Mapeo Colaborativo

Mapillary 

Con el fin del reconocimiento del territorio y empleando herramientas abiertas para documentar el entorno urbano, se organizó un recorrido por el barrio utilizando dispositivos móviles equipados con la aplicación Mapillary y una cámara GoPro.

Las imágenes obtenidas a lo largo del recorrido proporcionan una vista de referencia tipo  Street View, lo cual resultó esencial para llevar a cabo un mapeo remoto del área. Este tipo de visualización permitió a los participantes del proyecto agregar atributos clave a las edificaciones, como el número de pisos. Este proceso no solo facilitó una comprensión más profunda del entorno, sino que también permitió la actualización de datos geográficos existentes de manera precisa y efectiva.

Una vez procesadas, las imágenes fueron cargadas en la plataforma de Mapillary, donde se integraron al mapa colaborativo global. Es posible visualizar el recorrido realizado por el barrio.

    

Generación de la Ortofoto

Nueva Villa la Iguaná es un barrio caracterizado por su alta densidad poblacional, lo que generó un desafío significativo para el mapeo del área debido a la limitada resolución de las imágenes satelitales disponibles. Estas imágenes no ofrecían el nivel de detalle necesario para reconocer con precisión las estructuras y los elementos urbanos del barrio, lo que hizo evidente la necesidad de buscar alternativas más efectivas.

Para superar este reto, se optó por el uso de un dron para capturar imágenes aéreas de alta resolución. Este enfoque permitió obtener una visión más detallada y específica del territorio, superando las limitaciones de las imágenes satelitales tradicionales. Una vez capturadas, las imágenes fueron procesadas utilizando OpenDroneMap, una herramienta de código abierto que facilita la generación de ortofotos y modelos 3D a partir de datos de drones.

La ortofoto resultante, con una resolución por píxel de 14 cm, proporcionó una representación geoespacial precisa y detallada del barrio. Esta alta resolución permitió identificar con claridad las edificaciones, las calles, y otros elementos críticos del entorno urbano, facilitando el mapeo detallado y la incorporación de atributos específicos a las distintas estructuras del barrio. Además, la ortofoto fue cargada y puesta a disposición en OpenAerialMap, una plataforma abierta que permite la visualización y el acceso a datos de imágenes aéreas. Desde allí, cualquier interesado puede explorar y utilizar la ortofoto.

Imágen 1. Ortofoto barrio Nueva Villa La Iguaná.

Mapeo del área de inundación en campo

Para abordar el problema de las inundaciones en una zona específica del barrio, se llevó a cabo un mapeo complementario en campo, que permitió obtener datos detallados y precisos sobre las características del área afectada. Este mapeo se centró en documentar las edificaciones, callejones, la canalización de la quebrada, entre otros elementos cruciales para entender cómo se comporta el agua durante las inundaciones y cuáles son las áreas más vulnerables.

Se utilizó la herramienta Field Papers, que permite la creación de mapas impresos personalizados que pueden ser anotados en el campo. Estos mapas en papel facilitaron el proceso de recolección de datos, ya que los participantes pudieron recorrer la zona y anotar directamente sobre los mapas las características observadas. Durante el mapeo, se desarrolló un sistema de códigos, una combinación de letras y números, que denotaba diversas características de las edificaciones, como la cantidad de pisos, el tipo de construcción (residencial, comercial, etc.), y otras especificaciones relevantes. 

Este sistema de codificación permitió organizar y sistematizar la información de manera eficiente, asegurando que todos los detalles importantes se registraran de forma consistente. Toda la información de la metodología para la recolección de datos durante este mapeo fue luego transferida a un modelo de recolección de datos, donde se consolidaron los datos para un análisis posterior. 

Levantamiento de información de vulnerabilidad

Para complementar el mapeo del área de inundación, se llevó a cabo la creación de un formulario para el levantamiento de información de vulnerabilidad utilizando la herramienta KoboToolbox. Con KoboCollect, aplicación móvil que permite diligenciar encuestas creadas en KoboToolbox georreferenciadas, se recopiló información detallada sobre sus experiencias y percepciones respecto a los eventos de inundación. Las encuestas incluyeron preguntas sobre la frecuencia y gravedad de las inundaciones, los daños sufridos en las viviendas y pertenencias, y las medidas de prevención que las familias han tomado o les gustaría implementar.

Además, se indagó sobre el acceso a servicios básicos durante y después de los eventos de inundación. Esta información es crucial para entender no solo las condiciones físicas que agravan las inundaciones, sino también el grado de preparación y resiliencia de la comunidad ante estos eventos. Los datos recolectados con KoboCollect fueron almacenados para el posterior análisis de la información. Esta información fue integrada posteriormente con los datos obtenidos del mapeo físico, creando un panorama completo de la vulnerabilidad de la zona. 

Mapeo Colaborativo con OSM

En el proceso de levantar información del barrio utilizando OpenStreetMap (OSM), se llevaron a cabo varias sesiones iniciales con la comunidad para familiarizarlos con la plataforma y sus funcionalidades básicas. Estas primeras sesiones se centraron en introducir a los participantes al entorno de OSM. El primer paso fue aprender a crear usuarios en OSM, luego, se enfocaron en una tarea específica: añadir la base de edificios del barrio. A través de ejercicios guiados, los participantes aprendieron a identificar y trazar los contornos de las edificaciones directamente en el mapa, utilizando la ortofoto generada desde el proyecto como referencia.

La elección de las herramientas usadas en el mapeo detallado de la zona de inundación fue su facilidad para integrarse con el mapa de OSM. Primero, se utilizó la ortofoto que podía visualizarse directamente desde los editores de OSM, esta herramienta fue clave para identificar y trazar elementos que no eran visibles en las imágenes satelitales estándar.

Se incorporó Field Papers, una herramienta que combina lo digital y lo analógico al permitir imprimir secciones del mapa. El mapa base que utiliza esta herramienta es el de OSM lo que facilitó en el momento de imprimir secciones del mapa donde ya habían actualizaciones previas. 

Además, se integró Mapillary, una plataforma que proporciona imágenes a nivel de calle capturadas por la comunidad. Estas imágenes se podían vincular con los editores de OSM lo que permitía  la edición y el agregado de información más sencillo e intuitivo.