La presente ricerca si basa sull'esame della
distribuzione di elementi puntuali nello spazio a partire da una struttura a rete, abbandonando
pertanto le usuali ipotesi di omogeneità dello spazio e considerando spazi di rete quali ambiti
privilegiati per l'osservazione della distribuzione di punti. Molti fenomeni umani, infatti, sono
distribuiti su spazi non omogenei, quali ad esempio quelli urbani un cui la loro posizione segue una
configurazione guidata da strutture a rete. La ricerca si focalizza sulla point pattern analysis, che sia
nell'analisi spaziale che nella scienza dell'informazione geografica risulta adottata e utilizzata
comunemente. Nel presente lavoro viene proposta un'estensione della Kernel Density Estimation
(KDE), chiamata Network Density Estimation (NDE). L'idea consiste nel considerare una funzione
kernel su distanze di rete invece che su quelle euclidee. Ciò consente l'evidenziazione di cluster
lineari di elementi puntuali lungo le reti e l'identificazione di una più precisa superficie di densità
relativa a fenomeni legati alle rete.
