Este estudio analiza los puntos negros causados por accidentes de tránsito en el distrito de San Isidro, Lima, entre 2016 y 2019, utilizando cuatro técnicas espaciales: estimación de densidad de Kernel, distancia del vecino más cercano (aplicada en métodos planar y de red), e indicadores locales de autocorrelación espacial (índice de Moran y estadístico de Getis-Ord). La investigación comienza con una descripción del distrito, enfocándose en la caracterización vial de las intersecciones mediante imágenes aéreas obtenidas por RPAS, lo que revela una alta densidad de tráfico y un mayor número de puntos negros. En cuanto a la estimación de densidad de Kernel, el estudio subraya la importancia del ancho de banda, un parámetro clave para determinar el radio de influencia promedio de los accidentes, el cual, aunque se puede calcular con fórmulas, generalmente se asigna por j...