Подустановить шейп-файл по широте/долготе

Как отметил в комментариях Крис, нужно позаботиться о системе координат (CRS). Поэтому, если вам нужно обрезать объект sf ограничивающей рамкой или каким-либо другим sf объектом, оба должны использовать один и тот же CRS. А для трансформации из одного в другое мы используем st_transform(). Таким образом, вам нужно либо преобразовать границы обрезки в EPSG:3857 ((-124.679 34.4) переводится как (-13879203 4082640)), либо преобразовать sf объект в географические координаты, WGS84. Мы выберем последнее.

Обрезка по географическим координатам может быть немного сложной в sf, когда s2 включена (геометрия на сфере включена по умолчанию), поэтому мы отключим ее при работе с геометрией. Один из недавних ответов, который пытается объяснить и проиллюстрировать это - https://stackoverflow.com/a/78725088/646761

library(sf)
#> Linking to GEOS 3.12.1, GDAL 3.8.4, PROJ 9.3.1; sf_use_s2() is TRUE
library(dplyr)
library(stringr)
library(ggplot2)

world <-  rnaturalearth::ne_countries(scale = "medium")

# underlying GDAL library supports virtual file systems and can read
# zipped shapefiles by prefixing file name with `/vsizip/`
rca_shp <- "/vsizip/Rockfish_Conservation_Area_-_R7_-_CDFW_[ds3144].zip"

# check layers and projection / CRS
st_layers(rca_shp)
#> Driver: ESRI Shapefile 
#> Available layers:
#>                                        layer_name geometry_type features fields
#> 1 Rockfish_Conservation_Area_-_R7_-_CDFW_[ds3144]   Line String       71      5
#>                   crs_name
#> 1 WGS 84 / Pseudo-Mercator

# load shapefile, transform from pseudo-mercator (EPSG:3857) to 
# geographic coordinates (WGS84)
rca_wgs84 <- 
  read_sf(rca_shp) |> 
  st_transform("wgs84")

# use bounding box of sf object for a crop area template, update latitude limits 
(bbox <- st_bbox(rca_wgs84)) 
#>       xmin       ymin       xmax       ymax 
#> -124.67900   32.35717 -117.25733   42.00000
bbox[["ymin"]] <- 34.4
bbox[["ymax"]] <- 36

# to crop with a bounding box and handle geographic coordinates as 
# planar coordinates, we'll crop with s2 (geometries on a sphere) disabled; 
# filter by area_name, crop by updated bbox
sf_use_s2(use_s2 = FALSE)
#> Spherical geometry (s2) switched off
fathom_30 <- 
  rca_wgs84 |> 
  filter(str_detect(area_name, "30-fm.*Coastwide")) |> 
  st_crop(bbox) 
#> although coordinates are longitude/latitude, st_intersection assumes that they
#> are planar
#> Warning: attribute variables are assumed to be spatially constant throughout
#> all geometries
sf_use_s2(use_s2 = TRUE)
#> Spherical geometry (s2) switched on

# after filtering by area_name and cropping into bbox we are left with 
# 2 features: 
fathom_30
#> Simple feature collection with 2 features and 5 fields
#> Geometry type: LINESTRING
#> Dimension:     XY
#> Bounding box:  xmin: -121.5683 ymin: 34.4 xmax: -119.9203 ymax: 36
#> Geodetic CRS:  WGS 84
#> # A tibble: 2 × 6
#>   OBJECTID area_name      START_Fath Region Shape__Len                  geometry
#> *    <int> <chr>               <int> <chr>       <dbl>          <LINESTRING [°]>
#> 1       52 30-fm (55-m) …         30 South…    548019. (-120.5052 34.45, -120.4…
#> 2       53 30-fm (55-m) …         30 Centr…    266038. (-121.5683 36, -121.5635…

# to visualize
# mapview::mapview(fathom_30, zcol = "Region")

# plot
ggplot() +
  geom_sf(data = world) +
  geom_sf(data = fathom_30, linewidth = 1, aes(color = "fathom_30")) +
  scale_color_manual(name = "Legend title", values = c(fathom_30 = "lightgreen")) +
  coord_sf(xlim = c(-117, -121.5), ylim = c(31.75, 36), expand = FALSE) +
  theme_minimal()

^{Created on 2024-07-23 with reprex v2.1.0}