使用R中的distm（）計算數據幀中兩個GPS位置之間的距離

Question

之前已經問過這個問題，但從未對數據進行如下安排。 以下是它的一個示例：

> 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

如您所見，我有一個Date & Time [Local]列，平均每4分鍾注冊一次GPS位置。 我想計算兩個連續錄音之間的距離（以米為單位），並將此測量值存儲在新的列Step 。 我一直在嘗試對我的數據實現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

雖然我對語法非常不確定，如果這是填充函數參數的正確方法。 我對R很新，所以我希望能得到一些幫助。

任何輸入都表示贊賞！

Answer 1

我想你已經差不多了。 假設您想要存儲前一個記錄（ n ）和當前記錄（ n+1 ）之間的距離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]

這給出了第一個結果0，其余為連續點之間的距離

Answer 2

如果您查看函數的文檔，您將看到：

library(geosphere)
?distm

x經度/緯度（點）。 可以是兩個數字的向量，2列的矩陣（第一個是經度，第二個是緯度）或SpatialPoints *對象

y與x相同。 如果缺少，y與x相同

這意味着您可以同時使用矩陣或向量。

一種方法可能是：

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

Answer 3

使用sf -package的解決方案

樣本數據

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)

碼

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)

產量

# 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