在R中更快地检测shapefile多边形中的点

Question

我有一个用R编写的代码来检测村庄之间的水量（或shapefile多边形中的点）。我正在创建一个超过2379个村庄（村庄有数字名称）的无向图，这将带来28亿个组合。该图只是一个数据帧。我有每个村庄的坐标：

VillageName1, VillageName2
Village1, Village2
Village1, Village3
Village1, Village4
...
Village2379, Village2378

对于每个组合，我都有一个函数，它会以100米的间隔从Village1到Village2创建点数。因此，如果Village1和Village2相距1km，将创建8个点。此功能运行相对较快。

问题是我正在使用世界海洋形状文件（6.9mb），这样如果Village1和Village2位于两个独立的岛屿上，我可以检测到100米的水量，但它非常慢（大约4秒）每次计算）并运行它28亿次将永远。

我尝试根据这些村庄（印度尼西亚）将shapefile（ocean_indo_shapefile）过滤到该国：

sea <- readOGR('World_EEZ_v8_2014.shp')
ocean_indo_shapefile <- sea[sea$Country == "Indonesia", ]

#this function creates the points from Village1 to Village2 in 100m intevals, output is a dataframe
points <- create_coordinates(village1_lat, village1_long, village2_lat, village2_long, 0.1)

coordinates(points) <- ~ Longitude + Latitude
proj4string(points) <- proj4string(ocean_indo_shapefile)
#the calculation below is slow
water_in_meter <- length(points[ocean_indo_shapefile,])

我不确定是否有人可以帮助建议我如何更快地做到这一点，我感谢任何帮助。先感谢您。

Answer 1

也许尝试使用%over%中的sp函数。它应该能够相对快速地指出哪些点落在水体中（假设你的shapefile表示的是什么）。你之后只会有一些数据要做，以逐村计算。