O número e a intensidade dos desastres naturais têm aumentado em todo o mundo devido às mudanças climáticas. Atualmente, as inundações representam a maior parte dos desastres naturais e causam mais danos, mortes e impactos econômicos do que qualquer outro tipo de fenômeno natural. No Brasil, as inundações se intensificam principalmente no período de chuvas, entre os meses de Dezembro e Março, ocasionando dezenas de mortes, além de impactos econômicos, sociais e ambientais. Assim, prevenir esse tipo de desastre tem se tornado um fator importante para minimizar os impactos por ele provocados. Para isso, são necessárias informações atualizadas, completas e precisas sobre o atual estado das variáveis ambientais. Nesse contexto, as informações voluntárias estão sendo utilizadas como fonte de dados complementar para a gestão de risco de inundação, devido ao número elevado de voluntários que atuam como \"sensores\". Contudo, outras informações relacionadas a inundação estão dispersas em diferentes fontes de dados, dificultando as ações de resposta das agências de emergência. Neste trabalho e proposta uma abordagem que visa apoiar a gestão de risco de inundação, fornecendo mecanismos para a obtenção de informações voluntárias para esse contexto e permitindo a disponibilização dessas por meio de serviços geoespaciais em tempo real. Para tanto, mecanismos de interpretação foram definidos para apoiar os voluntários durante a análise e medição da altura da água, sendo essas informações fornecidas por meio de uma plataforma de crowdsourcing. Além disso, um framework foi desenvolvido a fim de disponibilizar as informações voluntárias de forma interoperável por meio de serviços geoespaciais. Ao final, foram realizados estudos experimentais para avaliar a eficácia dos mecanismos desenvolvidos para a obtenção de informações voluntárias para gestão de risco de inundação / The number and intensity of natural disasters have increased worldwide due to climate change. Currently, floods represent most natural disasters and cause more damage, deaths and economic impacts than any other natural phenomenon. In Brazil, the floods are intensified especially during the rainy season, between the months of December and March, causing dozens of deaths, as well as economic, social and environmental impacts. Thus, preventing this kind of disaster has become an important factor to minimize the impacts caused by it. For this, it\'s necessary up-to-date, complete and accurate information about the current state of the environmental variable. In this context, volunteer information is being used as a complementary data source for flood risk management, due to the high number of volunteers who act as \"sensors\". However, other information related to flooding are scattered in different data sources, hindering response actions of emergency agencies. This dissertation proposes an approach to support flood risk management, providing mechanisms for obtaining volunteer information for this context and allowing the availability of these by means of geospatial services in real time. For this, interpretation mechanisms were defined to support the volunteers during the analysis and measurement of the water height, being this information provided by means of crowdsourcing platform. Additionally, a framework was developed to provide volunteer information in an interoperable way through geospatial services. Finally, experimental studies were conducted to evaluate the effectiveness of the mechanisms developed to obtaining volunteer information for flood risk management
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-05062014-102319 |
Date | 19 March 2014 |
Creators | Livia Castro Degrossi |
Contributors | João Porto de Albuquerque Pereira, Renata Pontin de Mattos Fortes, André Santanchè |
Publisher | Universidade de São Paulo, Ciências da Computação e Matemática Computacional, USP, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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