Malgré les avancées de nombreuses librairies, R pour faire de l’analyse spatiale n’est pas optimum. Changer la projection d’une image Landsat avec la librairie raster prend plus de six minutes; lire et gérer une couche de codes postaux de 1.2Gb est pratiquement impossible et dès que l’on a une couche avec des problèmes topologiques, rgeos plante…
Malgré tout, travailler avec R est tellement utile que personne (ici) ne souhaiterait l’abandonner pour un logiciel moins convivial. Bonne nouvelle, une solution existe! Il s’agit de contrôler, au travers du langage R, la panoplie de logiciels et programmes SIG disponibles librement sur le web tel que GDAL, GRASS, SAGA et QGIS.
L’objectif de cette présentation est de fournir une nouvelle perspective à l’utilisation de R en analyse spatiale, où celui-ci devient le maître d’oeuvre et non l’exécutant des tâches requises, c’est-à-dire où il devient le logiciel qui les gouvernent tous.