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Introdução aos Mapas de Kernel

Mapas de Kernel

Uma das incontáveis vantagens do mapeamento digital em relação ao método convencional é a possibilidade de geração dos chamados Mapas de Kernel. Este produto cartográfico constitui-se uma poderosa ferramenta para análise espacial. Esta matéria comentará alguns conceitos importantes relacionados com este tipo especial de mapa. Nesta primeira parte destacaremos o que é e qual a aplicabilidade dos mapas de Kernel e em uma segunda parte será ensinado como gerá-lo em ambiente SIG.

O QUE SÃO MAPAS DE KERNEL

Em inglês, a palavra Kernel significa “núcleo”. No contexto das Geotecnologias esse termo faz referência 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.

Dito de forma simples, o Mapa de Kernel é uma alternativa para análise geográfica do 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.

VANTAGENS DOS MAPAS DE KERNEL

Há pelo menos duas vantagens na utilização do método de Kernel para geração de mapas temáticos:

– Quando existe uma concentração excessiva de pontos a análise visual pode acabar sendo prejudicada. Por exemplo, em uma área um ponto pode estar na realidade representando várias ocorrências (casos de doenças, crimes, etc). – A representação não fica limitada a áreas pré-definidas, como é o caso de polígonos de bairros ou municípios.

A imagem abaixo (clique para ampliar) é um screen shot do site WikiCrimes, ela ilustra a densidade da localização de crimes na região de Fortaleza/CE, no Nordeste do Brasil. Note como ele é de fácil interpretação e comprova as duas vantagens descritas acima.

Mapas de Kernel – WIKICRIMES

FUNCIONAMENTO DO ALGORÍTMO

Para finalizar esta primeira parte da série, cito o livro Compreendendo e avaliando projetos de segurança pública, de Claudio Beato, onde é comentado que o algoritmo estatístico para geração dos mapas de Kernel pode ser resumido assim: – Crie uma grade sobre o mapa a ser analisado; – Para cada ponto da grade, identifique os pontos que estão a uma distância menor ou igual ao raio do círculo centrado nele; – Para cada ponto encontrado dentro do círculo, calcule a função Kernel nesse ponto e acumule o resultado; – O resultado da soma acumulada é o Kernel do ponto da grade. Enfim, esta é a base conceitual (básica) para trabalharmos com mapas de Kernel. Gostaria de saber se vocês tem alguma dúvida sobre este tema.

Quer aprender a prática sobre o desenvolvimento dos Mapas de Kernel? Siga os tutoriais abaixo: Algumas matérias relacionadas com conceitos importantes para quem trabalha com Geotecnologias:

Comentem sobre sua experiência com este tipo de representação espacial e deixe sua sugestão quanto a qual software vocês preferem ver na sequência da série, onde teremos uma demonstração prática (tutorial).

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