Question

我有很多数据要点。其实太多了。没有一点是重叠的，但有些彼此很接近。我想减少点数，但不移动任何位置。

我将最终得到尽可能多的点，但只有与其他任何点至少相距约5.7公里的点。（如果有一点重叠，就可以了-误差为0.5公里是可以接受的）

我尝试write an algorithm in R完成此操作，但是有很多出乎意料的结果。我有一些覆盖地球的大约300,000点数据。我还有其他几百万个数据。执行算法时，我可以按国家/地区细分数据，从而将这些数字减少到20,000到100,000之间。如果这些点的位置无关紧要，那么我可能只是制作一个插值栅格并将其命名为好，但是对于这个问题，我需要保持特定位置不变。

我尝试的另一件事是制作一个0.028度的规则网格并运行NNJoin以查找最近的数据点。这比我的R代码要好一些，但是结果可能有点像您想象的那样有趣。

我的另一个想法是对点进行缓冲，即计数与缓冲层相交的点数。我仍在研究这个

是否已经建立了用于得出此结果的方法？如果有可以执行此操作的软件包或库，我很愿意与PostGIS，QGIS，Python，R一起使用。

tl; dr我如何减少密集的点簇，但保持减少的点集覆盖范围？

Answer 1

这是一种方法。

示例数据

x <- runif(10000, -180, 180)
y <- runif(10000, -90, 90)
pts <- cbind(x, y)

解决方案

library(raster)
# you will want a lower resolution than this
r <- raster(nrow=18, ncol=36, vals=1) 
# get cell numbers
cells <- cellFromXY(r, pts)
# pick one point per cell
sel <- aggregate(pts, list(cells), function(i)i[1])  # or sample

让我们看看

plot(r)
points(pts, cex=.1)
points(sel[,2:3], pch=20, col="red")

请注意，此选项使用lon / lat，因此跨纬度的距离不同。不确定是否重要；但是如果可以的话，就可以转型。

稍后：

有多种方法可以通过更改范围或创建RasterLayer来创建偏移的变体。有关更多信息，请参见栅格和范围。您也可以使用shift

#add a row and a column
r1 <- raster(nrow=19, ncol=37, xmx=190, ymn=-100)
r2 <- shift(r1, -.5*xres(r1), -.5*yres(r1))

plot(as(r1, "SpatialPolygons"))
lines(as(r2, "SpatialPolygons"), col="red")

删除重叠的多边形，点太多

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