Em 14 de dezembro de 2024, Mayotte foi atingida pelo ciclone Chido, o mais violento que a ilha enfrentou em mais de 50 anos. Rapidamente, o IGN divulgou imagens do Pléiades captadas nos dias 17, 18, 20, 21 e 24 de dezembro e confirmou, em 25 de dezembro, que a comunidade OSM poderia utilizá-las como fonte em suas edições. Imediatamente, tive vontade de usá-las para avaliar os danos à infraestrutura construída. Por que a infraestrutura construída? Do ponto de vista cartográfico, porque os danos são mais visíveis em infraestruturas poligonais do que pontuais ou lineares. Do ponto de vista da resposta à crise, porque os danos foram particularmente graves, tendo destruído ou tornado impraticáveis os lares de muitos habitantes.
Três meses depois, este post revisita as principais etapas dessa cartografia ainda em andamento, organizada voluntariamente no tempo livre.
Revisão e escolha metodológica
A cartografia dos danos à infraestrutura construída com o auxílio de imagens pós-desastre obviamente não foi inventada no OpenStreetMap, e experiências semelhantes já foram realizadas no passado no OSM.
Após a passagem do ciclone Haiyan pelas Filipinas em novembro de 2013, foi realizado um mapeamento dos danos à infraestrutura na região em torno de Tacloban. Além disso, pesquisadores da Harvard Humanitarian Initiative (HHI) publicaram em março de 2016 um artigo detalhando uma metodologia que foi imediatamente adaptada ao OSM na forma de modelos de predefinições e de um estilo cartográfico para o JOSM, e aplicada notadamente no Haiti após a passagem do ciclone Mathieu em outubro de 2016.
A abordagem Haiyan limita-se a duas etiquetas para edifícios danificados, utilizando diretamente a chave building=*, o que não é o ideal. A abordagem BAR havia sido adaptada até então no OSM por meio de duas chaves específicas damage=* com as quatro categorias de danos definidas pelos pesquisadores do HHI (nenhum, mínimo, significativo e total) e damage:structure para classificar o tipo de construção em três categorias (leve, médio, pesado). Após testes realizados em Miréréni, com imagens BD Ortho IGN e Pléiades, e trocas de ideias com um geógrafo residente em Mayotte, percebi que, embora as classes de danos fossem fáceis de determinar, o tipo de construção era difícil de determinar diretamente, sendo o único elemento sempre visível o telhado. Além disso, o tipo intermediário “médio” parecia difícil de delimitar.
Portanto, em vez de adicionar uma etiqueta que deduzisse um tipo de construção a partir de elementos fragmentados, optei por mapear apenas o material da cobertura com a chave roof:material já existente e bem documentada. No caso de Mayotte, os telhados são geralmente de dois tipos: ou um telhado de chapa metálica de qualidade variável, independentemente do tamanho ou da finalidade do edifício, ou uma laje de concreto plana que, na verdade, é o piso de um futuro andar ainda a ser construído.
Nos primeiros testes, a chave damage foi reutilizada, mas ela tem a desvantagem de se tornar rapidamente obsoleta, uma vez que um edifício não destruído, mas danificado, vai ser reparado. E mesmo que ela não seja excluída apesar de sua obsolescência, ficará difícil saber posteriormente a qual evento ela se referia. É por isso que optei, por fim, por uma chave damage:DisasterName=*, ou seja, damage:Chido=* no caso em questão. A mesma lógica de inserção do nome do desastre prevaleceu para as etiquetas de metadados destinadas a informar o nome do evento, a fonte das imagens utilizadas e sua data de captura.
Essa revisão metodológica também serviu de oportunidade para documentar o wiki do OSM, com a criação de duas páginas: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/FR: BAR_methodology sobre a metodologia BAR e sua primeira adaptação para o OSM, que ainda não haviam sido documentadas, e https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Building_damage_assessment para esta nova adaptação centrada no patrimônio construído.
Período de teste da metodologia e interações com os dados EMSR Copernicus
Nos primeiros dias de janeiro, as imagens Pléiades foram integradas às imagens disponíveis no menu de imagens do JOSM, e as primeiras versões do novo modelo de predefinições e de seu estilo cartográfico para o JOSM foram criadas e testadas em uma pequena área de Mamoudzou. Único imprevisto: a qualidade mediana da geometria do conjunto de edifícios, que às vezes precisa ser corrigida. Em 6 de janeiro, um projeto sobre a área central de Mamoudzou é criado no Gerenciador de Tarefas HOT e aberto apenas a colaboradores OSM de nível intermediário ou avançado, com instruções detalhadas acompanhadas de vídeos em inglês e, posteriormente, em francês. Durante as poucas semanas desse teste, a rotulagem foi ligeiramente revisada (a integração do nome do desastre nas chaves, mencionada acima) e o estilo cartográfico foi completamente reformulado.
Há discussões em andamento na comunidade OSM França (veja este tópico do fórum) e a metodologia é validada por um representante do CSTB para fins de avaliação rápida dos danos. A escolha de Mamoudzou permitiu também comparar os resultados dessa cartografia comunitária inspirada na metodologia BAR com a avaliação rápida realizada entre 15 e 24 de dezembro no âmbito do EMSR (Emergency Management Service Rapid mapping) 780 do programa Copernicus, que se concentrou na parte central a leste da ilha de Grande-Terre e também na ilha de Petite Terre.
Os dados do EMSR sobre danos à infraestrutura, disponíveis na forma de arquivos sob licença aberta (embora não muito clara), consistem em pontos vetoriais no centro dos edifícios, com três classes diferentes: Possivelmente danificado, Danificado, Destruído, que parecem corresponder às categorias mínimo, significativo e total da metodologia BAR. Portanto, não existe uma classe para edifícios não danificados e, de fato, muitos edifícios na área avaliada não apresentam pontos em seus centros. Essa abordagem tem a limitação de não permitir conhecer a proporção de edifícios danificados em relação ao total de edifícios apenas por meio dos dados do Copernicus. Além disso, “possivelmente danificado” também pode aparecer como uma classe intermediária entre “nenhum” e “mínimo” da metodologia BAR, de modo que as duas escalas de avaliação talvez não se sobreponham.
Implementei um cruzamento automatizado dos dados pontuais do Copernicus com os edifícios do OSM atualizados por meio de diff a cada minuto, além de uma medição das diferenças entre as duas avaliações. Isso permite, para cada edifício avaliado pelas duas metodologias, conhecer as diferenças de classe entre as duas avaliações. Verifica-se que uma diferença de uma classe é um caso mais frequente do que uma classe idêntica.
Ainda é necessária uma análise para explicar essas diferenças. No entanto, essa comparação limitou-se a essa zona de teste, na medida em que me pareceu mais importante, posteriormente, cartografar prioritariamente as zonas que não foram cobertas pelo EMSR780.
Aplicação em outras áreas, disponibilização de dados e mobilização da comunidade
Para aproveitar ao máximo as áreas cobertas pelas imagens do Pléiades, digitalizei as áreas não obscurecidas por nuvens nas quatro primeiras imagens disponíveis (a de 24/12 era praticamente inutilizável). A abordagem adotada foi então criar um único projeto de cada vez no Gerenciador de Tarefas HOT, cada um focado em uma única localidade, para não desmotivar os colaboradores diante de múltiplos projetos ou de um grande projeto com centenas de tarefas. As primeiras localidades avaliadas são sedes de municípios, nas duas margens da parte setentrional de Grande-Terre: Tsingoni, Bandraboua, M’Tsamboro, Acoua e M’Tsangamouji.
Como nenhuma visualização OSM mostra essas classes de danos, criei vários estilos para a camada de edificações resultante do cruzamento dos dados OSM e Copernicus EMSR780, compartilhados em contextos do MapStore (um em inglês), com uma apresentação da abordagem por meio dos contextos cartográficos próprios do MapStore. Os dados podem, naturalmente, ser baixados a partir da interface.
Apesar de ter experiência pessoal na implementação de projetos no Gerenciador de Tarefas praticamente desde o início da ferramenta, a dinâmica da comunidade revelou-se, por vezes, surpreendente: trocas ou perguntas técnicas clássicas por meio das ferramentas de comentários da plataforma, mas também uma proporção não desprezível de colaboradores, no mínimo de nível intermediário (tendo, portanto, já criado pelo menos 150 grupos de edição OSM), que se limitam a modificar a geometria dos edifícios, sem caracterizar os danos ou o material do telhado, apesar das instruções em texto e vídeos mais detalhadas que consegui produzir até agora. Sem dúvida, o peso do hábito dos projetos do Gerenciador de Tarefas, dedicados em sua grande maioria à criação ou modificação do contorno dos edifícios. Para tentar remediar isso, comecei a organizar workshops por videoconferência (em inglês, francês ou português) para demonstrar como mapear esses danos, apenas com o mouse ou usando atalhos de teclado para agilizar o processo.
Paralelamente à continuação da coordenação desse esforço de mapeamento remoto em Mayotte, outras atividades ainda estão por vir:
- uma comparação dessa cartografia remota com dados de avaliações de danos realizadas no terreno. Isso já é parcialmente viável com as imagens pós-desastre hospedadas no Mapillary e tende a corroborar as escolhas feitas com base nas imagens do Pléiades, mas o interesse residiria sobretudo em comparar com dados de avaliações conduzidas por especialistas em avaliação de danos em edifícios
- a capacidade de replicação deste exercício, tanto na documentação para permitir que outros adotem essa metodologia em outros contextos, quanto no acesso crucial a imagens pós-desastre.
