R中同心圆中地理编码点的数量

问题描述

我有一个包含大约 36,000 家酒店的数据集，这些酒店使用经纬度进行了地理编码。

对于每个点，我需要知道有多少其他酒店（以及其他哪些）围绕每个点（2 英里、5 英里、10 英里）放置在不同的同心圆中。

例如，数据集如下所示：

ID Latitude Longitude Rooms
1      N       K       200
2      N       K       150
3      N       K        80
4      N       K       140
5      N       K       100

我需要衡量每个同心圆中每家酒店的密度（通常通过将每家酒店的焦点酒店的房间数除以其同心圆内的房间总数来计算）

通常，我会计算每个点之间的距离，然后过滤每个距离内的那些但有 36k 个点，这会花费很多时间，因为我可能会去计算每个点之间的距离需要每个点与其他 4-5 个最大的距离。

您是否知道如何使用 R 或 ArcGIS 高效地计算距离和密度？

谢谢

解决方法

似乎提高代码效率的最佳方法不是获得更有效的距离计算算法，而是将该算法仅应用于几家酒店。

您可以非常快速地进行粗略的“平方”近似：

制作按纬度排序的新酒店数据集
制作按经度排序的新酒店数据集

对于每家酒店：

创建 2 个新的空列表：hotels_in_lat_range 和 hotels_in_long_range
在按纬度排序的数据集中从您的酒店开始，直到达到某个限制
返回下限，直至达到下限，同时将酒店添加到 hotels_in_lat_range
为经度排序的数据集重复第 4 步和第 5 步，将酒店添加到 hotels_in_long_range
对于这两个列表中的每家酒店，计算您的测试酒店与该酒店之间的距离。如果距离小于您的圆半径，请在计算密度时将其包括在内。

对于纬度和经度的上限和下限，我建议使用以下近似值（我用 Python 写的，因为我不懂 R）：

min_lat = max(-89.9,test_lat - 4 * math.degrees(test_rad/Earth_rad))
max_lat = min(89.9,test_lat + 4 * math.degrees(test_rad/Earth_rad))
min_long = max(
    -180.0,test_lat - 4 * math.degrees(
        test_rad/(Earth_rad * min(cos(min_lat),cos(max_lat)))
    )
)
max_long = min(
    180.0,test_lat + 4 * math.degrees(
        test_rad/(Earth_rad * min(cos(min_lat),cos(max_lat)))
    )
)

当您的测试半径明显小于地球半径时，这是一个合理的近似值。我建议保持在 100 英里以内。

arcgis arcgis euclidean-distance geocoding r r