Plus de 7 ans après les communes du Nord - Pas-de-Calais, les communes de la Somme, de l’Aisne et de désormais de l’Oise disposent toutes de leur mairie.

Les 3 789 communes des Hauts-de-France disposent donc d’une mairie ainsi qu’a minima d’une église lorsque la commune en dispose.

• Arrondissement de Senlis : https://mapcraft.nanodesu.ru/pie/911
• Arrondissement de Compiègne : https://mapcraft.nanodesu.ru/pie/839
• Arrondissement de Clermont : https://mapcraft.nanodesu.ru/pie/791
• Arrondissement de Beauvais : https://mapcraft.nanodesu.ru/pie/746

Carte de la région : http://overpass-turbo.eu/s/13vE

Je suis technicien

Je copie-colle ici les modifications apportées dans la page wiki

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Une zone où le bâti n’a pas encore été importé peut se repérer de différentes façons. La plus évidentes est votre connaissance du terrain. Cela peut aussi se faire grâce à l’imagerie satellite ou au cadastre. Il arrive que le cadastre soit plus à jour que la BDOrtho.

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https://www.3liz.com/blog/rldhont/index.php?post/2021/02/01/2021%2C-Lizmap-will-be-10-years-old

L’association AC3 basée sur la commune de Castelnau de Guers 34120. Cette petite association propose des balades découverte.

Le 31 janvier : test de mini cartopartie à l’échelle du village organisateurs et public débutants. -Verif° et MAJ des données du centre village . -Collecte points eau potable. -Carte sensible garrigue Umap Les participants ne participent à la saisie des données que si ils le souhaitent. Contributeurs agueris prets à animer ou saisir, contributeurs curieux, vous êtes les bienvenus . N’hesitez pas à nous contacter ! Au plaisir de vous rencontrer Asso AC3

Bonjour,

Je constate une erreur lors de la tentative d’export des données de type défibrillateur sur l’emprise de la métropole Toulousaine sous format ESRI Shapefile avec GéoDataMine. Autrement dit, lorsque les données thématiques

Défibrillateur (schéma ARS DAE 1.0.0)

du territoire

Toulouse Métropole (EPCI - 243100518)

sont extraites en ESRI Shapefile, l’erreur suivante et affichée :

Can't extract data: Can't extract data from DB: Warning 6: Normalized/laundered field name: 'disp_complt' to 'disp_compl' Warning 6: Normalized/laundered field name: 'date_instal' to 'date_insta' Warning 1: Value 'En entrant dans la librairie 50 rue Gambetta, traverser la 1ère pièce, prendre le petit couloir au fond. Arrivé dans une 2nd pièce, tourner à droite droite en restant au RDC. Le DAE est dans un renfoncement sur le côté droit, à côté des toilettes' of field acc_complt has been truncated to 254 characters. This warning will not be emitted any more for that layer.

Je n’ai eu aucun mal à identifier la donnée étant la cause de la troisième erreur grâce à la description, mais il n’en est rien pour les deux premières… Concernant le nœud de la troisième erreur, je pense que la valeur de l’attribut

defibrillator:location

est trop longue mais je ne comprend pas pourquoi ce serait le cas.

Notez par ailleurs que le problème n’est pas rencontré pour les autres format (CSV par exemple), ainsi il existe d’autres alternatives que le Shapefile. Cependant, il faudrait un jour trouver la cause du problème. Si quelqu’un a ou connaît quelqu’un qui a la science infuse et qui voudrait bien s’intéresser au problème, je suis preneur.

Je vous remercie et vous souhaite une bonne journée.

Je souhaite à tout un chacun mes meilleurs vœux de santé pour cette nouvelle année 2021.

Post d’origine osm.org/user/apm-wa/diary/395418 traduit vu le choix étrange de poster cela sur un journal au lieu de choisir un outil multilingue comme le wiki osmf

L’enquête 2021 de l’OSMF sur la communauté OSM a ouverte. Elle sera ouverte à la participation jusqu’au 14 février. Veuillez surfer sur les URL suivants pour vous inscrire à l’enquête. Vous recevrez en retour un courriel avec un jeton à usage unique qui vous permettra de participer à l’enquête.

Veuillez noter que les traductions en persan (farsi) et turc sont des traductions automatiques à 100%, via Microsoft Translator. Je m’excuse par avance pour toute erreur, car il s’agit de langues que je ne connais pas et je n’ai pas pu trouver de traducteurs bénévoles pour réviser et corriger les traductions automatiques. Il y aura des erreurs, mais j’espère qu’il ne s’agit pas de graves erreurs de traduction qui rendent l’enquête impossible à comprendre. Si vous pouvez m’aider à réviser les traductions en persan ou en turc, veuillez m’envoyer un message.

Veuillez amplifier ce message dans toute la communauté OSM - faites passer le mot ! Veuillez utiliser vos canaux de communication préférés pour encourager tous les membres de la communauté OSM à travers le monde à participer à cette enquête ! Je vous remercie d’avance pour cela.

Anglais (Langue de base) : https://osmf.limequery.org/281662?lang=en

Chinois (traditionnel ; Taiwan) : https://osmf.limequery.org/281662?lang=zh-Hant-TW

Français : https://osmf.limequery.org/281662?lang=fr

En allemand : https://osmf.limequery.org/281662?lang=de

En japonais : https://osmf.limequery.org/281662?lang=ja

En coréen : https://osmf.limequery.org/281662?lang=ko

Persan : https://osmf.limequery.org/281662?lang=fa

Polonais : https://osmf.limequery.org/281662?lang=pl

Portugais (brésilien) : https://osmf.limequery.org/281662?lang=pt-BR

En russe : https://osmf.limequery.org/281662?lang=ru

En espagnol : https://osmf.limequery.org/281662?lang=es

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Le département de l’Allier a repassé, fin 2020, l’ensemble de ses routes départementales de 80 à 90 km/h.

Au fur et à mesure des modifications effectuées :

• passage de maxspeed=80 à maxspeed=90 des routes départementales concernées et éligibles
• ajout, pour raison historique, d’un deuxième attribut pour montrer que pendant la période allant du 1er juillet 2018 (entrée en vigueur sur toutes les routes à double sens sans séparateur central) au 10 décembre 2020 (veille de l’entrée en vigueur des 90 km/h sur les RD de l’Allier) qui est : maxspeed:2018-07-01–2020-12-10=80
• si un seul sens, ajout de :forward ou :backward après maxspeed

I’ve been working on normalizing opening hours values, to make them more standard for all parsers to understand them.

I’m using KOpeningHours in the Osmose plugin which detects invalid values. And then I’m using it again to fix the Osmose warnings, in OpeningHoursFixer. This tool shows me before/after values for every field being fixed, so I can manually verify that the change makes sense, before it gets submitted.

I just noticed messages about some issues with these changes, such as source=survey, which is a bug. I’ll fix that.

Bonjour à tous et bonne année.

Depuis ce 1 janvier 2021, l’intégralité des données publiques de l’IGN sont placées sous la licence ouverte Etalab, c’est-à-dire une licence équivalente à la licence Creative Commons Attribution (CC-BY). Ces données publiques comprennent les données vecteur et les photographies aériennes ortho-rectifiées (orthophotos) ce qui représente une base de donnée considérable.

Ainsi, la page de téléchargement des données IGN sous licence ouverte est à présent massivement fournie.

Origines

Quand j’ai commencé à cartographier en septembre, la ville n’avait aucune (ou quasi-aucune) adresse renseignée. C’est pourtant une donnée essentielle à mes yeux. Par exemple, lorsqu’on utilise OsmAnd comme GPS pour trouver un endroit précis, soit le POI est renseigné et c’est bon, soit l’adresse permet de se situer correctement. Dans le cas de voies très longues, cela prend tout son sens.

Présentation de la ville

Alès est une des deux sous-préfecture du Gard, 2e ville du département avec 40 000 habitants. Dans JOSM, je trouve environ 154 000 bâtiments (building=yes). En retirant les bâtis sans murs (wall=no), on tombe à environ 144 000 bâtis. Il reste encore à enlever les dépendances, armoires de rue… mais cela donne une idée du volume de travail.

Méthodologie

Afin de ne pas trop désespérer n’y de m’engluer, j’ai décidé de procéder par zones et par étapes. L’avancement par zone me permet de me rendre compte de l’avancé du projet et de rester motiver ! La première zone définie est le centre ville. Je pense que j’avancerai par zone de densité de population. Je serai ravi de laisser les volontaires compléter des secteurs avec moi ;) (signalez-vous dans les commentaires)

L’avancement par étapes permet d’avoir une stratégie claire dès le départ et évite de devoir corriger en masse quelque chose qu’on n’aurait pas anticipé. Voici les étapes que j’ai identifiées :

1. Import du nouveau bâti et mise à jour de l’existant grâce au plug-in cadastre,
2. Vérification que toutes les rues sont dans OSM et bien nommées via (https://tile-a.openstreetmap.fr/~cquest/leaflet/bano.html#6/),
3. Choix d’une petite zone et mise à jour des adresses selon les infos du cadastre.

L’adressage

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Une nouvelle année démarre et c’est l’occasion d’imaginer les voeux à souhaiter pour OpenStreetMap et sa communauté.

OpenStreetMap a démarré à partir d’une feuille blanche il y a plus de 15 ans pour créer le plus grand commun cartographique qui soit.

Ce commun existe par l’engagement de personnes aux profils et motivations diverses.

Les Chasseurs

Petit à petit, cette carte blanche s’est remplie avec des données collectées par des contributeurs “chasseurs”. À l’époque préhistorique d’OSM, il fallait en effet aller sur le terrain, équipé d’un GPS, d’un bloc-note et d’un crayon, pour prendre des notes puis reporter ça sur la feuille blanche, sans autre point de repère.

OpenStreetMap au 1er Janvier 2007

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Current status: 10016 opening hours imported.

datanova has 17362 post offices OSM data: 12603 post offices with ref:FR:LaPoste including 1054 disagreements (skipped), 762 not in datanova (wrong ref?), 2 duplicate refs in OSM, 230 not ready (unresolved rules)

Analyses du référencement des silos à verre de la Métropole de Lyon

78% c’est le taux de recyclage du verre en France. Et la principale façon de recycler ses déchets en verre est de les apporter aux fameux silos à verre (photo ci-dessus).

Les données de la Métropole de Lyon

La métropole via son site data.grandlyon.com nous fourni un jeu de données avec tous les silos à verre géoréférencés.

On y apprend qu’il y a 2758 silos répartis sur les 59 communes de la métropole.

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Merci streetcomplete: (https://pix.diaspodon.fr/p/Usul/246556619901636608)

une révision des éditions autour du carrefour Node: 6866858324.

c’est quoi, ce texte?

il s’agit de R.Q. qui je ne connais pas, qui à travers de la plateforme anonymisant Telegram m’a demandé mon avis autour de la zone du carrefour là. Le but n’est pas seul de améliorer les éditions indiquées, mais d’aider d’autres cartographes de la même zone.

quelles characteristiques a la zone la ?

la zone est rurale, avec construction récente, les bâtiments groupé et la terre agricole comprend des vergers.

les maisons ont une cour intérieur ou arrière, peut être un espace pour les animaux.

la photo Maxar est plus à jour que la photo Bing, mais la qualité Bing est superieure.

il y avait des routes, tracées par AI/Apple, basées peut être sur Maxar.

comment commencer ?

Tout d’abord, il faut aligner les deux sources, je vais le faire en dessinant un objet arbitraire, qui repose à plat sur le sol, bien visible sur le deux photos.

Faisant confiance au choix d’Apple pour Maxar, j’aligne Bing sur Maxar, c’est a dire je dessine l’objet sur Maxar puis je déplace Bing.

Ensuite, je sélectionne tous les points pas alignées avec les rues, (en JOSM: Ctrl-f, puis la sélection type:node user:XXXYYY), et les déplace pour qu’ils correspondent à la position des objets dans les deux images. Ça me solutionne presque tous les conflits entre rues et bâtiments.

qu’est ce que c’est notre tâche ?

À mon avis, l’extension des bâtiments a été systématiquement surestimé, la tâche est donc de répéter la sélection de l’un d’entre eux et de le réduire. nous pouvons le faire avec JOSM «Améliorer le mode de précision» (w).

là où les bâtiments partagent un nœud, je sépare le nœud de l’un des bâtiments, en sélectionnant bâtiment (clic) et nœud (Ctrl-clic) et en appuyant sur Alt-j.

comment le faire, ça ?

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Analyse du référencement des boites aux lettres de La Poste en France

De moins en moins utilisé de nos jours le courrier est encore parfois indispensable. Connaitre les emplacements des boites aux lettres jaune de La Poste peut être bien pratique. Dans cet article nous allons analyser l’état d’avancement du référencement des boites aux lettres (que nous nommerons désormais BAL) dans OSM et que nous comparerons aux données mises à disposition par La Poste.

Données OSM

Une BAL est identifiée par l’attribut amenity=post_box auquel on peut y ajouter les horaires de relevé (collection_times : ), l’exploitant (operator : ) en France il ne doit y avoir que La Poste à ma connaissance. Et la référence de la BAL (ref : ) car on le verra plus bas, toutes ces gentilles BAL ont un petit nom unique.

Les chiffres

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Modification du lieu-dit “Les Monçeaux” en “Les Monceaux”.

C’est sur le terrain que l’on puise nos ressources pour mapper le terrain … Mais quand les panneaux présents sur place sont faux on fait comment ? Heureusement qu’on en a parlé avec un élu du secteur qui m’a signalé que ce panneau avait toujours eu la mauvaise orthographe. #priziac #bretagne