最近邻居R代码的适应性，以确定每个池塘1公里内的池塘位置

Question

我有一个csv文件，包含17,305个池塘的池塘面积和纬度和经度坐标。对于每个池塘，我想确定1公里内所有池塘的坐标。我是R新手，所以我想我可以适应一些最近的邻居代码。我发现这个环中的R预订截止克拉雷：

x<-runif(100) 
y<-runif(100) 

par(pty="s") 
plot(x,y,pch=16) 

distance<-function(x1, y1, x2, y2) sqrt((x2 − x1)^2 + (y2 − y1)^2) 

r<-numeric(100) 
nn<-numeric(100) 
d<-numeric(100) 
for (i in 1:100) { 
for (k in 1:100) d[k]<-distance(x[i],y[i],x[k],y[k]) 
r[i]<-min(d[-i]) 
nn[i]<-which(d==min(d[-i])) 
} 

for (i in 1:100) lines(c(x[i],x[nn[i]]),c(y[i],y[nn[i]])) 

我适应它和使用化石deg.dist函数使用所述半正矢式，而不是使用毕达哥拉斯的。

install.packages("fossil") 
library(fossil) 

Pond_A<-read.csv("C:\\ PondArea_data\\Pond_areas.csv") 

r<-numeric(17305) 
nn<-numeric(17305) 
d<-numeric(17305) 
for (i in 1:17305){ 
for (k in 1:17305) d[k]<-with(Pond_A,deg.dist(Longitude[i],Latitude[i],Longitude[k],Latitude[k])) 
    r[i]<-min(d[-i]) 
    nn<-which(d<=1) 
} 

这似乎给我所有的池塘在1公里的最后一个池塘的身份。但尝试一下，因为我可能无法弄清楚如何为所有的池塘找到答案。如果有人能给我一个解决方案，并且可能解释它为什么有效，我将非常感激。

感谢，

艾丹

Answer 1

您可以创建在rgeos包使用gWithinDistance布尔矩阵。 row/col值表示sp对象的rownames。然后，您可以将矩阵强制为一个数据框并将其分配回sp对象。对于这个例子，我使用sp包中的meuse数据。

require(sp) 
require(rgeos) 
data(meuse) 
    coordinates(meuse) <- ~x+y 

# Create boolean matrix where TRUE is distance condition is |nnd <= d| TRUE else FALSE 
d=200 
DistMat <- gWithinDistance(meuse, meuse, dist=d, byid=TRUE) 

# Turn self-evaluation values to NA 
diag(DistMat) <- NA 

# Join back to data 
cids <- colnames(DistMat) 
    DistMat <- as.data.frame(DistMat) 
    names(DistMat) <- paste("NID", cids, sep=".") 
     meuse@data <- data.frame(meuse@data, DistMat) 
     str(meuse@data)