كيف تستخدم لغة برمجة R في نظم المعلومات الجغرافية R Programming in GIS

 

لغة البرمجة R هي أداة مفتوحة المصدر متخصصة في الإحصاء وتحليل البيانات، وتشتهر بقدراتها في التصور البياني والتحليل الاستكشافي. وعلى الرغم من أن الإحصائيين اعتمدوا عليها منذ سنوات في تحليل البيانات، فإن استخدامها توسّع ليشمل مجال نظم المعلومات الجغرافية (GIS)، مما فتح الباب أمام إمكانيات جديدة في التحليل المكاني، معالجة البيانات، والنمذجة الجغرافية.

في هذا المقال، سنتعرف على دور لغة R في نظم المعلومات الجغرافية، وكيفية دمجها مع برامج مثل ArcGIS وQGIS، وأهم المكتبات التي تجعلها أداة قوية بجانب بايثون.

لماذا استخدام R في نظم المعلومات الجغرافية؟

أصبح استخدام R شائعًا في GIS بسبب ما تقدمه من:

• قدرات إحصائية متقدمة لا توفرها الأدوات التقليدية بسهولة.

• مكتبات قوية لتصور البيانات مثل ggplot2 و tmap.

• أدوات لمعالجة البيانات مثل dplyr التي تتيح مرونة عالية.

• الوصول إلى بيانات حكومية ورسمية عبر مكتبات مثل tidycensus.

مع وجود أكثر من 12,700 مكتبة R متاحة، فإن المستخدمين أمامهم خيارات واسعة في الرسوم البيانية، إدارة البيانات، التحليل المكاني، وحتى التكامل مع مصادر البيانات الخارجية.

المقارنة بين R و Python في GIS

R مقابل Python

• R: متفوق في التحليل الإحصائي والتصور البياني.

• Python: ممتاز في أتمتة المهام، التعامل مع الملفات، الشبكات، وكشط الويب.

لماذا Python هي اللغة الافتراضية في ArcGIS وQGIS؟

• Python أكثر تكاملاً مع البرامج والأدوات المساعدة.

• توفر مكتبات قوية مثل PySAL للتحليل المكاني المتقدم.

• بينما R تبقى الخيار الأفضل إذا كان التركيز على التحليل الإحصائي البحت والتصورات المعقدة.

طرق دمج R مع نظم المعلومات الجغرافية

1. جسر R-ArcGIS (R-ArcGIS Bridge)

يُعد جسر R-ArcGIS أداة رسمية طورتها شركة Esri لتمكين التكامل السلس بين برنامج ArcGIS ولغة البرمجة R.

• يسمح هذا الجسر بنقل البيانات النقطية (Raster) والمتجهة (Vector) بين ArcGIS وR بكل سهولة.

• يمكن للمستخدمين إجراء التحليلات الإحصائية المعقدة داخل R، ثم إعادة النتائج مباشرة إلى بيئة ArcGIS للاستفادة من إمكانياته في العرض الخرائطي والتحليل المكاني.

• هذه الميزة تجعل الجسر مثاليًا للباحثين الذين يحتاجون إلى قوة R في التحليل، مع المحافظة على مرونة ArcGIS في إدارة الخرائط والبيانات الجغرافية.

2. موفّر المعالجة R في QGIS

يُعد موفّر المعالجة R (R Processing Provider) أحد الإضافات مفتوحة المصدر في منصة QGIS، حيث يمنح المستخدم القدرة على كتابة وتشغيل الأكواد البرمجية بلغة R من داخل بيئة QGIS مباشرة، دون الحاجة للانتقال إلى منصات أخرى أو برامج مساندة.

هذا المكوّن يوفّر تناغمًا متينًا بين QGIS وR، الأمر الذي يفتح المجال أمام تشغيل مكتبات R المتخصصة في التحليل المكاني، مثل مكتبة sf الخاصة بالبيانات المتجهة ومكتبة raster المعنية بالبيانات النقطية، إلى جانب أدوات QGIS الغنية.

لكن لكي يتمكّن هذا الموفر من العمل بكفاءة، فإنه يتطلب وجود تثبيت مسبق للغة R على جهاز المستخدم مع الحزم الجوهرية مثل ggplot2 المستخدمة في الرسوم الإحصائية، وdplyr الخاصة بتنظيم البيانات، إضافةً إلى tidycensus التي تخدم البيانات السكانية.

ويتيح هذا الانسجام بين QGIS وR إمكانيات متقدمة لإنجاز أعمال تحليلية تشمل النمذجة المكانية المعقدة، إنتاج تصورات إحصائية بصرية عالية الجودة، وكذلك معالجة كميات هائلة من البيانات بدقة وسرعة.

3. بيئة النمذجة الجغرافية المكانية (GME)

بيئة النمذجة الجغرافية المكانية (Geospatial Modelling Environment - GME) كانت أداة مساعدة فاعلة صُممت خصيصًا لتتكامل مع برنامج ArcGIS وتضيف إليه بُعدًا تحليليًا جديدًا.

وعلى الرغم من توقف هذه الأداة وعدم توافرها اليوم، إلا أنها تمثل علامة تاريخية بارزة في سياق تطوير التكامل بين التحليلات الإحصائية بلغة R ومجالات نظم المعلومات الجغرافية (GIS).

لقد أتاحت GME للباحثين القدرة على صياغة نماذج مكانية وإحصائية متطورة داخل بيئة ArcGIS عبر تشغيل أكواد R بمرونة.

وبالنسبة لأولئك الذين اعتمدوا على ArcMap في مراحل سابقة، كانت GME بمثابة أداة لا غنى عنها لتنفيذ تحليلات مكانية وإحصائية لا يمكن بلوغها بسهولة عبر الأدوات التقليدية وحدها.

أهم مكتبات R المفيدة في مجال GIS

1. ggplot2 و tmap
تُعتبر مكتبتا ggplot2 و tmap من أقوى الأدوات المخصّصة لتصوير البيانات الجغرافية باستخدام R:

• ggplot2: مكتبة راسخة لإنتاج الرسوم البيانية عالية الجودة، تُستخدم على نطاق واسع لرسم البيانات الإحصائية وتمثيلها على الخرائط.

• tmap: مكتبة تُوجّه نحو إنتاج الخرائط التفاعلية والثابتة، وتتميّز بمرونة عالية في تخصيص التفاصيل البصرية.

وبالاستفادة من هذه المكتبات، يستطيع محللو نظم المعلومات الجغرافية إنتاج خرائط متقنة بصريًا تعكس الواقع بدقة، وبطرائق تفوق الأدوات التقليدية في GIS.

2. dplyr
مكتبة dplyr من الأدوات الجوهرية داخل لغة R لمعالجة البيانات وإعادة تشكيلها.
توفر واجهة برمجية سهلة تتيح تنفيذ عمليات مثل التصفية، الترتيب، التلخيص، والدمج، مما يجعلها خيارًا رئيسيًا لتحضير البيانات قبل الشروع في التحليل المكاني والإحصائي.

وتُعد هذه المكتبة مكملة بشكل مثالي للعمل مع مكتبات أخرى مثل sf و ggplot2، حيث تمنح الباحث القدرة على الانتقال من البيانات الخام إلى بيانات منظمة صالحة للتحليل.

3. sf و raster

• sf: مكتبة موجّهة خصيصًا للتعامل مع البيانات المتجهة (Vector Data) مثل النقاط والخطوط والمضلعات.

• raster: مكتبة متخصصة بالبيانات النقطية (Raster Data) مثل الصور الجوية وصور الأقمار الصناعية.

وباستخدام المكتبتين معًا، يتمكن الباحث من معالجة البيانات الجغرافية المكانية بمرونة وكفاءة، مع إمكانيات تحليلية واسعة.

4. tidycensus
مكتبة tidycensus تمثل أداة مثالية للباحثين المهتمين بالبيانات السكانية والديموغرافية. فهي تتيح الاتصال المباشر مع بيانات التعداد الأمريكي، وتوفر إمكانيات تحويلها إلى صيغ مهيأة للتحليل المكاني والإحصائي.

وتُستخدم هذه المكتبة بشكل واسع في الدراسات الاجتماعية والاقتصادية، وكذلك في أبحاث التخطيط الحضري التي تستند إلى نظم المعلومات الجغرافية.

كيفيّة استخدام R مع نظم المعلومات الجغرافية (GIS) في التحليل العملي

أصبحت لغة R اليوم من الأدوات الأكثر قوة في دعم برامج نظم المعلومات الجغرافية (GIS)، إذ تمنح المستخدم إمكانيات متقدمة في التحليل المكاني الإحصائي، التصوير البياني، ومعالجة البيانات. وفيما يلي أهم المساحات التطبيقية التي يمكن فيها استثمار هذا التكامل:

التحليل الإحصائي المكاني باستخدام R و GIS

• حساب التجمعات المكانية (Spatial Clustering): عبر مكتبات مثل spdep و sf يمكن تحليل الظواهر المكانية مثل انتشار الأمراض، الحوادث المرورية، أو الأنشطة الاقتصادية، مما يساعد على فهم الأنماط الجغرافية المعقدة.

• الكشف عن النقاط الساخنة والشذوذات (Hotspot & Outlier Detection): باستخدام مكتبات مثل spatstat، يمكن لـR تحديد المناطق ذات النشاط غير المعتاد أو المرتفع، ما يجعلها أداة نافعة في الأمن العام والتخطيط الحضري والدراسات البيئية.

التصور البياني للخرائط في R

واحدة من أعظم مزايا R أنها قادرة على إنتاج خرائط ثرية سواء كانت ثابتة أو تفاعلية:

• باستخدام leaflet يمكن بناء خرائط تفاعلية على الويب تسمح بالتكبير، الفلترة، والتفاعل مع البيانات.

• عبر ggplot2 يمكن إنشاء خرائط إحصائية عالية الجودة تُبرز توزيع البيانات السكانية أو البيئية بطرق جذابة للباحثين وصناع القرار.

إدارة ومعالجة البيانات في R قبل التحليل المكاني

تُعد معالجة البيانات خطوة محورية قبل البدء بالتحليل الجغرافي، وتبرز هنا قوة مكتبات R:

• dplyr: للتصفية، إعادة الترتيب، والتلخيص.

• tidyr: لتحويل البيانات إلى هيئة منظمة (Tidy Data).

• sf و raster: لتحميل ومعالجة البيانات المكانية بمختلف أنواعها.

التعامل مع البيانات الزمنية المكانية (Spatio-temporal Data)

من التحديات الكبرى في GIS تحليل البيانات التي تجمع بين البُعدين المكاني والزمني.
باستخدام مكتبات مثل spacetime و stars يمكن التعامل مع المكعبات المكانية الزمنية، وتحليل الأنماط المتغيرة مثل تغير المناخ أو النمو الحضري.

يمنح تكامل R مع نظم GIS إمكانيات عملية متقدمة تشمل:

• إجراء تحليلات إحصائية مكانية دقيقة كالكشف عن التجمعات والنقاط الساخنة.

• إنتاج خرائط تفاعلية وبصرية باستخدام ggplot2 و leaflet.

• إدارة ومعالجة البيانات لضمان نتائج صحيحة ودقيقة.

• التعامل مع البيانات المكانية الزمنية لاستشراف التغيرات المستقبلية.

إن الجمع بين قوة R التحليلية والإمكانات المكانية الغنية في GIS يفتح المجال أمام الباحثين والمحللين لاستخراج معرفة معمّقة قابلة للتطبيق العملي.

فإذا كان المطلوب إنجاز تحليلات إحصائية معقدة ورسوم بيانية متقنة، فإن R هو الأداة الأمثل. أما إذا كان الهدف الأتمتة والتعامل مع البيانات الضخمة، فإن Python تظل الخيار الأقوى.

لكن الأجمل من ذلك أن اللغتين يمكن دمجهما بسهولة داخل بيئة GIS للحصول على أفضل ما تقدمه كل منهما في آن واحد.