使用 GeoDjango 进行 3d 距离计算
3d distance calculations with GeoDjango
我正在使用
- python 2.7.12
- django 1.10.6
- postgreSQL 9.5.6
- postGIS 2.2.2
第一题
我需要使用 GeoDjango 来计算两点之间的距离。当我检查 documentation 时，它说 GeoQuerySet.distance() 已弃用，而是使用 Distance() 来自 django.contrib.gis.db.models.functions.
以下代码工作正常：
from django.contrib.gis.db.models.functions import Distance
p1 = Instrument.objects.get(pk=151071000).coordinates
p2 = Instrument.objects.filter(pk=151071008)
for i in p2.annotate(distance=Distance('coordinates', p1)):
print i.distance
print i.distance.__class__
输出：
461.10913945 m
<class 'django.contrib.gis.measure.Distance'>
我的模特：
class Instrument(models.Model):
...
coordinates = gis_models.PointField(null=True, blank=True, dim=3)
但我只有两点，所以当我尝试使用不带 annotate() 的 Distance() 时，它 returns class [=42] 的实例=]django.contrib.gis.db.models.functions.Distance() 而不是 django.contrib.gis.measure.Distance():
p1 = Instrument.objects.get(pk=151071000).coordinates
p2 = Instrument.objects.get(pk=151071008).coordinates
print Distance(p1, p2)
输出：
Distance(Value(SRID=4326;POINT Z (-76.48623600000001 44.260223 0)), GeomValue(SRID=4326;POINT Z (-76.490923 44.262658 0)))
如何获得与使用 annotate() 相同的结果？
第二题
我必须计算考虑到 depth/elevation 的 3d 距离。但是当我尝试这样做时，我收到与 2d 相同的结果。下面我在第一个对象中将海拔更改为 200：
p1 = Instrument.objects.get(pk=151071000)
p1.coordinates = 'SRID=4326;POINT Z (-76.48623600000001 44.260223 200)'
p2 = Instrument.objects.filter(pk=151071008)
for i in p2.annotate(distance=Distance('coordinates', p1.coordinates)):
print i.distance
输出：
461.10913945 m
让我们分解问题：
在Distanceclass文档中，我们可以阅读到以下内容：
Accepts two geographic fields or expressions and returns the distance between them, as a Distance object.
所以 Distance(p1, p2) returns 一个 Distance object.
如果你这样做：
p1 = Instrument.objects.get(pk=151071000).coordinates
p2 = Instrument.objects.get(pk=151071008).coordinates
d = Distance(m=p1.distance(p2))
print d.m
您将获得以米为单位的测量值。
我会坚持使用 annotate 解决方案，它看起来更可靠！ （自以为是的回应）
Distance 计算两点之间的二维距离。为了获得 3D 计算，您需要自己创建一个。
你可以从这个问题看看我的方法：Calculating distance between two points using latitude longitude and altitude (elevation)
2019 年编辑： 自最初的回答以来，我在这里编写了一个问答式示例： 使用了更好（并且计算错误更少）的距离2点之间的高度计算。
排序：
我们需要计算它们之间的二维great-circle distance between 2 points using either the Haversine formula or the Vicenty formula and then we can combine it with the difference (delta) in altitude between the 2 points to calculate the Euclidean distance如下：
dist = sqrt(great_circle((lat_1, lon_1), (lat-2, lon_2).m**2, (alt_1 - alt_2)**2)
该解决方案假定海拔高度以米为单位，因此也将 great_circle 的结果转换为米。
留在这里是为了继续评论。
2. Distance计算两点之间的二维距离。为了获得 3D 计算，您需要自己创建一个。
你可以从这个问题看看我的方法：Calculating distance between two points using latitude longitude and altitude (elevation)
Let polar_point_1 = (long_1, lat_1, alt_1) and polar_point_2 =
(long_2, lat_2, alt_2)
Translate each point to it's Cartesian equivalent by utilizing this
formula:
x = alt * cos(lat) * sin(long)
y = alt * sin(lat)
z = alt * cos(lat) * cos(long)
and you will have p_1 = (x_1, y_1, z_1) and p_2 = (x_2, y_2, z_2) points respectively.
Finally use the Euclidean formula:
dist = sqrt((x_2-x_1)**2 + (y_2-y_1)**2 + (z_2-z_1)**2)
** python 3.7，Django 2.2.10
我编写了一些有用的函数来帮助我处理应用程序中的 lat/lon 坐标
from django.contrib.gis.geos import Point
from django.contrib.gis.measure import Distance
def get_point(lat, lon):
try:
lat = float(lat)
lon = float(lon)
if lat and lon:
return Point(x=float(round(lon, 6)), y=float(round(lat, 6)), srid=4326)
else:
return None
except Exception:
return None
def get_point_to_point_distance(point_one, point_two, measurement_unit="mile"):
return Distance(**{measurement_unit: point_one.distance(point_two)})
其中 measurement_unit 可以是以下任何一项：
STANDARD_UNIT = "m"
UNITS = {
'chain': 20.1168,
'chain_benoit': 20.116782,
'chain_sears': 20.1167645,
'british_chain_benoit': 20.1167824944,
'british_chain_sears': 20.1167651216,
'british_chain_sears_truncated': 20.116756,
'cm': 0.01,
'british_ft': 0.304799471539,
'british_yd': 0.914398414616,
'clarke_ft': 0.3047972654,
'clarke_link': 0.201166195164,
'fathom': 1.8288,
'ft': 0.3048,
'german_m': 1.0000135965,
'gold_coast_ft': 0.304799710181508,
'indian_yd': 0.914398530744,
'inch': 0.0254,
'km': 1000.0,
'link': 0.201168,
'link_benoit': 0.20116782,
'link_sears': 0.20116765,
'm': 1.0,
'mi': 1609.344,
'mm': 0.001,
'nm': 1852.0,
'nm_uk': 1853.184,
'rod': 5.0292,
'sears_yd': 0.91439841,
'survey_ft': 0.304800609601,
'um': 0.000001,
'yd': 0.9144,
}
# Unit aliases for `UNIT` terms encountered in Spatial Reference WKT.
ALIAS = {
'centimeter': 'cm',
'foot': 'ft',
'inches': 'inch',
'kilometer': 'km',
'kilometre': 'km',
'meter': 'm',
'metre': 'm',
'micrometer': 'um',
'micrometre': 'um',
'millimeter': 'mm',
'millimetre': 'mm',
'mile': 'mi',
'yard': 'yd',
'British chain (Benoit 1895 B)': 'british_chain_benoit',
'British chain (Sears 1922)': 'british_chain_sears',
'British chain (Sears 1922 truncated)': 'british_chain_sears_truncated',
'British foot (Sears 1922)': 'british_ft',
'British foot': 'british_ft',
'British yard (Sears 1922)': 'british_yd',
'British yard': 'british_yd',
"Clarke's Foot": 'clarke_ft',
"Clarke's link": 'clarke_link',
'Chain (Benoit)': 'chain_benoit',
'Chain (Sears)': 'chain_sears',
'Foot (International)': 'ft',
'German legal metre': 'german_m',
'Gold Coast foot': 'gold_coast_ft',
'Indian yard': 'indian_yd',
'Link (Benoit)': 'link_benoit',
'Link (Sears)': 'link_sears',
'Nautical Mile': 'nm',
'Nautical Mile (UK)': 'nm_uk',
'US survey foot': 'survey_ft',
'U.S. Foot': 'survey_ft',
'Yard (Indian)': 'indian_yd',
'Yard (Sears)': 'sears_yd'
}
我正在使用
- python 2.7.12
- django 1.10.6
- postgreSQL 9.5.6
- postGIS 2.2.2
第一题
我需要使用 GeoDjango 来计算两点之间的距离。当我检查 documentation 时，它说 GeoQuerySet.distance() 已弃用，而是使用 Distance() 来自 django.contrib.gis.db.models.functions.
以下代码工作正常：
from django.contrib.gis.db.models.functions import Distance
p1 = Instrument.objects.get(pk=151071000).coordinates
p2 = Instrument.objects.filter(pk=151071008)
for i in p2.annotate(distance=Distance('coordinates', p1)):
print i.distance
print i.distance.__class__
输出：
461.10913945 m
<class 'django.contrib.gis.measure.Distance'>
我的模特：
class Instrument(models.Model):
...
coordinates = gis_models.PointField(null=True, blank=True, dim=3)
但我只有两点，所以当我尝试使用不带 annotate() 的 Distance() 时，它 returns class [=42] 的实例=]django.contrib.gis.db.models.functions.Distance() 而不是 django.contrib.gis.measure.Distance():
p1 = Instrument.objects.get(pk=151071000).coordinates
p2 = Instrument.objects.get(pk=151071008).coordinates
print Distance(p1, p2)
输出：
Distance(Value(SRID=4326;POINT Z (-76.48623600000001 44.260223 0)), GeomValue(SRID=4326;POINT Z (-76.490923 44.262658 0)))
如何获得与使用 annotate() 相同的结果？
第二题
我必须计算考虑到 depth/elevation 的 3d 距离。但是当我尝试这样做时，我收到与 2d 相同的结果。下面我在第一个对象中将海拔更改为 200：
p1 = Instrument.objects.get(pk=151071000)
p1.coordinates = 'SRID=4326;POINT Z (-76.48623600000001 44.260223 200)'
p2 = Instrument.objects.filter(pk=151071008)
for i in p2.annotate(distance=Distance('coordinates', p1.coordinates)):
print i.distance
输出：
461.10913945 m
让我们分解问题：
在Distanceclass文档中，我们可以阅读到以下内容：
Accepts two geographic fields or expressions and returns the distance between them, as a Distance object.
所以
Distance(p1, p2)returns 一个Distanceobject.
如果你这样做：p1 = Instrument.objects.get(pk=151071000).coordinates p2 = Instrument.objects.get(pk=151071008).coordinates d = Distance(m=p1.distance(p2)) print d.m您将获得以米为单位的测量值。
我会坚持使用
annotate解决方案，它看起来更可靠！ （自以为是的回应）
Distance计算两点之间的二维距离。为了获得 3D 计算，您需要自己创建一个。
你可以从这个问题看看我的方法：Calculating distance between two points using latitude longitude and altitude (elevation)2019 年编辑： 自最初的回答以来，我在这里编写了一个问答式示例：
排序：
我们需要计算它们之间的二维great-circle distance between 2 points using either the Haversine formula or the Vicenty formula and then we can combine it with the difference (delta) in altitude between the 2 points to calculate the Euclidean distance如下：
dist = sqrt(great_circle((lat_1, lon_1), (lat-2, lon_2).m**2, (alt_1 - alt_2)**2)该解决方案假定海拔高度以米为单位，因此也将
great_circle的结果转换为米。
留在这里是为了继续评论。
2. Distance计算两点之间的二维距离。为了获得 3D 计算，您需要自己创建一个。
你可以从这个问题看看我的方法：Calculating distance between two points using latitude longitude and altitude (elevation)
Let polar_point_1 = (long_1, lat_1, alt_1) and polar_point_2 = (long_2, lat_2, alt_2)
Translate each point to it's Cartesian equivalent by utilizing this formula:
x = alt * cos(lat) * sin(long) y = alt * sin(lat) z = alt * cos(lat) * cos(long)and you will have p_1 = (x_1, y_1, z_1) and p_2 = (x_2, y_2, z_2) points respectively.
Finally use the Euclidean formula:
dist = sqrt((x_2-x_1)**2 + (y_2-y_1)**2 + (z_2-z_1)**2)
** python 3.7，Django 2.2.10
我编写了一些有用的函数来帮助我处理应用程序中的 lat/lon 坐标
from django.contrib.gis.geos import Point
from django.contrib.gis.measure import Distance
def get_point(lat, lon):
try:
lat = float(lat)
lon = float(lon)
if lat and lon:
return Point(x=float(round(lon, 6)), y=float(round(lat, 6)), srid=4326)
else:
return None
except Exception:
return None
def get_point_to_point_distance(point_one, point_two, measurement_unit="mile"):
return Distance(**{measurement_unit: point_one.distance(point_two)})
其中 measurement_unit 可以是以下任何一项：
STANDARD_UNIT = "m"
UNITS = {
'chain': 20.1168,
'chain_benoit': 20.116782,
'chain_sears': 20.1167645,
'british_chain_benoit': 20.1167824944,
'british_chain_sears': 20.1167651216,
'british_chain_sears_truncated': 20.116756,
'cm': 0.01,
'british_ft': 0.304799471539,
'british_yd': 0.914398414616,
'clarke_ft': 0.3047972654,
'clarke_link': 0.201166195164,
'fathom': 1.8288,
'ft': 0.3048,
'german_m': 1.0000135965,
'gold_coast_ft': 0.304799710181508,
'indian_yd': 0.914398530744,
'inch': 0.0254,
'km': 1000.0,
'link': 0.201168,
'link_benoit': 0.20116782,
'link_sears': 0.20116765,
'm': 1.0,
'mi': 1609.344,
'mm': 0.001,
'nm': 1852.0,
'nm_uk': 1853.184,
'rod': 5.0292,
'sears_yd': 0.91439841,
'survey_ft': 0.304800609601,
'um': 0.000001,
'yd': 0.9144,
}
# Unit aliases for `UNIT` terms encountered in Spatial Reference WKT.
ALIAS = {
'centimeter': 'cm',
'foot': 'ft',
'inches': 'inch',
'kilometer': 'km',
'kilometre': 'km',
'meter': 'm',
'metre': 'm',
'micrometer': 'um',
'micrometre': 'um',
'millimeter': 'mm',
'millimetre': 'mm',
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'British chain (Benoit 1895 B)': 'british_chain_benoit',
'British chain (Sears 1922)': 'british_chain_sears',
'British chain (Sears 1922 truncated)': 'british_chain_sears_truncated',
'British foot (Sears 1922)': 'british_ft',
'British foot': 'british_ft',
'British yard (Sears 1922)': 'british_yd',
'British yard': 'british_yd',
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"Clarke's link": 'clarke_link',
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