如何使用 R 选择公路旅行的纬度/经度数据子集？

Question

我有一些由带时间戳的纬度/经度对组成的数据，我在下面使用 ggmap 绘制了其中的一个子集。如果我只想选择包含沿高速公路行驶的数据，您可以在地图上看到 - 在绿色山脉和灰色平坦区域之间运行的 280 NW-SE 和穿过灰色平坦区域中间的 101区域（红色密集的地方） - 我将如何仅选择该数据？

我最终想要实现的是一个仅包含高速公路/州际旅行的数据框。我见过this question，它是javascript 中可能解决方案的简要草图，并建议使用Directions API 返回任何给定点的最近道路。然后我可以过滤这些结果，但我想知道是否有人找到了更清洁的解决方案。

这是一些示例数据 (CSV)

这是绘制上述内容的代码：

require(ggmap)
map<-get_googlemap(center="Palo Alto", zoom = 10)
ggmap(map) + geom_point(data = sample, aes(x = lon, y = lat),size = 3, color = "red")

您不需要 API 密钥来运行上述内容。

Answer 1

我刚刚发现这篇文章，并认为这是一个有趣的问题。我想下载您的示例数据文件。不幸的是，该链接不再有效。因此，我无法尝试我脑海中的整个过程。但是，如果您仍然尝试执行此任务，我相信以下内容将使您继续前进。

我最近注意到Natural Earth 提供道路数据。也就是说，例如，您可以在美国的道路上获得长距离和纬度。如果您可以比较数据集中的 lon/lat 和道路数据的 lon/lat，并识别数据点中的匹配项，您可以获得所需的数据。我担心的是您的数据点在多大程度上是准确的。如果 lon/lat 完美地停留在你感兴趣的道路上，你会没事的。但如果有一些边距，您可能需要考虑如何过滤数据。

我想在这里留下的是道路数据和 googlemap 非常匹配的证据。只要我看到输出，道路数据是可靠的。您可以使用道路数据对数据进行子集化。这是我的代码。

### Step 1: shapefile becomes SpatialLinesDataFrame.

foo <- readShapeLines("ne_10m_roads_north_america.shp")


### Step 2: If necessary, subset data before I use fortify().
### dplyr does not work with SpatialLinesDataFrame at this point.

CA <- foo %>%
      subset(.,country == "United States" & state == "California")


### Step 3: I need to convert foo to data frame so that I can use the data
### with ggplot2.

ana <- fortify(CA)


### Step 4: Get a map using ggmap package

longitude <- c(-122.50, -121.85)
latitude <- c(37.15, 37.70)

map <- get_map(location = c(lon = mean(longitude), lat = mean(latitude)),
               zoom = 12, source = "google",
               maptype = "satellite")


ggmap(map) + 
geom_path(aes(x = long, y = lat, group = group), data = ana)