如何選擇使用R進行高速公路旅行的緯度/經度數據的子集？

Question

我有一些數據由時間標記的經緯度對組成，我使用ggmap將其中的一部分映射到下面。如果我只想選擇沿高速公路行駛的數據，你可以在地圖上看到 - 在綠色山脈和灰色平坦區域之間運行的280-NW-SE & 101通過灰色平面區域（紅色密集的地方） - 我將如何選擇這些數據？

我想最終希望實現的是僅包含高速公路/州際旅行一個數據幀。我見過this question，這是javascript中可能解決方案的簡要草圖，&建議使用Directions API爲任何給定點返回最近的道路。然後我可以過濾這些結果，但我想知道是否有人找到了更清潔的解決方案。

下面是一些示例數據（CSV）

這裏的繪製上面的代碼：

require(ggmap) 
map<-get_googlemap(center="Palo Alto", zoom = 10) 
ggmap(map) + geom_point(data = sample, aes(x = lon, y = lat),size = 3, color = "red") 

你並不需要一個API鍵運行以上。

Answer 1

我剛剛發現這篇文章，並認爲這是一個有趣的問題。我想下載你的示例數據文件。不幸的是，該鏈接不再工作。因此，我無法嘗試我腦海中的整個過程。但是，如果您仍然嘗試完成此任務，我相信以下內容可以讓您繼續前進。

我最近注意到Natural Earth提供道路數據。也就是說，例如，您可以在美國的道路上行駛很長時間。如果您可以比較數據集中的lon/lat和道路數據的lon/lat，並確定數據點中的匹配項，則可以獲取所需的數據。我關心的是你的數據點的準確程度。如果lon/lat完美停留在你感興趣的道路上，那麼你會沒事的。但是如果有一些利潤率，你可能不得不考慮如何過濾你的數據。

我想在這裏留下的證據表明道路數據和googlemap匹配得很好。只要我看到輸出，道路數據就是可靠的。您可以使用道路數據對數據進行分類。這是我的代碼。

### Step 1: shapefile becomes SpatialLinesDataFrame. 

foo <- readShapeLines("ne_10m_roads_north_america.shp") 


### Step 2: If necessary, subset data before I use fortify(). 
### dplyr does not work with SpatialLinesDataFrame at this point. 

CA <- foo %>% 
     subset(.,country == "United States" & state == "California") 


### Step 3: I need to convert foo to data frame so that I can use the data 
### with ggplot2. 

ana <- fortify(CA) 


### Step 4: Get a map using ggmap package 

longitude <- c(-122.50, -121.85) 
latitude <- c(37.15, 37.70) 

map <- get_map(location = c(lon = mean(longitude), lat = mean(latitude)), 
       zoom = 12, source = "google", 
       maptype = "satellite") 


ggmap(map) + 
geom_path(aes(x = long, y = lat, group = group), data = ana)