我有兴趣为基于空间和时间连续性的空间点创建唯一的ID（假设它将是多边形）。
我的DF：
Date LonR LatR n
1 2016-06-20 00:00:00 440000 5610000 6
2 2016-06-20 00:00:00 490000 5590000 60
3 2016-06-20 00:00:00 500000 5580000 24
日期-特定的日期和时间四舍五入为每2分钟
LonR，LatR -圆形的UTM坐标（每盒100 km2）
n -特定时间内每个框中的事件数
我想创建一个新的ID为基础的列，该列将基于时间和距离。所以我创造了条件：
list <- 1:nrow(df)
for (i in list) {
temp_date <- df$Date[i]
temp_Lon <- df$LonR[i]
temp_Lat <- df$LatR[i]
df$DateDif <- temp_date-df$Date
df$LonDif <- temp_Lon-df$LonR
df$LatDif <- temp_Lat-df$LatR
df$PolygonID <- if_else(df$DateDif<=3600 & df$DataDif>=-3600 &
df$LonDif <=10000 & df$LonDif>=-10000 &
df$LatDif <=10000 & df$LatDif>=-10000, 1, 0)
条件描述只需要包括10x10 km框和1h时间范围内的点。然后代码应在另一时间步长检查此条件。
此时，我不知道下一步该怎么做...我需要代码来搜索其他点并将其分类为特定的多边形ID（1、2、3 ..等）
所需结果：
Date LonR LatR n DataDif LonDif LatDif PolygonID
1 2016-06-20 00:00:00 440000 5610000 6 0 secs 0 0 1
2 2016-06-20 00:00:00 490000 5590000 60 0 secs 0 0 1
3 2016-06-20 00:00:00 500000 5580000 24 0 secs -10000 10000 1
4 2016-06-20 00:02:00 480000 5590000 84 -11120 secs 10000 0 2
5 2016-06-20 00:06:00 480000 5590000 86 -360 secs 80000 0 3
6 2016-06-20 00:08:00 490000 5580000 50 -480 secs 0 10000 1
最困难的是我正在处理的现象正在发生变化。因此，多边形应包括其时间变化，但仍应具有提及的条件，以不包括其他将接近的现象。因此，如果现象持续了10个小时并移动了500公里，我仍然希望它在时间和空间上连续的情况下设为多边形ID = 1。
我意识到这是一个难题。
谢谢。