動物の移動軌跡を分析するパッケージとして adehabitatLT がある。
今回の目標は
・GPS データを ltraj 形式に変換する
・移動軌跡にかんする情報を得る
・GPS データを間引く

#GPS データを ltraj 形式に変換する
以下のようなサル 1 個体の GPS データを用いる。
xy 座標 (UTM)、個体 ID、日付＋時間をふくむ。
GPS データは 30 秒ごとに取得されている。

trajectory1

library(adehabitatLT)

d<-read.csv(適切なファイル)

# 日付＋時間の列を POSIXct 型に変換する
d$datetime<-as.character(d$datetime)
d$datetime<-as.POSIXct(strptime(d$datetime,"%Y.%m.%d %H:%M:%S"),tz="Asia/Tokyo")

#1 sp 形式にする場合
d_sp<-SpatialPoints(d[,c(1:2)], proj4string=CRS("+init=epsg:32652"))
d_sp<-data.frame(d_sp)
idd_sp<-data.frame(d$id)
coordinates(idd_sp)<-d_sp
# ltraj 形式に変換
l<-as.ltraj(coordinates(idd_sp),date=d$datetime,id=d$id,infolocs=NULL)

#2 sp 形式にしない場合
# ltraj 形式に変換
l<-as.ltraj(xy=d[,c("X","Y")],date=d$datetime,id=d$id,infolocs=NULL,proj4string=CRS("+init=epsg:32652"))

ためしに l の中身を見てみると以下のように表示される。

・Type of the traject（軌跡のタイプ）
時間の情報を含まないものは Type I、含むものは Type II と分類される。
さらに時間情報の取得間隔が一定かどうかによって、Type II は regular traject と irregular traject に分類される。
今回のデータの場合は、時間の情報を含み、すべての GPS ポイントが 30 秒ごとに取得されているため、Type II (regular) となる。

・characteristics of the bursts
ひとつづきの軌跡を burst と呼ぶらしい。
nb.reloc は GPS ポイントの数、NAs は欠損しているポイントの数（今回はなし）、
date.begin と date.end はそれぞれ軌跡の最初と最後の GPS ポイントが取得された日付＋時刻を示す。

#移動軌跡にかんする情報を得る
いろいろな情報が ltraj 形式のデータに含まれているが、
扱いにくいのでデータフレームに変換する。

trajectory2

# ltraj 形式からデータフレームに変換
dd<-ld(l)

以下のようなデータフレームが得られる。

（略）

dx: x 軸方向の移動距離
dy: y 軸方向の移動距離
dist: 移動距離
dt: 時間間隔
R2n: 軌跡の最初のポイントから t 時点までの距離の 2 乗
abs.angle: x 軸方向を 0° としたときの角度
rel.angle: ひとつまえのステップの移動方向を 0° としたときの角度

t 行と t+1 行との距離や角度が計算されている
（そのため最後の行の dist や angle などは NA になっている）。

#GPS データを間引く
subsample 関数を使う。
時間間隔が一定である軌跡しか扱えない。
ポイントは as.ltraj するときに infolocs=NULL しておくこと

trajectory3

sub_l<-subsample(l,dt=300,nlo=1,unit="sec")

指定する時間間隔 (dt) は元の時間間隔の倍数である必要がある。
今回は 30 秒ごと→ 300 秒（5 分）ごとまで間引く。
nlo で subsample を開始する GPS ポイントの番号を指定できる。
今回は軌跡の最初の点を指定しているが、nlo = 5 とすれば 5 番目の GPS ポイントから間引き始める。

間引いた結果は以下のようなかんじ。
無事に 300 秒ごとに間引かれたデータになった。

#参考にしたページ
Package ‘adehabitatLT’
https://cran.r-project.org/web/packages/adehabitatLT/adehabitatLT.pdf
Analysis of Animal Movements in R: the adehabitatLT Package
https://cran.r-project.org/web/packages/adehabitatLT/vignettes/adehabitatLT.pdf
Walter Applied Spatial Ecology Laboratory | 3.2 Movement trajectories
http://ecosystems.psu.edu/research/labs/walter-lab/manual/movement-methods/3.2-movement-trajectories
[R-sig-eco] Package adehabitatLT; lion telemetry data; removing intermittent 1-hr locations to create 2-hr locations
https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-ecology/2016-November/005473.html