The past three years have witnessed unprecedented growth of user-generated volunteered geographic information (VGI) on the Web. Although scholars, decision makers, and citizens have recognized the potential value of VGI in emergency management, there exists no rigorous study on the availability, quality, and feasibility of VGI for applications related to emergency management. This dissertation applies methodologies of GIScience and computer science to present an overview of VGI and explore its value in emergency management with the goal of developing a wiki GIS approach for community emergency preparedness. This dissertation research concludes that VGI and wiki GIS represent new development in public participation in the production and use of geographic information. In emergency management, VGI and wiki GIS suggest a new approach to incorporate the general public in emergency response activities. By incorporating VGI in emergency management, official agencies and the general public gain better situational awareness in emergency management.

A Geographic Information System (GIS) is an existing tool to create, manage, analyze and visualize data with a spatial component, and is used by many types of organizations in many fields. For most of the tasks and projects within these fields, a GIS provides highly accurate results. Under certain circumstances (Massive Scope, Widespread Expertise and Multivalency), a GIS fails to provide adequate results in the field of historical geography, for example. Crowdsourcing tools like Wikipedia and Open Street Map (OSM) address some of these issues, but not all, and introduce new problems. This project focuses on geographic data dealing with historical events, places and people. This project uses a wiki software package, extensions for added functionality, and customized tools to implement a scoring system to rate the accuracy of each assertion made by members of the contribution community. The scoring system addresses the ambivalence of the data created by a community.

A tendência de utilização de dados voluntários e colaborativos no contexto de fenômenos naturais é crescente. Esse fato, aliado aos alagamentos e inundações que ocorrem na cidade de São Paulo, traz a possibilidade de exploração sobre o modo voluntário e colaborativo de geração e transmissão do dado geográfico de forma dinâmica. Isso é proporcionado por tecnologias acessíveis à população, como a Internet, o GPS (Global Positioning System) e demais sistemas de localização embarcados em celulares. A presente pesquisa tem como objetivo a proposta de um esquema conceitual para um sistema dinâmico e colaborativo de mapeamento dos pontos alagados, cuja fonte de dados advém das pessoas equipadas com aparelhos celulares que permitem a sua localização. Os resultados apresentados correspondem aos esquemas conceituais do sistema, bem como ao protótipo Pontos de Alagamento - mapa disponibilizado via web com os pontos de alagamento da cidade, fornecidos no momento da ocorrência do evento por pessoas comuns. O protótipo foi desenvolvido por meio da plataforma livre e de código aberto Crowdmap/Ushahidi. O sistema foi avaliado através de um questionário respondido por usuários, os quais opinaram sobre a viabilidade do mesmo, bem como os ajustes que devem ser realizados para o uso efetivo da população. Constatou-se a complexidade e as particularidades da aplicação para alagamentos e inundações, em especial com relação à questão temporal. / The trend of using volunteered and crowd data in natural phenomenon contexts is growing. This fact coupled with flooding that occurred in the city of São Paulo, brings the possibility of exploration about the voluntary and collaborative approach to the generation and transmission of the geographic data dynamically. And these are provided by technologies accessible to the population, such as internet, GPS (Global Positioning System) and other positioning systems embedded in cell phones. This research aims to propose a conceptual scheme for a dynamic and collaborative mapping system of flooding, whose source of data corresponds to those equipped with mobile devices that enable location. The results correspond to the conceptual schemes of the system as well as the prototype Points of Flooding available map on the web with the points of flooding, provided at the time of the event by people. The prototype was developed through the free and open source platform Crowdmap/Ushahidi The system was evaluated by a questionnaire answered by users, who opined about the viability of this as well as the adjustments that must be done for the effective use by population. There has been a thoughtful analysis of the complexity and particularities of the application to flooding, particularly related to temporal issue.

A tendência de utilização de dados voluntários e colaborativos no contexto de fenômenos naturais é crescente. Esse fato, aliado aos alagamentos e inundações que ocorrem na cidade de São Paulo, traz a possibilidade de exploração sobre o modo voluntário e colaborativo de geração e transmissão do dado geográfico de forma dinâmica. Isso é proporcionado por tecnologias acessíveis à população, como a Internet, o GPS (Global Positioning System) e demais sistemas de localização embarcados em celulares. A presente pesquisa tem como objetivo a proposta de um esquema conceitual para um sistema dinâmico e colaborativo de mapeamento dos pontos alagados, cuja fonte de dados advém das pessoas equipadas com aparelhos celulares que permitem a sua localização. Os resultados apresentados correspondem aos esquemas conceituais do sistema, bem como ao protótipo Pontos de Alagamento - mapa disponibilizado via web com os pontos de alagamento da cidade, fornecidos no momento da ocorrência do evento por pessoas comuns. O protótipo foi desenvolvido por meio da plataforma livre e de código aberto Crowdmap/Ushahidi. O sistema foi avaliado através de um questionário respondido por usuários, os quais opinaram sobre a viabilidade do mesmo, bem como os ajustes que devem ser realizados para o uso efetivo da população. Constatou-se a complexidade e as particularidades da aplicação para alagamentos e inundações, em especial com relação à questão temporal. / The trend of using volunteered and crowd data in natural phenomenon contexts is growing. This fact coupled with flooding that occurred in the city of São Paulo, brings the possibility of exploration about the voluntary and collaborative approach to the generation and transmission of the geographic data dynamically. And these are provided by technologies accessible to the population, such as internet, GPS (Global Positioning System) and other positioning systems embedded in cell phones. This research aims to propose a conceptual scheme for a dynamic and collaborative mapping system of flooding, whose source of data corresponds to those equipped with mobile devices that enable location. The results correspond to the conceptual schemes of the system as well as the prototype Points of Flooding available map on the web with the points of flooding, provided at the time of the event by people. The prototype was developed through the free and open source platform Crowdmap/Ushahidi The system was evaluated by a questionnaire answered by users, who opined about the viability of this as well as the adjustments that must be done for the effective use by population. There has been a thoughtful analysis of the complexity and particularities of the application to flooding, particularly related to temporal issue.

Human social interactions imbue the world with meaning, transforming abstract spaces into lived places. Given the digital conduits of much modern social interaction, online narratives increasingly affect material places. Yet the emerging glut of online information demands new methods of investigating place narratives at multiple scales. Drawing on novel geographic visualizations of the quantitative and qualitative characteristics of photographs of the U.S.-Mexico borderlands posted on the website Flickr, this study shows that online portrayals are 1) highly uneven in terms of distribution, visibility, and content, 2) fundamentally influenced by "real-world" geographies, 3) often culturally reductive, and 4) made to appear unduly exhaustive by the naturalizing visual slant of the internet as a medium of communication. These processes stand to influence how places are constructed in the information age, especially given the presence of "digital divides" that work against internet access for much of the world's population.

No description available.

The growing global Twitter population has prompted social scientists to examine the potential of Twitter-generated sentiments to serve as an alternative to public opinion polls. This thesis intends to study this potential by evaluating the variability of sampled data representativeness that is voluntarily submitted through Twitter. This research examines a case study: President Barack Obama's public approval as viewed by the United States population. The sentiments generated from Twitter were compared to the sentiments from public opinion polls in order to measure the degree of representativeness at both national and state level. The results show that Twitter data are not representative at the U.S. national level. At the state level, Twitter data representativeness is highly varied and such variability can be linked to individual state’s total population.

Volunteered geographic information (VGI) has received increased attention as a new paradigm for geographic information production, while light detection and ranging (LiDAR) data is widely applied to many fields. This study quantitatively compares LiDAR data and user-generated 3D building models created using Google Building Maker, and investigate the potential applications of the quantitative measures in support of rapid disaster damage assessment. User-generated 3D building models from Google Building Maker are compared with LiDAR-derived building models using 3D shape signatures. Eighteen 3D building models are created in Fremont, California using the Google Building Maker, and six shape functions (distance, angle, area, volume, slope, and aspect) are applied to the 18 LiDAR-derived building models and user-generated ones. A special case regarding the comparison between LiDAR data and building models with indented walls is also discussed. Based on the results, several conclusions are drawn, and limitations that require further study are also discussed.

O Brasil é considerado o país da megadiversidade por abrigar diversas espécies de flora e fauna. Dessa forma preservar essa diversidade é extremamente importante, pois a vida no planeta depende dos muitos ecossistemas que compõem essa biodiversidade. Atualmente, vários estudos sobre formas de recuperar e acessar informações sobre biodiversidade vem sendo discutidos na comunidade científica. Muitas instituições importantes têm disponibilizado gratuitamente seus registros de coletas disponíveis abertamente em repositórios online. No entanto, os dados disponibilizados nesses repositórios contêm informações geográficas imprecisas ou ausentes. Isso acarreta vários problemas como, por exemplo, a inviabilidade da realização de planos sistemáticos para preservar áreas para conservação de espécies ameaçadas. O problema principal para a realização desse plano é determinar com precisão a distribuição dessas espécies. Nesse contexto, o problema de pesquisa identificado é a necessidade de melhorar as informações geográficas contidas em dados sobre biodiversidade disponíveis em repositórios online. Para atacar esse problema, o SWI Gazetteer foi desenvolvido. Ele usa tecnologias da Web Semântica r técnicas de Recuperação de Informação Geográfica para associar coordenadas geográficas a nomes de lugares. Quando procuram por lugares, usuários podem realizar buscas semânticas que conseguem melhores resultados (em relação à precisão e cobertura de dados) que buscas tradicionais por palavras chaves. O Gazetteer também permite a difusão de suas informações usando formatos dos padrões Linked Open Data. Os resultados dos experimentos mostram que o SWI Gazetteer é capaz de aumentar, em até 102%, o número de registros com coordenadas geográficas em amostras representativas de repositórios de dados sobre biodiversidade bem conhecidos (como GBIF e SpecielLink). / Brazil is considered a mega-diversity country for harboring various species of flora and fauna. Therefore preserve this diversity is extremely important, because the life on the planet depends on the many ecosystems that comprise this biodiversity. Currently, several studies on how to recover and access biodiversity information are being discussed within the academic community. Various important institutions have made their biological collection records openly available in online repositories. However, the data available in these repositories contain inaccurate or missing geographic information. This leads to various problems, such as the impossibility of carrying out systematic plans to preserve areas for endangered species. The main problem in realizing these plans is to accurately determine the geographic distributions for these species. In this context, the identified research problem is the need to improve geographic information contained in biodiversity data available in the online repositories. To tackle this problem, the SemanticWeb Interactive Gazetteer (SWI Gazetteer) was developed. It uses Semantic Web technologies and Geographic Information Retrieval techniques to associate geographic coordinates to place names. When searching for places, users can perform semantic searches that achieve better results (in terms of accuracy and data coverage) than traditional keyword search. The gazetteer also allows the dissemination of its information using standard Linked Open Data formats. Experiment results shown that the SWI Gazetteer is able to increase, in up to 102%, the amount of records with geographical coordinates in representative data samples from well know biodiversity sites (such as GBIF and SpeciesLink).

Este trabalho apresenta uma nova proposta metodológica de previsão de enchentes: o Modelo de Alerta Hidrológico com Base Participativa (MAHP). O MAHP consiste em um modelo de previsão de enchentes em bacias urbanas que integra Informações Geográficas Voluntárias (VGI) e redes de sensores sem fio (WSN). A principal contribuição deste modelo é o uso de dados de fontes heterogêneas (sensores aliados a dados fornecidos por voluntários) com o objetivo de reduzir a incerteza na previsão de enchentes. O modelo MAHP foi dividido em módulos, cada um deles é responsável por uma atividade no processo de previsão de enchentes. Embora o modelo possua diversos módulos auxiliares, pode-se resumir o modelo MAHP em três módulos principais: aquisição de dados; previsão de precipitações e, por fim, o módulo responsável pela previsão das enchentes. Para o módulo de aquisição de dados foram desenvolvidas metodologias para uso de dados voluntários de nível da água e sensores medidores de nível foram instalados para a composição da rede de sensores sem fio em pontos estratégicos nos canais fluviais da cidade. No módulo de previsão da precipitação do modelo MAHP foram desenvolvidos dois softwares de previsão, sendo um modelo de previsão da precipitação conceitual e um empírico. Para o funcionamento do módulo responsável pela previsão das enchentes foi feita a modelagem da bacia urbana de São Carlos no modelo SWMM (Storm Water Management Model). As simulações chuva-vazão realizadas com a bacia modelada apresentaram ajustes satisfatórios quando comparadas com eventos de enchente reais. Como o uso de informações voluntárias na previsão de enchentes é um conceito bastante novo, outra importante contribuição do trabalho foi propor parâmetros espaço-temporais que influenciam na qualidade da previsão ocasionada pelo uso de dados VGI. Existem vários cenários e combinações de uso de informações voluntárias que podem influenciar na previsão de enchentes. Neste trabalho foi considerada apenas uma destas combinações. Devido à ausência de dados VGI reais em eventos de enchente recentes foram utilizados dados de nível medidos por sensores para simular dados voluntários. Foram levantadas diversas hipóteses para que a inserção de dados voluntários no modelo MAHP tenham maior influência na redução da incerteza na previsão de enchentes. / This work presents a new approach forflood forecasting: Hydrological Alert Model with Participatory Base (HAMPB). The HAMPB consists of a flood forecasting model applied to urban basins integrating Volunteered Geographic Information (VGI) and Wireless Sensor Networks (WSN). The main contribution of this model is the use of heterogeneous data sources (convencional sensors and volunteered data) aiming to reduce the uncertainty in the flood forecasting. The HAMPB model was divided in modules, which are responsible for the forecasting process activities. Although the model has multiple auxiliary modules, we can summarize the HAMPB model in three modules: data acquisition; rainfall forecasting and, finally, the module responsible for flood forecasting. Telemetric water level sensors were installed at strategic points in river channels of the city to create the WSN. In order to use the volunteered information, a methodology was proposed tdevelop the acquisition module. The rainfall forecasting module consists of two forecasting models: an empirical model and a conceptual model. The conceptual prediction model presented closest predictions of observed rainfall compared to the forecast of the empirical model. In order to apply the flood forecasting methodology, we modelled the urban basin of São Carlos using SWMM model. The rainfall-runoff simulations performed with the basin model showed satisfactory adjustments compared with actual flood events. Since the use of voluntary information on flood forecasting is a fairly new concept, another important contribution of this work was the proposition of spatiotemporal parameters that influence on the forecast caused by the use of VGI data. There are many scenarios and combinations which using volunteered information can be helpful in the flood forecasting. In this work we consider only one combination. Due to absence of real volunteered data, we use sensor data to simulate VGI data. Several hypotheses have been raised to the inclusion of volunteers in HAMPB data model to produce more relevant results than using traditional methods of forecasting.