这篇文章给大家分享的是有关大数据开发中如何实现经纬度和立体三维坐标换算的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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在球面坐标系上，坐标是用经纬度标示，纬线和经线一样是为度量方便而假设出来的辅助线，定义为地球表面某点随地球自转所形成的轨迹。
任何一根纬线都是圆形而且两两平行。纬线的长度是赤道的周长乘以纬线的纬度的余弦，所以赤道最长，离赤道越远的纬线，周长越短，到了两极就缩为0。从赤道向北和向南，各分90°，称为北纬和南纬，分别用“N”和“S”表示。
在实际的计算中，经纬度一般是不能拿来直接计算的，都需要进行一定的转换，比方说计算距离等，假设把地球是一个正圆的，放在一个很大三维坐标系中，原心为地球的球心，坐标换算成三维的数字，就方便计算了。
下边分享一下C#版的，经纬度和立体三维坐标的相互转换，都是一个数学换算，不做详细解释。
//设置地球半径
private double WGS_84_RADIUS_EQUATOR = 6378137.0;
//经纬度转立体坐标
public CVector WGS84ToWorld(CVector _wgscood)
{
if (_wgscood.VZ == 0 || Double.IsNaN(_wgscood.VZ))
{
_wgscood.VZ = 1;
}
_wgscood.VZ += WGS_84_RADIUS_EQUATOR;
double tempx = 0;
double tempy = 0;
double tempz = 0;
tempy = _wgscood.VZ * Math.Sin(_wgscood.VY / 180 * Math.PI);
tempx = _wgscood.VZ * Math.Cos(_wgscood.VY / 180 * Math.PI) * Math.Sin(_wgscood.VX / 180 * Math.PI);
tempz = _wgscood.VZ * Math.Cos(_wgscood.VY / 180 * Math.PI) * Math.Cos(_wgscood.VX / 180 * Math.PI);
CVector rexyz = new CVector { VX = tempx, VY = tempy, VZ = tempz };
return rexyz;
}
//立体坐标转回经纬度
public CVector WorldToWGS84(CVector _worldcood)
{
double tempx = 0;
double tempy = 0;
double tempz = 0;
if (_worldcood.VX >= 0)
{
tempx = Math.Acos(_worldcood.VZ / Math.Sqrt(_worldcood.VX * _worldcood.VX + _worldcood.VZ * _worldcood.VZ)) * 180 / Math.PI;
tempx = tempx < 0 ? tempx + 180 : tempx;
}
else
{
tempx = Math.Acos(_worldcood.VZ / Math.Sqrt(_worldcood.VX * _worldcood.VX + _worldcood.VZ * _worldcood.VZ)) * 180 / Math.PI;
tempx = tempx < 0 ? -(tempx + 180) : -tempx;
}
tempy = Math.Asin(_worldcood.VY / Math.Sqrt(_worldcood.VX * _worldcood.VX + _worldcood.VY * _worldcood.VY + _worldcood.VZ * _worldcood.VZ)) * 180 / Math.PI;
tempy = tempy > 90 ? 90 - tempy : tempy;
tempz = (Math.Sqrt(_worldcood.VX * _worldcood.VX + _worldcood.VY * _worldcood.VY + _worldcood.VZ * _worldcood.VZ)) - WGS_84_RADIUS_EQUATOR;
CVector relonlat = new CVector { VX = tempx, VY = tempy, VZ = tempz };
return relonlat;
}
感谢各位的阅读！关于“大数据开发中如何实现经纬度和立体三维坐标换算”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
