我试图计算r中一系列GPS点的最近邻点之间的平均距离。我找到了两个代码来获取值。但它似乎没有给出正确的米距离。当我在谷歌地图上查看时，它完全不在状态。

我找到了这个答案：R-找到给定半径内最近的相邻点和相邻点的数量，坐标为lat long

library(geosphere)
sp.groups <- groups
coordinates(sp.groups) <- ~Long+Lat
class(sp.groups)
d<- distm(sp.groups)
min.d<- apply(d, 1, function(x) order(x, decreasing=F)[2])
min.d
mean(min.d)
groupdist<- cbind(groups, groups[min.d,], apply(d, 1, function(x) order(x, decreasing=F)[2]))
colnames(groupdist)<- c(colnames(groups), 'neighbor', 'n.lat', 'n.long','dist')

这里使用包 rgeos，但它给出相同的结果： 计算两个数据集（最近邻）两点之间的距离

library(rgeos)
sp.groups <- groups
coordinates(sp.groups) <- ~Long+Lat
proj4string(sp.groups) <-CRS("+proj=utm +datum=WGS84")
class(sp.groups)
d<- gDistance(sp.groups, byid=TRUE)
min.d<- apply(d, 1, function(x) order(x, decreasing=F)[2])
min.d
mean(min.d)
groupdist<- cbind(groups, groups[min.d,], apply(d, 1, function(x) order(x, decreasing=F)[2]))
colnames(groupdist)<- c(colnames(groups), 'neighbor', 'n.lat', 'n.long','dist')

当我去谷歌地球（Google Earth）上查看时，距离可能相差很远。它甚至为160-200米的最近邻居提供了不同的值。此外，一些最近的邻居的距离值也不相同，请参见K11和K3，然后是K3和K11。以下是我得到的结果，我从谷歌地图中添加了预期值：

Group Lat        Long      neighbor  n.lat      n.long    dist  GMaps
K1    -26.96538  21.80965  K34       -26.96503  21.80940  27    44
K10   -26.96575  21.81132  K1        -26.96538  21.80965  1     172
K11   -26.96249  21.81120  K3        -26.96387  21.81053  22    166
K24   -26.96033  21.81090  K11       -26.96249  21.81120  3     240
K3    -26.96387  21.81053  K11       -26.96249  21.81120  3     166
K34   -26.96503  21.80940  K1        -26.96538  21.80965  1     44

怎么了？

我的数据

groups<-data.frame(Group = c('K1', 'K10', 'K11', 'K24', 'K3', 'K34'), 
Lat = c(-26.96538, -26.96575, -26.96249, -26.96033, -26.96387, -25.96503), 
Longitude = c(21.80965, 21.81132, 21.81120, 21.80190, 21.81053, 21.80940))