Question

我有一个包含50多种不同多边形形状（代表50多个不同区域）的形状文件，以及应该存在于其中一个区域中的10,000多个数据点。问题是，10,000多个点已经用它们应该存在的区域编码，我想知道它们与地理空间距离中这个编码区域的距离。

我当前的方法（下面的代码），包括将shapefile转换为owin库中的sp个对象并使用distfun获取我在lat，long euclidean空间中的距离。但我想获得地理空间距离（最终转换为km）。我应该去哪儿？

#basically cribbed from http://cran.r-project.org/web/packages/spatstat/vignettes/shapefiles.pdf (page 9)
shp <- readShapeSpatial("myShapeFile.shp", proj4string=CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))
regions <- lapply(slot(shp, "polygons"), function(x) SpatialPolygons(list(x)))
windows <- lapply(regions, as.owin)

# need to convert this to geo distance
distance_from_region <- function(regionData, regionName) {
    w <- windows[[regionName]]
    regionData$dists <- distfun(w)(regionData$lat, regionData$long)
    regionData
}

Answer 1

我将数据投射到欧几里得（或欧几里德附近）坐标系 - 除非你跨越地球的一大块，否则这是可行的。使用maptools或sp或rgdal中的spTransform（我忘记了）并转换为数据附近的UTM区域。

使用包rgeos和gDistance函数也可能做得更好：

 gDistance by default returns the cartesian minimum distance
 between the two geometries in the units of the current projection.

如果你的数据超过了一大块地球，那么......很棘手...... 42 ......

百里

如何计算多边形的地理距离？

1 个答案: