[un/loquer] Agentes de calidad del aire

[daniel gomez]

Hola

Tenemos dificultades para representar la realidad, pues si la bicicleta se
> queda mucho rato en un solo punto, el mapa de calor muestra mayor densidad
> en esa área y aparenta un mayor valor en las mediciones (o sea que se pone
> más hacia el rojo), se intentó sacar un promedio de los puntos que estén en
> la misma geolocalización, pero es una solución temporal pues esto
> eliminaría medidas tomadas en ese mismo punto en días diferentes.
>

tengo poco conocimiento de programar en R entonces en vez de hacer pruebas
en mi compu les digo una idea, aunque no se si estoy en lo correcto.

## detecta coordenadas repetidas y calcula el valor promedio para cada
coordenada única meansAddressPoints <- addressPoints %>% group_by(lat,lng) %
>% summarise(value=mean(value))

esta línea acumula todas las mediciones para la coordenada x,y? o hace una
iteración sacando el promedio cada que encuentra un valor con las mismas
coordenadas?

por otro lado, no sería práctico quitarle resolución a las coordenadas (por
ejemplo quitarles el último o los dos últimos digitos y volverlos cero)
para que en vez de ser puntos se hagan pixeles y así se hace menos denso el
mapa. no se cual es la resolución del gps, pero creo que pasar de
centímetros a decímetros o incluso a metros no afecta mucho el cálculo y
disminuye geométricamente (osea muchísimo) la cantidad de puntos
independientes que se deben calcular. También aumenta la cantidad de
mediciones por pixel. (esto tambíen puede ser lo que afecte el mapa porque
el tamaño del dibujo es mucho más grande que el punto donde se mide
entonces se traslapan varias mediciones que están en puntos cercanos).

sobre la visualización
sería muy bueno poder consultar los datos por:
- día del calendario (osea día por año,mes,día)
- día de la semana (agrupar todos los lunes, los martes y así) para poder
comparar los fines de semana con los demás días.
- horas, para poder ver los momentos del día más críticos

aquí en este punto sería interesante poder hacer un mashup de datos de
diferentes fuentes que estén disponibles en la red.

si hay algo de python que se pueda correr en el servidor puedo ayudar con
el mash de los datos y con la manera como se pueden organizar por días,
fecha, hora, etc.
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