[java] SQlite 가장 가까운 위치 얻기 (위도와 경도 포함)

1) 처음에는 좋은 근사치로 SQLite 데이터를 필터링하고 Java 코드에서 평가해야하는 데이터 양을 줄입니다. 이를 위해 다음 절차를 사용하십시오.

결정적하도록하려면 임계 값 데이터에 대한보다 정확한 필터를, 계산하는 것이 좋습니다 4 개 위치 에 radius동쪽과 남쪽 중앙 지점의 북쪽의 미터, 서쪽 자바 코드를 다음 쉽게 확인할 것보다 더 많은 이하 SQL 연산자 (>, <) 는 데이터베이스의 포인트가 해당 직사각형에 있는지 여부를 판별합니다.

이 방법은 calculateDerivedPosition(...)해당 포인트를 계산합니다 (그림에서 p1, p2, p3, p4).

/**
* Calculates the end-point from a given source at a given range (meters)
* and bearing (degrees). This methods uses simple geometry equations to
* calculate the end-point.
* 
* @param point
*           Point of origin
* @param range
*           Range in meters
* @param bearing
*           Bearing in degrees
* @return End-point from the source given the desired range and bearing.
*/
public static PointF calculateDerivedPosition(PointF point,
            double range, double bearing)
    {
        double EarthRadius = 6371000; // m

        double latA = Math.toRadians(point.x);
        double lonA = Math.toRadians(point.y);
        double angularDistance = range / EarthRadius;
        double trueCourse = Math.toRadians(bearing);

        double lat = Math.asin(
                Math.sin(latA) * Math.cos(angularDistance) +
                        Math.cos(latA) * Math.sin(angularDistance)
                        * Math.cos(trueCourse));

        double dlon = Math.atan2(
                Math.sin(trueCourse) * Math.sin(angularDistance)
                        * Math.cos(latA),
                Math.cos(angularDistance) - Math.sin(latA) * Math.sin(lat));

        double lon = ((lonA + dlon + Math.PI) % (Math.PI * 2)) - Math.PI;

        lat = Math.toDegrees(lat);
        lon = Math.toDegrees(lon);

        PointF newPoint = new PointF((float) lat, (float) lon);

        return newPoint;

    }

이제 쿼리를 만듭니다.

PointF center = new PointF(x, y);
final double mult = 1; // mult = 1.1; is more reliable
PointF p1 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 0);
PointF p2 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 90);
PointF p3 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 180);
PointF p4 = calculateDerivedPosition(center, mult * radius, 270);

strWhere =  " WHERE "
        + COL_X + " > " + String.valueOf(p3.x) + " AND "
        + COL_X + " < " + String.valueOf(p1.x) + " AND "
        + COL_Y + " < " + String.valueOf(p2.y) + " AND "
        + COL_Y + " > " + String.valueOf(p4.y);

COL_X위도 값을 저장하고 경도를 나타내는 데이터베이스의 열 이름입니다 COL_Y.

따라서 중심점 근처에 좋은 근사값을 가진 데이터가 있습니다.

2) 이제 이러한 필터링 된 데이터를 반복하고 다음 방법을 사용하여 실제로 포인트 (원)에 가까운 지 여부를 확인할 수 있습니다.

public static boolean pointIsInCircle(PointF pointForCheck, PointF center,
            double radius) {
        if (getDistanceBetweenTwoPoints(pointForCheck, center) <= radius)
            return true;
        else
            return false;
    }

public static double getDistanceBetweenTwoPoints(PointF p1, PointF p2) {
        double R = 6371000; // m
        double dLat = Math.toRadians(p2.x - p1.x);
        double dLon = Math.toRadians(p2.y - p1.y);
        double lat1 = Math.toRadians(p1.x);
        double lat2 = Math.toRadians(p2.x);

        double a = Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2) + Math.sin(dLon / 2)
                * Math.sin(dLon / 2) * Math.cos(lat1) * Math.cos(lat2);
        double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
        double d = R * c;

        return d;
    }

즐겨!

이 참조를 사용하고 사용자 정의 하여 완성했습니다.