问题标签 [geographic-distance]

我正在使用地图创建应用程序，并且必须在其上放置点。问题是当点在附近时，用户看不到差异。所以，我需要重新组合点。

我收到这样的 JSON：

我需要重新组合点，最大点相差 20 像素，并与所有其他点的平均值协调。它处理的是这样的 JSON：

我只需要一个算法来帮助我构建自己的代码。

谢谢你能给我的所有帮助。

我正在尝试测量所有国家与美国之间的地理和语言距离（例如加拿大与美国、伊朗与美国之间的距离等）。

该数据可通过http://www.cepii.fr/pdf_pub/wp/2011/wp2011-25.pdf获得，但我不确定如何使用长/纬度信息和语言信息实际计算距离。

谢谢！

编辑添加照片：我想创建第四个变量，显示每个国家和美国之间的距离（38.8670000，-77.0000000）。 我知道 distHaversine 提供的数据示例允许我一个一个地执行此操作，但我如何使用 distHaversine 为我的数据集中的所有国家/地区计算此数据（每个国家/地区与美国的距离）

我试过这个： mutate(geo, Distance = distHaversine(cbind(lon, lat), c(38.8670000, -77.0000000))) 但它返回不正确的距离。

这是一个非常简单的案例，但到目前为止我还没有找到任何简单的方法来做到这一点。这个想法是获得 a 中定义的所有点GeoDataFrame与 another 中定义的点之间的一组距离GeoDataFrame。

gdf_1这会产生共享相同索引的点之间的元素距离gdf_2（还有一个警告，因为两个 GeoSeries 没有相同的索引，这将是我的情况）。

问题是; 如何获得一系列所有点到点的距离（或者至少是 和 的索引的唯一组合，gdf_1因为gdf_2它是对称的）。

编辑

• In this post, the solution is given for a couple of points; but I cannot find a straightforward way to combine all points in two datasets.

• In this post only element-wise operations are proposed.

• An analogous question was also raised on the GitHub repo of geopandas. One of the proposed solution is to use the apply method, without any detailed answer.

我检查了其他问题，但没有人谈论如何使用 GPS 计算物体的高度，

考虑我有两个垂直的数据点（不是水平的计算距离），我有（lat1，lon1，alt1）和（lat2，lon2，alt2）。现在，我如何计算物体的高度？有什么公式可以用来计算身高吗？考虑一个立方体，数据点位于前左上角和前左下角，我可以使用任何公式使用这两个数据点得到这个立方体的高度吗？

我有两个数据框，一个带有我的船 GPS 位置（5512 条记录），一个带有渔船位置（35381 条记录）。我想计算我的船与当天同一时间（到分钟）在该地区的所有其他渔船之间的距离。

我为所有位置创建了一个 IDdatecode (yyyymmddhhmm)，然后基于相同的 IDdatecode 合并了两个数据帧。我这样做了：

为了计算距离，我使用了以下公式：

其中 lon1, lat1 是我的船位， lon2, lat2 是渔船。

但我收到以下错误：

到目前为止我尝试的是：

1. 使用这个其他公式：merged_table$distance_between_vessels=distGeo(c("lon1","lat1"),c("lon2","lat2"))
2. 把纬度和经度的所有列“as.numeric”
3. 仅使用我的船和渔船都在场的间隔时间
4. 忽略警告并继续前进

但我仍然只得到一个 NA 列表。

我在一个更简单的数据集（仅我的船位置）中使用了函数“distGeo”，在该数据集中我手动计算了第一点和第二点之间的距离，然后是第二点和第三点之间的距离，依此类推。该功能完美运行，因为它为我提供了两点之间的正确距离（我在 ArcGIS 上检查过）。这就是我所做的：

因此，我想根据一天中的唯一时间计算“一对多”距离，但出现上述错误。关于为什么的任何想法？谢谢 ：）

在这里，我合并表的前 10 行：

我正在做一个项目，希望将谷歌地图的静态图像转换成更大的、拼接在一起的地图。

我创建了一个算法，它给出了开始和结束、纬度和经度，它将获取该 lat、lng 对的谷歌地图静态图像，然后将 lng 增加获取图像的像素宽度，在本例中为 700px，使用使用几个公式确定像素与经度比的算法。

正如您在我的附件中看到的那样，这些公式似乎非常适合纬度，垂直平铺的图像几乎完美地排列在一起。

然而在水平方向上，经度增量似乎偏离了 2 倍，或者稍微多一点。

为了增加纬度，我使用恒定的米与纬度比

但是对于经度，我用从这个公式派生的变量替换了 metresToLngRatio 常数

getMetresToLngRatio 和 getMetresPerPxLng 在哪里

getMetresPerPxLng 函数源自这篇文章和这个答案：https : //groups.google.com/g/google-maps-js-api-v3/c/hDRO4oHVSeM/https: //gis.stackexchange.com/questions/ 7430/what-ratio-scales-do-google-maps-zoom-levels-correspond-to

我注意到的是，如果我将 getMetresToLng Ratio 更改为return (1 / Math.abs(111111 * Math.cos(lat))) * 2，拼接看起来更准确，只有几十个像素，而不是图像的近一半。

带 * 2

无 * 2

我的经度方程有问题吗？我知道 111111*cos(lat) 是一个粗略的估计，所以我想知道是否有更准确的公式

我正在设计一种算法来处理坐标集。每个用户都有一个坐标列表（纬度和经度），并且每次他/她执行操作时都会在列表中添加一个新坐标对。大多数情况下，点会非常集中，但可能会发生数据有一些分散的点，或者它们集中在两个不同的点周围。我的集群实际上应该很小，这些集群中的两个中心不太可能在 500m 之内。

我的目标是为每个用户找到最强的集群，最强的意思是其中得分最多的集群。

我的问题是，当数据像这样间隔时，您认为最好的方法是什么？我正在考虑k-means或k-medoids，但可能还有其他算法更适合这些数据。

我主要担心的一个事实是，大多数分散点不应该属于任何集群，也不应该自己构成集群，所以我不确定这两种算法处理这些异常值的效率如何。