Преобразовать точку в UTM 32N

Хотя географические координаты обычно представляются в виде пар latitude, longitude, геометрические операции обычно предполагают порядок x, y, который также применим и к sf::st_point(). Если вам нужна мнемоника для широты и долготы, вы можете попробовать «lat» -> «ladder» -> «y» .

Чтобы преобразовать одну CRS в другую, используйте st_transform(); но для того, чтобы это работало, входным данным должен быть назначен CRS, и это роль аргумента crs в st_sfc(x, crs = "WGS84"). Он определяет то, что у вас есть в данный момент, а не то, что вы хотите получить в итоге.

Здесь я использую формы из giscoR для воспроизводимого примера.

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

# example shapes from GISCO / giscoR
ger_25832 <- 
  giscoR::gisco_get_nuts(country = "Germany", nuts_level = "1") |>
  st_transform(25832)

plot(ger_25832[,"NUTS_NAME"], axes = TRUE)

Во-первых, давайте попробуем построить точку по этим географическим координатам, чтобы она оказалась где-то в интересующей области:

# input point coordinates, WGS84
inputlat_wgs84 <- 52.52   # mnemonic: latitude like "ladder", y-axis
inputlon_wgs84 <- 10.405

# create WGS84 point, transform, check distances:
ref_pt <- 
  # x,y!
  st_point(c(inputlon_wgs84, inputlat_wgs84)) |> 
  st_sfc(crs = "WGS84") |>
  st_transform(crs = st_crs(ger_25832))

st_distance(ger_25832, ref_pt) |> units::set_units(km)
#> Units: [km]
#>            [,1]
#>  [1,] 221.48755
#>  [2,] 184.04861
#>  [3,]  88.60661
#>  [4,] 114.36606
#>  [5,] 101.80472
#>  [6,] 115.41499
#>  [7,]  87.67142
#>  [8,]   0.00000
#>  [9,]  87.76893
#> [10,] 250.06811
#> [11,] 396.54742
#> [12,] 165.09594
#> [13,]  35.32782
#> [14,]  94.75578
#> [15,]  99.73750
#> [16,] 308.01952

Кажется, на этот раз у нас правильный порядок и преобразование широты и долготы, давайте соответствующим образом настроим эту функцию, мы можем использовать st_nearest_feature() для подмножества ближайшего объекта:

# same in the function + subset with st_nearest_feature()
lowestdistancebuek <- function(inputlat_wgs84, inputlon_wgs84, shapes = ger_25832){
  ref_pt <- 
    st_point(c(inputlon_wgs84, inputlat_wgs84)) |> 
    st_sfc(crs = "WGS84") |>
    st_transform(crs = st_crs(shapes))
  shapes[st_nearest_feature(ref_pt, shapes),]
}

nearest_shape <- lowestdistancebuek(inputlat_wgs84, inputlon_wgs84)
nearest_shape
#> Simple feature collection with 1 feature and 10 fields
#> Geometry type: MULTIPOLYGON
#> Dimension:     XY
#> Bounding box:  xmin: 343686.6 ymin: 5682911 xmax: 674176.7 ymax: 5971541
#> Projected CRS: ETRS89 / UTM zone 32N
#>    NUTS_ID LEVL_CODE URBN_TYPE CNTR_CODE     NAME_LATN     NUTS_NAME MOUNT_TYPE
#> 58     DE9         1         0        DE NIEDERSACHSEN NIEDERSACHSEN          0
#>    COAST_TYPE FID geo                       geometry
#> 58          0 DE9 DE9 MULTIPOLYGON (((486772.8 59...

Постройте нашу тестовую точку и полученную форму:

# plot 
plot(st_union(ger_25832))
plot(nearest_shape, add = TRUE)
#> Warning in plot.sf(nearest_shape, add = TRUE): ignoring all but the first
#> attribute
plot(ref_pt, col = "red", pch = 16, add = TRUE)

^{Created on 2024-06-19 with reprex v2.1.0}