Question

我希望有人可以告诉我哪里出错了......我正在尝试计算一个点与前一行之间的距离;位置是纬度/经度，WGS84）。我已经解决了以下代码无疑是一种非常不优雅的方式：

df200$Long.prev <- c(NA,df200$AvgLong[1:(length(df200$AvgLong)-1)])
df200$Lat.prev <- c(NA,df200$AvgLat[1:(length(df200$AvgLat)-1)])
library(geosphere)
library(raster)
p1 <- SpatialPointsDataFrame(df200[c("AvgLong","AvgLat")],     data=data.frame(id=df200$Animal),proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))
p2 <- SpatialPointsDataFrame(df200[c("Long.prev","Lat.prev")], data=data.frame(id=df200$Animal),proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))
distance <- distGeo (p1, p2)
distance.VE <- distVincentyEllipsoid(p1,p2)
df200$distance.from.previous <- as.numeric(distance)
df2$distance.from.previous.VE <-as.numeric(distance.VE)

这适用于我的初始数据帧就好了;我获得了合理的距离值（与我粗略使用QGIS标尺工具相比）和distGeo和distVincentyEllipsoid的相等值。以下是输出距离部分的示例（如预期的那样）：

distance.from.previous distance.from.previous.VE

460.8000 460.8000
  725.1920 725.1920
  284.0190 284.0190
  861.2344 861.2344
  828.64791 828.64791

但是，实际上，我想在进行距离计算之前过滤掉不良的GPS位置，所以我首先应用这个：

df2 <- with(df2, df2[AvgHDOP <=2 & (AvgAlt >=0 & AvgAlt <=75),])

然而，一旦我这样做，距离计算就不再适用了。相反，我得到奇数/不正确的值，包括distGeo的负数，如下所示：

distance.from.previous distance.from.previous.VE
    4.415878e-14 0.0000
   -1.719159e-14 0.0000
    2.443902e-13 0.0000
    9.951547e + 02 995.1547
    9.865199e + 02 986.5199

在这种情况下，由于过滤，前两个点等于上例中的第4个和第5个，因此距离输出应为828.65m。然而，事情显然已经非常错误，我不能为我的生活弄清楚！有帮助吗？另外，我应该担心我得到第一行的距离值，因为该行的Lat.prev和Long.prev是NA？

我确实得到了一些错误消息（所有这些都是由于最初的NAs，我相信），但是我在第一种情况下得到了相同的错误，它可以正常工作，而第二种情况则会给我带来奇怪的结果。

p2＆lt; - SpatialPointsDataFrame（df2 [c（＆＃34; Long.prev＆＃34;，＆＃34; Lat.prev＆＃34;）]，data = data.frame（id = df2 $ Animal）， proj4string = CRS（＆＃34; + PROJ = longlat     +基准= WGS84＆＃34））
    .local（obj，...）中的错误：坐标中的NA值     距离＆lt; - distGeo（p1，p2）
    警告消息：在cbind（p1 [，1]，p1 [，2]，p2 [，1]，p2 [，2]）中：结果的行数不是向量长度的倍数（arg 3）
    distance.VE＆lt; - distVincentyEllipsoid（p1，p2）
    警告消息：在cbind（p1 [，1]，p1 [，2]，p2 [，1]，p2 [，2]，as.vector（a），as.vector（b）中，：结果行数不是矢量长度的倍数＆gt;（arg 3）

非常感谢任何帮助！

Answer 1

使用简化示例，包含数据（您实际使用的数据会导致此问题）。您找到的负值实际上是零。

几乎可以肯定你的预处理。也许在这里：

df2 <- with(df2, df2[AvgHDOP <=2 & (AvgAlt >=0 & AvgAlt <=75),])

可能应该是

df2 <- df2[AvgHDOP <=2 & (AvgAlt >=0 & AvgAlt <=75),]

虽然我不确定这是否重要。

这是一个简单的可重复示例，您可以使用它来更好地说明您的问题。

library(geosphere)

set.seed(0)
long <- 360*runif(10)-180
lat <- 180*runif(10)-90
p1 <- cbind(long, lat)

long.prev <- c(NA,long[1:(length(long)-1)])
lat.prev <-  c(NA,lat[1:(length(lat)-1)])
p2 <- cbind(long.prev, lat.prev)

distance <- distGeo(p1, p2)
round(distance / 1000)

在应用滤波器后，在R中计算距离 - 包括负值

1 个答案: