فیلم مسترکلاس استادی R در GIS – تولید و تحلیل حرفه ای داده های مکانی با R

آموزش یکی از کاربردی ترین دوره های برنامه نویسی R برای کار با داده های مکانی رستری و وکتوری در دسترس است که با تدریس عالی دکتر علوی برگزار شده است.

هدف اصلی این آموزش، توانمندسازی شما در استفاده از R برای حل مسائل واقعی در حوزه‌های مختلف می باشد. ساختار ماژولار این آموزش امکان پوشش گسترده موضوعات، از مفاهیم پایه‌ای GIS تا تحلیل‌های پیشرفته مکانی، را فراهم می‌کند و به تهیه کنندگان آموزش کمک می‌کند تا در پروژه‌های علمی و حرفه‌ای خود به موفقیت‌های بیشتری دست یابند.

این آموزش جامع با هدف ارائه یک برنامه منسجم و کاربردی برای استفاده از R در GIS طراحی شده است. مخاطبان شامل پژوهشگران، اساتید و دانشجویان رشته‌های منابع طبیعی، محیط‌ زیست، کشاورزی و علوم زمین هستند. محتوای آموزش به‌گونه‌ای تنظیم شده است که برای افراد مبتدی، مفاهیم پایه‌ای GIS و برنامه‌نویسی در R را به‌صورت ساده و قابل فهم ارائه دهد و برای متخصصان پیشرفته، ابزارها و تکنیک‌های پیچیده‌تری را برای تحلیل‌های تخصصی فراهم کند.

 

استاد تحلیل های مکانی حرفه ای با برنامه نویسی R شوید …..

 

زبان برنامه‌نویسی R به دلیل قابلیت‌های پیشرفته در تحلیل آماری، پردازش داده‌های مکانی و مصور‌سازی، به یکی از ابزارهای پیشرو در GIS تبدیل شده است. این زبان، به‌عنوان یک پلتفرم متن‌باز و رایگان، انعطاف‌پذیری بی‌نظیری در تحلیل داده‌های پیچیده و تولید خروجی‌های حرفه‌ای ارائه می‌دهد.

بسته‌های تخصصی مانند sf، terra و tmap امکانات گسترده‌ای برای مدیریت داده‌های برداری و رستری، مدل‌سازی مکانی و تولید نقشه‌های موضوعی فراهم می‌کنند. این ویژگی‌ها، R را به گزینه‌ای ایده‌آل برای پژوهشگران، دانشجویان و متخصصانی تبدیل کرده است که به دنبال ابزارهای قدرتمند و مقرون‌به‌صرفه برای تحلیل داده‌های مکانی هستند.

 

---

نمونه ویدئوی اول:

---

نمونه ویدئوی دوم:

---

سرفصل های دوره آموزشی:

آموزش برنامه‌نویسی R برای GIS – سکوی پرتاب به سمت تحلیل‌های پیشرفته با هدف ارائه یک برنامه جامع و کاربردی برای تحلیل داده‌های مکانی طراحی شده است. سرفصل‌های زیر به‌گونه‌ای ارتقا یافته‌اند که مفاهیم پایه‌ای و پیشرفته GIS و R را به‌صورت منسجم و با تمرکز بر کاربردهای عملی در حوزه‌های منابع طبیعی، محیط‌ زیست، کشاورزی، و علوم زمین پوشش دهند.

هر سرفصل شامل آموزش نظری، تمرین‌های عملی، و پروژه‌های کاربردی است تا نیازهای دانشپذیران با سطوح مختلف را برآورده کند.

⬅️ مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R و مدیریت داده‌ها

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی R: تاریخچه، ویژگی‌ها، و مزایای استفاده از آن در تحلیل‌های مکانی
• نصب و راه‌اندازی R و محیط  RStudio
• اصول پایه برنامه‌نویسی در  R
• ساخت و مدیریت مجموعه داده‌ها: ایجاد، ویرایش، و سازمان‌دهی داده‌ها با استفاده از بسته‌هایی مانند tidyverse

⬅️ مفاهیم بنیادین سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS)

• کلیات GIS: تعریف، تاریخچه، و کاربردها در علوم زمین و محیط‌زیست
• انواع داده‌های مکانی: داده‌های برداری (نقطه، خط، پلی‌گون) و رستری
• سیستم‌های مختصات و پروجکشن‌ها: اصول و اهمیت در تحلیل‌های مکانی
• نمایش و مدیریت فایل‌های مکانی
• تولید و ویرایش داده‌های مکانی: ابزارها و روش‌های ایجاد و اصلاح فایل‌ها

⬅️ بسته‌های کلیدی برای تحلیل داده‌های مکانی در R

• معرفی بسته‌های تخصصی GIS: sf، raster، terra، sp، و stars
• قابلیت‌ها و تفاوت‌های بسته‌ها در پردازش داده‌های برداری و رستری
• نصب و به‌روزرسانی بسته‌ها: مدیریت وابستگی‌ها و استفاده از مخازن CRAN و GitHub

⬅️ وارد کردن و مدیریت داده‌های مکانی در R

• وارد کردن انواع داده‌های مکانی Shapefile، TIFF، و داده‌های سنجش از دور
• تبدیل داده‌های غیرمکانی به داده‌های مکانی: افزودن مختصات جغرافیایی به داده‌های جدولی
• تبدیل ساختار داده‌ها: تغییر فرمت‌ها و یکپارچه‌سازی داده‌های مختلف
• مدیریت سیستم‌های مختصات: تبدیل و هماهنگ‌سازی پروجکشن‌ها

⬅️ پردازش و تحلیل داده‌های رستری

• اصول پردازش داده‌های رستری: ساختار، فرمت‌ها، و کاربردها
• تحلیل‌های آماری رستری: محاسبه میانگین، واریانس، و شاخص‌های آماری
• موزائیک کردن و برش نقشه‌های رستری: یکپارچه‌سازی و مدیریت داده‌های گسترده
• محاسبات رستری: ایجاد نقشه‌های شیب، جهت، و شاخص‌های گیاهی مانند NDVI)

⬅️ پردازش داده‌های برداری

• مدیریت داده‌های برداری: ایجاد، ویرایش، و تبدیل shapefileها با بسته sf
• عملیات هندسی: جابه‌جایی، چرخش، حذف، ایجاد بافر، ادغام، و همپوشانی لایه‌ها
• تحلیل‌های برداری: محاسبات مساحت، طول، و روابط مکانی

⬅️ تولید نقشه‌های فیزیوگرافی و شاخص‌های محیطی

• ایجاد نقشه‌های فیزیوگرافی: شیب، جهت جغرافیایی، ارتفاع،  و hill shading
• محاسبه شاخص‌های توپوگرافی: شاخص رطوبت توپوگرافی (TWI) و شاخص موقعیت توپوگرافی (TPI)
• تولید نقشه‌های شاخص‌های پوشش گیاهی همانند NDVI، EVI، و سایر شاخص‌های سنجش از دور

⬅️ درون‌یابی و مدل‌سازی مکانی

• اصول درون‌یابی داده‌های مکانی: روش‌های Kriging، IDW
• کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین: استفاده از جنگل تصادفی (Random Forest) برای پیش‌بینی مکانی
• بازطبقه‌بندی داده‌ها (Reclassification): تغییر کلاس‌بندی داده‌های رستری و برداری

⬅️ مصورسازی داده‌های مکانی

• اصول مصور‌سازی در GIS: انتخاب رنگ، مقیاس، و سبک‌های نمایش.
• تولید نقشه‌های استاتیک با بسته‌های tmap  و ggplot2
• ایجاد نقشه‌های تعاملی با بسته mapview

⬅️ تبادل داده‌ها و خروجی‌های GIS

• تولید نقشه‌های خروجی در R به فرمت‌های PNG، PDF، و TIFF برای ارائه‌های حرفه‌ای
• تبادل داده‌ها با سایر نرم‌افزارهای  GIS: یکپارچه‌سازی با QGIS، ArcGIS، و Google Earth Engine.
• بهینه‌سازی خروجی‌ها برای انتشارات علمی و گزارش‌های حرفه‌ای

⬅️ پروژه نهایی و کاربردهای عملی

• طراحی و اجرای یک پروژه جامع GIS با استفاده از R
• یکپارچه‌سازی مهارت‌های آموخته‌شده: تحلیل، مدل‌سازی، و مصور‌سازی داده‌ها
• ارائه نتایج در قالب گزارش علمی و نقشه‌های حرفه‌ای

 

 

---

 کتاب هایی عالی که از آن ها در این آموزش استفاده شده است:

📘کتاب An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping

این کتاب برای کسانی که میخواهند تحلیل فضایی را با R انجام دهند، یک انتخاب عالی است.

محتوای کتاب در چه زمینه هایی است؟

• • کار با داده های مکانی (رستری و وکتوری) در R با استفاده از بسته هایی مانند sp, sf, raster و tmap.

  • روش های تجسم و ترسیم نقشه های حرفه ای.

  • تکنیک های تحلیل فضایی (مانند خوشه بندی، درونیابی، و تحلیل الگوهای نقطه ای).

 

📘کتاب An Introduction to Spatial Data Analysis

این کتاب نوشته  یک راهنمای کاربردی برای تحلیل داده های مکانی با استفاده از نرمافزارهای متن باز مانند R و QGIS است.

• محتوای کتاب:

  • مبانی داده های مکانی (رستری و وکتوری).

  • پیش پردازش و تحلیل داده ها با R و QGIS.

  • روشهای طبقه بندی تصاویر ماهواره ای (مانند یادگیری ماشین).

  • تجسم داده ها و ایجاد نقشه های حرفه ای.

 

📘 کتاب Geocomputation with R

این کتاب یکی از بهترین منابع برای یادگیری ژئوکامپیوتیشن (محاسبات مکانی) و علوم فضایی با استفاده از R است.

• محتوای کتاب:

  • کار با داده های مکانی (وکتور و رستر) در R با استفاده از بسته های مدرن مانند sf (جایگزین sp)، terra (جایگزین raster)، stars و tidyverse.

  • تحلیل های فضایی پیشرفته مانند:

    • هندسه محاسباتی (مثلاً عملیات روی پلیگون ها).

    • مدلسازی مکانی (رگرسیون جغرافیایی، درونیابی).

    • شبیهسازی و محاسبات کارآمد با مسیریابی، شبکه ها و داده های بزرگ.

  • تجسم حرفه ای با ggplot2, tmap, mapview و leaflet.

  • یادگیری ماشین فضایی (مثلاً خوشه بندی مکانی)

 

📘 کتاب Remote sensing and GIS for ecologist

این کتاب، یک راهنمای تخصصی و کاربردی برای بکارگیری سنجش از دور (RS) و GIS در مطالعات اکولوژی و محیط زیست است.

• محتوای کتاب چیست؟

  • مبانی سنجش از دور (انواع داده های ماهواره ای، شاخص های گیاهی مانند NDVI).

  • تکنیک های پردازش تصاویر (طبقه بندی، آشکارسازی تغییرات، تحلیل بافت).

  • ادغام RS و GIS برای مطالعات میدانی (مثلاً مدل سازی پراکنش گونه ها).

  • استفاده از نرم افزارهای رایگان مانند:

    • QGIS (+ پلاگین های تخصصی مانند SCP).

    • R برای تحلیل های پیشرفته (با بسته هایی مانند raster، sf، caret).

  • مطالعات موردی واقعی (مانند پایش جنگل ها، ارزیابی تنوع زیستی).

---

چرا این محصول تولید شد؟

زبان برنامه نویسی R به دلیل قابلیت‌های زیاد به‌عنوان یکی از ابزارهای اصلی در GIS مورد توجه قرار گرفته است:

• توانایی پردازش داده‌های برداری (Vector) و رستری (Raster)
• امکان یکپارچه‌سازی با سایر ابزارهای GIS مانند QGIS ، SAGA، ArcGIS و غیره
• قابلیت انجام تحلیل‌های آماری پیشرفته بر روی داده‌های مکانی
• پشتیبانی از داده‌های بزرگ (Big Data) و پردازش های موازی
• امکان تولید خروجی‌های گرافیکی با کیفیت بالا برای ارائه‌های علمی و حرفه‌ای

نرم‌افزارهای متعددی برای انجام تحلیل‌های GIS توسعه یافته‌اند که هر یک ویژگی‌ها و قابلیت‌های خاص خود را دارندکه می توان به ArcGIS، QGIS و GRASS اشاره داشت. در این میان، زبان برنامه‌نویسی R به دلیل انعطاف‌پذیری، قابلیت‌های آماری پیشرفته و ماهیت متن‌باز، به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در این حوزه مطرح شده است.

یکی از مهم‌ترین مزیت های R، QGIS و GRASS، متن‌باز و رایگان بودن آن‌ها است. این ویژگی امکان دسترسی به ابزارهای پیشرفته GIS را بدون هزینه‌های سنگین برای دانشجویان، پژوهشگران و سازمان‌های کوچک فراهم می‌کند. در مقابل، ArcGIS یک نرم‌افزار تجاری است که هزینه‌های قابل‌توجهی برای مجوزهای استفاده، افزونه‌ها و به‌روزرسانی‌ها دارد. این موضوع می‌تواند برای کاربران در کشورهای در حال توسعه یا پروژه‌های با بودجه محدود، یک محدودیت جدی باشد.

زبان برنامه نویسی R به دلیل ماهیت برنامه‌نویسی‌محور خود، انعطاف‌پذیری بی‌نظیری در انجام تحلیل‌های سفارشی ارائه می‌دهد. بسته‌های تخصصی مانند sf برای داده‌های برداری، raster و terra  برای داده‌های رستری و landscapemetrics برای تحلیل‌های منظر یا سیمای سرزمین، امکان انجام تحلیل‌های پیچیده مکانی و آماری را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، R  امکان ادغام تحلیل‌های GIS با روش‌های آماری پیشرفته، یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی را دارد، که در نرم‌افزارهای سنتی GIS کمتر دیده می‌شود.

ArcGIS با ارائه ابزارهای آماده و استاندارد، برای تحلیل‌های رایج GIS مانند همپوشانی، تحلیل‌های مجاورت و پردازش تصاویر ماهواره‌ای بسیار قدرتمند است. با این حال، برای تحلیل‌های غیراستاندارد یا بسیار تخصصی، کاربران ممکن است به افزونه‌های اضافی یا برنامه‌نویسی در Python نیاز داشته باشند. نرم افزارهای QGIS و GRASS نیز انعطاف‌پذیری بالایی دارند، اما به دلیل وابستگی به رابط کاربری گرافیکی، ممکن است در مقایسه با R برای تحلیل‌های پیچیده و کاملاً سفارشی، محدودیت‌هایی داشته باشند.

نرم افزارهای ArcGIS و QGIS به دلیل رابط‌های کاربری گرافیکی کاربرپسند، برای کاربران مبتدی و غیربرنامه‌نویس مناسب‌تر هستند. این نرم‌افزارها ابزارهای drag-and-drop و منوهای بصری ارائه می‌دهند که یادگیری و استفاده از آن‌ها را آسان‌تر می‌کند. در مقابل، R به دلیل ماهیت برنامه‌نویسی‌محور، نیازمند دانش کدنویسی است که می‌تواند برای کاربران تازه‌کار چالش‌برانگیز باشد. با این حال، با یادگیری اصول اولیه R و استفاده از محیط RStudio، کاربران می‌توانند به‌سرعت با ابزارهای GIS در R آشنا شوند. نرم افزار GRASS نیز به دلیل رابط کاربری پیچیده‌تر و تمرکز بر تحلیل‌های پیشرفته، ممکن است برای کاربران مبتدی دشوار باشد.

زبان برنامه نویسی R، با بسته‌هایی مانند ggplot2 و tmap، امکان تولید نقشه‌های موضوعی و نمودارهای باکیفیت را فراهم می‌کند. این ابزارها به کاربران اجازه می‌دهند تا مصورسازی ی‌های کاملاً سفارشی و مناسب برای انتشارات علمی ایجاد کنند. علاوه بر این، بسته shiny امکان توسعه داشبوردهای تعاملی را فراهم می‌کند که برای ارائه‌های حرفه‌ای بسیار مفید است.

از طرفی، ArcGIS در تولید نقشه‌های حرفه‌ای با کیفیت بالا و قابلیت‌های گرافیکی پیشرفته، به‌ویژه برای پروژه‌های تجاری، پیشرو است. QGIS نیز ابزارهای قدرتمندی برای مصورسازی ارائه می‌دهد و از نظر کیفیت خروجی، با ArcGIS قابل رقابت است. نرم افزار GRASS در مصورسازی کمی محدودتر است و بیشتر بر تحلیل‌های محاسباتی تمرکز دارد، اما می‌تواند با یکپارچه‌سازی با QGIS یا R، خروجی‌های گرافیکی بهتری تولید کند.

R  با بسته‌هایی مانند bigmemory و parallel، قابلیت پردازش داده‌های بزرگ و انجام محاسبات موازی را دارد. این ویژگی برای تحلیل داده‌های حجیم سنجش از دور یا پروژه‌های مرتبط با داده‌های پهپادی بسیار مفید است. نرم افزار ArcGIS  نیز با ابزارهایی مانند ArcGIS Pro و افزونه‌های مختلف، عملکرد خوبی در پردازش داده‌های بزرگ دارد، اما این قابلیت‌ها معمولاً به سخت‌افزارهای قدرتمند و مجوزهای اضافی وابسته است. QGIS و GRASS در پردازش داده‌های بزرگ محدودیت‌هایی دارند، اما GRASS با الگوریتم‌های بهینه‌شده برای تحلیل‌های رستری، در برخی موارد عملکرد بهتری نسبت به QGIS ارائه می‌دهد.

زبان برنامه نویسی R، امکان یکپارچه‌سازی با نرم‌افزارهای دیگر GIS مانند QGIS و ArcGIS را از طریق بسته‌هایی مانند arcgisbinding  و افزونه‌های QGIS فراهم می‌کند. علاوه بر این، R  می‌تواند با پایگاه‌های داده  مانند PostgreSQL/PostGIS  و ابزارهای سنجش از دور مانند Google Earth Engine ادغام شود. ArcGIS نیز قابلیت یکپارچه‌سازی بالایی با محصولات Esri و سایر پایگاه‌های داده دارد، اما این قابلیت‌ها اغلب به افزونه‌های تجاری محدود می‌شوند. QGIS و GRASS به دلیل ماهیت متن‌باز، به‌خوبی با یکدیگر و با ابزارهای دیگر مانند R یکپارچه می‌شوند و افزونه‌های متعددی برای این منظور ارائه می‌دهند.

یکی از نقاط قوت اصلی R، شفافیت و تکرارپذیری تحلیل‌ها است. اسکریپت‌های R به کاربران اجازه می‌دهند تا فرآیندهای تحلیلی خود را به‌صورت کامل مستند کنند، که این ویژگی برای تحقیقات علمی و پروژه‌های آکادمیک بسیار مهم است. ArcGIS، به دلیل وابستگی به ابزارهای گرافیکی، ممکن است در مستندسازی فرآیندها محدودیت‌هایی داشته باشد، مگر اینکه از Python یا ModelBuilder استفاده شود. QGIS و GRASS نیز امکان مستندسازی فرآیندها را دارند، اما به دلیل ماهیت برنامه‌نویسی‌محور R، این زبان در این زمینه برتری دارد.

---

مخاطبین این محصول؟

این آموزش به‌گونه‌ای طراحی شده است که پاسخگوی نیازهای طیف گسترده‌ای از افراد فعال در حوزه‌های منابع طبیعی، محیط‌ زیست، کشاورزی، و علوم زمین باشد. همچنین با هدف ارائه ابزارها و مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌های مکانی، مدل‌سازی پیشرفته و مصورسازی داده‌ها، گروه‌های متنوعی از افراد با سطوح مختلف و اهداف حرفه‌ای را هدف قرار داده است.

مخاطبان این محصول شامل افرادی هستند که به دنبال یادگیری یا ارتقای مهارت‌های خود در استفاده از ابزارهای متن‌باز برای حل مسائل پیچیده مکانی در زمینه‌های علمی، حرفه‌ای، و تحقیقاتی می‌باشند.

مخاطبان این دوره به‌طور کلی به دنبال کسب مهارت‌هایی هستند که به آن‌ها امکان دهد داده‌های مکانی را به‌صورت مؤثر مدیریت، تحلیل، و مصورسازی کنند. این نیازها شامل موارد زیر است:

• یادگیری ابزارهای متن‌باز: بسیاری از مخاطبان به دلیل محدودیت‌های مالی یا علاقه به شفافیت و تکرارپذیری، به ابزارهای رایگان و متن‌باز مانند R گرایش دارند. این افراد به دنبال یادگیری چگونگی استفاده از R برای تحلیل داده‌های مکانی، بدون وابستگی به نرم‌افزارهای تجاری گران‌قیمت هستند.
• تحلیل‌های پایه‌ای و پیشرفته: برخی از مخاطبان نیاز به یادگیری مفاهیم اولیه GIS، مانند مدیریت داده‌های برداری و رستری دارند. در مقابل، گروهی دیگر به دنبال ابزارهایی برای تحلیل‌های پیچیده‌تر، مانند مدل‌سازی تغییرات کاربری زمین، تحلیل‌های هیدرولوژیکی، یا پیش‌بینی اثرات تغییرات اقلیمی، هستند.
• مصورسازی حرفه‌ای: مخاطبان این دوره علاقه‌مند به تولید نقشه‌های موضوعی و نمودارهای باکیفیت هستند که بتوانند نتایج تحلیل‌های خود را به‌صورت حرفه‌ای ارائه دهند. این نیاز به‌ویژه برای افرادی که در پروژه‌های تحقیقاتی یا حرفه‌ای فعالیت می‌کنند، اهمیت دارد.

---

کاربردهای R در GIS

زبان برنامه‌نویسی R به دلیل قابلیت‌های پیشرفته در تحلیل داده‌ها، پردازش مکانی، و مصور‌سازی، به ابزاری کلیدی در سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) تبدیل شده است. این زبان متن‌باز، با بهره‌گیری از بسته‌های تخصصی کاربردهای گسترده‌ای در تحلیل و مدیریت داده‌های مکانی ارائه می‌دهد که در حوزه‌های منابع طبیعی، محیط‌ زیست، کشاورزی، و علوم زمین مورد استفاده قرار می‌گیرد.

یکی از کاربردهای اصلی R در GIS، تحلیل داده‌های مکانی است. این زبان امکان انجام تحلیل‌های همپوشانی برای شناسایی مناطق مشترک، تحلیل‌های مجاورت برای بررسی روابط مکانی، و تحلیل‌های آماری مکانی نظیر خوشه‌بندی و مدل‌سازی مکانی را فراهم می‌کند. این قابلیت‌ها برای حل مسائل پیچیده در برنامه‌ریزی شهری، مدیریت منابع طبیعی، و ارزیابی ریسک‌های محیطی بسیار ارزشمند هستند. علاوه بر این، R در پردازش داده‌های رستری و برداری نقش مهمی ایفا می‌کند. بسته‌های تخصصی این زبان امکان پردازش تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های سنجش از دور، مانند محاسبه شاخص‌های گیاهی (NDVI)، و همچنین مدیریت و تبدیل فرمت‌های داده‌های برداری، نظیر shapefileها را فراهم می‌سازند.

مدل‌سازی مکانی یکی دیگر از حوزه‌های کلیدی کاربرد R است. این زبان ابزارهایی برای مدل‌سازی تغییرات کاربری زمین، پیش‌بینی اثرات تغییرات اقلیمی بر اکوسیستم‌ها، و تحلیل‌های هیدرولوژیکی، مانند مدل‌سازی جریان آب و حوزه‌های آبخیز، ارائه می‌دهد. این قابلیت‌ها به‌ویژه در پروژه‌های تحقیقاتی مرتبط با پایداری محیط‌زیست و مدیریت منابع آب کاربرد دارند. در زمینه مصور‌سازی، R  با بسته‌هایی مانند tmap  و ggplot2  امکان تولید نقشه‌های موضوعی با کیفیت بالا و ایجاد داشبوردهای تعاملی از طریق shiny  را فراهم می‌کند، که برای ارائه نتایج به‌صورت حرفه‌ای و تعاملی بسیار مؤثر است.

R همچنین در یکپارچه‌سازی و تحلیل داده‌های بزرگ، مانند داده‌های جمع‌آوری‌شده از حسگرها و پهپادها، کارایی بالایی دارد. این زبان با پشتیبانی از پردازش موازی و مدیریت داده‌های حجیم، در پروژه‌های محیط‌زیستی و کشاورزی که نیازمند تحلیل داده‌های گسترده هستند، عملکرد مطلوبی ارائه می‌دهد. در نهایت، R  در تحلیل‌های محیط‌زیستی، از جمله پایش آلودگی‌های هوا، آب، و خاک، و تحلیل تنوع زیستی برای حفاظت از گونه‌ها، ابزارهای قدرتمندی ارائه می‌دهد.

به‌طور خلاصه، کاربردهای R در GIS از تحلیل‌های پایه‌ای مکانی تا مدل‌سازی‌های پیشرفته و تجسم‌سازی داده‌ها را در بر می‌گیرد. این زبان با انعطاف‌پذیری، قابلیت‌های آماری پیشرفته، و ماهیت متن‌باز خود، به ابزاری ضروری برای تحلیلگران داده‌های مکانی در حوزه‌های مختلف تبدیل شده است. توانایی R در یکپارچه‌سازی تحلیل‌های مکانی با علوم داده، آن را به گزینه‌ای ایده‌آل برای پروژه‌های تحقیقاتی و حرفه‌ای در زمینه‌های منابع طبیعی، محیط‌ زیست، و کشاورزی تبدیل کرده است.