AVALIAÇÃO DA COMPLETUDE DE DADOS OPENSTREETMAP,ALVARÃES, AMAZONAS, BRASIL

Ana Luísa Teixeira (PPGeog-UFSJ) ana_luisateixeira@hotmail.com
Profa. Dra. Silvia Elena Ventorini (DEGEO-UFSJ) sventorini@ufsj.edu.br
Prof. Dr. Francisco Davy Braz Rabelo (CEST-UEA) frabelo@uea.edu.brINTRODUÇÃO A TEMÁTICA

Cobertura cartográfica desigual e desatualizada

Agravos na região Norte do Brasil

Conhecimento e representação de variáveis urbanas com detalhamento

INTRODUÇÃO A TEMÁTICAPopularização das tecnologias da IGNova era da geoinformação

Informação Geográfica Voluntária (IGV)Não deve ser considerada desafio frente a quantidade e
qualidade dos dados disponibilizados (Haklay, 2014)ÁREA DE ESTUDO
Figura 1: Área com quantidade significativa de edificações (média de 272 edificações por setor) , Alvarães, Amazonas.

Fonte: Autores (2023)

ÁREA DE ESTUDO
Características gerais
A área total de estudo é de cerca de 2 km² (0,03% da área do município);
Emancipação em 1981;Ausência de dados e produtos cartográficos com escala compatível ao planejamento e gestão do território
urbano;Possui Setorização de áreas de risco de 2022.
Figura 2: Mapa disponibilizado pela prefeitura.

Fonte: Prefeitura municipal de Alvarães (2022, p.53)

Figura 3: Setorização de áreas de risco.

Fonte: Adaptado de CPRM (2022, p. 54)

METODOLOGIA
Objetivo: Apresentar a avaliação da completude dos dados OSM para a área de estudo.
Fundamentação teórico-metodológica: Princípios das tecnologias da IG, Crowdsourcing e IGV.
Procedimentos metodológicos:
1 - Cadastro de tarefa na plataforma HOT Tasking Manager;
2 - Aquisição dos Datasets (fevereiro 2023) e transformação dos dados OSM para arquivos
vetoriais;
3 - Aquisição de material referência utilizando a Aeronave Remotamente Pilotada DJI Mini 2;
4 - Quantificação dos itens ausentes e em excesso nos dados OSM (com e sem desfasagemtemporal);
5 - Análise dos resultados.

METODOLOGIA
Figura 4: Áreas de análise da completude dos dados OSM.

Fonte: Autores (2023)

RESULTADOS
Cadastro de área na plataforma HOT tasking Manager
Figura 5: Antes X Depois da área de estudo.

Fonte: Adaptado de autoes (2023)

METODOLOGIA
Aquisição dos Datasets e transformação para dados vetoriais
Figura 6: Exemplos de dados vetoriais.

Linha: constituídas por vias detrânsito
agrícola,passagensecaminhos e corpos de água;Pontos representando informaçõessobrepraças,
edificaçõese
topônimos;
Polígonos, caracterizados na área por
edificações,corpos
deáguasignificantes, áreas demarcadas porórgãos institucionais e usos da terra.
Fonte: Autores (2023))

METODOLOGIA
Aquisição de material referência e quantificação dos dados
Figura 8: Quantificação dos dados..
Figura 7: Exemplos.

Fonte: Autores (2023))

Fonte: Autores (2023))

RESULTADOS
Análise dos dados
Figura 9: Padrão de omissão nos dados.

Fonte: Autores (2023)

RESULTADOS
Análise dos dados
Figura 10: Especificidades da área de estudo..

Fonte: Autores (2023)

ConclusõesREFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICASHAKLAY, Muki et al. Crowdsourced Geographic Information Use in Government, Report to GFDRR. Washington, Dc, Usa: The World Bank, 2014.
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