R语言 spectralGP包 lonlat2xy()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

lonlat2xy(spectralGP)
lonlat2xy()所属R语言包：spectralGP

                                        Projects lon/lat coordinates to x/y Euclidean coordinate system
                                         项目经度/纬度坐标的x / y欧几里得坐标系统

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The projection calculates, for all points, the great circle distance in the x direction to the mean longitude and in the y direction to the mean latitude, and uses these distances as the x-y coordinates of the location. This function is copied from the fields library.
投影计算，可用于所有的点，在x方向上的距离的平均经度大圆和在y方向上的平均纬度，作为xy坐标的位置，并使用这些距离。这个功能是从库中复制。


用法----------Usage----------


lonlat2xy(lnlt,miles=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：lnlt
A two-column matrix-like object of lon/lat coordinates to be projected, with longitude in the first column.
两列的矩阵状的对象的经度/纬度坐标以被投射，在第一列中的经度。


参数：miles
Indicator of whether distances should be calculated in miles or kilometers (FALSE, the default).
距离应否计算在英里或公里（FALSE，默认值）指标。


Details

详细信息----------Details----------

Note that this is an ad hoc projection best used only for small portions of the globe.
请注意，这是一个特设的投影最好只用于全球的一小部分。


值----------Value----------

A  two-column matrix of projected x/y coordinates, with the x-coordinate in the first column.
投影的x / y坐标，在第一列中的x坐标的两列的矩阵。


（作者）----------Author(s)----------


copied from the fields library by Christopher Paciorek <a href="mailto:paciorek@alumni.cmu.edu">paciorek@alumni.cmu.edu</a>



参见----------See Also----------

xy2unit, new.mapping
xy2unit，new.mapping


实例----------Examples----------


library(spectralGP)
gp1=gp(c(128,128),matern.specdens,c(1,4))
n=100
locs=cbind(runif(n,20,80),runif(n,40,50))
locs.predict=cbind(runif(n,30,90),runif(n,38,48))
locs=lonlat2xy(locs)
locs.predict=lonlat2xy(locs.predict)
scaled.locs=xy2unit(locs,rbind(locs,locs.predict))
scaled.locs.predict=xy2unit(locs.predict,rbind(locs,locs.predict))
train.map=new.mapping(gp1,scaled.locs)
predict.map=new.mapping(gp1,scaled.locs.predict)
plot(locs,xlim=c(min(locs[,1],locs.predict[,1]),max(locs[,1],
  locs.predict[,1])),ylim=c(min(locs[,2],locs.predict[,2]),
  max(locs[,2],locs.predict[,2])))
points(locs.predict,col=2)
plot(scaled.locs,xlim=c(0,1),ylim=c(0,1))
points(scaled.locs.predict,col=2)

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