OpenStreetMap (OSM) provides a volunteer-based, open-access platform that can also be used for post-disaster map production. This platform enables widespread access to spatial data, particularly for pre- and post-disaster preparedness, search and rescue, and relief operations. However, the flexibility of user contributions and the predominance of non-expert volunteers in OSM raise concerns about data quality and integrity. Thus, analytical evaluation of these data is critical. This study examines the development of OSM and its application in disaster situations. Following the Kahramanmaraş earthquake on February 6, 2023, OSM data created were quantitatively and semantically assessed; building, road, and point of interest data over a 12-month period before and after the earthquake in eight cities were analyzed. According to the research, the newly added building data represent 32% of Turkey’s total building inventory, road data 6% of the total road network, and points of interest 1%. Additionally, semantic deficiencies were identified, potentially causing issues in various usage contexts.
2219 programı (1059B192202917)
OpenStreetMap (OSM), afet sonrası harita üretimi için de kullanılabilen gönüllü tabanlı ve açık erişimli bir platform sunar. Bu platform, özellikle afet öncesi ve sonrası hazırlıklar, arama-kurtarma ve yardım faaliyetlerinde kullanılmak üzere mekânsal verilerin geniş çapta erişilebilir olmasını sağlar. Ancak, OSM'deki kullanıcı esnekliği ve gönüllülerin çoğunun uzman olmayışı, veri kalitesi ve bütünlüğü konularında endişelere neden olmaktadır. Verilerin analitik yöntemlerle değerlendirilmesi bu sebeple önem taşır. Bu çalışmada, OSM'nin gelişimi ve afet durumlarında nasıl kullanıldığı incelenmiştir. 6 Şubat 2023 tarihinde meydana gelen Kahramanmaraş depremi sonrası oluşturulan OSM verileri, niceliksel ve semantik olarak değerlendirilmiş; deprem öncesi ve sonrası 12 aylık dönemde 8 şehirdeki bina, yol ve ilgi noktaları analiz edilmiştir. Araştırmaya göre, yeni eklenen bina verileri Türkiye'nin toplam bina envanterinin %32'sini, yol verileri toplam yol ağının %6'sını, ilgi noktaları ise %1'ini temsil etmektedir. Ayrıca, semantik eksiklikler tespit edilerek, çeşitli kullanım alanlarında sorunlara yol açabilecekleri belirlenmiştir.
Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK)
2219 programı (1059B192202917)
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Geospatial Information Systems and Geospatial Data Modelling |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Project Number | 2219 programı (1059B192202917) |
Early Pub Date | September 2, 2024 |
Publication Date | October 15, 2024 |
Submission Date | May 1, 2024 |
Acceptance Date | August 13, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 13 Issue: 4 |