我需要将字段的边界（仅边界）扩展 x 米。我尝试使用 rgeos R 包中的 gBuffer - 转换的输出只给了我场的边界，场内的其余多边形随数据丢失。
我如何使用 gBuffer / 任何其他方式仅将空间多边形对象（形状文件）的边界扩展 10m 并保持一切完整（多边形和数据内部）
尝试过的代码 -
field <- raster::shapefile("test.shp")
class(field)
plot(field)
View(field@data)
field <- sp::spTransform(field,CRS("+init=epsg:32632"))
plot(field)
field10m <- rgeos::gBuffer(field , width = 10)
plot(field10m)
可以从这里下载测试 shapefile https://drive.google.com/file/d/1s4NAinDeBow95hxr6gELHHkhwiR3z6Z9/view?usp=sharing
我建议你考虑基于{sf}包的工作流程；它使代码比 sp 和 rgeos 更清晰（它将使用相同的几何引擎，但将粗糙的部分隐藏在引擎盖下）。
该代码保留了 shapefile 的所有数据特征（实际上，只有一个 - 名为 Rx 的列）。
请注意，由于黄色元素 / Rx = 120 / 由多个多边形组成，每个多边形都被缓冲，从而导致重叠特征。这是预期的结果。
如果这是不受欢迎的行为，您可以考虑在应用调用之前使用 adplyr::group_by(Rx)来dplyr::summarise()消除内部边界线。sf::st_buffer()
library(sf)
library(dplyr)
library(mapview) # needed only for the final overview
library(leafsync) # dtto.
test_map <- sf::st_read("./Map/test.shp")
# find an appropriate projected metric CRS
crsuggest::suggest_crs(test_map, type = "projected")
result <- test_map %>%
sf::st_transform(5683) %>% # transform to a metric CRS
sf::st_buffer(10) # buffer by 10 meters
# a visual check / note how the polygons are overlaid
leafsync::latticeview(mapview::mapview(test_map),
mapview::mapview(result))
