如何找到最接近R中某点的多边形？

Question

我有一个空间点数据框和一个空间多边形数据框.例如,我的多边形将是曼哈顿中每个块的多边形.分数是人,分散在各处,有时落在街道中间,不是多边形的一部分.

我知道如何检查多边形中是否包含一个点,但是如何将点分配给它们最接近的多边形？

## Make some example  data
set.seed(1)
library(raster)
library(rgdal)
library(rgeos)
p <- shapefile(system.file("external/lux.shp", package="raster"))
p2 <- as(1.5*extent(p), "SpatialPolygons")
proj4string(p2) <- proj4string(p)
pts <- spsample(p2-p, n=10, type="random")

## Plot to visualize
plot(pts, pch=16, cex=.5,col="red")
plot(p, col=colorRampPalette(blues9)(12), add=TRUE)

Answer 1

这是一个答案,使用的方法基于mdsumner在几年前的这个优秀答案中描述的方法.

一个重要的注释(在2015年2月8日添加为编辑):rgeos,这里用于计算距离,期望它操作的几何将以平面坐标投影.对于这些示例数据,这意味着它们应首先转换为UTM坐标(或一些其他平面投影).如果您错误地将数据保留在原始的lat-long坐标中,则计算的距离将是不正确的,因为它们将纬度和经度的处理程度视为具有相等的长度.

library(rgeos)

##  First project data into a planar coordinate system (here UTM zone 32)
utmStr <- "+proj=utm +zone=%d +datum=NAD83 +units=m +no_defs +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0"
crs <- CRS(sprintf(utmStr, 32))
pUTM <- spTransform(p, crs)
ptsUTM <- spTransform(pts, crs)

## Set up container for results
n <- length(ptsUTM)
nearestCantons <- character(n)

## For each point, find name of nearest polygon (in this case, Belgian cantons)
for (i in seq_along(nearestCantons)) {
    nearestCantons[i] <- pUTM$NAME_2[which.min(gDistance(ptsUTM[i,], pUTM, byid=TRUE))]
}

## Check that it worked
nearestCantons
# [1] "Wiltz"            "Echternach"       "Remich"           "Clervaux"        
# [5] "Echternach"       "Clervaux"         "Redange"          "Remich"          
# [9] "Esch-sur-Alzette" "Remich"   

plot(pts, pch=16, col="red")
text(pts, 1:10, pos=3)
plot(p, add=TRUE)
text(p, p$NAME_2, cex=0.7)