计算数据框中多个纬度、经度点的中心点

Question

我有一个如下所示的数据集：

site   lat      long 
bras2  41.21   -115.11
tex4   45.3    -112.31
bras2  41.15   -115.15 
bras2  41.12   -115.19

对于具有相同 site 名称的样本，我想计算它们的中心点，然后将其作为列添加到数据集中。一些 site 名称重复两次，其他三次，其他四次。

像这样：

site   lat      long    centre_lat  centre_long 
bras2  41.21   -115.11  value here     value here
tex4   45.3    -112.31  45.3           -112.31 
bras2  41.15   -115.15  value here     value here
bras2  41.12   -115.19  value here     value here

我该怎么做？

Answer 1

在使用 gsub 剥离站点编号后，您可以使用 ave 计算按站点名称分组的均值。

within(dat, {
  g <- gsub("\d", "", site)
  mid.lat <- ave(lat, g)
  mid.long <- ave(long, g)
  rm(g)
})
#    site   lat    long mid.long mid.lat
# 1 bras2 41.21 -115.11 -115.150  41.160
# 2  tex4 45.30 -112.31 -112.310  45.300
# 3 bras2 41.15 -115.15 -115.150  41.160
# 4 bras2 41.12 -115.19 -115.150  41.160
# 5  foo1 42.10 -123.10 -123.225  42.225
# 6  foo2 42.20 -123.20 -123.225  42.225
# 7 foo11 42.30 -123.30 -123.225  42.225
# 8 foo12 42.30 -123.30 -123.225  42.225

或者，如果您依赖 NA：

within(dat, {
  g <- gsub("\d", "", site)
  n <- ave(site, g, FUN=length)
  mid.lat <- NA
  mid.long <- NA
  mid.lat[n > 1] <- ave(lat[n > 1], g[n > 1])
  mid.long[n > 1] <- ave(long[n > 1], g[n > 1])
  rm(g, n)
  })
#    site   lat    long mid.long mid.lat
# 1 bras2 41.21 -115.11 -115.150  41.160
# 2  tex4 45.30 -112.31       NA      NA
# 3 bras2 41.15 -115.15 -115.150  41.160
# 4 bras2 41.12 -115.19 -115.150  41.160
# 5  foo1 42.10 -123.10 -123.225  42.225
# 6  foo2 42.20 -123.20 -123.225  42.225
# 7 foo11 42.30 -123.30 -123.225  42.225
# 8 foo12 42.30 -123.30 -123.225  42.225

数据：

dat <- structure(list(site = c("bras2", "tex4", "bras2", "bras2", "foo1", 
"foo2", "foo11", "foo12"), lat = c(41.21, 45.3, 41.15, 41.12, 
42.1, 42.2, 42.3, 42.3), long = c(-115.11, -112.31, -115.15, 
-115.19, -123.1, -123.2, -123.3, -123.3)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-8L))

Answer 2

geosphere 包有一个函数centroid可以解决这个问题。
只要形状上有一个以上的点，它就是直的。下面的大部分代码都涉及处理上面示例中的单点情况。

df <- read.table(header=TRUE, text= "site   lat      long 
bras2  41.21   -115.11
tex4   45.3    -112.31
bras2  41.15   -115.15 
bras2  41.12   -115.19")


library(dplyr)
library(geosphere)

df %>% group_by(side) %>% centroid(.[ ,c(3,2)])

sites <- split(df, df$site)
results <-lapply(sites, function(x) {
   if(nrow(x)>1 ) {
     value <- as.data.frame(centroid(x[, c(3,2)]))
   }
   else {
      value <- x[1, c(3,2)]
      names(value) <- c("lon", "lat")
   }
   value$site <- x$site[1]
   value
})

answer<-bind_rows(results)

      lon      lat  site
1 -115.15 41.16001 bras2
2 -112.31 45.30000  tex4

Answer 3

如果您正在使用空间数据，您应该考虑使用 sf 包。它可以很好地处理几何图形和函数。

下面的代码显示同时使用 sf::st_centroid 和 geosphere::centroid。我更喜欢sf的做事方式。

df <- read.table(header=TRUE, text= "site   lat      long 
bras2  41.21   -115.11
tex4   45.3    -112.31
bras2  41.15   -115.15 
bras2  41.12   -115.19")


library(dplyr)
library(geosphere)
library(sf)

# Using sf's st_centroid
df_sf <- st_as_sf(df, coords = c('long', 'lat'))

centroids_sf <- df_sf %>%
  group_by(site) %>% 
  summarize(geometry = st_union(geometry)) %>% 
  st_centroid

  
# Using geosphere::centroid
centroids_geoshpere <- df_sf %>%
  group_by(site) %>%
  filter(n() >2)  %>% ## geosphere needs polygons therefore 3+ points
  st_union() %>%
  st_cast('POLYGON') %>%
  as('Spatial') %>% # geoshpere expects SpatialPolygons objects
  centroid() 
  

centroids_geoshpere
#>         [,1]     [,2]
#> [1,] -115.15 41.16001
centroids_sf
#> Simple feature collection with 2 features and 1 field
#> geometry type:  POINT
#> dimension:      XY
#> bbox:           xmin: -115.15 ymin: 41.16 xmax: -112.31 ymax: 45.3
#> CRS:            NA
#> # A tibble: 2 x 2
#>   site         geometry
#> * <chr>         <POINT>
#> 1 bras2 (-115.15 41.16)
#> 2 tex4   (-112.31 45.3)

看起来他们已经足够接近同一点了。我认为 geosphere::centroid 不能给出单个点的质心，但可能是错误的。 sf::st_centroid 1,2, 或更多点都没有问题。 ^{由 reprex package (v0.3.0)}

于 2020-12-20 创建

计算数据框中多个纬度、经度点的中心点

Calculate a centre point of multiple lat, long points in a data-frame

r

geospatial

geosphere