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Zeichnen Sie in ggplot2 einen Kreis mit einem bestimmten Radius um einen Punkt auf einer Karte

Ich habe eine Karte mit den 8 Punkten:

library(ggplot2)
library(ggmap)
data = data.frame(
    ID = as.numeric(c(1:8)),
    longitude = as.numeric(c(-63.27462, -63.26499, -63.25658, -63.2519, -63.2311, -63.2175, -63.23623, -63.25958)),
    latitude = as.numeric(c(17.6328, 17.64614, 17.64755, 17.64632, 17.64888, 17.63113, 17.61252, 17.62463))
)

island = get_map(location = c(lon = -63.247593, lat = 17.631598), zoom = 13, maptype = "satellite")
islandMap = ggmap(island, extent = "panel", legend = "bottomright")
RL = geom_point(aes(x = longitude, y = latitude), data = data, color = "#ff0000")
islandMap + RL + scale_x_continuous(limits = c(-63.280, -63.21), expand = c(0, 0)) + scale_y_continuous(limits = c(17.605, 17.66), expand = c(0, 0))

Jetzt möchte ich einen Kreis um jede der 8 eingezeichneten Positionen zeichnen. Der Kreis muss einen Radius von 450 Metern haben. 

Das ist was ich meine, aber dann mit ggplot: https://gis.stackexchange.com/questions/119736/ggmap-create-circle-symbol-where-radius-represents-distance-miles-or-km

Wie kann ich das erreichen?

13
Guido167

Wenn Sie nur auf einer kleinen Fläche der Erde arbeiten, hier eine Annäherung. Jeder Breitengrad repräsentiert 40075/360 Kilometer. Jeder Längengrad repräsentiert (40075/360) * cos (Breitengrad) Kilometer. Damit können wir ungefähr einen Datenrahmen berechnen, der alle Punkte auf Kreisen umfasst, wobei Kreismittelpunkte und Radius bekannt sind. 

library(ggplot2)
library(ggmap)
data = data.frame(
    ID = as.numeric(c(1:8)),
    longitude = as.numeric(c(-63.27462, -63.26499, -63.25658, -63.2519, -63.2311, -63.2175, -63.23623, -63.25958)),
    latitude = as.numeric(c(17.6328, 17.64614, 17.64755, 17.64632, 17.64888, 17.63113, 17.61252, 17.62463))
)

#################################################################################
# create circles data frame from the centers data frame
make_circles <- function(centers, radius, nPoints = 100){
    # centers: the data frame of centers with ID
    # radius: radius measured in kilometer
    #
    meanLat <- mean(centers$latitude)
    # length per longitude changes with lattitude, so need correction
    radiusLon <- radius /111 / cos(meanLat/57.3) 
    radiusLat <- radius / 111
    circleDF <- data.frame(ID = rep(centers$ID, each = nPoints))
    angle <- seq(0,2*pi,length.out = nPoints)

    circleDF$lon <- unlist(lapply(centers$longitude, function(x) x + radiusLon * cos(angle)))
    circleDF$lat <- unlist(lapply(centers$latitude, function(x) x + radiusLat * sin(angle)))
    return(circleDF)
}

# here is the data frame for all circles
myCircles <- make_circles(data, 0.45)
##################################################################################


island = get_map(location = c(lon = -63.247593, lat = 17.631598), zoom = 13, maptype = "satellite")
islandMap = ggmap(island, extent = "panel", legend = "bottomright")
RL = geom_point(aes(x = longitude, y = latitude), data = data, color = "#ff0000")
islandMap + RL + 
    scale_x_continuous(limits = c(-63.280, -63.21), expand = c(0, 0)) + 
    scale_y_continuous(limits = c(17.605, 17.66), expand = c(0, 0)) +
    ########### add circles
    geom_polygon(data = myCircles, aes(lon, lat, group = ID), color = "red", alpha = 0)
13
GL_Li

Nun, wie das referenzierte Posting bereits vorschlägt - zu einer Projektion wechseln, die in Metern basiert, und dann zurück: 

library(rgeos)
library(sp)
d <- SpatialPointsDataFrame(coords = data[, -1], 
                            data = data, 
                            proj4string = CRS("+init=epsg:4326"))
d_mrc <- spTransform(d, CRS("+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0.0 +lon_0=0.0 +x_0=0.0 +y_0=0 +k=1.0 +units=m [email protected] +no_defs"))

Die width kann jetzt in Metern angegeben werden: 

d_mrc_bff_mrc <- gBuffer(d_mrc, byid = TRUE, width = 450)

Transformiere es zurück und füge es mit geom_path zum Plot hinzu: 

d_mrc_bff <- spTransform(d_mrc_bff_mrc, CRS("+init=epsg:4326"))
d_mrc_bff_fort <- fortify(d_mrc_bff)
islandMap + 
  RL + 
  geom_path(data=d_mrc_bff_fort, aes(long, lat, group=group), color="red") + 
  scale_x_continuous(limits = c(-63.280, -63.21), expand = c(0, 0)) + 
  scale_y_continuous(limits = c(17.605, 17.66), expand = c(0, 0)) 

 enter image description here

6
lukeA

Die Berechnung der Entfernung in km ist nicht sehr einfach; 1 Grad Lat/Long ist eine größere Entfernung am Äquator als beispielsweise an den Polen. Wenn Sie eine einfache Problemumgehung wünschen, die Sie nach Genauigkeit suchen können, können Sie Folgendes versuchen:

islandMap + RL + 
  scale_x_continuous(limits = c(-63.280, -63.21), expand = c(0, 0)) + 
  scale_y_continuous(limits = c(17.605, 17.66), expand = c(0, 0)) + 
  geom_point(aes(x = longitude, y = latitude), data = data, size = 20, shape = 1,  color = "#ff0000")

 enter image description here

Sie müssen den Parameter size im zweiten geom_point anpassen, um dem gewünschten Wert näher zu kommen. Ich hoffe das hilft!

4
Nancy

Eine genaue Lösung verwendet die Funktion geosphere :: destPoint (). Dies funktioniert, ohne die Projektionen zu wechseln. 

Funktion definieren, um 360 Punkte mit einem bestimmten Radius um einen Punkt zu bestimmen:

library(dplyr)
library(geosphere)

fn_circle <- function(id1, lon1, lat1, radius){ 
   data.frame(ID = id1, degree = 1:360) %>%
      rowwise() %>%
      mutate(lon = destPoint(c(lon1, lat1), degree, radius)[1]) %>%
      mutate(lat = destPoint(c(lon1, lat1), degree, radius)[2]) 
}

Funktion auf jede Zeile von data anwenden und in data.frame konvertieren:

circle <- apply(data, 1, function(x) fn_circle(x[1], x[2], x[3], 450))
circle <- do.call(rbind, circle)

Dann kann die Karte leicht erhalten werden durch:

islandMap + 
   RL +
   scale_x_continuous(limits = c(-63.280, -63.21), expand = c(0, 0)) + 
   scale_y_continuous(limits = c(17.605, 17.66), expand = c(0, 0)) +
   geom_polygon(data = circle, aes(lon, lat, group = ID), color = "red", alpha = 0)

 enter image description here

0
mharinga