使用R中的distm（）计算数据帧中两个GPS位置之间的距离答案

【问题标题】：Calculating distance between two GPS locations in a data frame using distm () in R使用R中的distm（）计算数据帧中两个GPS位置之间的距离
【发布时间】：2019-03-18 08:31:57
【问题描述】：

之前有人问过这个问题，但从未使用以下数据排列。下面是它的一个示例：

> head(datagps)
   Date & Time [Local]  Latitude Longitude
1: 2018-06-18 03:01:00 -2.434901  34.85359
2: 2018-06-18 03:06:00 -2.434598  34.85387
3: 2018-06-18 03:08:00 -2.434726  34.85382
4: 2018-06-18 03:12:00 -2.434816  34.85371
5: 2018-06-18 03:16:00 -2.434613  34.85372
6: 2018-06-18 03:20:00 -2.434511  34.85376

如您所见，我有一个Date & Time [Local] 列，其中平均每 4 分钟记录一次 GPS 位置。我想计算两个连续记录之间的距离（以米为单位）并将此度量存储在新列 Step 中。我一直在尝试对我的数据实施distm()：

> datagps$Step<-distm(c(datagps$Longitude, datagps$Latitude), c(datagps$Longitude+1, datagps$Latitude+1), fun = distHaversine)
Error in .pointsToMatrix(x) : Wrong length for a vector, should be 2

虽然我非常不确定语法以及这是否是填充函数参数的正确方法。我对 R 很陌生，所以希望能得到一些帮助。

感谢任何输入！

【问题讨论】：

标签： r geosphere

【解决方案1】：

我想你已经快到了。假设您要将上一个记录 (n) 和当前记录 (n+1) 之间的距离存储在 n+1，您可以使用：

library(geosphere)
date <- c("2018-06-18 03:01.00","2018-06-18 03:06.00","2018-06-18 03:08.00","2018-06-18 03:12.00","2018-06-18 03:16.00","2018-06-18 03:20.00")
latitude <- c(-2.434901,-2.434598,-2.434726,-2.434816,-2.434613,-2.434511)  
longitude <- c(34.85359,34.85387,34.85382,34.85371,34.85372,34.85376)
datagps <- data.frame(date,lat,lon)

datagps$length <- distm(x=datagps[,2:3], fun = distHaversine)[,1]

第一个结果为0，其余为连续点之间的距离

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您查看函数的文档，您会看到：

library(geosphere)
?distm

x 点的经度/纬度。可以是两个数字的向量、2 列的矩阵（第一个是经度，第二个是纬度）或 SpatialPoints* 对象

y 与 x 相同。如果缺失，y 与 x 相同

这意味着您可以同时使用矩阵或向量。

一种方法可能是：

res <- distm(as.matrix(df1[,c("Longitude","Latitude")]), fun = distHaversine)

res

#         [,1]     [,2]     [,3]     [,4]     [,5]     [,6]
#[1,]  0.00000 45.90731 32.15371 16.36018 35.16947 47.35305
#[2,] 45.90731  0.00000 15.29559 30.09289 16.76621 15.60347
#[3,] 32.15371 15.29559  0.00000 15.81292 16.79079 24.84658
#[4,] 16.36018 30.09289 15.81292  0.00000 22.62521 34.40483
#[5,] 35.16947 16.76621 16.79079 22.62521  0.00000 12.19500
#[6,] 47.35305 15.60347 24.84658 34.40483 12.19500  0.00000

【讨论】：

【解决方案3】：

使用sf-package 的解决方案

样本数据

library(data.table)
dt1 <- data.table::fread( 'DateTime, Latitude, Longitude
2018-06-18 03:01:00, -2.434901,  34.85359
2018-06-18 03:06:00, -2.434598,  34.85387
2018-06-18 03:08:00, -2.434726,  34.85382
2018-06-18 03:12:00, -2.434816,  34.85371
2018-06-18 03:16:00, -2.434613,  34.85372
2018-06-18 03:20:00, -2.434511,  34.85376')

setDF(dt1)

代码

library(sf)
#create spatial points object
dt1.sf <- st_as_sf( x= dt1, 
                    coords = c("Longitude", "Latitude"),
                    crs = "+proj=longlat +datum=WGS84")
#calculate distances
st_distance(dt1.sf)

输出

# Units: [m]
#          [,1]     [,2]     [,3]     [,4]     [,5]     [,6]
# [1,]  0.00000 45.74224 32.07520 16.32379 34.97450 47.08749
# [2,] 45.74224  0.00000 15.20702 29.96245 16.76520 15.56348
# [3,] 32.07520 15.20702  0.00000 15.77068 16.72801 24.69270
# [4,] 16.32379 29.96245 15.77068  0.00000 22.47452 34.18116
# [5,] 34.97450 16.76520 16.72801 22.47452  0.00000 12.12446
# [6,] 47.08749 15.56348 24.69270 34.18116 12.12446  0.00000

【讨论】：