Récemment, la recherche sur le café s'est concentrée sur les interactions entre la qualité en tasse du café et l'environnement. Cependant, il manquait des méthodes et des outils pour extrapoler les résultats de la plupart des expériences contrôlées à des aires géographiques plus étendues. Nous présentons un outil basé sur des méthodologies de statistiques de Bayes et de Régression Géographiquement Pondérée (GWR) pour cartographier les caractéristiques de qualité du café et pour identifier leurs interactions avec l'environnement. Pour cela, on utilise deux cas d'étude. Avec les données du département du Cauca au sud de la Colombie, nous introduisons le concept de niche et testons l'outil présenté. Avec les données du Nicaragua, nous démontrons la valeur des analyses spatiales pour évaluer la variabilité des caractéristiques de qualité du café et des facteurs environnementaux qui les dirigent.