确定数据中哪些点距彼此的坐标集最远。

Question

我有这样的数据：

 library(data.table)
 dtorig <- data.table(x=1:100,lat=(sample(c(800:900),100))/100, lon=(sample(c(3800:3900),100))/100)

我想获得dtorig中彼此最远的行的位置。我的尝试（无效）如下：

 ###NOT WORK
  library(geosphere)
  extremep <- chull(dtorig[, c(3,2)])
  extremepoints <- dtorig[extremep,]
  wmax <- sapply(1:NROW(extremepoints), function(i) which.max(distm(extremepoints[i, c(3,2)],fun=distHaversine)))

Answer 1

有帮助吗？

library(data.table)
library(geosphere)
dtorig <- data.table(x=1:100,lat=(sample(c(800:900),100))/100, lon=(sample(c(3800:3900),100))/100)
x <- distm(x = as.matrix(dtorig[, .(lon, lat)]), fun=distHaversine)
which(x == max(x), arr.ind = TRUE)
#      row col
# [1,]  50  27
# [2,]  27  50

第27行和第50行相距最远。

Answer 2

不使用data.table或geosphere，但是这里是sf的替代方案，它说明了从st_distance给出的密集矩阵中找到正确的距离。在这里您可以看到：

1. 使用set.seed，因此您应该能够重现此
2. 使用sf和适当的st_as_sf将坐标列转换为crs点
3. 获取by_element = FALSE中st_distance的所有行之间的距离
4. 使用lower.tri删除距离矩阵的重复下三角三角形
5. 添加rowid列，以便我们可以gather将矩阵的其余部分arrange(desc())放入单个距离列中
6. 按距离排序，以查看plot中距离最远的点。
7. 突出显示library(tidyverse) library(sf) set.seed(12345) dtorig <- tibble( x = 1:100, lat = (sample(c(800:900), 100)) / 100, lon = (sample(c(3800:3900), 100)) / 100 ) sforig <- st_as_sf(dtorig, coords = c("lon", "lat"), crs = 4326) distances <- sforig %>% st_distance(by_element = FALSE) %>% unclass %>% `[<-`(lower.tri(., diag = TRUE), NA) %>% as_tibble() %>% rowid_to_column %>% gather(colid, distance, starts_with("V"), na.rm = TRUE) %>% arrange(desc(distance)) distances #> # A tibble: 4,950 x 3 #> rowid colid distance #> <int> <chr> <dbl> #> 1 30 V68 138244. #> 2 30 V75 137957. #> 3 19 V30 135068. #> 4 48 V78 131849. #> 5 40 V90 131280. #> 6 48 V90 130946. #> 7 40 V78 130035. #> 8 50 V68 128851. #> 9 45 V48 128805. #> 10 40 V45 128531. #> # ... with 4,940 more rows sforig %>% st_geometry %>% plot(col = "red", pch = 19) sforig %>% filter(x %in% c(30, 68)) %>% st_geometry %>% plot( add = TRUE, col = "blue", pch = 19) 上最远的一对点。

setBackground

由reprex package（v0.2.0）于2018-07-25创建。