上计算！快速的，简洁的！

1、打开百度地图的主界面，直接点击左上角的人头图标进入。

2、下一步来到新的窗口，需要在常用功能那里选择测距。

3、这个时候找到第一个点，通过点击进行定位。

4、这样一来继续选择第二个点会得到对应的结果，即可实现GPS根据测点计算距离了。

参考技术A 请问你使用的是手持GPS还是高精度GPS，手持GPS的话只要在航线里面把这两个点选上，组成航线，距离就可以显示了，如果是安装了GPS采集软件的话，找一下工具，编辑之类的菜单，看看有没有测量距离选项；如果是高精度测量设备如RTK，在手簿软件应该有这个功能的。
如果你不怕麻烦，我还可以告诉你一招，如果是采集的经纬度坐标，你把GPS设备设置成采集平面坐标，这样再去数据里找这两个点，就应该是平面坐标了，然后你就用最原始的勾股定理来计算这两点的距离。本回答被提问者采纳 参考技术B 1.首先要会度分转换：将度分单位数据转换为度单位数据，度=度+分/60
例如：
经度 = 116°20.12’
纬度 = 39°12.34’
经度 = 116 + 20.12 / 60 = 116.33533°
纬度 = 39 + 12.34 / 60 = 39.20567°
NTU经度 = 116.33533 * 100000 = 11633533（NTU）
NTU纬度 = 39.20567 * 100000 = 3920567（NTU）
2.如何计算两点间距离
比如：点A的经度为11695400，纬度为3995400。点B的经度为11695300，纬度为3995300。
公式:两点间距离
= [ (A点经度 - B点经度)^2 + (A点纬度 - B点纬度)^2 ] ^ (1/2)
= [ (11695400 - 11695300)^2+ (3995400 - 3995300)^2 ] ^(1/2)
=(10000+10000) ^ (1/2) =141米
公式说明:加法 + ，减法 - ，乘法 *，除法 /，幂运算 ^(1/2)表示平方根 ^2表示平方。
适用范围：未加密经纬度/加密经纬度> 参考技术C 可以用地图控件或GOOGLE之类的地图来计算．

参考资料：google map

参考技术D GPS是何品牌的GPS？支不支持距离计算？这个都是需要考虑的

根据 GPS 数据计算距离 [经度和纬度]

【中文标题】根据 GPS 数据计算距离 [经度和纬度]

【英文标题】：Calculate distance from GPS data [longitude and latitude]

【发布时间】：2015-04-14 11:02:55

【问题描述】：

我是熊猫数据挖掘的新手。我有由时间戳、经度和纬度值组成的 GPS 数据集。我的数据集看起来像 this。

In [3]:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('D:GPS.csv', index_col=None)
df
Out[3]:
    time                mLongitude  mLongitude
0   2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
1   2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
2   2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
3   2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
4   2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
5   2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
6   2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
7   2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
8   2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
9   2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
10  2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
11  2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
12  2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
13  2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
14  2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
15  2014-06-30 00:00:00 94.500000   126.998428
  ...   ... ... ...
9467    2014-08-02 00:00:00 44.299999   126.902259
9468    2014-08-02 00:00:00 44.299999   126.902259
9469    2014-08-02 00:00:00 44.299999   126.902259
9470    2014-08-02 00:00:00 44.299999   126.902259
9471    2014-08-02 00:00:00 44.299999   126.902259
9472    2014-08-02 00:00:00 44.299999   126.902259

在这里，我想计算每天的行驶距离。然后输出的例子是这样的：

 time        distance (meter)
2014-06-30     1000 
2014-07-01     500
....           ...
2014-08-02     1500

【问题讨论】：

你是如何计算距离的？

地面还是海拔距离？直线/great circle distance?

@SylvainLeroux 实际上，我不是这种情况的专家，但在阅读了一些参考资料后，我想我正在寻找地面距离。

@EdChum 我已经阅读了this 的代码，但我不知道如何修改代码以便在我的情况下实现它。

查看相关：***.com/questions/25767596/…

【参考方案1】：

以下内容改编自我的answer：

In [133]:

import math
​
df['distance'] = 6367 * 2 * np.arcsin(np.sqrt(np.sin(np.radians(df['mLatitude']) - math.radians(37.2175900)/2)**2 + math.cos(math.radians(37.2175900)) * np.cos(np.radians(df['mLatitude']) * np.sin(np.radians(df['mLongitude']) - math.radians(-56.7213600)/2)**2)))
df
Out[133]:
            time  mLongitude   mLatitude      distance
index                                                 
0     2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
1     2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
2     2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
3     2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
4     2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
5     2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
6     2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
7     2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
8     2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
9     2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
10    2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
11    2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
12    2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
13    2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
14    2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
15    2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
9467  2014-08-02   44.299999  126.902259  10728.740464
9468  2014-08-02   44.299999  126.902259  10728.740464
9469  2014-08-02   44.299999  126.902259  10728.740464
9470  2014-08-02   44.299999  126.902259  10728.740464
9471  2014-08-02   44.299999  126.902259  10728.740464
9472  2014-08-02   44.299999  126.902259  10728.740464
In [137]:

df.set_index('time').resample('D', how='mean')
Out[137]:
            mLongitude   mLatitude      distance
time                                            
2014-06-30   94.500000  126.998428  16032.604625
2014-08-02   44.299999  126.902259  10728.740464

不清楚您的时间是否已经是日期时间，但如果不是，您可以转换它：df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])，我还重新标记了列，因为您有 2 个mLongitude，我假设第二个应该是纬度

【讨论】：

太好了...，是的，我了解日期时间。感谢您的解决方案