确定数据中哪些点距彼此的坐标集最远。

Question

我有这样的数据：

 library(data.table)
 dtorig <- data.table(x=1:100,lat=(sample(c(800:900),100))/100, lon=(sample(c(3800:3900),100))/100)

我想获得dtorig中彼此最远的行的位置。 我的尝试（不起作用）如下：

 ###NOT WORK
  library(geosphere)
  extremep <- chull(dtorig[, c(3,2)])
  extremepoints <- dtorig[extremep,]
  wmax <- sapply(1:NROW(extremepoints), function(i) which.max(distm(extremepoints[i, c(3,2)],fun=distHaversine)))

Answer 1

这有帮助吗？

library(data.table)
library(geosphere)
dtorig <- data.table(x=1:100,lat=(sample(c(800:900),100))/100, lon=(sample(c(3800:3900),100))/100)
x <- distm(x = as.matrix(dtorig[, .(lon, lat)]), fun=distHaversine)
which(x == max(x), arr.ind = TRUE)
#      row col
# [1,]  50  27
# [2,]  27  50

第27行和第50行相距最远。

Answer 2

不使用data.table或geosphere ，但在这里是一个sf的替代方案，示出了查找与给定的密集矩阵右距离st_distance 。 在这里您可以看到：

1. 使用set.seed因此您应该能够重现此内容
2. 使用st_as_sf和适当的crs将坐标列转换为sf点
3. 获得距离的所有行之间有by_element = FALSE在st_distance
4. 使用lower.tri移除距离矩阵的重复下三角
5. 添加rowid列，以便我们可以将矩阵的其余部分gather到一个距离列中
6. 按距离排序以查看带有arrange(desc())的最分开的点。
7. 突出显示plot上最远的点对。

library(tidyverse)
library(sf)
set.seed(12345)
dtorig <- tibble(
  x = 1:100,
  lat = (sample(c(800:900), 100)) / 100,
  lon = (sample(c(3800:3900), 100)) / 100
)

sforig <- st_as_sf(dtorig, coords = c("lon", "lat"), crs = 4326)

distances <- sforig %>%
  st_distance(by_element = FALSE) %>%
  unclass %>% 
  `[<-`(lower.tri(., diag = TRUE), NA) %>%
  as_tibble() %>%
  rowid_to_column %>%
  gather(colid, distance, starts_with("V"), na.rm = TRUE) %>%
  arrange(desc(distance))
distances
#> # A tibble: 4,950 x 3
#>    rowid colid distance
#>    <int> <chr>    <dbl>
#>  1    30 V68    138244.
#>  2    30 V75    137957.
#>  3    19 V30    135068.
#>  4    48 V78    131849.
#>  5    40 V90    131280.
#>  6    48 V90    130946.
#>  7    40 V78    130035.
#>  8    50 V68    128851.
#>  9    45 V48    128805.
#> 10    40 V45    128531.
#> # ... with 4,940 more rows

sforig %>%
  st_geometry %>% 
  plot(col = "red", pch = 19)

sforig %>% 
  filter(x %in% c(30, 68)) %>%
  st_geometry %>% 
  plot( add = TRUE, col = "blue", pch = 19)

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