Mapas de calor y mapas de hotspots en QGIS: entender las diferencias
En el análisis espacial, los mapas térmicos y los mapas de hotspots son dos potentes técnicas para revelar concentraciones o áreas de interés a partir de datos geográficos. Aunque su apariencia puede ser similar – áreas coloreadas que sugieren densidades o puntos calientes – se basan en lógicas diferentes y sirven a propósitos distintos.
Mapas de calor: visualización de la densidad bruta
Los mapas de calor, generados por la herramienta Kernel Density Estimation de QGIS, muestran la densidad de puntos en un espacio determinado. No tienen en cuenta los atributos de las características (a menos que se utilice un campo de ponderación), sino simplemente la proximidad espacial.
Su uso típico es visualizar dónde se concentran sucesos como accidentes de tráfico, infracciones o llamadas de emergencia.
Características:
- Salida: trama continua (imagen) en la que cada píxel representa una densidad.
- Parámetros clave: radio de búsqueda, tamaño del píxel, campo de ponderación (opcional).
- Método puramente descriptivo.
Mapas de puntos calientes: identificación de conglomerados estadísticamente significativos
Los mapas de puntos calientes utilizan el análisis estadístico espacial para detectar grupos de valores anormalmente altos (puntos calientes) o bajos (puntos fríos). En QGIS, esto se hace utilizando la herramienta de análisis de conglomerados y valores atípicos (Anselin Local Moran’s I) o el complemento de análisis de puntos calientes.
Su uso típico es identificar los barrios en los que se producen muchos más robos que en las zonas vecinas.
Características:
- Salida: capa vectorial o raster con tipología (hotspot, coldspot, insignificante).
- Requiere un campo de valor (número de casos, tasa, etc.).
- Método estadístico → interpretación más robusta, pero también más exigente.
Similitudes y diferencias
| Criterios | Heatmap | Mapa de Hotspots |
|---|---|---|
| Datos de entrada | Puntos (o eventos puntuales) | Puntos o polígonos con atributos |
| Resultado | Densidad raster | Mapa temático (tipología) |
| Método | Descriptivo | Estadístico (cluster significativo) |
| Uso principal | Visualización rápida | Análisis en profundidad |
| Toma en cuenta de los valores | Opcional (campo ponderado) | Obligatorio (campo a analizar) |
| Herramientas en QGIS | Densidad por kernel | Anselin Local Moran / Plugins |
Este es un tutorial paso a paso para crear un mapa de calor y un mapa de puntos calientes en QGIS.
Tutorial QGIS – Mapas de calor y Hotspots
PARTE 1: Creación de un Mapa de Calor
Objetivo: Visualizar la densidad de puntos en forma de raster coloreado
Pasos :
- Cargar la capa de puntos
- Menú: Capas > Añadir una capa > Añadir una capa vectorial
- Cargue el archivo que contiene los puntos (por ejemplo, ecoles.geojson)
- Abra la herramienta «Crear un mapa de calor
- Menú: Tratamientos > Caja de herramientas > Interpolación
- Busque «Mapa de calor (Estimación del núcleo)».
- Configure la herramienta
- Entrada: su capa de puntos
- Campo de ponderación: déjelo vacío o elija un campo si sus puntos tienen un valor (por ejemplo, número de alertas)
- Tipo de núcleo: cuadrático
- Radio de búsqueda: 1500 m (a adaptar a sus necesidades)
- Resolución raster: 10 o 20 m
- Nombre del archivo de salida: heatmap.tif
- Iniciar el tratamiento
- Estilizar el mapa de calor
- Haga clic con el botón derecho en la capa rasterizada > Propiedades > Simbología
- Tipo de renderizado: Pseudocolor de banda única
- Elija un gradiente de color (Rojos, Viridis, Inferno, etc.)
- Interpolación: Lineal
- Ajuste los valores mínimo/máximo si es necesario
Resultado: un mapa continuo en el que las zonas amarillas indican una alta densidad de puntos.
PARTE 2: Creación de un mapa de puntos calientes (concentraciones significativas)
Objetivo: identificar las zonas en las que la densidad de puntos es significativamente alta
Método sencillo (agregación + cálculo)
- Crear una cuadrícula regular
- Menú: Tratamientos > Caja de herramientas > Crear una cuadrícula
- Tipo de cuadrícula: cuadrada o hexagonal
- Tamaño: 500 m (adaptar a su escala)
- Extensión: utilice la cobertura de su capa de puntos
2 – Contar puntos por celda
- Menú: Vector > Herramientas de análisis > Puntos en polígonos
- Polígonos: la cuadrícula
- Puntos: su capa de puntos
- Campo de salida: nb_points
3. Calcular valores normalizados (puntuación Z simplificada)
- Abra la tabla de atributos de la cuadrícula con nb_points
- Inicie la calculadora de campos
- Cree un campo zscore con: («nb_points» – mean(“nb_points”)) / stdev(«nb_points»)
4 Estilizar el mapa de puntos calientes
- Botón derecho del ratón > Propiedades > Simbología
- Modo: Graduado
- Campo: zscore
- Paleta: rojo → azul (áreas rojas = puntos calientes)
- Ordenar por cuantiles o intervalos iguales
Resultado: una cuadrícula coloreada que indica dónde la densidad está por encima o por debajo de la media.
