ES:Colombia/ODD2024

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Mapeo ambiental: Capturando datos abiertos de la biodiversidad de Colombia, a través de árboles urbanos.

Objetivo

Introducir nuevos mapeadores para la recopilación de datos abiertos aplicados a la biodiversidad urbana a través de las notas de OSM.

Metodología

Etapa 1 Captura de datos en campo

Para la captura de datos de árboles en terreno se recomienda ver los siguientes videos:

Otras guías de utilidad:

Lugar del evento

Ciudad Fecha y lugar Mapa del sitio antes de la actividad Mapa del sitio
Bogotá Fecha: Marzo 2.

Hora: 2:00 pm - 5:00 pm. Puedes llegar en cualquier momento, lo importante es que llegues. Lugar: Parque Simón Bolivar, entrada Carrera 60 cerca de la Calle 63, frente a la Biblioteca Virgilio Barco.

Líder: User icon 2.svgAndrés Gómez (Angoca on osm, edits, contrib, heatmap, chngset com.)

Organización: MaptimeBogota

Bogota ParqueMetropolitanoSimonBolivar natural tree.png
Medellín Fecha: Marzo 2.

Hora: 3:00 pm - 5:00 pm.

Lugar: Plazuela San Ignacio, barrio La Candelaria, por la Carrera 44.

Líder: System-users-3.svgSebastian Bravo (lsbravoc on osm, edits, contrib, heatmap, chngset com.); User icon 2.svgSantiago González Gómez (sangonzag on osm, edits, contrib, heatmap, chngset com.)

Organización: SAGEMA

Medellín Plazuela San Ignacio.png
Yopal Fecha: Marzo 2.

Hora: 8:00 am.

Lugar: Parque Villa María Carrea 29 con 21.

Líder: System-users-3.svgDoris Ruiz (dcruizr on osm, edits, contrib, heatmap, chngset com.)

Duitama Fecha: Marzo 2.

Hora: 9:00 am.

Lugar: Colegio Salesiano, costado sur - Carrera 10 entre calles 17 y 17A.

Líder: Leonardo Gutiérrez.

Organización: Duitama Mapping Stars

Villavicencio Fecha: Marzo 2.

Hora: 9:00 am.

Lugar: Parque Los Fundadores, Carrera 48 con Calle 1.

Líder: Néstor Suat - wa.

Granada (Vereda Cubilleras) Fecha: Marzo 2.

Hora: 8:00 am.

Lugar: La Trampa

Líder: Igor Támara

Etapa 2 Procesamiento de notas

Se procesaran las notas del OpenDataDay empleando las siguientes etiquetas:

Ejemplo de una nota

Nota 1 

#ODD Especie: oiti CAP:300 cms Altura: 5mtrs R: 5 mtrs via StreetComplete 56.1 Attached photo(s): https://westnordost.de/p/199969.jpg

Nota 2 

Diámetro: 240cm Altura: 11.6mt Dos tallos. Bifurcado. #ODD #SiCLas via StreetComplete 56.1 Attached photo(s): https://westnordost.de/p/199474.jpg

Tags para el procesamiento

Agregamos el árbol
  • En primer lugar agregamos los arboles empleando

natural=tree

Medida de circunferencia
  • Agregamos información sobre el perímetro de la circunferencia del tallo del árbol tomado a 1.3 metros de altura desde el suelo. El valor se ingresa en metros

circumference=*

Para Nota 1 en el ejemplo, el valor es de 300 cm, por tanto 3 metros

circumference=3

Cuando la medición se realiza para un N número de tallos, la medición debe ser dividida por el N y se ingresa el valor promedio.

Para el caso del ejemplo de la Nota 2: 

(240 / 2)/100 = 1.2

circumference=1.2

Medidas de DAP
  • Agregamos información sobre el DAP (Diámetro a la altura del pecho) tomada a 1.3 metros de altura desde el suelo. El valor debe ser ingresado en milímetros.

diameter=*

  • Para el calculo del DAP se debe emplear la siguiente formula:
(X / Pi )*10

Siendo X la medida ingresada en la nota en centímetros.

Para Nota 1 en el ejemplo, el valor es de 3 metros, por tanto: 

(300 / Pi )*10 = 955

diameter=955

Para Nota 2 en el ejemplo, calculamos el promedio. El valor es de 240 centímetros para dos tallos, por tanto: 

((240/ Pi )*10)/2 = 381

diameter=381

Medición de copas

  • Para la medición del diámetro de la copa emplearemos las trazas GPX relacionados a las notas.

diameter_crown=*

Tomaremos la medición de la traza en forma de cruz y promediaremos el valor de la medición. El valor de la medición se ingresa en metros.

Para el ejemplo:

diameter_crown=12.5

Ejemplo de medición de copas con trazas GPX
Trazas GPX.png
Medidas de altura
  • Agregamos información sobre la altura de los arboles y palmas. El valor se ingresa en metros.

height=*

Para Nota 1 en el ejemplo, el valor es de 5 metros, por tanto:

height=5

Para Nota 2 en el ejemplo, el valor es de 11.6 metros, por tanto:

height=11.6

Ubicación del individuo
  • Emplearemos una etiqueta que relacione el árbol urbano a la ciudad en la que se encuentra ubicado.

object:city=*

Para el caso de cada ciudad participante del evento empleamos:

object:city=Bogota

object:city=Medellin

object:city=Yopal

object:city=Duitama

object:city=Villavicencio

object:city=Granada

  • Emplearemos las siguientes etiquetas para dar contexto a la ubicación del árbol en las ciudades

denotation=*

Para el caso de las ciudades emplearemos:

denotation=avenue Si el árbol se encuentra en el área central de una avenida, en un pequeño espacio de unos pocos metros de ancho.

denotation=garden Si el árbol se localiza dentro de jardines o patios de propiedades privadas o públicas (como escuelas, hospitales, condominios).

denotation=landmark Si el árbol refiere a un árbol notable por su tamaño o su ubicación prominente, generalmente visible desde largas distancias y útil para la navegación.

denotation=park Si el árbol se encuentra dentro de plazas, plazuelas, cementerios o parques, formando parte de la infraestructura verde de esas áreas.

denotation=street Si el árbol localiza en los laterales de una calle o paseo peatonal.

Etapa 3 Identificación de arboles

  • leaf_type = broadleaved (todas las que tengan hojas anchas) / needleleaved (pinos, coníferas, araucarias, ciprés) / leafless (pueden tener espinas como los cactus, peyote, San Pedro, fique) / palm (Todo tipo de palmas).
  • leaf_cycle = evergreen (los siempre verde, son las plantas que no pierden su hojas, como el eucalipto, roble) / deciduous (las plantas que en un periódo del año pierden sus hojas, guayacan, tulipán africano, jacaranda - gualanday, bucaros). Semievergreen y semideciduous pueden ser confusos, porque depende de la temporalidad y del clima, por lo que no se incluyen en esta clasificación.
  • taxon=* (familia de plantas, generalmente los nombres que terminan en 'eae').
  • (Opcional) genus=* Después vendría el género (Caesalpinia). Comienza en mayúscula.
  • species=* El nombre completo en latin (por ejemplo: Caesalpinia pluviosa, Caesalpinia ebano). La primera palabra comienza en mayúscula, la segunda comienza en minúscula.
  • (Opcional) species:es=* Es el nombre como se conoce el nombre en común, que viene a ser en español. Del ejemplo anterior, acacia amarilla, y ébano, correspondientemente.
  • species:wikidata=* Para el ejemplo anterior: es:Caesalpinia pluviosa y es:Caesalpinia ebano
  • species:wikipedia=* Para el ejemplo anterior: Q5739020 y Q3004013

Para identificar las plantas se puede usar:

Resultados

Control de cambios

Se emplea el siguiente codigo de Overpassturbo para hacer la consulta de los arboles agregados en el Open Data Day 2024 

[out:xml] [timeout:25];
(
    node["natural"="tree"]( {{bbox}});
  );
(._;>;);
out body;

Se enlista las consulta en la plataforma de OverPassTurbo

Ciudad Consulta N° Árboles antes del ODD N° de Árboles despues del ODD
Bogotá https://overpass-turbo.eu/s/1HVR 16
Medellín https://overpass-turbo.eu/s/1HVV 0
Yopal https://overpass-turbo.eu/s/1HVW 0
Duitama https://overpass-turbo.eu/s/1HVX 25
Villavicencio https://overpass-turbo.eu/s/1HVZ 0
Granada https://overpass-turbo.eu/s/1HW0 0

https://overpass-turbo.eu/s/1u8I

Conclusiones y recomendaciones

Aspectos a resaltar

El evento se realizó en simultáneo en seis ciudades del país: Bogotá, Medellín, Yopal, Villavicencio, Duitama y Granada, acogiendo a más de XX personas. Según los datos recolectados por la Open Knowledge Foundation[1], Colombia fue el cuarto país donde se realizaron más eventos asociados al OpenDataDay, con un total de 12. Bogotá y Medellín ocuparon el tercer y sexto lugar por número de eventos realizados por ciudad, respectivamente. Es importante tener presente que las actividades en las seis ciudades fueron financiadas con el mismo mini-grant que se proyectó en un principio únicamente para las ciudades de Bogotá, Medellín y Duitama, lo que supuso un esfuerzo considerable en la gestión de los recursos para reconocer la participación de las personas en los eventos de mapeo en campo.

En Yopal, particularmente, se contó con la presencia de la Secretaría de Ambiente y de algunos representantes de las Juntas de Acción Comunal (JAC). Esto supone un avance significativo en el fortalecimiento de la comunidad de mapeo abierto de Colombia en el sentido de la generación de alianzas con el sector público y las comunidades, buscando tanto la inclusión de datos oficiales en el mapa como en la inclusión de nuevos miembros a la comunidad de OpenStreetMap.

En Villavicencio, se tuvo la participación relevante de la NOMBRE DE LA UNIVERSIDAD con los estudiantes del pregrado de NOMBRE DEL PREGRADO, en Medellín con el capítulo de YouthMappers SAGEMA, y en Duitama con los estudiantes del Colegio Salesiano de Duitama. Con esto, se reitera el papel fundamental de las instituciones educativas en la difusión del uso de los datos abiertos, en la inclusión de los estudiantes en entornos colaborativos, y en el aporte académico que ayuda al fortalecimiento del mapa.

Independientemente de la afinidad de los participantes con la temática abordada, se considera que se logró el objetivo de la introducción de nuevos mapeadores y mapeadoras a OSM, ya que el ejercicio permitió reconocer la gran diversidad del país en materia de árboles urbanos. Por ejemplo, en la ciudad de Medellín, se encontraron más de XX especies diferentes en un área de XX metros cuadrados.

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FALTA HACER LA ENCUESTA Y PONER LOS RESULTADOS

PREGUNTAS PROPUESTAS PARA LA ENCUESTA

  • Correo electrónico
  • Usuario de OSM
  • ¿Asististe al evento presencial de mapeo de árboles urbanos por el OpenDayaDay 2024 el 02 de marzo de 2024?
    • Sí, No
    • Si responde sí, se continúa con la encuesta. Si responde no, se termina la encuesta y se muestra la ventana de agradecimiento. QUe se habilite la posibilidad de agregar una nueva respuesta.
  • ¿En qué ciudad participaste?
    • Bogotá, Medellín, Yopal, Villavicencio, Duitama, Granada
  • ¿Cómo te enteraste del evento?
    • Telegram, WhatsApp, Instagram, Twitter, Correo electrónico, Voz a voz, Otro medio (¿cuál?)
  • ¿Cuál fue tu percepción general del evento?
    • Usar una escala de 1 a 5 o de 1 a 10, que vaya de "Muy mala" a "Muy buena".
  • ¿Qué tanto conocías OSM antes del evento?
    • Usar una escala de 1 a 5 o de 1 a 10, que vaya de "No lo conocía" a "Lo conocía muy bien".
  • ¿Cuánto tiempo habías contribuido a OSM antes del evento?
    • Nunca había contribuido, Menos de un (1) mes, Entre un (1) mes y tres (3) meses, Entre tres (3) meses y un (1) año, Más de un (1) año, Más de cinco (5) años.
  • ¿Qué tan probable es que sigas contribuyendo a OSM después del evento?
    • Usar una escala de 1 a 5 o de 1 a 10, que vaya de "No me interesa seguir contribuyendo" a "Seguiré contribuyendo activamente".
  • ¿Qué tan probable es que asistas a eventos del mismo tipo en el futuro?
    • Usar una escala de 1 a 5 o de 1 a 10, que vaya de "No asistiría" a "Seguro asistiría".
  • ¿Qué te gustó del evento?
    • Pregunta de respuesta abierta
  • ¿Qué se podría mejorar para eventos futuros?
    • Pregunta de respuesta abierta
  • ¿Qué tipo de información te gustaría recolectar con OSM?
    • Pregunta de respuesta abierta
  • ¿Te gustaría saber más acerca de OSM? ¿Qué te gustaría aprender?
    • Pregunta de respuesta abierta
    • Mencionar el canal de Telegram para que se unan, si no lo han hecho, y mencionar brevemente qué se hace en la comunidad.

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Mediante una encuesta realizada a los y las asistentes al evento posterior a la actividad, se logró identificar que cerca del XX% de las personas no habían contribuido a OSM previamente, y que estarían dispuestas a seguirlo haciendo. Esto supone un reto para la comunidad, ya que debe estar preparada para acoger a los nuevos miembros y brindarles oportunidades de participación, dependiendo de sus intereses particulares. El éxito de la jornada de mapeo da cuenta de la posibilidad de replicar el modelo para mejorar el mapa en torno a diferentes temáticas, según la comunidad lo considere pertinente.

Más allá de ser un evento de mapeo de árboles, se logró que se concibiera como una oportunidad para dar a conocer el mundo de los datos abiertos a las personas. Muchos de los y las asistentes quedaron con la espectativa de saber qué se puede lograr con los datos que recolectaron y con los datos que ya existen en el mapa.

Según los datos de Pascal Neis (FALTA REFERENCIA), el día del evento presencial se generaron más de 600 notas asociadas al OpenDataDay. Record histórico para las comunidades de mapeo abierto de Colombia para el número de notas generadas en un solo día.

Algunas de las fotografías que se tomaron en el evento se asociaron a plataformas como Wikipedia, Wikidata, OSM y Mapcomplete. Este es un paso importante en el camino de la integración de entornos que permiten, eventualmente, mejorar los niveles de calidad de los datos, al igual que los procesos de interoperabilidad entre plataformas.

Oportunidades de mejora

Si bien, se estructuró con antelación, y se construyó una documentación completa con instructivos de texto y vídeo acerca de la metodología de mapeo, el flujo de trabajo no era totalmente claro para algunos de los participantes. Adicional a esto, el postprocesamiento de los datos se volvió complejo en algunos casos en los que las fotos anexas a las notas no permitían la identificación precisa del árbol, tanto en su ubicación espacial como en las características taxonómicas del espécimen, por lo que se requirió el uso de fotografías aéreas y a nivel de calle, que no siempre brindaban suficiente información, dando lugar a la interpretación por parte de la persona que participaba de las etapas 2 y 3.

Aunque la metodología propuesta brindaba la oportunidad de repartir la carga de trabajo entre recolección de datos en campo, creación de puntos en el mapa e identificación taxonómica de los árboles, se debe evaluar la posibilidad de realizar jornadas de mapeo en campo que permitan realizar las tres actividades en una o varias jornadas. Esto podría reducir en gran medida el número de elementos mapeados en una jornada, pero permitiría asegurar una mayor calidad de los datos, al ser verificados en campo por las mismas personas que recopilan la información. En este orden de ideas, se pueden utilizar aplicaciones móviles como Vespucci (INCLUIR ENLACE), OTRAS APLICACIONES DE MAPEO EN CAMPO.

    *Talleres antes del evento

    *A pesar de que hubo material se considera que no hubo tiempo suficiente para la practicar o aclarar dudas.

    *Mejorar el metodo de la medición de la altura.

    *Durante las dos primeras horas se logro mantener la atención, posteriormente se iba dispersando la gente

    *Apoyo por parte de otro miembro de OSM Colombia para la logistica

    *Necesidad de alguien con conocimiento en la tematica para la identificacion (forestal)

    *Se pierde señal del GPS debajo de un arbol y la presición del GPS cambia según el equipo.

*Menor participación en las etapas virtuales.

*La toma de los datos se facilita en campo, principalmente la ubicación  

*Se entendio que la etapa 2 y 3 eras solo para los expertos en OSM y forestales

*No presupuestamos la acogida del evento por lo que el número de días para la resolución de notas no fue suficiente


Emplear mapillary para mejorar el reconocimiento

Proyectos futuros

    *Iniciador de varios trabajos debido a que se crea una red de contactos ¿Qué sigue? ¿Cómo darle continuidad al evento?

    *Se logro hacer un evento en simultaneo en varias ciudades (¿Cómo lo replicamos?

Referencias

  1. ↑ https://twitter.com/OKFN/status/1767571055491559684
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