Este blog tiene como objetivo presentar los procedimientos y resultados del
proyecto Mapeo de Desastres Frente al Cambio Climático: São João del-Rei. El área
de estudio es el Sector Censitario Colônia do Marçal, ubicado en la ciudad de São
João del-Rei, Estado de Minas Gerais, Brasil. El Sector está compuesto por 15
barrios y ha crecido más del 320% en la última década, expandiéndose hacia áreas
con altas y bajas altitudes y pendientes, como montañas y orillas de ríos, respectivamente. Su red de recolección de aguas pluviales y residuales se ha
ampliado, pero no se ha modernizado, lo que ha resultado en una sobrecarga de las
redes de conexión principales con el flujo de agua, sin mantenimiento para
acomodar un volumen mayor de lo que se había previsto en el proyecto de
implementación (Zacharias et al. 2021). La falta de mantenimiento, el aumento de la
impermeabilización de las áreas y la canalización de ríos resultan en inundaciones
en las calles durante cada temporada de lluvias, dificultando el tráfico de vehículos y
peatones y poniendo en riesgo la vida de la población. La Figura 1 muestra la
ubicación del área de estudio.
Figura 1: Mapa de la Ubicación del Sector Colônia do Marçal
El objetivo general del proyecto fue mapear las calles susceptibles a
inundaciones en el Sector Colônia do Marçal, permitiendo la emisión de alertas
durante la temporada de lluvias. Los objetivos específicos fueron recolectar datos
utilizando Street Complete, Mapillary y Kobo Toolbox; recopilar información de
periódicos locales y redes sociales sobre las inundaciones en el Sector; e indicar los niveles de riesgo de cada calle durante la temporada de lluvias en el Sector.
El proyecto también tiene como objetivo contribuir al Objetivo 11 de la Agenda
2030, que es hacer que las ciudades y comunidades sean más inclusivas, seguras,
resilientes y sostenibles. El objetivo para 2030 es reducir el número de muertes y las pérdidas económicas, sociales y ambientales (ONU 2015). En Brasil, esto es un
inmenso desafío, especialmente frente al cambio climático, que ha intensificado la
ocurrencia de inundaciones, aumentando las pérdidas y las muertes de personas y animales con cada temporada de lluvias.
A lo largo de los años, el rápido crecimiento urbano del Sector en áreas con pendientes bajas y altas, y la ineficiencia de la infraestructura para la recolección de aguas pluviales y residuales, han resultado en inundaciones en las principales calles del Sector, como la Avenida 31 de Março, Avenida Luiz Giarola, Avenida do Contorno, Rua Domênico Randi, Rua José Eugênio de Almeida, Américo Longati y Rua Monsenhor Silvestre de Castro.
En este contexto, el proyecto utilizó Tecnologías de Información Geográfica gratuitas, como Mapillary, OpenStreetMap y QGis, así como una Aeronave Pilotada Remotamente para mapear las calles y avenidas susceptibles a inundaciones en el Sector Colônia do Marçal y ponerlos a disposición en un repositorio en línea (GitHub).
2. Processamiento de Datos
Los procedimientos metodológicos comprenden cuatro etapas principales según la línea de tiempo propuesta: 1) Recolección de datos utilizando Mapillary; 2) Recolección de datos en periódicos locales; 3) Levantamiento aéreo de la zona utilizando una Aeronave Pilotada Remotamente (RPA); y 4) Creación de un repositorio en GitHub.
Etapa 1: Recolección de Datos con Mapillary
La recolección de datos utilizando la aplicación Mapillary fue cuidadosamente planificada para garantizar la calidad de la información. Las imágenes fueron capturadas utilizando teléfonos inteligentes, cubriendo calles y avenidas previamente identificadas como susceptibles a inundaciones. Inicialmente, se determinaron los mejores horarios y días con menos tráfico para la recolección de datos. Dada la longitud de las calles mapeadas, las rutas fueron cubiertas utilizando vehículos (automóviles). El mapeo se realizó en las siguientes vías: Avenida 31 de Março, Avenida Luiz Giarola, Avenida do Contorno, Rua Domênico Randi, Rua José Eugênio de Almeida, Américo Longati y Rua Monsenhor Silvestre de Castro.
Etapa 2: Recolección de Datos en Periódicos Locales
Se investigaron datos históricos sobre inundaciones en sitios web y plataformas de redes sociales (Facebook) que proporcionan información local, como Jornal
PopNews, Rádio Emboabas, Rádio Campo das Vertentes, videos de YouTube y
publicaciones de residentes en Facebook, además de consultar bases de datos de
proyectos realizados anteriormente en el área de estudio.
Etapa 3: Levantamiento Aéreo Usando RPA
Para generar un producto de calidad y actualizado, ya que la imagen satelital
disponible en OSM parece ser anterior al año 2019, se recolectaron fotografías
aéreas utilizando una Aeronave Pilotada Remotamente (RPA) DJI Mini 2. La
planificación de los vuelos se realizó utilizando el software QGroundControl y la
aplicación Litchi, disponible para sistemas Android e iOS. Durante la recolección de datos, se adoptó una resolución espacial de 6 cm, con superposiciones
longitudinales y laterales de 75% y 65%, respectivamente. Los parámetros
establecidos fueron: velocidad de 8 km/h, altura de vuelo de 85 metros sobre el nivel del suelo, tiempo máximo de vuelo de 25 minutos, intervalo de captura de imágenes de 14 segundos y posicionamiento de la cámara a 90º en relación con el suelo (Oliveira, Ventorini 2023).
Las fotografías aéreas se procesaron utilizando el software OpenDroneMap (ODM). OpenDroneMap es un software de código abierto diseñado para procesar imágenes aéreas capturadas por RPAs y convertirlas en productos geoespaciales, como ortomosaicos, modelos 3D y nubes de puntos. El procesamiento en OpenDroneMap implica varias etapas, que incluyen:
Importación: Las imágenes captadas por el RPA se importan al software.
Corrección: ODM calibra las imágenes basándose en los parámetros de vuelo y las características ópticas de la cámara, corrigiendo distorsiones y ajustando la geometría de las imágenes.
Detección y Emparejamiento de Características: El software detecta y asocia puntos de interés comunes entre las imágenes para calcular la posición y orientación de las fotos.
Reconstrucción 3D: Usando las coincidencias entre las imágenes, ODM crea una nube de puntos densa y un modelo tridimensional del área.
Generación de Ortomosaicos: El software utiliza la nube de puntos y los datos de las imágenes para generar ortomosaicos de alta resolución, que son imágenes ortorrectificadas (es decir, corregidas para eliminar distorsiones).
Una vez creadas, las ortofotos se preparan para su publicación en Open Aerial Map. Primero, las ortofotos se convierten a un formato compatible con la plataforma, generalmente TIFF o JPEG, y se organizan en capas geoespaciales apropiadas. Es esencial garantizar que los metadatos asociados a las imágenes, como la fecha de captura, las coordenadas geográficas y la información sobre la calidad de la imagen, se incluyan y se formateen correctamente.
A continuación, la ortofoto se carga en la plataforma Open Aerial Map. El proceso de carga incluye la inserción de los metadatos y la configuración de atributos que
facilitarán la visualización y consulta de las imágenes por parte de los usuarios.
3. Resultados y Conclusión
La recolección de datos utilizando la aplicación Mapillary abarcó un área de 18 km y resultó en un total de más de 3500 fotografías. Durante el proceso de captura, se
encontraron desafíos debido a las malas condiciones de las calles, con muchos
baches. Estas condiciones causaron sacudidas en el vehículo, lo que alteró la
posición de la cámara, dificultando la captura continua de imágenes en la Avenida 31 de Março, Avenida Luiz Giarola, Avenida do Contorno, Rua Domênico Randi, Rua José Eugênio de Almeida, Américo Longati y Rua Monsenhor Silvestre de Castro, ubicadas en Colônia do Marçal y Colônia Giarola (Figura 2).
Figura 2: Demostración de área de Mapillary
Las fuentes de datos locales, como periódicos y publicaciones de residentes,
fueron esenciales para validar y complementar la información mapeada. El análisis histórico indicó que las áreas más afectadas por inundaciones en el Sector
Colônia do Marçal son: Avenida Luiz Giarola, Avenida do Contorno y Avenida 31 de
Março. Estos puntos críticos están ubicados cerca de arroyos que han sido canalizados y tienen un alto grado de impermeabilización. Como resultado, todo el drenaje de la región se dirige a estos arroyos, sobrecargando el sistema y provocando inundaciones frecuentes (Figura 3).
Además de estos factores, la urbanización intensa sin la debida planificación de la infraestructura para la recolección de aguas pluviales y residuales agrava las inundaciones. La impermeabilización del suelo impide que el agua de lluvia sea absorbida naturalmente, aumentando el volumen de escorrentía superficial que se dirige al arroyo. Esta situación se ve agravada por la falta de mantenimiento y limpieza regular de las galerías pluviales, que a menudo están obstruidas por basura
y escombros, lo que reduce aún más su capacidad de drenaje. La Figura 4 muestra un ejemplo de un arroyo canalizado en el área de estudio.
Los ortomosaicos resultantes se pusieron a disposición en Open Aerial Map (Figuras 5 y 6), que es una plataforma de código abierto que permite la publicación, compartición y visualización de datos aéreos, como imágenes de satélite y ortomosaicos. Después de subirlos a OAM, los ortomosaicos se vuelven accesibles para su consulta y análisis a través de una interfaz de mapa interactiva, lo que facilita el acceso y la integración de los datos con otros Sistemas de Información Geográfica (SIG).
Figura 6: Procedimiento para Cargar una Ortomosaico en OpenAerialMap
El uso combinado de diferentes métodos de recolección de datos, como
Mapillary, la recopilación de datos históricos y el uso de Aeronaves Pilotadas
Remotamente (RPA), fue eficaz para mapear y analizar áreas susceptibles a
inundaciones, proporcionando una visión geoespacial integral del área estudiada.
Las imágenes aéreas procesadas en OpenDroneMap permitieron la creación de
ortomosaicos de alta resolución. La integración de estas diversas fuentes de datos
aumentó la precisión de la información obtenida.
4. Consideraciones Finales
El proyecto "Mapeo de Desastres Frente al Cambio Climático: São João del-
Rei" tuvo como objetivo presentar un análisis detallado de los procedimientos y
resultados obtenidos en el área de estudio del Sector Censitario Colônia do Marçal, en São João del-Rei, Minas Gerais. A través del mapeo de calles y avenidas se identificaron las principales vías susceptibles a inundaciones.
Los resultados muestran que los residentes del Sector Colônia do Marçal
enfrentan riesgos significativos durante la temporada de lluvias, especialmente
relacionados con las inundaciones. El análisis de datos históricos junto con la
información geoespacial permitió indicar los niveles de riesgo de calles y avenidas.
Se concluye que los objetivos del proyecto fueron alcanzados y que el mapeo puede contribuir a la generación de alertas durante períodos de lluvias intensas.
Autores
Júlia Gabriela Fernandes Teixeira - “Discente em Geografia na UFSJ e líder do capítulo Unificar Ações e Informações Geoespaciais (UaiGeo) da YouthMappers. Como bolsista PIBEX, participei do projeto "Mapeamento Colaborativo do Patrimônio Arquitetônico de São João del-Rei" em parceria com o IPHAN. 2024 YouthMappers Leadership Fellow.’’
Profa. Dra. Silvia Elena Ventorini - “Possui graduação Licenciatura em Geografia (2004), mestrado em Geografia (2007) e doutorado em Geografia (2012), pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP) - Campus de Rio Claro. Atualmente é Professora Associada II da Universidade Federal de São João Del-Rei. Tem experiência em Geocartografia e Ensino e Cartografia Digital.”
Ana Luísa Teixeira - “Graduada em Geografia pela Universidade Federal de São João del-Rei. Bolsista CAPES e Pós-graduanda no Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal de São João del-Rei. Foi líder do capítulo Unificar Ações e Informações Geoespaciais - UAIGeo UFSJ, vinculado à rede mundial YouthMappers, onde realiza projetos de mapeamento de comunidades ribeirinhas no município de Tefé - AM e na cidade histórica de São João del-Rei. 2021 Young Explorer National Geographic.”
Rafael Quetz Marques Oliveira - “Graduando em Geografia pela Universidade Federal de São João Del Rei, integrante do capítulo Unificar Ações e Informações Geoespaciais - UAIGeo UFSJ, da rede mundial Youthmappers, atuando com Mapeamento no munícipio de Tefé - AM e na cidade histórica de São João del-Rei.” 2023 2024 YouthMappers Leadership Fellow.’’
Ana C. F. Ribeiro
Laís Sessa (Iphan)
Hugo Frizzoni Candian - “Atualmente faço parte de uma iniciação científica da Universidade Federal de São João Del-Rei. Graduação em andamento na área de Geografia, com ênfase em bacharelado. Faço parte como membro da YouthMappers. e também como integrante do capítulo Unificar Ações e Informações Geoespaciais - UAIGeo UFSJ ”.
Ana Lara Santana de Almeida
Nathan Damas - "Possui Graduação em Engenharia Cartográfica e de Agrimensura, mestrado em Ciências Geodésicas e atualmente é doutorando em Ciências Geodésicas com foco em Cartografia, pela Universidade Federal do Paraná (UFPR). Membro fundado do primeiro capítulo da rede Youthmappers no Brasil, o Mapeadores Livres UFPR, e atual Embaixador Regional Youthmappers no Brasil. Participou do 2023 2024 YouthMappers Leadership Fellow".
Connect with the authors: @uaigeoufsj @youthmapperslatam
Referencias
Oliveira, R. Q. M., Ventorini, S. E. (2023). MODELAGEM DE ÁREAS SUSCETÍVEIS ÀS INUNDAÇÕES NO SETOR COLÔNIA DO MARÇAL SÃO JOÃO DEL-REI, MINAS GERAIS. Revista Territorium Terram, 6(Edição Especial 1), 159–168. Recuperado de http://www.seer.ufsj.edu.br/territorium_terram/article/view/5306. Acesso em: 02 ago. 2024.
ONU Brasil. Organização das Nações Unidas do Brasil. A Agenda 2030. 2015. Disponível em https://brasil.un.org/pt-br/sdgs. Acesso em 06 de ago. 2024.
ZACHARIAS, Andrea; TEIXEIRA, Ana Luisa; VENTORINI, Silvia Elena; FERREIRA, André Barbosa Ribeiro; SANTOS, Thiago Gonçalves. A cartografia de síntese e as estruturas verticais e horizontais da paisagem em ambientes urbanos suscetíveis à inundação. Revista do Departamento de Geografia, São Paulo, Brasil, v. 41, n. 1, p. e177185 , 2021. DOI: 10.11606/eISSN.2236-2878.rdg.2021.177185. Disponível em: https://www.revistas.usp.br/rdg/article/view/177185 . Acesso em: 2 ago. 2024.
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