Análise de densidade de eventos pontuais utilizando o QGIS – Parte II

Análise de densidade de eventos pontuais utilizando o QGIS – Parte II

Este tutorial apresenta um roteiro passo a passo para a análise de densidade de eventos pontuais utilizando um peso para cada evento. Para melhor entendimento das atividades aqui realizadas, recomendo proceder o passo a passo apresentado no tutorial “Análise de densidade de eventos pontuais no QGIS – Parte I“. Aqui, executaremos os procedimentos para obtenção do mapa de calor para eventos pontuais que possuem um peso associado. Este peso pode representar uma importância relativa (conforme uma escala de interesse associada a algum contexto de aplicação) ou qualquer tipo de variável quantitativa (discreta ou contínua).

De uma maneira resumida, o procedimento de análise de densidade por kernel aqui apresentado funciona da mesma forma conforme apresentado na Parte I deste tutorial, porém, a função utilizada pelo estimador de densidade sofre uma modificação: o valor máximo da função, que corresponde à posição espacial do ponto, passa a ser o peso do ponto. Ou seja, a função kernel passa a ter a finalidade de representar a importância do ponto, e não mais a sua probabilidade de ocorrência ao longo do espaço.

As atividades aqui apresentadas resumem-se ao uso de dados sintéticos, definidos a partir de procedimentos de geração aleatória dos pontos e dos pesos. O foco principal não é uma aplicação específica, e sim o uso entendimento da ferramenta “análise de densidade por kernel”, disponível no complemento “Heat map” (mapa de calor) do QGIS. Logo, será necessário instalar ou ativar este complemento, conforme orientado na Parte I deste tutorial. Foi utilizada a versão 2.18.5 do QGIS.

Os dados sintéticos aqui produzidos são pontos que foram distribuídos aleatoriamente ao longo de uma região ocupada por polígonos que representam os limites dos bairros da cidade de Santarém/PA. O shapefile contendo os polígonos dos bairros pode ser obtido clicando aqui. Após baixar o aquivo, descompacte-o e adicione a camada shapefile ao QGIS. Esta camada está definida no SRC 31981 (SIRGAS 2000 / UTM Zona 21 S). Todos os dados obtidos em diante seguirão este SRC. A Figura abaixo apresenta a camada adicionada.

QGIS 2.18.5_079
Camada shapefile dos limites dos cairros da cidade de Santarém/PA

O próximo passo é a geração dos pontos, distribuídos aleatoriemante ao longo dos bairros. A nível de informação, é possível também fazer uma amostragem aleatória, estratificada ou não estratificada. Aqui optou-se pelo uso da ferramenta que cria pontos aleatórios dentro dos limites de uma camada (Random points in layer bounds), disponível no menu Vetor > Ferramentas de pesquisa (Vector > Reseach Tools). Neste mesmo menu existem outras ferramentas para outros tipos de amostragens aleatórias. A Figura abaixo exibe a janela da ferramenta utilizada e as opções selecionadas. Foram gerados 1000 pontos distribuídos aleatoriamente, de maneira uniforme ao longo da camada de bairros. Em seguida, é exibida a camada de pontos gerada. É importante informar que, por conta da amostragem ser (pseudo)aleatória, cada camada de pontos gerada pela ferrementa será diferente.

Random points in layer bounds_080
Geração aleatória de pontos ao longo dos limites da camada de bairros.
QGIS 2.18.5_081
Camada de pontos distribuídos aleatoriamente ao longo dos limites da camada de bairros.

O próximo passo é a definição dos pesos referentes a cada ponto. Como dito anteriormente, esse peso representa uma importância associada ao evento pontual representado, que depende do contexto de aplicação da análise. Por exemplo, esse ponto pode ser um índice definido em uma escala de 1 a 10, que pode indicar conforto térmico, sensação de insegurança, risco de incidência de alguma coisa, etc. No dado sintético deste tutorial, foi criado um atributo de nome “peso”, e valores aleatórios entre 1 e 10 foram utilizados para preenchê-lo, utilizando a função matemática “rand” da calculadora de campo do QGIS. Para proceder, acesse a tabela de atributos da camada de pontos e, em seguida, clique na calculadora de campo, e insira as opções conforme mostrada na Figura abaixo, por fim, pressione OK. Em virtude dos valores dos pesos serem gerados aleatoriamente, sempre haverá valores diferentes para cada execução do procedimento na calculadora de campo.

Field calculator_082
Opções da calculadora de campo para geração aleatória dos pesos.

Para visualizar os pontos em diferentes cores, associadas a cada um valor de peso, basta clicar nas propriedades da camada, ir até a opção estilo, escolher as opções conforme mostradas a seguir, e clicar em Classificar (Classify). Foi utilizada a paleta de cores denominada “Spectral” invertida, com valores indo do azul (peso 1) até o vermelho (peso 10), passando pela cor amarela em valores intermediários.

Layer Properties - pontos | Style_083
Opções de visualização da camada de pontos com os pesos associados a cores.

Após aplicar o estilo de visualização, os pesos são exibidos em cores conforme Figura abaixo.

QGIS 2.18.5_085
Camada de pontos desenhada em cores associadas aos pesos.

O próximo passo é a obtenção do mapa de densidade por kernel ponderado pelos pesos dos pontos. Acesse o menu Raster > Mapa de Calor (Raster > Heat Map) e abra a ferramenta Heat Map. As opções desta janela são descritas na Parte I deste tutorial. As opções escolhidas aqui foram, raio de influência de 300 metros e o peso para cada função kernel associada ao atributo “peso” do ponto. A camada obtida é exibida na Figura abaixo.

QGIS 2.18.5_087
Mapa de calor obtido a partir da análise de densidade por kernel usando o atributo peso.

Para melhorar a visualização desta camada, acesse a opção estilo nas propriedades da camada, e escolha as opções, conforme mostrado na Figura abaixo. Foi utilizada a renderização por pseudo-cor com interpolação linear com cores associadas a valores em intervalos iguais a partir de 5 classes. A vantagem em se usar 5 classes se dá pelo fato de serem associadas a classes de intensidade (ou importância) como, por exemplo, muito baixo, baixo, médio, alto e muito alto. A paleta de cores utilizada foi a Spectral invertida, com valores baixos representados em azul, valores intermediários em amarelo, e valores altos em vermelho. Imediatamente à seguir é exibida a camada com a nova visualização.

Layer Properties - heatMap300m | Style_089
Opções de renderização para o mapa de calor.
QGIS 2.18.5_090
Mapa de calor com as opções de renderização.

Uma forma mais interessante para visualização do mapa de calor é sobrepô-lo a uma imagem de sensoriamento remoto. Aqui, foi utilizado a camada contendo as imagens de alta resolução do Google Maps, inseridas a partir do complemento OpenLayers. Instale o complemento OpenLayers, em seguida acesse o mene Web > OpenLayers plugin > Google Maps > Google Satellite. O mapa de calor foi definido com transparência de 50% (defina esse valor acessando a opção Transparência nas propriedades da Camada) e visualizado acima da camada do Google Maps. O resultado é exibido na Figura abaixo.

QGIS 2.18.5_093
Mapa de calor com transparência sobreposto à camada de imagens de alta resolução do Google Maps.

 

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