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#UniqueMappersTeam#1st Anniversary#Nigeria

blogs.openstreetmap.org - mar 12 juin 2018 - 23:28

Today being the 12th of June 2018,is the 1st birthday of UMT and as a way of supporting them, I decided to map about 40 buildings on OSM

Vector Tiles for iD Editor : Playing with mvt and pbf files.

blogs.openstreetmap.org - mar 12 juin 2018 - 21:02

Hello Human!!

I am working on my GSoC project, that is providing support for vector tiled data in OSM iD editor, for about a month now. Initially, there was a lot of reading about how the map is rendered on a screen from geojson data, how are raster tiles and vector tiles different, various formats of vector tiles and much more!!

First step in the project

The first step towards supporting vector tiled data is that a user can add a URL to a vector tile and have the vector tile shown up on the screen. Currently, it will support .pbf(Protocolbuffer Binary Format) and .mvt(Mapbox Vector Tiles) format. For those who are new to vector tiles, .mvt and .pbf contain data of a particular tile. They look something like this : These tiles can have various sets of data like name of cities, or train stations etc. The goal is to draw the data of these tile on iD and it should show up on the screen like this :

These files contain data in Protocolbuffer binary format which is converted to geojson data and this geojson data is passed directly to the D3 draw functions to show up the tiles on the screen.

For converting vector tile data to geojson data, mapbox provides : 1. vt2geojson 2. vector-tile-js

vt2geojson is great for changing vector tiles to GeoJSON from remote URLs or local system files but it works with Node.js only. For iD we'll be using mapbox's vector-tile-js, it read Mapbox Vector Tiles and allows access to the layers and features, these features can be further converted to geojson.

All the code related to this will be here, for more discussion, you can follow here.

The next step would be working towards .mbtiles, these files contain data for more than one tile.

Cheers!!

01-9

blogs.openstreetmap.org - mar 12 juin 2018 - 13:57

01-9内容:羊头峪西沟街—文化东路—山师东路—经十路片区初步

aparecer a marcação de caminhos no mapa

blogs.openstreetmap.org - mar 12 juin 2018 - 11:06

Como faço para aparecer marcado no mapa as rotas de caminhada e bik porque ja editei algumas e elas não aparecem

Cumps.

òoioyoiuyouiyoiu

blogs.openstreetmap.org - mar 12 juin 2018 - 10:48

nbvnbvcmnccnbcvnbv

Wochennotiz Nr. 411

blogs.openstreetmap.org - mar 12 juin 2018 - 10:37

29.05.2018-04.06.2018


Teilnehmer an der SotM-FR 2018 in Bordeaux. 1 | © Foto: Benoit Forunier, Lizenz: CC0

In eigener Sache
  • Wir haben diesmal zwei Artikel etwas ausführlicher ausformuliert. Wir bitten um Rückmeldung.
Mapping
  • Frederik Ramm informiert darüber, dass in Nordkorea zahlreiche Namen von Örtlichkeiten und Grenzen aufgrund einer Urheberrechtsbeschwerde durch eine Redaction entfernt werden mussten. Er warnt davor, Wikipedia und Wikidata zu benutzen, um die Lücken zu füllen.
  • Robert Whittaker stellte auf der Mailingliste Talk-GB zwei neue Tools vor. Ghosts soll Einträge finden, die aufgrund von Umbenennungen, Schließungen oder sonstigen Gründen nicht mehr existieren. Survey Me! soll durch einen Vergleich mit externen Daten eventuelle Lücken bei OSM aufspüren. Auf der verlinkten Seite werden auf einer Karte potentiell fehlende Briefkästen, Schulen, Apotheken und weitere Auffälligkeiten dargestellt. Die Tools sind auf Großbritannien beschränkt.
    Robert Whittaker ist mittlerweile für eine ganze Reihe von Tools verantwortlich.
Community
  • Darafei “Komяpa” Praliaskouski finanziert seit 2016 den OSMF-Tileserver vial. Durch eine Steueränderung in Weißrussland erhöht sich der Preis des Hetzner-Servers um 20% auf 144,20 €. Auf der Mailingliste Talk fragt er nach Leuten, die diesen Server weiterführen. Wenn sich niemand findet, hat OSM sonst ab Juli einen Tileserver weniger.
  • Der Reddit-Benutzer jongeheer bittet die OSM-Community um Rückmeldungen zu einem von ihm entwickelten Spiel in einer mit OSM-Daten generierten Welt. Ein Demo-Video mit netten 3D-Effekten lässt sich bereits betrachten.
  • dannykath berichtet in ihrem OSM-Benutzer-Blog über den Import von 75.000 Schulen in Peru. Sie beschreibt auch den Prozess des Imports und den Nutzen für die Gemeinschaft.
  • Forscher der Uni Heidelberg veröffentlichten ein Open-Access-Paper (PDF), in dem eine IT-Infrastruktur beschrieben wird, die zum Sammeln und Auswerten von Daten über das OSM-Projekt genutzt werden kann. Neben klassischen Datenquellen wie dem Planet OSM, dem OSM-Wiki, etc. werden auch mehr oder weniger OSM-nahe Daten, wie OSM Stats und Natural Earth einbezogen. Als Ergebnis kommen verschiedene Datensets zustande, die in einem normalen Containerformat veröffentlicht wurden. Dieses Projekt beinhaltet verschiedene Visualisierungen der gewonnenen Daten:
    • Geografische Visualisierung von Changesets in Abhängigkeit der Zeit
    • Grafik der häufigsten englischen Wörter in den Tagbeschreibungen im OSM-Wiki
    • Animation der Entwicklung von OSM-Tags im Laufe der Zeit
    • Darstellung der Korrelation zwischen erster Nutzung eines OSM-Tags und erster Dokumentation des Tags im OSM-Wiki-Visualisierung der täglichen Aktivität in OSM

    Aus diesen Daten bzw. Darstellungen sollen sich umfassendere Einblicke in die OSM-Welt gewinnen lassen, als dies durch bisherige Studien, deren Fokus eher eng auf entweder soziale Aspekte oder auf der Bewertung von Daten lag, möglich war.

OpenStreetMap Foundation
  • Das Protokoll der OSMF-Vorstandssitzung vom 24. Mai wurde veröffentlicht. Dazu gibt es auch eine Diskussion im deutschen OSM-Forum.
Veranstaltungen
  • [1] Die SotM France 2018 fand vom 01. bis 03. Juni 2018 in Bordeaux statt.
    • Hier nochmals das Programm
    • Die Videos sind verfügbar.
    • Odette Aïda Mendy präsentierte eine Initiative von OSM-Mitwirkenden im Senegal zur Kartierung von Verkehrs-/Buslinien in Dakar.
    • Aimée Sama präsentierte die Gruppe OSM Togo: die Entstehung, die Aktivitäten und Veranstaltungen und Projekte. Die Präsentation kann hier heruntergeladen werden.
    • Vincent Bergeot bittet darum, dass die Referenten ihre Präsentationen hochladen.
  • Du interessierst Dich für „Areas-of-Interest“ (AIO) und möchtest wissen, wie man diese aus OSM Daten generieren kann? Dann sei Dir der diesbezügliche Vortrag von Stefan Keller am 29.07.2018 auf der SotM in Mailand empfohlen. Stefan Keller von der Hochschule für Technik Rapperswil veröffentlichte dazu kürzlich einen Teaser auf Twitter.
Humanitarian OSM
  • Nishant Kishore et.al. haben im The New England Journal of Medicine Paper (PDF mit dem Titel Mortality in Puerto Rico after Hurricane Maria) veröffentlicht, in dem die Anzahl der Oper des Hurrikans Maria in Puerto Rico im September 2017 untersucht wurde. Offiziellen, aber umstrittenen Angaben zu Folge kamen bei dem Wirbelsturm 64 Menschen ums Leben.
    Sie wählten aus den 900 Barrios in Puerto Rico, das sind kleine Verwaltungseinheiten mit durchschnittlich weniger als 5000 Einwohnern, etwa 100 aus. Für die Stichprobe der Haushalte ermittelten die Autoren aus den auf einer OSM-Karte vorhandenen Gebäuden in jedem der ca. 100 Barrios dann 35 Gebäude randomisiert. Deren Daten wurden von der Overpass API heruntergeladen, der Centroid berechnet und zusammen mit einer OSM-Basiskarte in PDF-Dateien mit Geodaten (Geospatial PDF) umgewandelt, die auf die Tablets der Vorort-Interviewer kopiert wurden.
    Basierend auf den so gewonnenen Daten der befragten Haushalte schätzen die Forscher, dass in der Zeit nach dem Wirbelsturm bis zum Jahresende 62% bzw. 4.645 mehr Menschen starben als im Vergleichszeitraum des Vorjahres. Für die Forscher ist es wahrscheinlich, dass die tatsächlich Anzahl noch höher liegt, da ihre Werte durch den “Survivor Bias” beeinflusst wurden.
  • Nach der Kartierung des Hidroituango-Staudamms in Kolumbien, der zuvor als Hochwasserrisiko eingestuft wurde (wir berichteten), hat OSM Kolumbien erfahrene Mapper gebeten, mit der Validierung der neuen Daten zu beginnen.
Karten
  • Netzwolf kündigt im deutschen OSM-Forum die Abschaltung der Datenupdates für historic.place an und sucht jemanden, der an seiner Stelle die Datenbereitstellung für die historic.place übernimmt.
  • Bahnsteige mit covered=yes werden nicht mehr gerendert, sodass erste Mapper deshalb anfangen, dieses Tag zu entfernen.
switch2OSM
  • Das Team hinter OpenMapTiles bietet jetzt mit MapTiler Cloud eine Map-Hosting-Lösung an, die neben dem kommerziellen Angebot auch einen kostenlosen Plan für nicht-kommerzielle Kunden mit bis zu 100.000 Abrufen pro Monat vorsieht. In dem Blogbeitrag nennt das MapTiler-Team, hinter dem die Firma Klokan Technologies GmbH steht, weitere Details. So soll es sechs Basiskartenstile in 55 Sprachen geben, die wöchentlich aktualisiert werden. Individuelle Anpassungen sollen ebenso möglich sein wie die Nutzung eigener Geodaten.
Lizenzen
  • Die italienische Stadt Bologna stellt einen TMS mit Luftbildern zur Verfügung. In einem Anhang zur Lizenz CC-BY 4.0 modifiziert (Englisch siehe Ende der Seite) die Stadt die Lizenz ausschließlich für OSM dahingehend, dass die Inkompatibilitäten zwischen der Creative Commons und unser Lizenz ausgeräumt werden.
Programme
  • Die französische Firma Magellium kündigte auf der Mailingliste Talk-FR die Veröffentlichung des Dienstes magOSM an. magOSM dient dazu auf thematische OpenStreetMap-Datensätze als WMS-/WFS-Dienste für Frankreich zuzugreifen. Eine Webkarte steht hier zum Download bereit. Der Quellcode wird in den nächsten Wochen offengelegt.
Programmierung
  • Die amerikanische Firma Uber (genau die) hat mit kepler.gl eine geografische Visualisierungs-Toolbox unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht. Die Software soll Uber helfen, Erkenntnisse aus der Kombination von Kartendaten mit POIs und Millionen von GPS-Punkten zu gewinnen. Uber verspricht sich eine Verbesserung gegenüber der bisher genutzten Tool-Chain QGIS, Carto und Mapbox Studio sowie Javascript mit React, D3.js und Three.js zur Visualisierung. kepler.gl ist eine Web-Anwendung für große Datenmengen und basiert auf der ebenfalls von Uber stammenden Visualisierungslösung deck.gl.
  • Microsoft kauft GitHub für 7,5 Milliarden US-Dollar in Aktien.
Releases
  • OsmAnd veröffentlichte etwa zwei Jahre nach dem Release der Version 2.0 ein neue Hauptversion. Neu in der Version 3.0 ist eine „Travel“-Sektion, die Reiseführer von WikiVoyage enthält. Die Darstellung von Wikipedia-Artikeln, der Import von Markern, die Eingabe von Koordinaten, die Darstellung von GPX-Tracks sowie die „Live Subscription“ haben sich nach Angaben des OsmAnd-Teams verbessert.
Kennst du schon …
  • … das PT_Assistant-Plugin für JOSM? Es ist jetzt mit einem neuen Kartenmodus ausgestattet ist, der es einfach macht, bridge, tunnel, traffic_calming=table und bus_bay hinzuzufügen? Alles, was die Aufteilung eines Weges auf zwei Knoten und die Zuordnung von Tags zum Mittelteil beinhaltet. Polyglot beschreibt diese neue Funktionalität, die von Biswesh Mohapatra als Teil seines GSoC-Projekts hinzugefügt wurde, im Wiki.
OSM in der Presse
  • Nach der Änderung der Google Maps Preispolitik veröffentlichte Le Monde ein Interview mit Christian Quest, dem Sprecher von OSM France.
  • Der Tagesspiegel zeigt auf der Basis von OSM, wo in Berlin neue Radwege geplant sind.
Weitere Themen mit Geo-Bezug
  • Arstechnica berichtete darüber, dass die Geolokalisierung von Patienten in Notaufnahmen in den USA dazu führt, dass diese mit Werbung von Anwälten zu rechnen haben.
  • Mapbox nutzt künftig in seinen Angeboten die POI-Daten von Foursquare.
Wochenvorschau Wo Was Wann Land Rennes Cartographie des bâtiments en 3D 2018-06-10 Rennes Réunion mensuelle 2018-06-11 Lyon Rencontre mensuelle pour tous 2018-06-12 Nantes Réunion mensuelle 2018-06-12 München Münchner Stammtisch 2018-06-14 Lüneburg Lüneburger Mappertreffen 2018-06-19 Bonn Bonner Stammtisch 2018-06-19 Viersen OSM Stammtisch Viersen 2018-06-19 Karlsruhe Stammtisch 2018-06-20 Leoben Stammtisch Obersteiermark 2018-06-21 Essen Mappertreffen 2018-06-22 Essen 4. OSM-Sommercamp und 10. FOSSGIS-Hackingevent im Linuxhotel 2018-06-22-2018-06-24 Bremen Bremer Mappertreffen 2018-06-25 Lübeck Lübecker Mappertreffen 2018-06-28 Düsseldorf Stammtisch 2018-06-29

Hinweis:
Wer seinen Termin hier in der Liste sehen möchte, trage ihn in den Kalender ein. Nur Termine, die dort stehen, werden in die Wochennotiz übernommen. Bitte prüfe die Veranstaltung in unserem öffentlichen Kalendertool und korrigiere bitte die Einträge im Kalender, wenn notwendig.

Diese Wochennotiz wurde erstellt von AIMEE SAMA, Nakaner, SK53, Spanholz, Spec80, derFred.

Is it usually difficult to come to a local concensus on tagging?

blogs.openstreetmap.org - mar 12 juin 2018 - 7:12

I have been happily adding rural roadways to OSM for a few years now. Recently, another user has been systematically retagging/reclassifying many of the roadways I have originally added to the database, essentially flattening multiple types of road into a single type of road (changing secondary, tertiary and unclassified roads into all tracks).

It wouldn't bother me so much if the other user was helping to fill in unmapped areas, but it seems all they are doing is chasing and changing my work.

The user did not attempt to contact me to ask why I tagged things the way I did, so I contacted them and explained my reasoning and asked if we could come to an agreement.

The response was simply to tell me I was wrong. The other user pointed me at specific OSM wiki pages, then still insisted I was wrong when I quoted sections that agreed with my tagging methods.

The other user even opened a forum topic to specifically point the finger at me and say I was doing things the wrong way, and to ask others their opinion. A step in the right direction, except the user ignored comments that agreed with my methods and took any that agreed with them as total validation.

Let me point out that neither of us is technically wrong, according to information on multiple wiki pages.

As a result of the discussions, I have changed the way I tag rural roadways and have clearly stated my methods on my profile page. I have explained my reasoning in direct messages and on the forums, but this other user persists in changing my original work.

Have any of you run into an issue like this before, and were you able to resolve it?

RoboSat — robots at the edge of space!

blogs.openstreetmap.org - mar 12 juin 2018 - 3:39

At Mapbox we are happy to open source RoboSat our production ready end-to-end pipeline for feature extraction from aerial and satellite imagery. In the following I describe technical details, how it will change the way we make use of aerial and satellite imagery, and how OpenStreetMap can benefit from this project.

Berlin aerial imagery, segmentation mask, building outlines, simplified GeoJSON polygons

Live on-demand segmentation tile server for debugging purpose

Here is how RoboSat works.

The prediction core is a segmentation model — a fully convolutional neural net which we train on pairs of images and masks. The aerial imagery we download from our Mapbox Maps API in all its beauty. The masks we extract from OpenStreetMap geometries and rasterize them into image tiles. These geometries might sometimes be coarsely mapped but automatically extracting masks allows us to quickly bootstrap a dataset for training.

We then have two Slippy Map directory structures with images and corresponding masks. The Slippy Map directory structure helps us in preserving a tile's geo-reference which will allow us later on to go back from pixels to coordinates. It is RoboSat's main abstraction and most pipeline steps transform one Slippy Map directory into another Slippy Map directory.

We then train our segmentation models on (potentially multiple) GPUs and save their best checkpoints. We implemented our model architectures in PyTorch and are using GPUs, specifically AWS p2/p3 instances, and a NVIDIA GTX 1080 TI to keep our Berlin office warm during winter.

When we use the checkpoints for prediction on a Slippy Map directory with aerial imagery we get a Slippy Map directory with probabilities for every pixel in image tiles:

Parking lot prediction; probability scales saturation (S) in HSV colorspace

Which we turn into segmentation masks handling model ensembles and tile borders:

Smooth predictions across tile boundaries. Do you see tile boundaries here? No? Great!

Serializing the probabilities in quantized form and only storing binary model outputs allows us to save results in single-channel PNG files which we can attach continuous color palettes to for visualization. We do the same for masks and then make use of PNG compression to save disk space when scaling up this project e.g. across all of North America.

Based on the segmentation masks we then do post-processing to remove noise, fill in small holes, find contours, handle (potentially nested) (multi-)polygons, and simplify the shapes with Douglas-Peucker:

Segmentation masks, noise removal, restoring connectivity, finding contours

We then transform pixels in Slippy Map tiles into world coordinates: GeoJSON features. In addition we handle tile borders and de-duplicate against OpenStreetMap to filter out predictions which are already mapped.

The end result is a GeoJSON file with simplified (multi-)polygon recommendations. Thanks robots!

Here is an example visualizing the prediction pipeline:

Aerial imagery, segmentation probabilities, masks, extracted features, merging features across tile boundaries

I see RoboSat as a building block for multiple use-cases and projects:

  • RoboSat can "look" at every edit in OpenStreetMap in real-time to flag suspicious changesets. At the same time it can help to let good looking changesets go through without manual verification.
  • RoboSat can tell you how complete the map is in a specific area for a specific feature. For example: "Buildings in Seattle are 90% mapped". And then it can show you unmapped buildings and polygon recommendations for them.
  • RoboSat can be integrated into imagery platforms like OpenAerialMap or toolchains like OpenDroneMap to generate a better understanding of the area minutes after flying your drone.

And while the possibilities are endless I want to emphasize that RoboSat is neither meant for fully automated mapping nor capable of doing so. We will use RoboSat as a supporting tool but not for automated imports.

In the coming months we will invest into RoboSat to expand it to multiple features like buildings and roads (what we already have internally; see images at the top), better handle variations in geography, imagery quality and zoom levels — all while making sure the pipeline stays generic and scalable.

If you want to give RoboSat or related projects a go check out Pratik's note about using Mapbox imagery for machine learning.

Happy to hear your feedback; and feel free to open issues in the RoboSat repository for feature requests, ideas, questions, or bug reports :)

Hallo RoboSat!

blogs.openstreetmap.org - mar 12 juin 2018 - 3:39

Wir (Mapbox) haben soeben RoboSat unter einer MIT Lizenz auf Github veroeffentlicht. RoboSat ist ein generisches Ecosystem um aus Luft- und Satellitenbildern Daten zu extrahieren. Im Folgenden beschreibe ich die technische Umsetzung und wie es fuer OpenStreetMap eingesetzt werden kann.

Luftbilder von Berlin, Segmentierungsmasken, Gebaeudeumrisse, vereinfachte GeoJSON Polygone

On-demand Tileserver fuer Debugging-Zwecke

Hier ist ein Ueberblick ueber RoboSat.

RoboSat's Kern ist ein Segmentierungsmodel — ein "fully convolutional" Neuronales Netz das wir auf Paaren von Bildern und Masken trainieren. Die Luftbilder entnehmen wir der Mapbox Maps API; die Masken generieren wir aus OpenStreetMap Geometrien die wir als Bilder rasterisieren. Dadurch koennen wir relativ schnell und vor allem komplett automatisch einen Datensatz zum Trainieren des Segmentierungsmodels generieren (und dann manuell verfeinern).

Der Datensatz besteht dann aus zwei Slippy Map Verzeichnisstrukturen mit Bildern und Masken. Die Slippy Map Verzeichnisstruktur hilft uns die Geo-Referenzierung der Bilder und Masken aufrecht zu erhalten, was wir spaeter benoetigen um von Pixel zurueck zu Koordinaten zu kommen. Allgemein ist die Slippy Map Verzeichnisstruktur die Hauptdatenstruktur in RoboSat: die meisten Tools transformieren eine Slippy Map Verzeichnisstruktur in eine Andere.

Danach trainieren wir das Segmentierungsmodel und speichern die besten Checkpoints. Wir haben die Segmentierungsmodelle in PyTorch implementiert und lassen sie auf AWS p2/p3 Instanzen, und einer GTX 1080 TI die unser Berliner Buero im Winter warm haelt, laufen.

Wenn wir dann die trainierten Modelle auf einer Slippy Map Verzeichnisstruktur von Luft- bzw. Satellitenbildern laufen lassen erhalten wir Wahrscheinlichkeiten fuer jeden Pixel in den Bildern:

Parkplatz Wahrscheinlichkeiten; Wahrscheinlichkeiten skalieren S-Komponente im HSV Farbraum

Diese Wahrscheinlichkeiten wandeln wir dann in Masken um, wobei wir Slippy Map Tile Grenzen und Wahrscheinlichkeiten von mehreren Modellen handhaben:

Masken fuer Slippy Map Tile Grenzen. Keine Tile Grenzen zu sehen? Perfekt!

Wir speichern sowohl Wahrscheinlichkeiten als auch Masken in optimierter Form als PNG Dateien mit einem einzigen Kanal und fuegen eine Farbpalette hinzu die es uns erlaubt diese Tiles direkt in einem Kartenlayer anzuzeigen.

Basierend auf den Masken entfernen wir dann Rauschen, fuellen kleinere Luecken, Extrahieren Kontouren und darauf aufbauend (Multi-)Polygone, die wir schlussendlich mittels Douglas-Peucker simplifizieren:

Masken, Rauschen entfernen, Luecken Fuellen, Kontouren Finden

Hier erlaubt uns die Geo-Referenzierung der Slippy Map Verzeichnisstruktur aus Pixel in Bilder GeoJSON Features mit Koordinaten zu generieren. Noch dazu verschmelzen wir Features ueber Tile Grenzen und de-duplizieren gegen OpenStreetMap Geometrien die bereits gemappt sind.

Als Resultat bekommen wir eine GeoJSON Datei mit simplifizierten (Multi-)Polygonen!

Hier ist eine Animation der Segmentierungspipeline:

Luftbilder, Wahrscheinlichkeiten, Masken, extrahierte Features, Features ueber Tile Grenzen

Ich sehe RoboSat als Baustein fuer mehrere Anwendungsfaelle und Projekte:

  • RoboSat kann sich jede OpenStreetMap Aenderung in Echtzeit "ansehen" und potentielle Falsche Aenderungen markieren. Gleichzeitig koennen wir Aenderungen durch unsere Validierungspipeline durchlassen, fuer die RoboSat das Okay gibt.
  • RoboSat kann eine Vollstaendigkeitsanalyse durchfuehren und uns sagen wie Vollstaendig OpenStreetMap in bestimmten Bereichen fuer bestimmte Features ist. Z.b. "Gebaeude in Bamberg sind zu 90% gemappt", und fuer die noch nicht gemappten Gebaeude Vorschlaege generieren.
  • RoboSat kann in Platformen wir OpenAerialMap und Toolchains wir OpenDroneMap integriert werden um Minuten nach dem Drohnenueberflug eine automatische Auswertung zu generieren.

Wenn auch die Moeglichkeiten ohne Grenzen sind moechte ich festhalten, dass RoboSat weder fuer vollstaendig automatisches Mappen gedacht ist, noch dazu ausgelegt ist. Wir werden RoboSat als unterstuetzendes Werkzeug einsetzen, aber nicht fuer automatische Importe.

In den folgenden Monaten werden wir weiter in RoboSat investieren um mehr Features zu implementieren, wie z.b. Gebaeude und Strassen (was wir intern bereits haben; siehe Bilder oben), um Variationen in Bildqualitaet und Zoomlevels besser handzuhaben, und dabei sicher gehen dass RoboSat generisch und skalierbar bleibt.

Randbemerkung: Pratik hat vor Kurzem einen Diary Eintrag ueber die Nutzungsbedingungen von Mapbox Satellitenbilder fuer Machine Learning Use-Cases geschrieben. Fuer weitere Luftbilder rate ich einen Blick in die Wiki.

Ich bin offen fuer Feedback und konstruktiver Kritik; fuer Feature Requests, Ideen, oder Bug-Reports bitte ein Ticket im RoboSat Repository oeffnen! :)

Mappe obsolete

blogs.openstreetmap.org - lun 11 juin 2018 - 19:16

L'area intorno al paese di Gaggio Montano (ma credo anche il resto) è formata da immagini satellitari vecchie e da aggiornare

Comemorando 1.000 Edições no OSM.

blogs.openstreetmap.org - lun 11 juin 2018 - 15:44

Bom dia a todos da Comunidade,

Hoje Comemoro 1.000 edições no OpenStreetMap e fico muito feliz em poder contribuir com esse projeto de um mapa livre e independente!!

Tenho mapeado Pernambuco e também a capital e algumas Cidades do Interior de Pernambuco inserindo nomes de ruas e Cep´s nos Bairros do Recife.

Estou executando um projeto de mapear todos os Bairros do Recife, abaixo tem uma imagem de pesquisa com o Cep: 51340-470 para o Bairro de Boa Viagem,Recife.

Vejam: Pesquisa por Cep no Mapa

"Juntos Somos Mais Forte"

no Telegram estou na Comunidade Brasileira do OSM: como Raphaelmirc

Um forte abraço a todos;

raphaelmirc

Check in to State of the Map 2018

blogs.openstreetmap.org - lun 11 juin 2018 - 15:24

State of the Map is all about the coming together of the OpenStreetMap community but this doesn’t have to be limited to the conference venue. Working with our travel partner (they also do our scholarship travel and – free of charge – arranged the venue for the social event), we have rooms set aside at two major hotels just for State of the Map attendees. Rooms cannot be held indefinitely so please book at the earliest possible opportunity to avoid disappointment.

Please use the below link to reserve your room.

For any queries relating to accommodation, please contact Gwen Manac’h on +442079027760 or gwen.manach@gdg.travel.

Raleigh Open Data!

blogs.openstreetmap.org - lun 11 juin 2018 - 15:07

The City of Raleigh, NC has also released data under ODbL 1.0. http://data-ral.opendata.arcgis.com/datasets

01-8

blogs.openstreetmap.org - lun 11 juin 2018 - 13:25

01-8内容:羊头峪东沟街—和平路—山师东路—文化东路片区初步

Burrinjuck Dam tramway 1907-1929

blogs.openstreetmap.org - lun 11 juin 2018 - 10:55

Marked the Burrinjuck Dam tramway, a 2ft narrow gauge line created to service the construction of the Burrinjuck Dam. The line ran from Goondah to the dam construction site. Although the track was lifted in 1929 the line is easily traced in the NSW LPI aerial imagery and the right of way appears on the NSW LPI topographic maps.

The line has been traced as far as the Burrinjuck rd / Page st intersection. Beyond that point the Dam access road has razed the line.

Hidrovia

blogs.openstreetmap.org - lun 11 juin 2018 - 3:27

Como fazer hidrovia para ela reconhecer um caminho? Ligar hidrovia com estradas? E com outras hidrovias?

Смостоятельная конвертация карт для Garmin

blogs.openstreetmap.org - dim 10 juin 2018 - 22:56
Преамбула

Актуальные карты в навигаторе перед поездкой или походом — залог успеха для путешествующих людей. Но, поскольку есть ряд причин, которые могут помешать (и мешают) получить такие карты в готовом виде от обычных энтузиастов, которые по доброй воле тратят свои ресурсы (время, знания, мат. средства) на подготовку и выкладывание в свободный доступ, то считаю очень полезным умение делать это самостоятельно.

Периодически возникают ситуации, когда пропадает доступ к скачиванию файлов, останавливается налаженная автоматическая конвертация, возникают ошибки в конвертации и т. п., а также не всегда удобно и целесообразно выкачивать гигабайты (напр. все страны СНГ) и потом запихивать их в навигатор ради получения карты одной страны или региона, размер файла карты которого составляет всего десятки или сотни мегабайт. Не всегда предлагаемые карты оперативно обновляются. И, чтобы вы могли избежать всех этих неудобств, написана эта заметка-инструкция.

Примечание: автор заметки не является специалистом в данной области и всю информацию почерпнул на форуме или в справочных материалах к нижеприведённым программам, ну или разобрался по ходу процесса путём простого сопоставления. Справиться с задачей cможет любой человек, умеющий редактировать текстовые файлы и владеющий элементарной логикой.

Подготовка необходимых программ и файлов
  • Windows 7/8/10 (желательно x64) (можно и linux-систему, но там свои особенности и заметка не об этом)
  • Java (желательно именно x64 под соотв. Win, чтобы иметь возможность выделить приложению более 3Гб оперативной памяти)
  • Собственно конвертер mkgmap
  • Обработчик границ splitter
  • Сами границы в виде архивов bounds.zip и sea.zip (скачать там же), это специально подготовленные файлы для корректной обработки адресной информации и контуров морей (подробностями не владею, но, в общем, в них и нет необходимости, а почитать можно на сайте разработчиков)
  • Исходные («полусырые», т. е. уже специально обработанные) osm-данные вашего региона или страны в формате pbf можно скачать [1] или [2] (тут, к сожалению, периодически возникают технические проблемы, как на момент создания заметки, прерывающие ежедневное обновление файлов, что наводит на мысль научиться самому выполнять и данный промежуточный этап конвертации, дабы в ещё меньшей степени зависеть от сторонних сервисов)
  • Файлы, отвечающие за стиль (графика и текст) готовой карты. Здесь могут быть варианты, поскольку существует множество кастомных наработок. Я брал за основу стиль stranger, ветка форума от автора, и дорабатывал его под себя (добавил или поменял некоторые значки, текстуры, добавил направление водотоков, отображение подъездов с номерами квартир и т. п.), что при желании может делать каждый, немного покопавшись в исходных файлах (и в этом ему поможет утилита TYPViewer), но это отдельная тема, углубляться в которую не буду. Вот ссылка на мои исходные файлы, касаемо стиля (заодно и bat-файл, запускающий конвертацию со всеми параметрами) для примера и основы
Конвертация

Итак, всё необходимое скачано, архивы распакованы. Желательно выделить под это отдельную папку и в ней раскидать в подпапки с названиями, набранными латиницей (нето могут возникнуть проблемы, т. к. утилиты просто не умеют читать кириллицу и не смогут воспринимать пути в конфигах, выдавая ошибки вида «file not found»)

Далее надо подкорректировать в bat-файле все директории в соответствии с вашими файлами и папками, после чего запустить его. В указанной вами папке (у меня это output-dir="%BASEDIR%\output\my Stranger") вы получите набор файлов, из которых понадобится только gmapsupp.img Его надо просто скопировать (можно переименовать при необходимости, не меняя расширение после точки) в память навигатора или на флешку в папку Garmin.

Примечания и дополнения

Ключ --copyright-message влияет только на выводимую надпись о правах (она не обязательна, если вы делаете карты сугубо для своих нужд), то же касается и ключей --series-name, --family-name, --description, --country-name, --country-abbr. А вот --product-id и --family-id могут повлиять на совместимость с другими уже установленными картами (у меня бывало так, что совместно некоторые не хотели определяться навигатором eTrex20) Ключи --charset=cp1251 и --code-page=1251 отвечают за кодировку для шрифтов. Также обратите внимание на --name-tag-list=name,name:ru,name:be,int_name, что задаёт последовательность выборки и присваивания названий для всех объектов (если не отыскивается первое значение, то ищется следующее и т. д.)

Ещё важные моменты: для сплиттера указывается ("%BASEDIR%\pbf\belarus.osm_24.05.18.pbf") директория исходного файла и директория для результата нарезки (--output-dir="%BASEDIR%\input"), она же станет исходной для mkgmap.

Если добавить ключ --gmapi, то дополнительно будет создана папка «Название стиля.gmap», а в ней будут файлы, которые можно использовать в BaseCamp или Mapsource для просмотра карты на компьютере. Достаточно скопировать папку "*.gmap" по указанному ниже пути (в зависимости от ОС компьютера): для WinXP путь C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\GARMIN\Maps для Win7/8/10 путь C:\ProgramData\Garmin\Maps или скопировать туда же ярлык на вашу папку (не важно, где она была создана), и потом выбрать из списка карт в BaseCamp вашу. Это позволит заодно и протестировать её, не загружая в навигатор.

Вообще, вместе с mkgmap есть справочные файлы (на английском), где расписаны значения ключей (doc/options.txt) и есть manual по программе.

PS

Надеюсь, данная заметка поможет читателю освоить, в общем-то, несложный процесс конвертации карт под свой любимый garmin. Ведь повозиться с наладкой/подготовкой придётся лишь единожды, а потом будет достаточно заменить исходный файл pbf на свежий и прописать его название в bat-файле. Поскольку у меня это происходит нечасто, я делаю это вручную, равно как и запуск конвертации (хотя, умельцы могут и автоматизировать все эти процессы).

Gone away

blogs.openstreetmap.org - dim 10 juin 2018 - 21:39

I'm going to be too busy to update OpenStreetMap or even to respond to messages quickly, at least for a few weeks. I may make the odd edit in the meantime.

Mission Cayo

blogs.openstreetmap.org - dim 10 juin 2018 - 21:32

My mission is to colorize all of Cayo District. Adding meadows, forests and rivers.

A Good Day: Watermelon from Nohur, Where Alexander the Great Left Some Troops, and Street Names in Durun

blogs.openstreetmap.org - dim 10 juin 2018 - 19:16

Ann and I drove up to Nohur, an ancient Turkmen village she had not yet seen. Alexander the Great came through here a couple of thousand years ago and left some of his legion behind. They settled in Nohur and their descendants are still here, some still with green eyes inherited from their Greek forebears. The village is famous for its watermelons so we bought one. While there I recorded the names of two of the three cemeteries not yet mapped and have now added them to OSM. I have to wonder how many of Alexander's soldiers are buried in them!

When the Mapillary images are uploaded (currently in progress) you can see some of the headstones, which are decorated with ram's horns. Nobody seems to remember exactly why, but it is apparently a custom left behind by the Greeks.

On the return to Ashgabat, we stopped to explore Durun, a typical former Soviet state farm village. It is small so we recorded every street name in the village represented on a street sign (not all streets had signs), plus some POIs. My embassy has published six American books in Turkmen translation so we gave books away to the villagers as we drove around collecting cartographic information. Word spread and at times we were mobbed by children wanting their own copy of "Harold and the Purple Crayon" in Turkmen. All in all it was a very enjoyable Sunday.

Tomorrow we'll start eating the watermelon.

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