Proposta de metodologia para geocodificação de grande volume de dados com OpenStreetMap - Souto, Raquel Dezidério; Cintra, Danielle Pereira; Givisiez, Gustavo Henrique Naves; Reis, Cláudio Henrique; Azevedo, Laura de Almeida; Correa, Carolline Bastos; Oliveira, Luciana Borges de; Arêas, Julia Barcellos; Jesus, Axahellen Paes Machado de; Bersot, Irla Farah; Pacheco, Rosana Macabu; Toledo, João Pedro Gomes; et al. (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware), 2023)
O presente artigo tem o objetivo de propor uma metodologia para geocodificação de grande volume de dados, utilizando a base cartográfica digital OpenStreetMap (OSM). Esta metodologia faz parte da pesquisa ainda em andamento, que visa geocodificar cerca de 168.629 registros de empreendimentos imobiliários, de dois programas habitacionais do Ministério do Desenvolvimento Regional (MDR). Para tanto, foram testados três métodos de geocodificação: a) script Python com biblioteca geopandas, b) PostgreSQL (com Postgis), pgAdmin4 e Nominatim e c) QGIS com plugin MMQGIS. As operações de geocodificação reversa também foram utilizadas, a fim de geoprocessar o maior número possível de registros. A validação posicional foi realizada, comparando a geocodificação de uma amostra de mil registros, realizada com as bases do Nominatim/OSM e Google Maps©. Os registros gerados com o OSM, que apresentaram etiquetas inadequadas (em função do objeto pesquisado, empreendimento imobiliário), foram identificados, com auxílio de consultas em SQL, no SGBDR PostgreSQL (com Postgis). As perspectivas futuras da pesquisa consistem em validar colaborativamente os dados e realizar o seu cadastro (e demais produtos relacionados ao projeto) na Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais (INDE) brasileira. Com a disseminação desta pesquisa, espera-se lançar luzes sobre o potencial para o uso dos dados do OpenStreetMap nas operações de geocodificação e para a importância dos dados abertos.