Introdução aos Mapas de Kernel: Conceitos Fundamentais

Você sabe o que são Mapas de Kernel? Entende seu potencial de aplicação? Quais as vantagens deste tipo de mapa? O que é necessário para construirmos um? Neste artigo e vídeo respondemos estas e outras perguntas.

CONCEITOS SOBRE MAPAS DE KERNEL

Mapas de Kernel são usados para estudar fenômenos pontuais (ocorrências de morte, doenças, crimes, espécies animais ou vegetais, por exemplo).

Tudo que for relacionado com dados pontuais espacializados é passível de se usar o método de Kernel. Então, não adianta querer usar dados em formato de linha ou polígono para este tipo de operação.

Em inglês, a palavra Kernel significa “núcleo”. Já aqui em nosso contexto este termo se refere a um método estatístico de estimação de curvas de densidades. Neste método cada uma das observação é ponderada pela distância em relação a um valor central, o núcleo.

A construção de um Mapa de Kernel envolve o estudo de comportamento de padrões. No mapa é plotado, por meio métodos de interpolação, a intensidade pontual de determinado fenômeno em toda a região de estudo. Assim, temos uma visão geral da intensidade do processo em todas as regiões do mapa.
No vídeo a seguir apresentamos mais detalhes sobre este assunto:

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Como explicado durante a aula do vídeo (gravada durante um de nossos cursos presenciais) este método tem como uma de suas vantagens não depender dos limites físicos e políticos definidos pelo homem para gerar a representação. Ou seja, ele não se limita aos bairros, municípios, etc.

Temos bastante conteúdo em nosso site sobre os aspectos práticos. Veja nos links abaixo:

• Como fazer Mapas de Kernel no QGIS
• Como fazer Mapas de Kernel no ArcGIS
• Spring: Análise Espacial com Mapas de Kernel

Em caso de dúvidas sobre as explicações apresentadas no vídeo, deixe seus comentários.

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