Brasil
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The present study consisted of the intrinsic evaluation of the OSM data and the Spatio-temporal aspects in the Brumadinho tailings dam collapse - a case study. Based on the premise that OpenStreetMap (OSM) collaborative data can be used in humanitarian crisis management. The use of the OSM platform as a basis for the acquisition of geospatial data was due to the high number of contributors and generated data. From the clipping of the area affected by the disaster, a quantitative analysis of the edits over time was carried out, which allowed us to evaluate one of the potentials of the OSM, considering the impacts of the actions of the Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT), which through Mapathon generated a significant amount of data in a short period. The methodology used consisted of a regression analysis performed in the Google Collaboratory environment using Python code that showed the number of edits in that region and an analysis of the generated vectors, acquired through a QGIS plugin called QuickOSM. The results showed that approximately, 8000 records were generated in an interval of one week after the disaster, 5000 of which in a single day. From there, it can be concluded that the mapping actions of the Humanitarian OpenStreetMap Team have the potential to provide a quick response to the dynamics of soil alteration caused by environmental disasters
O presente estudo consistiu na avaliação intrínseca dos dados do OSM e dos aspectos espaço-temporais no estudo de caso do rompimento da barragem de Brumadinho em Minas Gerais. Partindo da premissa de que os dados colaborativos do Openstreetmap (OSM) podem ser utilizados no gerenciamento de crises humanitárias. A utilização da plataforma do OSM, como base para aquisição de dados geoespaciais se deu pelo elevado número de contribuidores e dados gerados. A partir do recorte da área afetada pelo desastre, foi realizada uma análise quantitativa das edições ao longo do tempo, o que permitiu avaliar um dos potenciais do OSM, considerando os impactos das ações do Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT), que através de Mapatonas gerou uma quantidade significativa de dados em um curto intervalo de tempo. A metodologia utilizada consistiu em uma análise de regressão realizada no ambiente do Google Collaboratory que por meio de código em Python que mostrou a quantidade de edições naquela região e uma análise dos vetores gerados, adquiridos por meio de um plugin do QGIS chamado QuickOSM. Os resultados mostraram que foram gerados, aproximadamente 8000 registros em um intervalo de uma semana após o desastre, sendo 5000 em um único dia. A partir daí pode-se concluir que as ações de mapeamento do Humanitarian OpenStreetMap Team possuem potencial para o fornecimento de uma resposta rápida acerca das dinâmicas de alteração do solo causadas por desastres ambientais.
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