Olá Luiz, tudo bem?
Pelo que você descreve, o seu objetivo é evoluir o A* para sair de um cenário binário (transponível/não transponível) e passar a trabalhar com custos diferentes por região, certo? Nesse caso, o mapa coroplético não ajuda, porque ele é apenas visualização: ele colore polígonos conforme uma variável, mas não altera a lógica do seu grafo nem fornece pesos ao algoritmo. O coroplético é ótimo para ver padrões, mas não para calcular caminhos.
O A* só consegue considerar custos quando o espaço geográfico está representado como uma estrutura com pesos, como uma grade (raster) de custos ou um grafo ponderado. Cada célula, no caso de um grid, ou cada polígono, no caso de um grafo, precisa possuir um valor numérico associado que compõe o custo g(n) do algoritmo. O mapa coroplético no Folium, por outro lado, não modifica esse grafo; ele apenas desenha cores por cima da base de mapa.
Para conseguir o comportamento que você deseja, a evolução natural do seu programa é separar completamente a lógica do cálculo do caminho da lógica de visualização. A etapa de cálculo deve trabalhar em uma representação realmente usada pelo algoritmo, por exemplo:
Grid (raster) de custos: você transforma o mapa em uma matriz NumPy onde cada célula recebe um peso. Bibliotecas como Rasterio e NumPy ajudam a montar esse raster. O A* percorre essa matriz levando em conta os custos.
ou
Grafo ponderado baseado em polígonos: cada região vira um nó com um peso, e você calcula adjacências e custos usando GeoPandas, Shapely e depois executa o A* com NetworkX. Assim você trata cada área como uma unidade de custo.
Uma vez calculado o caminho usando um desses modelos, aí sim o Folium entra, mas apenas como ferramenta de visualização. Você pode usar um choropleth para mostrar o mapa de custos, e sobrepor o caminho calculado com uma PolyLine, o que torna o resultado fácil de interpretar.
Boa sorte no projeto!
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