R根据Polygon分组Point
R根据shapefiles包可以读取Shapefile，并依据sp Link 包对空间数据处理，其中一个基本的需求是对空间点按照不同的Ploygon分组，要实现了这一基本功能，主要用到Sp的over函数，该函数返回Ponit所在Ploygon的ID。
修改记录（2015.5.20）: 如Polygon较复杂（如有岛、洞等），用shapefiles包出了问题，可能原因是convert.to.simple简化后，Ploygon的上点顺序发生变化，所以在取点的位置时，有的点明明在Ploygon里面而没有找到。但可以用mapTools Link 包readShapeSpatial函数可以解决，该函数使shapefiles一下子就转换成SpatialPolygonsDataFrame对象了，该对象也可以直接用于over函数的参数，这种方法可以说更简单，更合理，更高效，推荐首选这种方法。
1、用shapefiles包构建SpatialPolygons对象（慎用）
library(shapefiles)
library(sp)
#Read shapefile
shpFilePloy <- read.shp(shapeFile) # eg "Shp/Ploygon.shp"
#simple Ploy
simpleShpFormat <- convert.to.simple(shpFilePloy)
#convert list
simpleAsList <- by(simpleShpFormat, simpleShpFormat[,1], function(x) x)
#get Dim
nPloy <- attributes(simpleAsList)$dim
listPloys <- list()
#construct SpatialPolygons
for (i in 1:nPloy)
{
cbTmp <- cbind(simpleAsList[[i]]$X,simpleAsList[[i]]$Y)
plyTmp <- Polygon(cbTmp)
id <-paste("p",i,sep='')
plyTmps<-Polygons(list(Polygon(plyTmp)),id)
listPloys <- append(listPloys, list(plyTmps))
}
spPloys = SpatialPolygons(listPloys)
#use over
spatialPoint<- SpatialPoints(dt[c("Lon","Lat")])
groupID <- over(spatialPoint,spPloys)
2、用mapTools包构建SpatialPolygonsDataFrame对象（推荐）
#library(maptools)
#library(sp)
#Read shapefile
shapefile <- readShapeSpatial(shapeFile) # eg "Shp/Ploygon.shp"
#use over
spatialPoint<- SpatialPoints(dt[c("Lon","Lat")])
groupID <- over(spatialPoint,shapefile)