緯度と経度に基づいて最も近い位置に地図を表示

Question

私は2つの場所のセットがA（20Kの場所）とB（2kの場所）と言います。私は緯度と経度に基づいて、セットAのすべてのロケーションのセットを、セットBの最も近いロケーションにマップしたいと考えています。

JavaまたはRには解決策がありますか。 Javaソリューションが優先されます。

Answer 1

私はコメントに@STaefiに同意します。少なくとも小文字のビットを表示してから、他の人にコードを書くように依頼することをお勧めします。あなたの問題は、私の時間の数分をつかむのに十分なほど興味をそそられているので、ここにはRの方法があります。ただし、これは距離の座標をsqrt(a^2+b^2)として考慮しているに過ぎませんが、赤道以外では正確ではありません。正確さが必要な場合は、これを修正する必要があります。

は小さな架空のデータセットを取る：

pointsA <- data.frame(lat = c(10, 12, 20), lon = c(12, 17, 10)) 
pointsB <- data.frame(lat = c(11, 15), lon = c(15, 15)) 

は、最も近い点を計算するための関数を書く：

closest_point <- function(lat1, lon1, lat2, lon2) { 
    x_dist <- abs(lon1 - lon2) 
    y_dist <- abs(lat1 - lat2) 
    dist <- sqrt(x_dist^2 + y_dist^2) 
    closest <- data.frame(lat = lat2[ which.min(dist) ], 
          lon = lon2[ which.min(dist) ]) 
    return(closest) 
} 

私たちは、から最も近い点を返し、pointsAから単一点にその機能を実行することができますpointsB：

closest_point(pointsA[1,"lat"], pointsA[1,"lon"], pointsB[,"lat"], pointsB[,"lon"]) 
# lat lon 
# 1 11 15 

または、我々はポイントを取るが、マトリックスとして@rosscova

からの回答からもpointsA

closest.points <- lapply(seq_len(nrow(pointsA)), 
          function(x) { 
           closest_point(lat1 = pointsA[x,"lat"], 
              lon1 = pointsA[x,"lon"], 
              lat2 = pointsB[,"lat"], 
              lon2 = pointsB[,"lon"]) 
          }) 
closest.points <- do.call(rbind, closest.points) 
closest.points 
# lat lon 
# 1 11 15 
# 2 11 15 
# 3 15 15 

Answer 2

内の各点についてpointsBから最も近い点を返し、pointsAからすべてのポイントに適用することができます座標を扱うとき

pointsA <- as.matrix(data.frame(lat = c(10, 12, 20), lon = c(12, 17, 10))) 
pointsB <- as.matrix(data.frame(lat = c(11, 15), lon = c(15, 15))) 

次に、あなたの代わりに、ユークリッド距離グレートサークル（WGS84楕円体）を使用することを好むことがあります。私は通常に最も近いpointBを取得するには、行を超えるwhich.minで関数を適用を使用してSPパッケージから

library(sp) 
out_Dists <- spDists(x = pointsA, y = pointsB, longlat = TRUE, segments = FALSE, diagonal = FALSE) 

と終わりをspDists機能を使用しますpointA

pointsA[ apply(out_Dists, 1, which.min), ] 

Answer 3

ここはJavaのものです。緯度と経度を正規化されたベクトル表現に変換することによって数学は単純化され、2つのベクトルが大きいほど、そのドット積は大きくなる（それらが等しいときに近づく）。

これは、地球が球形であることを前提としています。 「完璧な」結果が必要な場合は、より近似した座標を変換する必要があります（たとえば、WGS84など）。

import java.util.List; 
import java.util.stream.Collectors; 
import java.util.stream.Stream; 

import static java.lang.Math.*; 

public class LatLong { 
    public static void main(String[] args) throws Exception { 
     // A random lat/long 
     double[] target = randLatLong(); 
     // Transform to ECEF vector 
     double[] targetv = toEcef(target); 
     // 2000 random candidates 
     List<double[]> b = Stream.generate(LatLong::randLatLong).limit(2000).collect(Collectors.toList()); 
     // Transform candidates to ECEF representation 
     List<double[]> bv = b.stream().map(LatLong::toEcef).collect(Collectors.toList()); 

     // Find the closest candidate to the target 
     int i = closest(targetv, bv); 

     System.out.println("Closest point to " + target[0] + ", " + target[1] + " is " + b.get(i)[0] + ", " + b.get(i)[1]); 
    } 

    // index of closest vector to target from list of candidates 
    public static int closest(double[] target, List<double[]> candidates) { 
     double p = Double.MIN_VALUE; 
     int closest = -1; 
     for (int i = 0; i < candidates.size(); i++) { 
      double next = dotProduct(target, candidates.get(i)); 
      if (next > p) { 
       p = next; 
       closest = i; 
      } 
     } 
     return closest; 
    } 

    // dot product of two 3vectors 
    public static double dotProduct(double[] v1, double[] v2) { 
     return v1[0] * v2[0] + v1[1] * v2[1] + v1[2] * v2[2]; 
    } 

    // lat/long in degrees to normalised ECEF vector 
    public static double[] toEcef(double[] latLong) { 
     return toEcef(toRadians(latLong[0]), toRadians(latLong[1])); 
    } 

    // lat/long in radians to normalised ECEF vector 
    public static double[] toEcef(double φ, double λ) { 
     return new double[] {cos(φ) * cos(λ), cos(φ) * sin(λ), sin(φ)}; 
    } 

    // A random lat/long 
    public static double[] randLatLong() { 
     return new double[] {Math.random() * 180 - 90, Math.random() * 360 - 180}; 
    } 
}