Calculs simples pour travailler avec lat / lon et la distance en km?

Y a-t-il un calcul simple que je peux faire qui convertira km en une valeur que je peux ajouter à un flotteur lat ou lon pour calculer une boîte englobante pour les recherches? Il n'a pas besoin d'être complètement précis.

Par exemple: si on me donnait un lat / lon pour Londres, Angleterre (51,5001524, -0,1262362) et que je voulais calculer ce que serait le lat à 25 km est / ouest de ce point, et ce que serait le lon à 25 km au nord / sud de cela point, que dois-je faire pour convertir les 25 km en un nombre décimal à ajouter aux valeurs ci-dessus?

Je recherche une règle générale, à savoir: 1km == +/- 0.XXX

Éditer:

Ma recherche initiale pour "lat lon" n'a pas retourné ce résultat:

Comment calculer la boîte englobante pour un emplacement lat / lng donné?

La réponse acceptée semble adaptée à mes besoins.

Les conversions approximatives sont:

• Latitude: 1 degré = 110,574 km
• Longitude: 1 deg = 111,320 * cos (latitude) km

Cela ne corrige pas entièrement l'aplatissement polaire de la Terre - pour cela, vous voudriez probablement une formule plus compliquée utilisant l'ellipsoïde de référence WGS84 (le modèle utilisé pour le GPS). Mais l'erreur est probablement négligeable pour vos besoins.

Source: http://en.wikipedia.org/wiki/Latitude

Attention : sachez que les coordonnées latlong sont exprimées en degrés, alors que la cosfonction dans la plupart des langues (toutes?) Accepte généralement les radians, donc une conversion des degrés en radians est nécessaire.

Si vous utilisez Java, Javascript ou PHP, il existe une bibliothèque qui effectuera exactement ces calculs, en utilisant une trigonométrie amusante compliquée (mais toujours rapide):

http://www.jstott.me.uk/jcoord/

http://www.jstott.me.uk/jcoord/ - utilisez cette bibliothèque

            LatLng lld1 = new LatLng(40.718119, -73.995667);
            LatLng lld2 = new LatLng(51.499981, -0.125313);
            Double distance = lld1.distance(lld2);
            Log.d(TAG, "Distance in kilometers " + distance);

Intéressant que je n'ai pas vu une mention des coordonnées UTM.

https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_Transverse_Mercator_coordinate_system .

Au moins si vous voulez ajouter des km à la même zone, cela devrait être simple (en Python: https://pypi.org/project/utm/ )

utm.from_latlon et utm.to_latlon.

Merci Jim Lewis pour sa bonne réponse et je voudrais illustrer cette solution par ma fonction dans Swift:

func getRandomLocation(forLocation location: CLLocation, withOffsetKM offset: Double) -> CLLocation {
        let latDistance = (Double(arc4random()) / Double(UInt32.max)) * offset * 2.0 - offset
        let longDistanceMax = sqrt(offset * offset - latDistance * latDistance)
        let longDistance = (Double(arc4random()) / Double(UInt32.max)) * longDistanceMax * 2.0 - longDistanceMax

        let lat: CLLocationDegrees = location.coordinate.latitude + latDistance / 110.574
        let lng: CLLocationDegrees = location.coordinate.longitude + longDistance / (111.320 * cos(lat / .pi / 180))
        return CLLocation(latitude: lat, longitude: lng)
    }

Dans cette fonction pour convertir la distance, j'utilise les formules suivantes:

latDistance / 110.574
longDistance / (111.320 * cos(lat / .pi / 180))

Pourquoi ne pas utiliser des requêtes géospatiales correctement formulées ???

Voici la page de référence du serveur SQL sur la fonction géospatiale STContains:

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/spatial-geography/stcontains-geography-data-type?view=sql-server-ver15

ou si vous ne souhaitez pas utiliser la conversion box et radian, vous pouvez toujours utiliser la fonction distance pour trouver les points dont vous avez besoin:

DECLARE @CurrentLocation geography; 
SET @CurrentLocation  = geography::Point(12.822222, 80.222222, 4326)

SELECT * , Round (GeoLocation.STDistance(@CurrentLocation ),0) AS Distance FROM [Landmark]
WHERE GeoLocation.STDistance(@CurrentLocation )<= 2000 -- 2 Km

Il devrait y avoir des fonctionnalités similaires pour presque toutes les bases de données.

Si vous avez correctement implémenté l'indexation géospatiale, vos recherches seraient bien plus rapides que l'approche que vous utilisez