Acabo de mapear Algunas Secciones de RURRENABAQUE entre ellas la policía cantonal y algunos hoteles

Cuauhtémoc ya tiene sus edificios en OpenStreetMap. ¡Disfrútenlo en el mapa!

Después muchas pruebas, les comparto un método para realizar las correcciones de manera masiva y controlada. Este flujo de trabajo es el más simple, rápido y seguro que pude lograr.

⚠️ MUY IMPORTANTE:

• Seguí las instrucciones paso a paso. El orden de los reemplazos es importante.
• No mezcles las dos tareas (network y ref). Hacelas por separado y subilas en changesets distintos.

Requisitos:

• Un editor de texto que soporte “Buscar y Reemplazar” con expresiones regulares (RegEx). Notepad++ es perfecto para esto.
• JOSM instalado y actualizado.

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Tarea 1: Normalizar la etiqueta ref

🎯 Objetivo: Quitar los prefijos “RN” y “RP” de la etiqueta ref en todas las relaciones de ruta.

Paso 1: Obtener los datos desde Overpass Turbo

Vamos a descargar un archivo .osm que contiene únicamente las relaciones que necesitan ser corregidas.

1. Andá a overpass-turbo.eu y pegá la siguiente consulta.
2. Modificá la línea {{geocodeArea:...}} para poner la provincia en la que querés trabajar (recomendado).

[out:xml][timeout:180];

// Reemplazá "Jujuy" por la provincia que quieras.
{{geocodeArea:Jujuy,AR}}->.searchArea;

// Para buscar en toda Argentina (puede ser muy pesado y lento)
// area(3600286393)->.searchArea;

(
  rel(area.searchArea)
     ["route"="road"]
     ["ref"~"^R[NP]"];
);

out meta;

1. Hacé clic en “Ejecutar”. Ante el aviso de “Datos incompletos” hacé clic en “Mostrar datos”
2. Una vez que termine, descargar los datos como OSM XML, andá a “Exportar” > “datos OSM sin procesar”. Guardá el archivo como refs_para_editar.osm.

Paso 2: La Edición Masiva en Notepad++ (en 2 reemplazos)

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La vida es maravillosa

This is a compilations of what I sent to other people.

I have taken it from the cadastre at (https://seduvi.cdmx.gob.mx/programas-delegacionales-de-desarrollo-urbano), I was extremely surprised that CDMX’s cadastre has not being used because it is in the public domain (“Este programa es de carácter público, no es patrocinado ni promovido por partido político alguno y sus recursos provienen de los impuestos que pagan todos los contribuyentes.”) You only need to credit the source: “Agencia Digital de Innovación Pública “Sistema Abierto de Información Geográfica (SIGCDMX)” Disponible en: https://sig.cdmx.gob.mx/”.

After reading osm.wiki/Import/Guidelines, I will make a import page for CDMX data to serve as a documentation for where the data comes from.

Step 1

I download the data from (https://sig.cdmx.gob.mx/datos/descarga). There are two types of data there, the actual cadastry data “Descarga de datos del catastro” and landuse data “Descarga de datos SEDUVI”. The cadastry data is basically a bunch of points and I find that the only useful data there is the address data, which is fairly inaccurate.

It is better to download the landuse data since it has the polygons to work with. I download the shapefile from the “Descarga de datos SEDUVI” section. I’m working at Cuauhtémoc alcadia because it is the central alcadia of CDMX

Generally, since houses in Mexico are connected to each other, often the landuse is the building footprint itself. But, for more complex places like schools, churches, hospital, government areas, etc. it only covers the surrounding of the complex.

Step 2

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