2 个纬度/经度点（坐标）列表之间的地理/地理空间距离

我有 2 个列表（list1, list2）以及各个地点的纬度/经度。一份清单（list2) 的地点名称list1不具有。

我也想要 list1 中每个点的近似位置。所以我想指出一点list1，尝试寻找最近的点list2并采取该地点。我对其中的每一点都重复一遍list1。它还需要距离（以米为单位）和点的索引（以米为单位）list1）所以我可以围绕它构建一些业务规则 - 本质上这些是应该添加到的 2 个新列list1 (near_dist, indx).

我正在使用gdist函数，但我无法让它与数据框输入一起使用。

输入列表示例：

list1 <- data.frame(longitude = c(80.15998, 72.89125, 77.65032, 77.60599, 
                                  72.88120, 76.65460, 72.88232, 77.49186, 
                                  72.82228, 72.88871), 
                    latitude = c(12.90524, 19.08120, 12.97238, 12.90927, 
                                 19.08225, 12.81447, 19.08241, 13.00984,
                                 18.99347, 19.07990))
list2 <- data.frame(longitude = c(72.89537, 77.65094, 73.95325, 72.96746, 
                                  77.65058, 77.66715, 77.64214, 77.58415,
                                  77.76180, 76.65460), 
                    latitude = c(19.07726, 13.03902, 18.50330, 19.16764, 
                                 12.90871, 13.01693, 13.00954, 12.92079,
                                 13.02212, 12.81447), 
                    locality = c("A", "A", "B", "B", "C", "C", "C", "D", "D", "E"))

要计算具有纬度/经度坐标的两点之间的地理距离，您可以使用多个公式。套餐geosphere有distCosine, distHaversine, distVincentySphere and distVincentyEllipsoid用于计算距离。其中，distVincentyEllipsoid被认为是最准确的，但计算量比其他方法更密集。

使用这些函数之一，您可以创建距离矩阵。根据该矩阵，您可以分配locality基于最短距离的名称which.min以及相应的距离min（请参阅答案的最后一部分）如下所示：

library(geosphere)

# create distance matrix
mat <- distm(list1[,c('longitude','latitude')], list2[,c('longitude','latitude')], fun=distVincentyEllipsoid)

# assign the name to the point in list1 based on shortest distance in the matrix
list1$locality <- list2$locality[max.col(-mat)]

这给出：

> list1
   longitude latitude locality
1   80.15998 12.90524        D
2   72.89125 19.08120        A
3   77.65032 12.97238        C
4   77.60599 12.90927        D
5   72.88120 19.08225        A
6   76.65460 12.81447        E
7   72.88232 19.08241        A
8   77.49186 13.00984        D
9   72.82228 18.99347        A
10  72.88871 19.07990        A

另一种可能性是分配locality基于平均经度和纬度值localitys in list2:

library(dplyr)
list2a <- list2 %>% group_by(locality) %>% summarise_each(funs(mean)) %>% ungroup()
mat2 <- distm(list1[,c('longitude','latitude')], list2a[,c('longitude','latitude')], fun=distVincentyEllipsoid)
list1 <- list1 %>% mutate(locality2 = list2a$locality[max.col(-mat2)])

or with data.table:

library(data.table)
list2a <- setDT(list2)[,lapply(.SD, mean), by=locality]
mat2 <- distm(setDT(list1)[,.(longitude,latitude)], list2a[,.(longitude,latitude)], fun=distVincentyEllipsoid)
list1[, locality2 := list2a$locality[max.col(-mat2)] ]

这给出：

> list1
   longitude latitude locality locality2
1   80.15998 12.90524        D         D
2   72.89125 19.08120        A         B
3   77.65032 12.97238        C         C
4   77.60599 12.90927        D         C
5   72.88120 19.08225        A         B
6   76.65460 12.81447        E         E
7   72.88232 19.08241        A         B
8   77.49186 13.00984        D         C
9   72.82228 18.99347        A         B
10  72.88871 19.07990        A         B

正如您所看到的，这在大多数情况下（十分之七）会导致另一个指定的任务locality.

您可以通过以下方式添加距离：

list1$near_dist <- apply(mat2, 1, min)

或另一种方法max.col（这很可能更快）：

list1$near_dist <- mat2[matrix(c(1:10, max.col(-mat2)), ncol = 2)]

# or using dplyr
list1 <- list1 %>% mutate(near_dist = mat2[matrix(c(1:10, max.col(-mat2)), ncol = 2)])
# or using data.table (if not already a data.table, convert it with 'setDT(list1)' )
list1[, near_dist := mat2[matrix(c(1:10, max.col(-mat2)), ncol = 2)] ]

结果：

> list1
    longitude latitude locality locality2   near_dist
 1:  80.15998 12.90524        D         D 269966.8970
 2:  72.89125 19.08120        A         B  65820.2047
 3:  77.65032 12.97238        C         C    739.1885
 4:  77.60599 12.90927        D         C   9209.8165
 5:  72.88120 19.08225        A         B  66832.7223
 6:  76.65460 12.81447        E         E      0.0000
 7:  72.88232 19.08241        A         B  66732.3127
 8:  77.49186 13.00984        D         C  17855.3083
 9:  72.82228 18.99347        A         B  69456.3382
10:  72.88871 19.07990        A         B  66004.9900