Question

我正在寻找一个过滤SpatialPointsDataFrame的函数，以针对落在彼此之间的最小距离内的点，以防止自动关联。它应该..

保持尽可能多的分数。
处理投影数据（最小距离以米为单位）。

我需要使用投影点，因为据我所知，以米为单位的距离会根据位置的不同而变化，恒定的经度和纬度（如果我错了，请纠正我）。

不幸的是，我不能上载我的形状文件，因为我不得不保证不会发布它，但这只是一个摘要。我有最多1200分的团体可以互相比较。

features    : 3281 
extent      : 349576.9, 405588.3, 5604593, 5641092  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=utm +zone=32 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,

我发现了enmSdm :: geoThin（https://rdrr.io/github/adamlilith/enmSdm/man/geoThin.html），这似乎正是我所需要的，但我无法使其正常工作。

我尝试过：

enmSdm::geoThin( samples_subset_proj, minDist = 60 )

Error in .pointsToMatrix(p1) : Points are projected. They should be in degrees (longitude/latitude)

问题似乎是距离函数可以更改，但是我找不到一个可以处理投影点的函数。

我也尝试了未计划的WGS84输入（+ proj = longlat + ellps = WGS84 + datum = WGS84 + no_defs + towgs84 = 0,0,0）：

enmSdm::geoThin( samples_subset_unproj, minDist = 0.01 ) # some test distance value

Error in dists[removeThis, ] <- rep(Inf, ncol(dists)) : NAs are not allowed in subscripted assignments

R：以最小距离细化投影的SpatialPointsDataFrame

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