Criando contornos com valores significativos a partir de dados de pontos

Recentemente, obtive um arquivo CSV contendo os locais de todos os acidentes de bicicleta registrados em Boston nos últimos anos. Como um ciclista ávido, gostaria de criar um mapa de contorno simples que chame a atenção para os cruzamentos com as maiores densidades de acidentes para compartilhar com amigos, colegas e autoridades da cidade.

Usando o plugin Heatmap QGIS e a ferramenta de contorno da GDAL, criei um mapa de contorno esteticamente agradável, mas minha preocupação é que os valores numéricos não sejam facilmente digeríveis, principalmente porque o plugin do heatmap calcula a densidade usando o KDE, em vez da densidade de pontos.

Eu gostaria de criar contornos que reflitam o número de falhas a 400 metros de um determinado ponto. (Por exemplo, qualquer ponto dentro da maior "elevação" contornos está a 400m de pelo menos 8 falhas, enquanto qualquer ponto dentro da menor "elevação está a 400m de pelo menos 1 falha.) Isso é possível? Ou existe outro, melhor maneira de visualizar densidades de pontos usando contornos?

Se for de alguma ajuda, gerei meu mapa de calor com um raio de 400m, um decaimento de 0 e valores de X e Y de 10 (para que cada célula tenha 10m x 10m). Eu converti o mapa de calor em contornos usando um valor de elevação de 1.

Ficaria grato por quaisquer dicas ou soluções para o meu dilema.

Obrigado!

— Reldresal
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Contornos são uma sugestão visual (e representação numérica) de que houve acidentes em todos os pontos, sempre que esses contornos aparecerem, bem como entre eles. É claro que seria ridículo estender os contornos de edifícios, lagos, rios, terrenos abertos e assim por diante. Isso deixa você necessariamente limitando seu mapa a locais onde as bicicletas podem viajar. Esses mapas parecem espaguete de arco-íris e são difíceis de ler. Por que você não considera um meio alternativo de apresentar esses dados, como símbolos de pontos para simbolizar números ou taxas de acidentes?

— whuber

Obrigado pela sua resposta, Whuber. Inicialmente, tentei visualizar os acidentes usando símbolos de pontos, mas a magnitude da diferença na densidade de acidentes em toda a cidade tornou isso bastante ineficaz: mesmo com 50% de opacidade, os pontos nos cruzamentos mais propensos a acidentes pareciam desordenados e descolados, enquanto estavam fora pontos eram quase visíveis. Não estou terrivelmente preocupado com as implicações da interpolação de valores usando contornos - este mapa destina-se apenas a fornecer um visual geral e facilmente digerível do problema. (Este mapa será acompanhado por algumas outras análises estatísticas).

— Reldresal

Você pode resumir os dados por interseção e escalar os símbolos para que suas áreas (não diâmetros) sejam diretamente proporcionais às contagens de acidentes. Isso deve resolver os problemas que você descreve.

— whuber

Abordagens fractais como quadtrees estão OK?

— Huckfinn

Para representação ao longo das estradas, é melhor usar os recursos de linha. Você pode dividir sua estrada em um tamanho arbitrário e usar uma junção espacial para calcular o número de acidentes. Você simplesmente usa uma escala de cores para representar a densidade de acidentes por segmento de estrada ou unidade de comprimento da estrada.

— radouxju
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Essa é uma boa solução, especialmente quando acompanhada de outros aprimoramentos cartográficos, como o espessamento dos segmentos de linha para torná-los mais proeminentes, suprimindo a visibilidade dos elementos cartográficos de segundo plano e assim por diante.

— whuber