Análise da qualidade da regressão logística de contribuições acumuladas no OpenStreetMap : estudo de caso nos municípios brasileiros

Abstract

Resumo: Em países em desenvolvimento, como o Brasil, onde os mapas topográficos e outras fontes cartográficas oficiais são muitas vezes desatualizados ou incompletos, a VGI emergiu como uma importante fonte de informações espaciais. No entanto, melhorias na qualidade desses dados podem ampliar sua utilidade em diversas aplicações. Este estudo explora a importância crescente das contribuições voluntárias de Dados Geoespaciais (VGI), com foco no contexto do OpenStreetMap (OSM) no Brasil, analisando o comportamento dos parâmetros da curva de regressão logística, aplicada na avaliação da qualidade dos dados VGI, e sua relação com as características das contribuições, incluindo tipo de dados e tamanho da célula de 15 cidades brasileiras de diferentes portes populacionais, variando desde grandes centros urbanos até municípios menores, com o objetivo de avaliar a influência do tipo de dados, para estabelecer os limites de aplicação do modelo utilizado em ferramentas de análise, como Elias (2022) trouxe em sua pesquisa, trazendo melhorias em relação a confiabilidade das decisões baseadas em dados voluntários. A partir das análises realizadas, verificou-se que a adaptação do tamanho da célula de acordo com a área urbana é fundamental para garantir a precisão dos resultados, uma vez que células grandes em municípios pequenos geram erros na modelagem. O estudo identificou que as células de 3 km eram adequadas para cidades de médio a grande porte, enquanto cidades menores exigiram células de tamanho reduzido. Além disso, foi observada a ocorrência de erros em células com altas taxas de inserção de dados em períodos curtos, o que compromete a eficácia da regressão logística, especialmente em análises anuais. Já em análises realizadas em períodos de 5 a 10 anos, a ferramenta se mostrou eficaz em identificar padrões de contribuição e na elaboração dos gráficos de regressão logística, fornecendo informações confiáveis para a tomada de decisões baseadas em dados VGI. Este estudo, ao preencher uma lacuna de conhecimento sobre a eficácia dos parâmetros e modelos utilizados em ferramentas de análise de dados voluntários, contribui para o avanço do uso dessas ferramentas em análises geoespaciais, com maior confiabilidade em diversas áreas de aplicação

Abstract: In developing countries like Brazil, where topographic maps and other official cartographic sources are often outdated or incomplete, Volunteered Geographic Information (VGI) has emerged as a significant source of spatial data. However, improvements in the quality of these data can enhance their utility across various applications. This study explores the growing importance of voluntary geospatial data contributions (VGI), with a focus on the OpenStreetMap (OSM) context in Brazil. It analyzes the behavior of logistic regression curve parameters, applied in the assessment of VGI data quality, and their relationship with contribution characteristics, including data type and cell size, across 15 Brazilian cities of different population sizes, ranging from large urban centers to smaller municipalities. The objective is to evaluate the influence of data type and establish the limits of the model's application in analysis tools, as discussed by Elias (2022), who proposed improvements to the reliability of decisions based on voluntary data. The analyses revealed that adapting cell size according to urban area is crucial to ensuring result accuracy, as large cells in small municipalities generate modeling errors. The study found that 3 km cells were suitable for medium to large cities, while smaller cities required reduced cell sizes. Additionally, errors were observed in cells with high data insertion rates over short periods, which compromised the efficacy of logistic regression, particularly in annual analyses. However, in analyses conducted over periods of 5 to 10 years, the tool proved effective in identifying contribution patterns and generating reliable logistic regression graphs, providing trustworthy information for decision-making based on VGI data. By addressing a knowledge gap regarding the efficacy of parameters and models used in voluntary data analysis tools, this study contributes to the advancement of these tools' application in geospatial analyses, ensuring greater reliability in various areas of application