Aula de Cartografia e Geoprocessamento Aplicado ao Planejamento Territorial, UFABC, março de 2017 Gravação disponível em: https://youtu.be/xb7D3nyGpX4

1. Análise de Dados Espaciais:
Baseadas na Distância
Vitor Vieira Vasconcelos
Carolina Moutinho Duque de Pinho
Flávia da Fonseca Feitosa
Disciplina BH1408 – Cartografia e Geoprocessamento para o Planejamento Territorial
Março de 2017

2. Análises Baseadas na Distância
Envolvem a capacidade de calcular e
manipular distâncias
1. Medição de distância e comprimento
2. Geração de faixas de distância (buffer)
3. Estimativa da densidade

3. Análises Baseadas em Distância
Bases SIG da aula:
https://app.box.com/s/vy69qqu055btxzdjhemdlojene46htos

4. Medição Distância e Comprimento

5. Geração de Faixas de Distância (Buffer)
Dado um conjunto de objetos, que pode incluir
pontos, linhas ou áreas, uma operação de geração de
faixas de distância constrói um ou mais novos
objetos identificando áreas que estão a uma certa
distância especificada dos objetos originais.
É possível tanto nos formatos matriciais quanto
vetoriais.

6. Geração de Faixas de Distância (Buffer)
Cria uma zona ao redor de feições específicas com uma
distância pré-determinada.
Exemplo:
Zona de influência ao longo de determinada rodovia ou ao redor
de um conjunto de escolas.

7. Geração de Faixas de Distância (Buffer)

8. Geração de Faixas de Distância (Buffer)
Exercício: Gerar uma faixa de distância em torno de um
determinado ponto (empreendimento residencial, escola, etc.)
Para utilizar distâncias em
metros, lembre-se que o
dado deve apresentar
coordenadas métricas

9. Geração de Faixas de Distância (Buffer)
Exercício: Gerar uma faixa de distância em torno de um
determinado ponto (empreendimento residencial, escola, etc.)
Processar->
Caixa de Ferramentas ->
Geoalgoritmos QGIS ->
Ferramentas de
Geometria Vetorial ->
Buffer de Distância Fixa

10. Geração de Faixas de Distância (Buffer)
Exercício: Gerar uma faixa de distância em torno de um
determinado ponto (empreendimento residencial, escola, etc.)

11. Geração de Faixas de Distância (Buffer)

12. Estimativa de Densidade: Kernel
Mapa de Pontos de Focos de Queimada Mapa de kernel de Focos de Queimada
Kazmierczak, M. 2015. Queimadas em Cana-de-Açúcar: Monitoramento e Prevenção. MundoGeo. Em:
http://mundogeo.com/blog/2015/09/28/queimadas-em-areas-de-cana-de-acucar-monitoramento-e-prevencao-2/

13. Estimativa de Densidade: Kernel
O quanto os eventos de um local estão relacionados
com a vizinhança?
Marcelo Nery
(2006). Gestão
Urbana: Sistemas de
Informação
Geográfica e o
Estudo da
Criminalidade no
Município de São
Paulo
Homicídios dolosos,
segundo local de
ocorrência do crime.
Fonte: SSP (2002).
PONTOS (Eventos) SUPERFÍCIE

14. Estimativa de Densidade: Kernel
ODDI, G. 2014. Mapa de calor: como atuam os candidatos ao meio-campo ofensivo da seleção de Felipão. ESPN. Em:
http://espn.uol.com.br/post/388493_mapa-de-calor-como-atuam-os-candidatos-ao-meio-campo-ofensivo-da-selecao-de-felipao

15. Estimativa de Densidade: Kernel
Concentração de Incêndios urbanos Concentração de Hidrantes
Comparação de Zonas Quentes e Frias
SANTOS, L.S. 2014. Geoprocessamento aplicado a gestão e análise das ocorrências de incêndios urbanos no
centro histórico de Belém-PA - 2009 a 2011. Faculdade Internacional de Curitiba.

16. Estimativa de Densidade: Kernel
Quando vale a pena utilizar?
 Quando a concentração de pontos em uma mapa faz
com que sua visualização fique confusa
Ex: Mapa de pontos de queimada
 Para estimar a possibilidade de encontrar um certo
evento no espaço, dada uma amostra de pontos
inicial
Ex: Como Neymar deve ser comportar no próximo jogo?

17. Estimativa de Densidade: Kernel
Tipos de resposta mapeada
 Densidade
• Quantitativa: focos de queimada / km2
• Qualitativa: alta/média/baixa
 Probabilidade: chance (%) do Neymar ser
encontrado em um ponto no campo de futebol

18. CÂMARA, Gilberto; CARVALHO, Marilia Sá. Análise espacial de eventos. Em: Análise espacial de dados
geográficos. Embrapa Cerrados, Planaltina, p. 53-122, 2004.
Estimativa de Densidade: Kernel
CONVOLUÇÃO: Uma função ponderada é escolhida,
baseada em uma função de decaimento adequada e
aplicada às feições próximas

19. Estimativa de Densidade: Kernel

20. Estimativa de Densidade: Kernel
Amberg, B. 2008. A Range of Different Kernels. Em: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Kernels.svg

21. Estimativa de Densidade: Kernel
BERGAMASCHI, R. B. SIG Aplicado a segurança no trânsito - Estudo de Caso no município de Vitória – ES.
Universidade Federal do Espírito Santo – UFES, 2010.

22. Somando o kernel de cada ponto
Estimativa de Densidade: Kernel

23. Somando o kernel
de cada ponto
Estimativa de Densidade: Kernel

24. Alterando o Raio do Kernel
Estimativa de Densidade: Kernel

25. Diferentes Raios
para o Kernel
Fowler, H.G. 2013. Amostragem por pontos. Ecologia de
Populações. Em:
http://pt.slideshare.net/popecologia/amostragem-pontual

26. Estimativa de Densidade: Kernel
Qual raio de Kernel escolher?
Transições graduais Raios maiores
Pequenos agrupamentos Raios menores

27. Kernel: Prática no QGIS
Complemento Mapa de Calor
Raster -> Mapa de Calor -> Mapa de Calor

28. Kernel: Prática no QGIS
Para utilizar
distâncias em
metros, lembre-
se que o dado
deve apresentar
coordenadas
métricas

29. QGIS: Mapas de Calor

30. Mapas
de
Calor

31. QGIS: Mapas de Calor

32. QGIS: Mapas de Calor

33. QGIS: Mapas de Calor
Refaça o mapa de calor para os raios de 1500 e 6000. Aplique o
mesmo estilo de legenda e compare os resultados
6000 metros 3000 metros 1500 metros

34. Exercício
Entregar na forma de relatório (apresente os
resultados com “print screen” e respectiva legenda),
no Tidia, em pdf, até 05/04.