<div dir="auto"><div dir="auto"><div dir="auto"><br><span style="color:rgb(128,0,128);font-family:sans-serif;font-size:13.696px">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.</span><br></div></div><div dir="auto"><br></div>Tal vez esto ya se habló antes, pero: la idea es dar un valor absoluto de la concentración de PM25, o un valor relativo?<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Lo que interpreto del mapa es que la medición depende del tiempo de muestreo. ¿Es correcto? En éste caso, no se podría utilizar la medición para calcular un valor absoluto, sino que primero se tendría que normalizar la medición sobre el tiempo de muestreo. Por ejemplo, habría que medir el tiempo que se gasta en cada coordenada y dividir la concentración de PM25 sobre ese tiempo. </div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Otro opción sería medir la velocidad de la bicicleta y definir una velocidad "estándar". Las mediciones de PM25 que se tomen mientras la bici va por fuera de la velocidad estándar se eliminarían. Por ejemplo, las mediciones que se tomen cuando la velocidad es 0 no se toman en cuenta para el promedio. </div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Apr 6, 2017 10:52, "daniel gomez" <<a href="mailto:danielgomezmarin@gmail.com" target="_blank">danielgomezmarin@gmail.com</a>> wrote:<br type="attribution"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hola<br><br><div><div><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>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.</div></div></blockquote><br></div><div class="gmail_quote">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.<br><br><span class="m_-844499190450613113gmail-pl-c"><span class="m_-844499190450613113gmail-pl-c">#</span># detecta coordenadas repetidas y calcula el valor promedio para cada coordenada única</span>
<span class="m_-844499190450613113gmail-pl-smi">meansAddressPoints</span> <span class="m_-844499190450613113gmail-pl-k"><-</span> <span class="m_-844499190450613113gmail-pl-smi">addressPoints</span> %<span class="m_-844499190450613113gmail-pl-k">></span>% group_by(<span class="m_-844499190450613113gmail-pl-smi">lat</span>,<span class="m_-844499190450613113gmail-pl-smi">lng</span>) %<span class="m_-844499190450613113gmail-pl-k">></span>% summarise(<span class="m_-844499190450613113gmail-pl-v">value</span><span class="m_-844499190450613113gmail-pl-k">=</span>mean(<span class="m_-844499190450613113gmail-pl-smi">value</span>))<br><br></div><div class="gmail_quote">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?<br><br></div><div class="gmail_quote">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).<br><br></div><div class="gmail_quote">sobre la visualización<br></div><div class="gmail_quote">sería muy bueno poder consultar los datos por:<br>- día del calendario (osea día por año,mes,día)<br></div><div class="gmail_quote">- día de la semana (agrupar todos los lunes, los martes y así) para poder comparar los fines de semana con los demás días.<br>- horas, para poder ver los momentos del día más críticos<br></div><div class="gmail_quote"><br></div><div class="gmail_quote">aquí en este punto sería interesante poder hacer un mashup de datos de diferentes fuentes que estén disponibles en la red.<br></div><div class="gmail_quote"><br></div><div class="gmail_quote">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.</div><div class="gmail_quote"><br></div></div></div></div></div>
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