Mapas de calor e mapas de hotspots no QGIS: entendendo as diferenças
Na análise espacial, os mapas de calor e os mapas de hotspots são duas técnicas poderosas para revelar concentrações ou áreas de interesse a partir de dados geográficos. Embora sua aparência possa ser semelhante – áreas coloridas que sugerem densidades ou pontos de acesso -, eles se baseiam em lógicas diferentes e têm finalidades distintas.
Mapas de calor: visualizando a densidade bruta
Os mapas de calor, gerados pela ferramenta Kernel Density Estimation no QGIS, exibem a densidade de pontos em um determinado espaço. Eles não levam em conta os atributos dos recursos (a menos que um campo de ponderação seja usado), mas simplesmente a proximidade espacial.
Seu uso típico é visualizar onde se concentram eventos como acidentes de trânsito, infrações ou chamadas de emergência.
Características:
- Saída: rasterização contínua (imagem) em que cada pixel representa uma densidade.
- Parâmetros principais: raio de pesquisa, tamanho do pixel, campo de ponderação (opcional).
- Método puramente descritivo.
Mapas de pontos críticos: identificação de grupos estatisticamente significativos
Os mapas de pontos críticos usam a análise estatística espacial para detectar grupos de valores anormalmente altos (pontos críticos) ou baixos (pontos frios). No QGIS, isso é feito usando a ferramenta Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran’s I) ou o plug-in Hotspot Analysis.
Seu uso típico é identificar bairros onde há um número significativamente maior de roubos do que nas áreas vizinhas.
Recursos:
- Saída: camada vetorial ou rasterizada com tipologia (hotspot, coldspot, insignificante).
- Requer um campo de valor (número de casos, taxa, etc.).
- Método estatístico → interpretação mais robusta, mas também mais exigente.
Semelhanças e diferenças
CritériosHeatmapMapa de pontos críticosDados de entradaPontos (ou eventos pontuais)Pontos ou polígonos com atributosResultadoDensidade rasterMapa temático (tipologia)MétodoDescritivoEstatístico (cluster significativo)Uso principalVisualização rápidaAnálise aprofundadaLevando em conta os valoresOpcional (campo ponderado)Obrigatório (campo a ser analisado)Ferramentas no QGISDensidade por kernelAnselin Local Moran / Plugins
| Critérios | Heatmap | Mapa de Hotspots |
|---|---|---|
| Dados de entrada | Pontos (ou eventos pontuais) | Pontos ou polígonos com atributos |
| Resultado | Densidade raster | Mapa temático (tipologia) |
| Método | Descritivo | Estatístico (cluster significativo) |
| Uso principal | Visualização rápida | Análise aprofundada |
| Levando em conta os valores | Opcional (campo ponderado) | Obrigatório (campo a ser analisado) |
| Ferramentas no QGIS | Densidade por kernel | Anselin Local Moran / Plugins |
Este é um tutorial passo a passo para criar um mapa de calor e um mapa de hotspot no QGIS.
Tutorial QGIS – Mapas de calor e pontos de acesso
PARTE 1: Criando um mapa de calor
Objetivo: Visualizar a densidade de pontos na forma de um raster colorido
Etapas:
- Carregar a camada de pontos
- Menu: Layers > Add a layer > Add a vector layer (Camadas > Adicionar uma camada > Adicionar uma camada vetorial)
- Carregue o arquivo que contém os pontos (por exemplo, ecoles.geojson)
- Abra a ferramenta “Create a heat map” (Criar um mapa de calor)
- Menu: Treatments > Toolbox > Interpolation (Tratamentos > Caixa de ferramentas > Interpolação)
- Pesquise “Mapa de calor (estimativa de núcleo)”.
- Configure a ferramenta
- Entrada: sua camada de pontos
- Campo de ponderação: deixe em branco ou escolha um campo se seus pontos tiverem um valor (por exemplo, número de alertas)
- Tipo de núcleo: quadrático
- Raio de pesquisa: 1500 m (a ser adaptado às suas necessidades)
- Resolução raster: 10 ou 20 m
- Nome do arquivo de saída: heatmap.tif
- Iniciar o processamento
- Estilizar o mapa de calor
- Clique com o botão direito do mouse na camada rasterizada > Properties > Symbology (Propriedades > Simbologia)
- Tipo de renderização: pseudocor de banda única
- Escolha um gradiente de cor (Reds, Viridis, Inferno, etc.)
- Interpolação: Linear
- Ajuste os valores mínimo/máximo, se necessário
Resultado: um mapa contínuo em que as áreas amarelas indicam uma alta densidade de pontos.
PARTE 2: Criação de um mapa de hotspots (concentrações significativas)
Objetivo: Identificar áreas em que a densidade de pontos é significativamente alta
Método simples (agregação + cálculo)
1.Criar uma grade regular
- Menu: Treatments > Toolbox > Create a grid (Tratamentos > Caixa de ferramentas > Criar uma grade)
- Tipo de grade: quadrada ou hexagonal
- Tamanho: 500 m (adapte à sua escala)
- Extensão: use a cobertura de sua camada de pontos
2 – Contar pontos por célula
- Menu: Vector > Analysis tools > Points in polygons (Vetor > Ferramentas de análise > Pontos em polígonos)
- Polígonos: a grade
- Pontos: sua camada de pontos
- Campo de saída: nb_points
3. Calcular valores padronizados (Z-score simplificado)
- Abra a tabela de atributos da grade com nb_points
- Iniciar a calculadora de campo
- Crie um campo zscore com: (“nb_points” – mean(‘nb_points’)) / stdev(“nb_points”)
4 Estilizar o mapa de hotspot
- Clique com o botão direito do mouse > Properties > Symbology (Propriedades > Simbologia)
- Modo: Graduado
- Campo: zscore
- Paleta: vermelho → azul (áreas vermelhas = hotspots)
- Classificar por quantis ou intervalos iguais
Resultado: uma grade colorida indicando onde a densidade está acima ou abaixo da média.
