Làm cách nào để tìm đa giác gần nhất với một điểm trong R?

Question

Tôi có khung dữ liệu điểm không gian và khung dữ liệu đa giác không gian. Ví dụ: đa giác của tôi sẽ là đa giác cho mỗi khối ở Manhattan. Và các điểm là những người, nằm rải rác khắp nơi, đôi khi rơi vào giữa một con phố, mà không phải là một phần của một đa giác.

Tôi biết cách kiểm tra xem một điểm có được chứa bên trong đa giác hay không, nhưng làm cách nào tôi có thể gán điểm cho đa giác gần nhất?

## 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

Dưới đây là một câu trả lời có sử dụng một cách tiếp cận dựa trên mô tả bởi mdsumner trong this excellent answer từ một vài năm trở lại.

Một lưu ý quan trọng (thêm vào như là một EDIT trên 2015/02/08): rgeos, mà là ở đây sử dụng để tính toán khoảng cách, hy vọng rằng hình học mà trên đó nó hoạt động sẽ được chiếu ở tọa độ phẳng. Đối với các dữ liệu ví dụ này, điều đó có nghĩa là chúng phải được chuyển thành các tọa độ UTM đầu tiên (hoặc một số phép chiếu phẳng khác). Nếu bạn phạm sai lầm khi để lại dữ liệu trong các tọa độ dài ban đầu của chúng, khoảng cách tính toán sẽ không chính xác, vì chúng sẽ có độ vĩ độ và kinh độ được coi là có độ dài bằng nhau.

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)