{"id":14225,"date":"2025-07-04T10:00:00","date_gmt":"2025-07-04T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=14225"},"modified":"2025-06-14T12:03:47","modified_gmt":"2025-06-14T10:03:47","slug":"mapas-de-calor-e-mapas-de-hotspots-no-qgis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/pt\/mapas-de-calor-e-mapas-de-hotspots-no-qgis\/","title":{"rendered":"Mapas de calor e mapas de hotspots no QGIS"},"content":{"rendered":"\n

<\/span>Mapas de calor e mapas de hotspots no QGIS: entendendo as diferen\u00e7as<\/span><\/h2>\n\n\n\n
Na an\u00e1lise espacial, os mapas de calor e os mapas de hotspots s\u00e3o duas t\u00e9cnicas poderosas para revelar concentra\u00e7\u00f5es ou \u00e1reas de interesse a partir de dados geogr\u00e1ficos. Embora sua apar\u00eancia possa ser semelhante – \u00e1reas coloridas que sugerem densidades ou pontos de acesso -, eles se baseiam em l\u00f3gicas diferentes e t\u00eam finalidades distintas.<\/p>\n\n\n
\n
\n
Contenu <\/p>\nToggle<\/span>
Mapas de calor e mapas de hotspots no QGIS: entendendo as diferen\u00e7as<\/a><\/li>
Mapas de calor: visualizando a densidade bruta<\/a>
Caracter\u00edsticas:<\/a><\/li><\/ul><\/li>
Mapas de pontos cr\u00edticos: identifica\u00e7\u00e3o de grupos estatisticamente significativos<\/a>
Recursos:<\/a><\/li><\/ul><\/li>
Semelhan\u00e7as e diferen\u00e7as<\/a><\/li><\/ul><\/li>
Tutorial QGIS – Mapas de calor e pontos de acesso<\/a>
PARTE 1: Criando um mapa de calor<\/a>
Objetivo: Visualizar a densidade de pontos na forma de um raster colorido<\/a>
Etapas:<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li>
PARTE 2: Cria\u00e7\u00e3o de um mapa de hotspots (concentra\u00e7\u00f5es significativas)<\/a>
Objetivo: Identificar \u00e1reas em que a densidade de pontos \u00e9 significativamente alta<\/a>
M\u00e9todo simples (agrega\u00e7\u00e3o + c\u00e1lculo)<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n\n\n\n
<\/span>Mapas de calor: visualizando a densidade bruta<\/span><\/h2>\n\n\n\n
Os mapas de calor, gerados pela ferramenta Kernel Density Estimation no QGIS, exibem a densidade de pontos em um determinado espa\u00e7o. Eles n\u00e3o levam em conta os atributos dos recursos (a menos que um campo de pondera\u00e7\u00e3o seja usado), mas simplesmente a proximidade espacial.<\/p>\n\n\n\n
Seu uso t\u00edpico \u00e9 visualizar onde se concentram eventos como acidentes de tr\u00e2nsito, infra\u00e7\u00f5es ou chamadas de emerg\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n
<\/span>Caracter\u00edsticas:<\/span><\/h3>\n\n\n\n
\n
Sa\u00edda: rasteriza\u00e7\u00e3o cont\u00ednua (imagem) em que cada pixel representa uma densidade.<\/li>\n\n\n\n
Par\u00e2metros principais: raio de pesquisa, tamanho do pixel, campo de pondera\u00e7\u00e3o (opcional).<\/li>\n\n\n\n
M\u00e9todo puramente descritivo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/span>Mapas de pontos cr\u00edticos: identifica\u00e7\u00e3o de grupos estatisticamente significativos<\/span><\/h2>\n\n\n\n
Os mapas de pontos cr\u00edticos usam a an\u00e1lise estat\u00edstica espacial para detectar grupos de valores anormalmente altos (pontos cr\u00edticos) ou baixos (pontos frios). No QGIS, isso \u00e9 feito usando a ferramenta Cluster and Outlier Analysis (Anselin Local Moran’s I) ou o plug-in Hotspot Analysis.<\/p>\n\n\n\n
Seu uso t\u00edpico \u00e9 identificar bairros onde h\u00e1 um n\u00famero significativamente maior de roubos do que nas \u00e1reas vizinhas.<\/p>\n\n\n\n
<\/span>Recursos:<\/span><\/h3>\n\n\n\n
\n
Sa\u00edda: camada vetorial ou rasterizada com tipologia (hotspot, coldspot, insignificante).<\/li>\n\n\n\n
Requer um campo de valor (n\u00famero de casos, taxa, etc.).<\/li>\n\n\n\n
M\u00e9todo estat\u00edstico \u2192 interpreta\u00e7\u00e3o mais robusta, mas tamb\u00e9m mais exigente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/span>Semelhan\u00e7as e diferen\u00e7as<\/span><\/h2>\n\n\n\n
Crit\u00e9riosHeatmapMapa de pontos cr\u00edticosDados de entradaPontos (ou eventos pontuais)Pontos ou pol\u00edgonos com atributosResultadoDensidade rasterMapa tem\u00e1tico (tipologia)M\u00e9todoDescritivoEstat\u00edstico (cluster significativo)Uso principalVisualiza\u00e7\u00e3o r\u00e1pidaAn\u00e1lise aprofundadaLevando em conta os valoresOpcional (campo ponderado)Obrigat\u00f3rio (campo a ser analisado)Ferramentas no QGISDensidade por kernelAnselin Local Moran \/ Plugins<\/p>\n\n\n\n
Crit\u00e9rios<\/th> Heatmap<\/th> Mapa de Hotspots<\/th><\/tr><\/thead>
Dados de entrada<\/td> Pontos (ou eventos pontuais)<\/td> Pontos ou pol\u00edgonos com atributos<\/td><\/tr>
Resultado<\/td> Densidade raster<\/td> Mapa tem\u00e1tico (tipologia)<\/td><\/tr>
M\u00e9todo<\/td> Descritivo<\/td> Estat\u00edstico (cluster significativo)<\/td><\/tr>
Uso principal<\/td> Visualiza\u00e7\u00e3o r\u00e1pida<\/td> An\u00e1lise aprofundada<\/td><\/tr>
Levando em conta os valores<\/td> Opcional (campo ponderado)<\/td> Obrigat\u00f3rio (campo a ser analisado)<\/td><\/tr>
Ferramentas no QGIS<\/td> Densidade por kernel<\/td> Anselin Local Moran \/ Plugins<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n
Este \u00e9 um tutorial passo a passo para criar um mapa de calor e um mapa de hotspot no QGIS.<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>Tutorial QGIS – Mapas de calor e pontos de acesso<\/span><\/h1>\n\n\n\n
<\/span>PARTE 1: Criando um mapa de calor<\/span><\/h2>\n\n\n\n
<\/span>Objetivo: Visualizar a densidade de pontos na forma de um raster colorido<\/span><\/h3>\n\n\n\n
<\/span>Etapas:<\/span><\/h4>\n\n\n\n
\n
Carregar a camada de pontos\n
\n
Menu: Layers > Add a layer > Add a vector layer (Camadas > Adicionar uma camada > Adicionar uma camada vetorial)<\/li>\n\n\n\n
Carregue o arquivo que cont\u00e9m os pontos (por exemplo, ecoles.geojson)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
Abra a ferramenta \u201cCreate a heat map\u201d (Criar um mapa de calor)\n
\n
Menu: Treatments > Toolbox > Interpolation (Tratamentos > Caixa de ferramentas > Interpola\u00e7\u00e3o)<\/li>\n\n\n\n
Pesquise \u201cMapa de calor (estimativa de n\u00facleo)\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
Configure a ferramenta\n
\n
Entrada: sua camada de pontos<\/li>\n\n\n\n
Campo de pondera\u00e7\u00e3o: deixe em branco ou escolha um campo se seus pontos tiverem um valor (por exemplo, n\u00famero de alertas)<\/li>\n\n\n\n
Tipo de n\u00facleo: quadr\u00e1tico<\/li>\n\n\n\n
Raio de pesquisa: 1500 m (a ser adaptado \u00e0s suas necessidades)<\/li>\n\n\n\n
Resolu\u00e7\u00e3o raster: 10 ou 20 m<\/li>\n\n\n\n
Nome do arquivo de sa\u00edda: heatmap.tif<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
Iniciar o processamento<\/li>\n\n\n\n
Estilizar o mapa de calor\n
\n
Clique com o bot\u00e3o direito do mouse na camada rasterizada > Properties > Symbology (Propriedades > Simbologia)<\/li>\n\n\n\n
Tipo de renderiza\u00e7\u00e3o: pseudocor de banda \u00fanica<\/li>\n\n\n\n
Escolha um gradiente de cor (Reds, Viridis, Inferno, etc.)<\/li>\n\n\n\n
Interpola\u00e7\u00e3o: Linear<\/li>\n\n\n\n
Ajuste os valores m\u00ednimo\/m\u00e1ximo, se necess\u00e1rio<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Resultado<\/strong>: um mapa cont\u00ednuo em que as \u00e1reas amarelas indicam uma alta densidade de pontos.<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/span>PARTE 2: Cria\u00e7\u00e3o de um mapa de hotspots (concentra\u00e7\u00f5es significativas)<\/span><\/h2>\n\n\n\n
<\/span>Objetivo: Identificar \u00e1reas em que a densidade de pontos \u00e9 significativamente alta<\/span><\/h3>\n\n\n\n
<\/span>M\u00e9todo simples (agrega\u00e7\u00e3o + c\u00e1lculo)<\/span><\/h4>\n\n\n\n
1.Criar uma grade regular<\/p>\n\n\n\n
\n
Menu: Treatments > Toolbox > Create a grid (Tratamentos > Caixa de ferramentas > Criar uma grade)<\/li>\n\n\n\n
Tipo de grade: quadrada ou hexagonal<\/li>\n\n\n\n
Tamanho: 500 m (adapte \u00e0 sua escala)<\/li>\n\n\n\n
Extens\u00e3o: use a cobertura de sua camada de pontos<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
2 – Contar pontos por c\u00e9lula<\/p>\n\n\n\n
\n
Menu: Vector > Analysis tools > Points in polygons (Vetor > Ferramentas de an\u00e1lise > Pontos em pol\u00edgonos)<\/li>\n\n\n\n
Pol\u00edgonos: a grade<\/li>\n\n\n\n
Pontos: sua camada de pontos<\/li>\n\n\n\n
Campo de sa\u00edda: nb_points<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
3. Calcular valores padronizados (Z-score simplificado)<\/p>\n\n\n\n
\n
Abra a tabela de atributos da grade com nb_points<\/li>\n\n\n\n
Iniciar a calculadora de campo<\/li>\n\n\n\n
Crie um campo zscore com: (\u201cnb_points\u201d – mean(\u2018nb_points\u2019)) \/ stdev(\u201cnb_points\u201d)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
4 Estilizar o mapa de hotspot<\/p>\n\n\n\n
\n
Clique com o bot\u00e3o direito do mouse > Properties > Symbology (Propriedades > Simbologia)<\/li>\n\n\n\n
Modo: Graduado<\/li>\n\n\n\n
Campo: zscore<\/li>\n\n\n\n
Paleta: vermelho \u2192 azul (\u00e1reas vermelhas = hotspots)<\/li>\n\n\n\n
Classificar por quantis ou intervalos iguais<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Resultado<\/strong>: uma grade colorida indicando onde a densidade est\u00e1 acima ou abaixo da m\u00e9dia.<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Crit\u00e9rios<\/th>	Heatmap<\/th>	Mapa de Hotspots<\/th><\/tr><\/thead>
Dados de entrada<\/td>	Pontos (ou eventos pontuais)<\/td>	Pontos ou pol\u00edgonos com atributos<\/td><\/tr>
Resultado<\/td>	Densidade raster<\/td>	Mapa tem\u00e1tico (tipologia)<\/td><\/tr>
M\u00e9todo<\/td>	Descritivo<\/td>	Estat\u00edstico (cluster significativo)<\/td><\/tr>
Uso principal<\/td>	Visualiza\u00e7\u00e3o r\u00e1pida<\/td>	An\u00e1lise aprofundada<\/td><\/tr>
Levando em conta os valores<\/td>	Opcional (campo ponderado)<\/td>	Obrigat\u00f3rio (campo a ser analisado)<\/td><\/tr>
Ferramentas no QGIS<\/td>	Densidade por kernel<\/td>	Anselin Local Moran \/ Plugins<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n Este \u00e9 um tutorial passo a passo para criar um mapa de calor e um mapa de hotspot no QGIS.<\/p>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/span>Tutorial QGIS – Mapas de calor e pontos de acesso<\/span><\/h1>\n\n\n\n <\/span>PARTE 1: Criando um mapa de calor<\/span><\/h2>\n\n\n\n <\/span>Objetivo: Visualizar a densidade de pontos na forma de um raster colorido<\/span><\/h3>\n\n\n\n <\/span>Etapas:<\/span><\/h4>\n\n\n\n \n Carregar a camada de pontos\n \n Menu: Layers > Add a layer > Add a vector layer (Camadas > Adicionar uma camada > Adicionar uma camada vetorial)<\/li>\n\n\n\n Carregue o arquivo que cont\u00e9m os pontos (por exemplo, ecoles.geojson)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Abra a ferramenta \u201cCreate a heat map\u201d (Criar um mapa de calor)\n \n Menu: Treatments > Toolbox > Interpolation (Tratamentos > Caixa de ferramentas > Interpola\u00e7\u00e3o)<\/li>\n\n\n\n Pesquise \u201cMapa de calor (estimativa de n\u00facleo)\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Configure a ferramenta\n \n Entrada: sua camada de pontos<\/li>\n\n\n\n Campo de pondera\u00e7\u00e3o: deixe em branco ou escolha um campo se seus pontos tiverem um valor (por exemplo, n\u00famero de alertas)<\/li>\n\n\n\n Tipo de n\u00facleo: quadr\u00e1tico<\/li>\n\n\n\n Raio de pesquisa: 1500 m (a ser adaptado \u00e0s suas necessidades)<\/li>\n\n\n\n Resolu\u00e7\u00e3o raster: 10 ou 20 m<\/li>\n\n\n\n Nome do arquivo de sa\u00edda: heatmap.tif<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n Iniciar o processamento<\/li>\n\n\n\n Estilizar o mapa de calor\n \n Clique com o bot\u00e3o direito do mouse na camada rasterizada > Properties > Symbology (Propriedades > Simbologia)<\/li>\n\n\n\n Tipo de renderiza\u00e7\u00e3o: pseudocor de banda \u00fanica<\/li>\n\n\n\n Escolha um gradiente de cor (Reds, Viridis, Inferno, etc.)<\/li>\n\n\n\n Interpola\u00e7\u00e3o: Linear<\/li>\n\n\n\n Ajuste os valores m\u00ednimo\/m\u00e1ximo, se necess\u00e1rio<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n Resultado<\/strong>: um mapa cont\u00ednuo em que as \u00e1reas amarelas indicam uma alta densidade de pontos.<\/p>\n\n\n\n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/span>PARTE 2: Cria\u00e7\u00e3o de um mapa de hotspots (concentra\u00e7\u00f5es significativas)<\/span><\/h2>\n\n\n\n <\/span>Objetivo: Identificar \u00e1reas em que a densidade de pontos \u00e9 significativamente alta<\/span><\/h3>\n\n\n\n <\/span>M\u00e9todo simples (agrega\u00e7\u00e3o + c\u00e1lculo)<\/span><\/h4>\n\n\n\n 1.Criar uma grade regular<\/p>\n\n\n\n \n Menu: Treatments > Toolbox > Create a grid (Tratamentos > Caixa de ferramentas > Criar uma grade)<\/li>\n\n\n\n Tipo de grade: quadrada ou hexagonal<\/li>\n\n\n\n Tamanho: 500 m (adapte \u00e0 sua escala)<\/li>\n\n\n\n Extens\u00e3o: use a cobertura de sua camada de pontos<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n 2 – Contar pontos por c\u00e9lula<\/p>\n\n\n\n \n Menu: Vector > Analysis tools > Points in polygons (Vetor > Ferramentas de an\u00e1lise > Pontos em pol\u00edgonos)<\/li>\n\n\n\n Pol\u00edgonos: a grade<\/li>\n\n\n\n Pontos: sua camada de pontos<\/li>\n\n\n\n Campo de sa\u00edda: nb_points<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n 3. Calcular valores padronizados (Z-score simplificado)<\/p>\n\n\n\n \n Abra a tabela de atributos da grade com nb_points<\/li>\n\n\n\n Iniciar a calculadora de campo<\/li>\n\n\n\n Crie um campo zscore com: (\u201cnb_points\u201d – mean(\u2018nb_points\u2019)) \/ stdev(\u201cnb_points\u201d)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n 4 Estilizar o mapa de hotspot<\/p>\n\n\n\n \n Clique com o bot\u00e3o direito do mouse > Properties > Symbology (Propriedades > Simbologia)<\/li>\n\n\n\n Modo: Graduado<\/li>\n\n\n\n Campo: zscore<\/li>\n\n\n\n Paleta: vermelho \u2192 azul (\u00e1reas vermelhas = hotspots)<\/li>\n\n\n\n Classificar por quantis ou intervalos iguais<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n Resultado<\/strong>: uma grade colorida indicando onde a densidade est\u00e1 acima ou abaixo da m\u00e9dia.<\/p>\n\n\n\n $\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n \n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Mapas de calor e mapas de hotspots no QGIS: entendendo as diferen\u00e7as Na an\u00e1lise espacial, os mapas de calor e os mapas de hotspots s\u00e3o duas t\u00e9cnicas poderosas para revelar concentra\u00e7\u00f5es ou \u00e1reas de interesse a…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":14192,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"give_campaign_id":0,"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"sfsi_plus_gutenberg_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_show_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_type":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_alignemt":"","sfsi_plus_gutenburg_max_per_row":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[2134],"tags":[3324,3320,3322,2160],"class_list":["post-14225","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-qgis","tag-heatmap-pt","tag-hotspot-pt","tag-hotspot-analysis-pt","tag-qgis-pt"],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/www.sigterritoires.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/heatmap.jpg?fit=1664%2C810&ssl=1","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p6XU0A-3Hr","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14225","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14225"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14225\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14192"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14225"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14225"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14225"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}