Círculos de 1 km em torno de pontos longos em muitos lugares do mundo

Eu tenho centenas de pontos de latitude e longitude espalhados pelo mundo e preciso criar polígonos circulares em torno de cada um deles, com raio exatamente de 1000 metros. Entendo que os pontos devem primeiro ser projetados de graus (lat long) para algo com unidades de medidor, mas como isso pode ser feito sem procurar e definir manualmente as zonas UTM para cada ponto?

Aqui está um grande destaque para o primeiro ponto na Finlândia.

library(sp)
library(rgdal)
library(rgeos)
the.points.latlong <- data.frame(
  Country=c("Finland", "Canada", "Tanzania", "Bolivia", "France"),
  lat=c(63.293001, 54.239631, -2.855123, -13.795272, 48.603949),
  long=c(27.472918, -90.476303, 34.679950, -65.691146, 4.533465))
the.points.sp <- SpatialPointsDataFrame(the.points.latlong[, c("long", "lat")], data.frame(ID=seq(1:nrow(the.points.latlong))), proj4string=CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84"))

the.points.projected <- spTransform(the.points.sp[1, ], CRS( "+init=epsg:32635" ))  # Only first point (Finland)
the.circles.projected <- gBuffer(the.points.projected, width=1000, byid=TRUE)
plot(the.circles.projected)
points(the.points.projected)

the.circles.sp <- spTransform(the.circles.projected, CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84"))

Mas com o segundo ponto (Canadá) não funciona (porque a zona UTM está errada).

the.points.projected <- spTransform(the.points.sp[2, ], CRS( "+init=epsg:32635" ))

Como isso pode ser feito sem obter e especificar manualmente o ponto da zona UTM por ponto? Não tenho mais informações por ponto do que o lat.

Atualizar:

Usando e combinando as ótimas respostas de AndreJ e Mike T, aqui está o código para versões e plotagens. Eles são diferentes na quarta casa decimal, aproximadamente, mas as duas respostas são muito boas!

gnomic.buffer <- function(p, r) {
  stopifnot(length(p) == 1)
  gnom <- sprintf("+proj=gnom +lat_0=%s +lon_0=%s +x_0=0 +y_0=0",
                  p@coords[[2]], p@coords[[1]])
  projected <- spTransform(p, CRS(gnom))
  buffered <- gBuffer(projected, width=r, byid=TRUE)
  spTransform(buffered, p@proj4string)
}

custom.buffer <- function(p, r) {
  stopifnot(length(p) == 1)
  cust <- sprintf("+proj=tmerc +lat_0=%s +lon_0=%s +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs", 
                  p@coords[[2]], p@coords[[1]])
  projected <- spTransform(p, CRS(cust))
  buffered <- gBuffer(projected, width=r, byid=TRUE)
  spTransform(buffered, p@proj4string)
}

test.1 <- gnomic.buffer(the.points.sp[2,], 1000)
test.2 <- custom.buffer(the.points.sp[2,], 1000)

library(ggplot2)
test.1.f <- fortify(test.1)
test.2.f <- fortify(test.2)
test.1.f$transf <- "gnomic"
test.2.f$transf <- "custom"
test.3.f <- rbind(test.1.f, test.2.f)

p <- ggplot(test.3.f, aes(x=long, y=lat, group=transf))
p <- p + geom_path()
p <- p + facet_wrap(~transf)
p

(Não sabe ao certo como inserir o enredo na atualização).

Semelhante ao @AndreJ, mas use uma projeção gnômica dinâmica , quero dizer uma projeção equidistante azimutal dinâmica para obter ainda mais precisão. Uma projeção AEQ centralizada em cada ponto projetará distâncias iguais em todas as direções, como um círculo em buffer. (Uma projeção de Mercator terá algumas distorções nas direções norte e leste, uma vez que envolve a lateral de um cilindro.)

Portanto, para o seu primeiro ponto na Finlândia, a string PROJ.4 será assim :

+proj=aeqd +lat_0=63.293001 +lon_0=27.472918 +x_0=0 +y_0=0

Então você pode criar uma função R para fazer esta projeção dinâmica:

aeqd.buffer <- function(p, r)
{
    stopifnot(length(p) == 1)
    aeqd <- sprintf("+proj=aeqd +lat_0=%s +lon_0=%s +x_0=0 +y_0=0",
                    p@coords[[2]], p@coords[[1]])
    projected <- spTransform(p, CRS(aeqd))
    buffered <- gBuffer(projected, width=r, byid=TRUE)
    spTransform(buffered, p@proj4string)
}

Em seguida, faça algo parecido com isto no Canadá (item 2):

aeqd.buffer(the.points.sp[2,], 1000)

Em vez de procurar a zona UTM correta, você pode criar uma projeção mercator transversal personalizada para cada ponto com

+proj=tmerc +lat_0=.... +lon_0=... +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs

Desenhe o círculo nessa projeção. As coordenadas projetadas do vértice do círculo sempre serão as mesmas, portanto, você deve criá-las apenas uma vez. Para o seguinte, basta atribuir o novo CRS personalizado a eles.

Reprojete o círculo no EPSG: 4326 para uso posterior.

Dentro do intervalo de 1000m, o círculo será quase exato. Caso contrário (ou para círculos maiores), use em aeqdvez de tmerc.

E se você adotar a abordagem de criar um medidor de 1000 metros no EPSG: 4326 em torno de cada um dos seus pontos. Em seguida, converta o EPSG: 4326 no outro sistema de coordenadas? A vantagem de projetar o argumento é que você não precisa se preocupar com a curvatura da terra com o EPSG: 4326.