geospatial

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지구의 해양을 돌아 다니면서 오랜 시간 동안 상호 작용하는 수천 개의 배들을 포함 할 새로운 시뮬레이션을 스케치하고 있습니다. 따라서 다양한 환경 조건에 대한 감지뿐만 아니라 센서 및 통신 범위를위한 "교차점 탐지"가 많이 있습니다. 우리는 WGS84가 아닌 구형의 지구를 가정합니다. 이것은 실시간 게임이나 그와 같은 것이 아니라 측정 기준을 울리는 이벤트

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공간 데이터에서 행렬 만들기

집 범위를 기반으로 많은 중심 (84)을 만들었습니다. 이러한 중심은 모두 값으로 저장된 개별 Formal 클래스 SpatialPoints입니다. 여기 네 예입니다 > C004cen SpatialPoints: x y homerange -122.7916 42.87038 Coordinate Reference System (CRS) argu

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국가 별 경계 외부에서 데이터를 제거하는 중 R

나는 이것이 간단하지만 이것이 효과가 있다는 것을 알고 있습니다. 아래의지도에서 초과 된 데이터 포인트를 제거하고 싶습니다. 어떻게해야합니까? 코드 아래에 결과가 나타납니다. ggplot() + geom_polygon(data = rwa2, aes(x = long, y = lat, group= group), colour = "black", s

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탄성 검색 지리적 검색 이상한 행동

며칠 전 나는 Elasticsearch에서 지리적 검색의 이상한 행동에 직면했습니다. AWS managed ES 5.5를 REST 인터페이스를 통해 사용합니다. 위치 정보가 포인트로만 표시된 200,000 개의 개체가 있다고 가정합니다. 지리 정보 검색을 사용하여 여러 다각형 내의 점을 찾습니다. 아래 이미지에 표시됩니다. ES에 대한 최종 요청에서 좌표가

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geom_sf를 사용할 때 경계선을 제거하는 방법은 무엇입니까?

나는 다음을 수행하려고 : ggplot(geography) + geom_sf(aes(fill=rate, color = NULL)) 을하지만,이 경계선을 제거하지 않았다.

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기울기 임계 값 내에있는 도로망으로부터 거리를 멀리 두십시오.

도로, 경사 및 식물로 제한되어 있다고 가정 할 때 도로를 얼마나 멀리 벗어날 수 있는지 찾는 노력을 시작했습니다. 문제를 순차적으로 다뤄 봤지만 해결할 수있는 것보다 많은 문제가 있습니다. 그래서이 게시물에 모든 것을 추가 할 것입니다. 내 첫 번째 시도는, 내가 사진을 다음 있습니다 @ 크리스토퍼-스테판에 find all the terrain that

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R : spatstat에서 오류가 있습니다. 바깥쪽에 누워있는 것으로 거부되었습니다.

위스콘신지도를 얻고 공간 데이터 포인트에 대한 Clark-Evans 테스트를 시도했습니다. Warning message: 244 points were rejected as lying outside the specified window 나는 다음과 같은 코드를 사용 : 그러나, 나는 위스콘신의지도를 가져오고 창으로 변환 할 때, 나는 오류 만난 wisc.ma

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데이터 세트에 공간 점 하나만 선택하고 정의하십시오. R

X, Y 좌표가 있고 각 공간 점의 온도를 나타내는 데이터 세트가 있습니다. 데이터를 PPP로 변환하고 플롯하기보다. 내가하고 싶은 무엇 이며, 나는 좌표로 한 점을 있고 난 점 69입니다 - 어떤 시점 지정 /보고 싶어 -에서 그 시점을 다릅니다 다른 색상 또는 아무것도를 사용하여 다른 모든. 내가 그렇게 활용할 수있는 기능 ? 대단히 감사합니다. 항상

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으로 getTile CRAN에서 R MODIS 패키지를 사용 가능성이 MODIS R 패키지 버그

(버전 1.1)에 대한 ("필리핀") 코드 : #Works# library(MODIS) getTile("Maldives") #Doesn't Work# getTile("Philippines") 내가 오류 얻을 : 오류를 createPolygonsComment (P)에 : rgeos_PolyCreateComment : 고아 구멍, 인덱스 1에 구멍

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격자 셀 내 래스터에서 랜덤 포인트 추출

각 그리드 셀 내 래스터의 랜덤 좌표에서 비 NA 값을 추출하고 싶습니다. 래스터 library(raster) r <- raster(ncol = 10, nrow = 10, xmx = -80, xmn = -150, ymn = 20, ymx = 60) values(r) <- runif(ncell(r)) grid <- raster(extent(r)) r