Вычислить расстояние от данных GPS

Question

У меня есть кадр данных с данными GPS и мне нужно рассчитать расстояние между двумя рядами (текущий и предыдущий)

  id     time  lat  long heartrate altitude 
1 20130424.tcx 2013-04-24T04:53:22Z 50.024818 14.522724  151  <NA> 
2 20130424.tcx 2013-04-24T04:53:26Z 50.024818 14.522724  96  <NA> 
3 20130424.tcx 2013-04-24T04:53:30Z 50.024818 14.522724  104  <NA> 
4 20130424.tcx 2013-04-24T04:53:34Z 50.024818 14.522724  107  <NA> 
5 20130424.tcx 2013-04-24T04:53:38Z 50.024818 14.522724  108  <NA> 
6 20130424.tcx 2013-04-24T04:53:42Z 50.024818 14.522724  112 372.0 
7 20130424.tcx 2013-04-24T04:53:46Z 50.024818 14.522724  151 372.0 
8 20130424.tcx 2013-04-24T04:53:47Z 50.024677 14.522874  151 356.0 
9 20130424.tcx 2013-04-24T04:53:50Z 50.024677 14.522874  118 356.0 
10 20130424.tcx 2013-04-24T04:53:54Z 50.024677 14.522874  118 356.0 
11 20130424.tcx 2013-04-24T04:53:58Z 50.024464 14.522917  147 358.0 
12 20130424.tcx 2013-04-24T04:54:02Z 50.024464 14.522917  144 358.0 
13 20130424.tcx 2013-04-24T04:54:06Z 50.024269 14.522853  150 367.0 
14 20130424.tcx 2013-04-24T04:54:10Z 50.024269 14.522853  152 367.0 
15 20130424.tcx 2013-04-24T04:54:13Z 50.024002 14.522874  152 380.0 

Я могу объединить данные себе и получить предыдущую строку для каждая строка (там может быть простое решение):

library(sqldf) 
mydft = mydf[-nrow(mydf),] 
mydft$id = seq_along(mydft$id) +1 
mydf$id = seq_along(mydf$id) 
mydft2 <- sqldf("select a.*, b.lat as lat2, b.long as long2 from mydf a left join mydft b using (id)") 

Как я теперь рассчитать расстояние от колонок lat, long, lat2, long2? Я пробовал подход, описанный here:

R <- 6371 # Earth mean radius [km] 
mydft2$delta.long <- (mydft2$long2 - mydft2$long) 
mydft2$delta.lat <- (mydft2$lat2 - mydft2$lat) 
mydft2$a <- sin(mydft2$delta.lat/2)^2 + cos(mydft2$lat) * cos(mydft2$lat2) * sin(mydft2$delta.long/2)^2 
mydft2$c <- 2 * asin(min(1,sqrt(mydft2$a))) 
mydft2$d = R * c 

Но это Retuns только список Nas.

Answer 1

Один из способов добиться этого - использовать R средства для пространственного анализа. В этом примере мы можем использовать функцию spDistN1 в отличном пакете sp.

Первый шаг заключается в преобразовании данных в SpatialPoints (или SpatialPointsDataFrame), я полагаю, в этом примере, что ваши точки находятся в географической проекции (longlat с WSG84 ИГД)

txt <- "   id     time  lat  long heartrate altitude 
20130424.tcx 2013-04-24T04:53:22Z 50.024818 14.522724  151  <NA> 
20130424.tcx 2013-04-24T04:53:26Z 50.024818 14.522724  96  <NA> 
20130424.tcx 2013-04-24T04:53:30Z 50.024818 14.522724  104  <NA> 
20130424.tcx 2013-04-24T04:53:34Z 50.024818 14.522724  107  <NA> 
20130424.tcx 2013-04-24T04:53:38Z 50.024818 14.522724  108  <NA> 
20130424.tcx 2013-04-24T04:53:42Z 50.024818 14.522724  112 372.0 
20130424.tcx 2013-04-24T04:53:46Z 50.024818 14.522724  151 372.0 
20130424.tcx 2013-04-24T04:53:47Z 50.024677 14.522874  151 356.0 
20130424.tcx 2013-04-24T04:53:50Z 50.024677 14.522874  118 356.0 
20130424.tcx 2013-04-24T04:53:54Z 50.024677 14.522874  118 356.0 
20130424.tcx 2013-04-24T04:53:58Z 50.024464 14.522917  147 358.0 
20130424.tcx 2013-04-24T04:54:02Z 50.024464 14.522917  144 358.0 
20130424.tcx 2013-04-24T04:54:06Z 50.024269 14.522853  150 367.0 
20130424.tcx 2013-04-24T04:54:10Z 50.024269 14.522853  152 367.0 
20130424.tcx 2013-04-24T04:54:13Z 50.024002 14.522874  152 380.0" 

gpsdat <- read.table(text = txt, header = TRUE, na.strings = "<NA>") 
str(gpsdat) 

require(sp) 
coordinates(gpsdat) <- ~ long + lat 
proj4string(gpsdat) <- CRS("+proj=longlat +datum=WGS84") 

На втором этапе, мы Теперь можно использовать функцию spDistN1

sapply(seq_along(gpsdat[-1, ]), function(i) 
     spDistsN1(pts = gpsdat[i, ], pt = gpsdat[i+1, ], longlat = TRUE)) 

[1] 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 
[7] 0.019004 0.000000 0.000000 0.023875 0.000000 0.022155 
[13] 0.000000 0.029716 

в зависимости от типа данных GPS мы используем, вы можете сразу прочитать эти типы данных в R с использованием readOGR функции (пакет rgdal)