Geosphere/dplyr: créer une matrice de distance entre les coordonnées

Question

Je veux créer une "matrice" de la distance entre les coordonnées multiples les uns avec les autres. De préférence en utilisant dplyr/geosphere. J'ai déjà vu que le paquet de la géosphère offre cela. J'ai réussi à créer la distance entre deux vecteurs mais j'ai des difficultés à créer la matrice complète.

Ceci est le tableau d'exemple avec plusieurs coordonnées.

df <- data.frame(latitude = c(49.48609,-8.14671,11.28625), 
       longitude = c(8.463678,143.05793,-11.18285)) 

    latitude longitude 
1 49.48609 8.463678 
2 -8.14671 143.057930 
3 11.28625 -11.182850 

Et c'est la sortie Je cherche:

latitude longitude distance-latlon1 distance-latlon2 distance-latlon3     
1 49.48609  8.463678 NA     *latlon2><latlon1 *latlon3><latlon1 
2 -8.14671 143.057930 *latlon1><latlon2 NA     *latlon3><latlon2 
3 11.28625 -11.182850 *latlon1><latlon3 *latlon2><latlon3 NA 

J'ai essayé à l'aide géosphère, mais je ne ai trouvé un moyen de calculer la distance entre deux colonnes (qui, dans ce résultat snippet dans un 0).

library(geosphere) 
df$distance <- distVincentyEllipsoid(df[,c('longitude','latitude')], 
            df[,c('longitude','latitude')]) 

Answer 1

Vous avez besoin de la fonction distm du geosphere -package. Avec:

# create a distance matrix 
m <- distm(df[2:1], df[2:1], fun = distVincentyEllipsoid) 

# replace the diagonal with NA 
diag(m) <- NA 

# make column names for the distance matrix 
colnames(m) <- paste0('r',1:nrow(df)) 

# bind the distance matrix to the dataframe 
cbind.data.frame(df, m) 

vous obtenez:

latitude longitude  r1  r2  r3 
1 49.48609 8.463678  NA 13792423 4606658 
2 -8.14671 143.057930 13792423  NA 17189185 
3 11.28625 -11.182850 4606658 17189185  NA 

Answer 2

On peut utiliser la fonction st_distance de l'emballage sf, qui utilise des fonctions de geosphere pour calculer la distance que l'objet est en saillie sf lon-lat (EPSG 4326). df2 est l'exemple de sortie.

# Load packages 
library(dplyr) 
library(sf) 

# Create example data frame 
df <- data.frame(latitude = c(49.48609,-8.14671,11.28625), 
       longitude = c(8.463678,143.05793,-11.18285)) 

# COnvert to sf object 
df_sf <- st_as_sf(df, coords = c("longitude", "latitude")) 

# Set the projection as ESPG 4326 (long_lat) 
st_crs(df_sf) <- 4326 

# Apply the st_distance function 
dist_m <- st_distance(df_sf) 

# Combine with df 
df2 <- df %>% 
    mutate(`distance-latlon1` = as.numeric(dist_m[, 1]), 
     `distance-latlon2` = as.numeric(dist_m[, 2]), 
     `distance-latlon3` = as.numeric(dist_m[, 3])) 

# Replace 0 with NA 
df2[df2 == 0] <- NA 

df2 
    latitude longitude distance-latlon1 distance-latlon2 distance-latlon3 
1 49.48609 8.463678    NA   13792423   4606658 
2 -8.14671 143.057930   13792423    NA   17189185 
3 11.28625 -11.182850   4606658   17189185    NA 

Voici une autre façon de combiner dist_m avec df.

library(tidyr) 

# Convert dist_m to data frame 
dist_df <- dist_m %>% 
    as.table() %>% 
    as_data_frame() %>% 
    spread(Var2, n) %>% 
    select(-Var1) %>% 
    mutate_all(as.numeric) %>% 
    setNames(paste0("distance-latlon", 1:nrow(df))) 

# Combine with df 
df2 <- df %>% 
    bind_cols(dist_df) 

# Replace 0 with NA 
df2[df2 == 0] <- NA