Я согласен с Симбамангу и расстроен с точки зрения сохранения шейп-файла, но хочу обратить ваше внимание именно на библиотеку rgdal. Следуйте по ссылке, предложенной gissolved для NCEAS, и следуйте инструкциям для rgdal. Это может быть сложным для установки на некоторых машинах, но это может существенно улучшить результаты, когда речь идет о проекциях.
Библиотека maptools превосходна и позволяет вам определять проекцию для шейп-файла, в котором вы читаете, но для этого вам нужно знать, как указать эту проекцию в формате proj4. пример может выглядеть примерно так:
project2<-"+proj=eqdc +lat_0=0 +lon_0=0 +lat_1=33 +lat_2=45 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=GRS80
+datum=NAD83 +units=m +no_defs" #USA Contiguous Equidistant Conic Projection
data.shape<-readShapePoly("./MyMap.shp",IDvar="FIPS",proj4string=CRS(project2))
plot(data.shape)
Если вы хотите пойти по этому пути, то я рекомендую http://spatialreference.org как место, чтобы выяснить, как выглядит ваша проекция в формате proj4. Если вам это кажется хлопотным, rgdal облегчит задачу, прочитав файл .prj файла шейп-файла ESRI (файл, содержащий определение проекции ESRI для шейп-файла. Чтобы использовать rgdal для того же файла, вы просто напишите:
library(rgdal)
data.shape<-readOGR(dsn="C:/Directory_Containing_Shapefile",layer="MyMap")
plot(data.shape)
Скорее всего, вы можете кататься, не делая этого, если вы работаете только с одним шейп-файлом, но как только вы начинаете просматривать несколько источников данных или накладывать их на Карты Google, поддержание ваших прогнозов в хорошей форме становится необходимым.
Для некоторых полезных пошаговых руководств по пространственным данным в R, включая кучу материалов по импорту и работе с точечными шаблонами, у меня есть некоторые старые материалы курса в Интернете по адресу https://csde.washington.edu/workshop/point-patterns-and-raster. -поверхности / (больше семинаров можно найти здесь ), которые могут помочь вам увидеть, как эти методы сравниваются на практике.