La loxodromía es una trayectoria curvilínea en una superficie esférica, que sigue las líneas de igual declinación magnética. En este artículo, se muestra cómo calcular la distancia a lo largo de una línea loxodrómica en R.
La distancia a lo largo de la línea loxodrómica en R es la medida de la longitud de la línea loxodrómica entre dos puntos en una superficie esférica.
¿Cómo se calcula la distancia a lo largo de la línea loxodrómica en R?
La línea loxodrómica es una trayectoria que minimiza el tiempo de viaje a lo largo de una trayectoria, en contraste con la línea geodésica, que minimiza el desplazamiento en una trayectoria. La línea loxodrómica es también conocida como línea de rumbo constante, trayectoria de velocidad constante o línea rhumb.
La línea loxodrómica puede calcularse utilizando la siguiente fórmula:
D = d * arccos (sen φ1 * sen φ2 + cos φ1 * cos φ2 * cos λ)
Donde:
D = distancia a lo largo de la línea loxodrómica
d = radio del círculo
φ1 = latitud inicial
φ2 = latitud final
λ = cambio en longitud
¿Qué es una línea loxodrómica en R?
Loxodrómica viene del griego loxos, oblicuo, y dromos, carrera o camino. Una línea loxodrómica es una curva en el espacio que mantiene una constante relación entre la longitud de la línea y el ángulo que forma con una determinada dirección. La línea loxodrómica se asemeja a la trayectoria de un barco en el mar que sigue un rumbo constante.
Los usos de la distancia a lo largo de la línea loxodrómica en R
Los usos de la distancia a lo largo de la línea loxodrómica en R
R es un lenguaje de programación y entorno de computación estadística en el que se pueden realizar cálculos matemáticos y lógicos. R también ofrece una amplia gama de funciones para el análisis de datos, la manipulación de datos y la creación de gráficos. R es un software libre y de código abierto disponible para descargar desde el sitio web https://www.r-project.org/.
En R, la función dist() se utiliza para calcular la distancia euclidiana (o métrica de Minkowski con p = 2) entre los pares de vectores de un conjunto de datos. La distancia euclidiana es la distancia «ordinaria» (que se mide con una regla) entre dos puntos en un espacio tridimensional. La función dist() también se puede utilizar para calcular otras medidas de distancia, como la distancia de Manhattan (o métrica de Minkowski con p = 1) y la distancia de Mahalanobis.
La función dist() toma un conjunto de datos y devuelve una matriz de distancias. La sintaxis de la función dist() es la siguiente:
dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE)
Donde:
- x es un conjunto de datos
- method es el método utilizado para calcular la distancia (por defecto es «euclidean»)
- diag es una matriz de valores lógicos que indica si se deben calcular las distancias en la diagonal de la matriz de distancias (por defecto es falso)
- upper es una matriz de valores lógicos que indica si se deben calcular las distancias en la parte superior de la matriz de distancias (por defecto es falso)
La función dist() también se puede utilizar para calcular la distancia a lo largo de una línea loxodrómica, que es una ruta curvilínea en un espacio tridimensional que se puede trazar entre dos puntos de tal manera que siempre se mantiene una misma dirección respecto a algún punto fijo en el espacio. La distancia a lo largo de una línea loxodrómica es útil para calcular la distancia entre dos puntos en un mapa, ya que la línea loxodrómica sigue las curvas de los mapas y, por lo tanto, es más precisa que las líneas rectas. Para calcular la distancia a lo largo de una línea loxodrómica en R, se puede utilizar la función distHaversine() del paquete geosphere.
La sintaxis de la función distHaversine() es la siguiente:
distHaversine(lat1, long1, lat2, long2, r = 6378137)
Donde:
- lat1 es la latitud del primer punto en grados
- long1 es la longitud del primer punto en grados
- lat2 es la latitud del segundo punto en grados
- long2 es la longitud del segundo punto en grados
- r es el radio de la Tierra en metros (por defecto es 6378137
La loxodromía es una línea curva en el espacio que sigue las mismas direcciones de los meridianos en un mapa, de modo que el ángulo entre una loxodromía y un meridiano es siempre el mismo. La loxodromía puede definirse como la trayectoria más corta entre dos puntos en el espacio, lo que la hace ideal para navegación. En esta entrada, aprenderemos a calcular la distancia a lo largo de una loxodromía en R. Para ello, utilizaremos la función distLoxodrome() del paquete geosphere.
La función distLoxodrome() toma como argumentos dos puntos en el espacio, especificados como vectores de longitud y latitud. En nuestro ejemplo, consideraremos el punto A, situado en el Reino Unido, y el punto B, situado en Australia. Para calcular la distancia a lo largo de la loxodromía que une estos dos puntos, usaremos el siguiente código:
library(geosphere)
distLoxodrome(c(lonA, latA), c(lonB, latB))El resultado de este cálculo es la distancia en metros a lo largo de la loxodromía. En nuestro ejemplo, la distancia es de aproximadamente 12.600 km.
En resumen, hemos aprendido a calcular la distancia a lo largo de una loxodromía en R. La loxodromía es una línea curva en el espacio que sigue las mismas direcciones de los meridianos en un mapa, y la función distLoxodrome() del paquete geosphere nos permite calcular fácilmente la distancia entre dos puntos en el espacio.
La distancia a lo largo de la línea loxodrómica en R es la distancia más corta entre dos puntos en una superficie esférica. La línea loxodrómica pasa por los dos puntos y es perpendicular a las líneas de meridiano que los unen.
Alejandro Lugon AdministratorAlejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
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