Question

我正在尝试从点数据集中删除空间相关点。我需要从原始数据集中删除点，以便输出中的所有点都不会接近'x'米。我不喜欢如何选择这些点。

我找到了各种计算点之间距离的方法，但我不确定如何使用它们来实现最终目标。

问题1：此功能是否存在于众多空间分析包中？我一直找不到任何东西，但我可能错过了正确的搜索条件。

如果没有，

问题2：使用以下程序是否可行（最多可选择500k点）？

从原始数据集中随机选择一个点
随机选择另一个点，检查它是否在第一个点的“x”米内，如果不是则输出，如果是，则跳过
迭代此过程，一次添加一个点，检查距离使用输出数据集中的累计点。

此时我不一定要求代码帮助（虽然我肯定需要它），而是试图衡量可用的内容和/或实现目标的实用方法。

Answer 1

我最终编写了自己的小程序来实现这一目标，主要是因为我不太了解Josh推荐的代码，但我完全相信它是可能的。

我知道这绝对不是最有效，最干净或可能推荐的解决问题的方法，但它似乎对我有用。

示例：从数据框开始＆＃39; aa＆＃39;有两个数据列＆＃39; a＆＃39;和＆＃39; b＆＃39;，坐标＆＃39;东方＆＃39;和＆＃39;北方＆＃39;和分组变量＆＃39; Z＆＃39;

ProxFiltered在Z

的每个级别内保持点之间的距离大于1

aa <- data.frame(a=rnorm(100),b=rnorm(100),easting=rnorm(100),northing=rnorm(100),Z=rep(1:4, each=25))
aa <- aa[sample(nrow(aa)),]
split.aa<-split(aa, aa$Z)

ProxFiltered<-aa[0,]
for (j in 1:4){
  out<- split.aa[[j]][1,]
  for(i in 2:nrow(split.aa[[j]])){
    pts<- as.matrix(out[,3:4])
    pt<-  as.numeric(split.aa[[j]][i,3:4])
    dists<- spDistsN1(pts, pt, longlat = FALSE)
    exceed<- any(dists<1)
    if (exceed==FALSE){
      out<-rbind(out, split.aa[[j]][i,])
    }
  }
  ProxFiltered<-rbind(out, ProxFiltered)}

对于list＆＃39; split.aa＆＃39;的每个元素，选择第一行（点）。

选择下一个点并计算到第一个点的距离。

如果距离大于阈值（在本例中为1），则该点将添加到过滤后的数据中。

该过程一次迭代一次，测量从每个新点到已过滤数据中所有新点的距离，如果这些距离都不小于阈值，则仅将其添加到过滤后的数据中。

这可以通过检查Z

的一个级别的所有点之间的距离来验证

dist(subset(ProxFiltered,Z==1))

与原始数据相反

dist(subset(aa,Z==1))

删除附近的点R.

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