行与sf之间的点距离

Question

我在POINT类型的简单特征（ sf ）中保存了多个轨迹。 我想计算后续位置（即行）之间的欧几里德距离。 到目前为止，我使用毕达哥拉斯公式 “手动”计算距离， 用于计算2D空间中的欧几里德距离 。 我想知道我是否可以使用函数sf::st_distance()来做同样的sf::st_distance() 。 这是一个简单的例子：

library(sf)
library(dplyr)

set.seed(1)

df <- data.frame(
  gr = c(rep("a",5),rep("b",5)),
  x  = rnorm(10),
  y = rnorm(10)
 )

df <- st_as_sf(df,coords = c("x","y"),remove = F)


df %>%
  group_by(gr) %>%
  mutate(
    dist = sqrt((lead(x)-x)^2+(lead(y)-y)^2)
  )
#> Simple feature collection with 10 features and 4 fields
#> geometry type:  POINT
#> dimension:      XY
#> bbox:           xmin: -0.8356286 ymin: -2.2147 xmax: 1.595281 ymax: 1.511781
#> epsg (SRID):    NA
#> proj4string:    NA
#> # A tibble: 10 x 5
#> # Groups:   gr [2]
#>    gr         x       y   dist                 geometry
#>    <fct>  <dbl>   <dbl>  <dbl>                  <POINT>
#>  1 a     -0.626  1.51    1.38     (-0.6264538 1.511781)
#>  2 a      0.184  0.390   1.44     (0.1836433 0.3898432)
#>  3 a     -0.836 -0.621   2.91   (-0.8356286 -0.6212406)
#>  4 a      1.60  -2.21    3.57        (1.595281 -2.2147)
#>  5 a      0.330  1.12   NA         (0.3295078 1.124931)
#>  6 b     -0.820 -0.0449  1.31  (-0.8204684 -0.04493361)
#>  7 b      0.487 -0.0162  0.992  (0.4874291 -0.01619026)
#>  8 b      0.738  0.944   0.204    (0.7383247 0.9438362)
#>  9 b      0.576  0.821   0.910    (0.5757814 0.8212212)
#> 10 b     -0.305  0.594  NA       (-0.3053884 0.5939013)

我想用sf::st_distance()来计算dist 。 我该怎么做？

Answer 1

关于sf的第一件事是几何列（类sfc ）作为列表列存储在数据帧内。 通常使用list-column执行任何操作的关键是使用purrr::map和friends，或者使用接受list-cols作为参数的函数。 在st_distance的情况下，它的参数可以是sf （数据帧）， sfc （几何列）或sfg （单个geom行）的对象，因此不需要map和朋友。 解决方案看起来应该是这样的：

df %>%
  group_by(gr) %>%
  mutate(
    dist = st_distance(geometry)
  )

但是，这不起作用。 经过一番调查，我们发现了两个问题。 首先， st_distance返回距离矩阵而不是单个值。 为了解决这个问题，我们利用的by_element = T的说法st_distance 。

接下来，我们不能只做dist = st_distance(geometry, lead(geometry), by_element = T)因为lead只适用于矢量列，而不适用于列列。

为了解决第二个问题，我们使用geometry[row_number() + 1]自己创建了前导列。

这是完整的解决方案：

library(sf)
library(dplyr)

df %>%
  group_by(gr) %>%
  mutate(
    lead = geometry[row_number() + 1],
    dist = st_distance(geometry, lead, by_element = T),
  )
#> Simple feature collection with 10 features and 4 fields
#> Active geometry column: geometry
#> geometry type:  POINT
#> dimension:      XY
#> bbox:           xmin: -0.8356286 ymin: -2.2147 xmax: 1.595281 ymax: 1.511781
#> epsg (SRID):    4326
#> proj4string:    +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs
#> # A tibble: 10 x 6
#> # Groups:   gr [2]
#>    gr         x       y  dist                       geometry
#>    <fct>  <dbl>   <dbl> <dbl>         <sf_geometry [degree]>
#>  1 a     -0.626  1.51   1.38     POINT (-0.6264538 1.511781)
#>  2 a      0.184  0.390  1.44     POINT (0.1836433 0.3898432)
#>  3 a     -0.836 -0.621  2.91   POINT (-0.8356286 -0.6212406)
#>  4 a      1.60  -2.21   3.57        POINT (1.595281 -2.2147)
#>  5 a      0.330  1.12   0         POINT (0.3295078 1.124931)
#>  6 b     -0.820 -0.0449 1.31  POINT (-0.8204684 -0.04493361)
#>  7 b      0.487 -0.0162 0.992  POINT (0.4874291 -0.01619026)
#>  8 b      0.738  0.944  0.204    POINT (0.7383247 0.9438362)
#>  9 b      0.576  0.821  0.910    POINT (0.5757814 0.8212212)
#> 10 b     -0.305  0.594  0       POINT (-0.3053884 0.5939013)
#> # ... with 1 more variable: lead <sf_geometry [degree]>