我在用
> python 2.7.12
> django 1.10.6
> postgreSQL 9.5.6
> postGIS 2.2.2
第一个问题
我需要使用GeoDjango来计算两点之间的距离.当我检查documentation时,它表示不推荐使用GeoQuerySet.distance(),而是使用django.contrib.gis.db.models.functions中的Distance().
以下代码可以正常工作:
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)
但是我只有两点,所以当我尝试使用没有annotate()的Distance()时,它会返回类django.contrib.gis.db.models.functions.Distance()的实例,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?
第二个问题
我必须计算考虑深度/高度的3d距离.但是当我尝试这样做时,我得到与2d相同的结果.下面我在第一个对象中将高程更改为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
解决方法:
让我们打破问题:
>在Distance类文档中,我们可以阅读以下内容:
Accepts two geographic fields or expressions and returns the distance between them, as a Distance object.
所以距离(p1,p2)返回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.
我会坚持使用注释解决方案,这似乎更加坚固! (见解答)
>距离计算两点之间的2D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:06001
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:
06002