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Diary Entries in French

Recent diary entries

Posted by Lejun on 19 January 2023 in French (Français).

La conflation, également appelée appariement ou fusion de cartes, permet d’obtenir un jeu de données à partir de plusieurs. Cela vise en autres à une meilleure qualité, et à limiter la redondance des données. Différents outils et méthodes permettent cela sous OpenStreetMap, dont une extension JOSM.

Principe général

L’idée générale est simple, il suffit de prendre les deux jeux de données et comparer un à un chacun des éléments de part leur géométrie (position spatiale et forme) et caractéristiques. Manuellement, comparer des données spatiales revient à avoir chaque jeu de données sur un calque et superposer les deux pour mettre en évidence les différences géométriques avant de comparer les caractéristiques de chacun d’eux et voir si une version est plus précise que l’autre, ou si des données concurrentes apparaissent. Numériquement, le même principe est utilisé, seulement il est grandement facilité via des scripts automatisés qui apparient les données selon différent critères. Mais bien sûr, rien n’empêche de le faire manuellement avec les données sur deux calques, ce sera juste très long et répétitif.

Extension « Conflation »

L’extension repose sur la fonction « Remplacer la géométrie » de l’extension « UtilsPlugin2 » qu’il faut également installer. Cette fonction permet de fusionner les caractéristiques de deux éléments en ne conservant qu’une seule des deux géométries.

Les deux jeux de données auront un rôle de « Référence » et de « Sujet ». Le premier correspondant usuellement aux données à importer et le second aux données OpenStreetMap.

Prétraitement des données de référence

Par simplicité, je préfère travailler les données en dehors de JOSM via un tableur ou des commandes de remplacement. Il s’agit alors de transformer les données de manière à coller aux attributs OpenStreetMap en perdant le moins possible de détails. Les puristes le feront sous format GeoJson, Shapefile ou que sais-je encore, je suis un homme simple, j’aime les csv.

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Location: Centre, Strasbourg, Bas-Rhin, Grand Est, France métropolitaine, France
Posted by LySioS on 8 December 2022 in French (Français). Last updated on 2 April 2024.

Illustration de la BANO (OpenStreetMap France)

Les adresses ont toujours été un réel problème pour tout nouvel utilisateur OSM. C’est encore plus problématique lorsqu’en tant que contributeur, l’on veut s’y attaquer – tellement l’entreprise est immense et les pièges nombreux.

Heureusement, les astuces et outils mis en place par la communauté de longue date couplés à l’obligation légale récente pour les communes de création d’une base adresse vont bouleverser cet état de fait.

Dans cet article, je m’attacherai à faire le point sur les outils qui sont à notre disposition pour cartographier les adresses, mais aussi à expliquer les différences entre BANO, BAN et BAL et leurs ressources associées. Pour finir, je vous exposerai ma façon de renseigner les adresses de la manière la plus complète possible.

Outils d’adressage de masse

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Posted by yvecai on 17 November 2022 in French (Français). Last updated on 20 November 2022.

This happens on 15.11.2022, somebody mapped the 100’000th kilometer of nordic ski piste. screenshot.

These are the trails tagged piste:type=nordic. They describe several practices : backcountry touring, classic style on prepared rails or skating on large groomed pistes. In OSM, they are distinguished thanks to the key piste:grooming=backcountry/scooter/classic/skating or classic+skating.

Yves - Opensnowmap.org

Posted by ZoLuSs on 5 November 2022 in French (Français). Last updated on 6 November 2022.

Intro

En navigant les données de la Sibra dans les différentes cartes (Apple Plan, Google Maps, OSM…), je me suis rendu compte qu’il y avait pleins d’informations qui n’était pas à jour ou alors pas unifier sur chaque platform.

J’ai donc commencer à modifier les arrêts de bus sur OSM puis j’ai trouver les données GTFS de la Sibra sur transport.data.gouv.fr mais il y a pleins de chose qui ne vont pas dans le fichier stops.txt: stop_id incohérent, arrêt dédoublé, lat/lon incorrecte, manque d’info… Et ce genre de problème sont dans tous les fichiers. J’ai donc décider de créer un repo GitHub Sibra-GTFS dans lequel je met toutes les données de manière uniforme et à jour au fur et à mesure que je fait les modifications sur OSM.

L’objectif final est de refaire tout le réseau Sibra (ouf…) sur OSM ainsi qu’au format GTFS.

Mise à jour OSM

Pour être sûr que les données soient cohérentes sur l’ensemble du réseau Sibra, j’ai mis en place une nomenclature des différents éléments du réseau:

Emplacement ou s’arrête le bus

Un point sur une route qui désigne l’emplacement d’arrêt du bus. Les attributs suivant le désigne (exemple Meythet Centre):

  • bus=yes
  • highway=bus_stop
  • public_transport=stop_position
  • ref=MTC1
  • name=Meythet Centre
  • network=Sibra
  • network:wikidata=Q3488417

Arrêt de bus / Platform

Généralement une ligne qui désigne la zone d’attente (sur le trottoir) des voyageurs. Il y en à un de chaque côté de la route. Les attributs suivant le désigne (exemple Meythet Centre):

  • bus=yes
  • highway=bus_stop
  • name=Meythet Centre
  • network=Sibra
  • network:wikidata=Q3488417
  • public_transport=platform
  • ref=MTC1

Des attributs supplémentaires peuvent être ajouter:

  • tactile_paving=yes
  • wheelchair=yes

Abri de transport en commun

Surface de l’abri d’un arrêt de bus. Les attributs suivant le désigne (exemple Meythet Centre):

  • amenity=shelter
  • building=yes
  • name=Meythet Centre
  • shelter_type=public_transport

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Posted by Drallibor on 17 October 2022 in French (Français). Last updated on 7 November 2022.

Comment la caractériser objectivement ? Telle était la question que je me posais avant d’interroger les sources spécialisées (voir ci-dessous les principales) Il s’avère que la question porte très vite à débat, et cela a une certaine logique : la perception du caractère cyclable d’une route dépend du cycliste qu’il soit adulte sportif au quotidien ou enfant.

Moi je veux obtenir une carte pour un(e) enfant de douze ans. Pas de réponse claire : alors il faut militer pour obtenir des aménagements cyclables, ou la réduction de la circulation automobile.

Sources

Le changement climatique affecte la morphologie des arbres et leur résistance à la sécheresse. En effet, en cette année particulière, les végétaux ont subi un stress plus important que les années précédentes et que cela se retrouve au niveau de leur croissance.

Location: Saint-Laurent-de-Carnols, Nîmes, Gard, Occitanie, France métropolitaine, 30200, France

Ce qui est dommage dans OpenStreetMap, c’est qu’il n’existe aucune entité institutionnelle ou commerciale qui a pour objectif d’assurer la présence d’informations de base.

Ce que j’entends par informations de base :

  • routes
  • bâti
  • cours d’eau
  • bâtiments essentiels (église et mairie par exemple)

Finalement, un peu ce que propose l’IGN.


Ce qui est très appréciable en revanche, c’est de trouver un endroit pauvre en données qui attise en nous une folle envie d’inverser complètement la donne.

En parcourant les PO dans le but d’intégrer les défibrillateurs du CD66, je suis tombé sur quelques villages délaissés d’OSM.

Ici, à La Bastide, grâce au site internet de la mairie, à l’IGN, à Mapillary et à Wikimedia, j’ai pu apporter pas mal de nouveautés sans bouger de chez moi. Attention, la cartographie de salon est réservée à un public expert, merci de ne pas reproduire cette cascade chez vous sans un minimum de retenue et d’esprit critique vis-à-vis des sources : de leur qualité et de leur temporalité.

C’est une sorte de travail de détective que j’aime bien compléter par une visite sur le terrain pour peaufiner.

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Location: Can Pere Courreu, La Bastide, Céret, Pyrénées-Orientales, Occitanie, France métropolitaine, 66110, France

J’ai rapidement comparé les adresses d’OSM en Wallonie avec la base d’adresses de référence, ICAR par commune. La commune la moins bien cartographiée en termes d’adresses est à 12% d’adresses. C’est surtout en Hainaut et dans le Brabant Wallon qu’il manque le plus d’adresses.

Comment ?

J’ai compté le nombre de points d’adresses dans ICAR et dans OSM par commune en Wallonie, en utilisant QGIS. Auparavant, j’ai transformé les bâtiments OSM (polygones) qui ont une adresse (addr:housenumber) en point, et je les ai fusionnés avec les points d’adresses OSM seuls. J’ai finalement calculé le ratio entre le nom d’adresses dans OSM et dans ICAR.

Résultat

En Wallonie, 1,025,540 adresses sont répertoriés dans OSM, contre 1,634,840 dans ICAR (64.4%).

Voici une carte choroplète, montrant, pour chaque commune, le degré de complétion des adresses dans OSM par rapport à ICAR. Les limites de provinces sont soulignées par un trait plus gras.

carte

Le top 10 des communes les plus complètes:

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Location: La Belle Maison, Emptinne, Hamois, Dinant, Namur, Wallonie, 5363, Belgique

Post d’origine https://blog.openstreetmap.org/2022/06/02/announcement-data-model-study/

Vers un modèle de données amélioré pour OpenStreetMap

Nous connaissons et aimons tous le modèle de données OpenStreetMap avec ses nœuds, ses chemins et ses relations, ainsi que le balisage ouvert qui a permis à OpenStreetMap d’être si innovant. Mais le modèle de données a aussi ses années et certaines améliorations sont possibles. Il y a beaucoup de choses que nous ne voulons pas changer. En particulier, le modèle de balisage ouvert a fait ses preuves. Nous pourrions penser à de petites améliorations, mais l’idée de base, qui consiste à autoriser un nombre illimité de balises clé-valeur (chaîne de caractères), a très bien fonctionné.

Mais il y a quelques points sensibles dus à la façon dont nous organisons nos données. Le plus gros problème est que la localisation géographique n’est disponible que pour les nœuds et non pour les objets géographiques de plus haut niveau comme les chemins et les relations. Cela signifie que pour accéder à l’emplacement d’un chemin, par exemple, il faut toujours suivre les références aux nœuds membres de ce chemin. Cela rend le traitement des données OSM extrêmement lourd et gourmand en ressources. L’autre problème majeur souvent évoqué est l’absence du type de données “zone”. Nous utilisons des solutions de contournement comme les chemins fermés et les relations multipolygones, mais cela a toujours été problématique, car nous ne pouvons pas être sûrs que ces objets sont réellement des polygones valides.

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Ma méthode pour mettre à jour le cadastre FR sous JOSM

Certainement pas la meilleure méthode, mais permet de mettre à jour efficacement un cadastre avec les derniers bâtiments.

Utilisation de JOSM.

Installer le coloriage “cadastre”

Télécharger le rendu CSS que j’utilise via cette URL : https://data.tedomum.net/s/GWcAyNHWjP3oSA9

Ce rendu CSS permet de colorier en rouge tous les polygones qui ont un attribut “source” contenant le texte “cadastre-dgi-fr source : Direction Générale des Finances Publiques - Cadastre. Mise à jour : XXXX”, où XXXX correspond à l’année (pour l’instant jusqu’en 2020). Pensez à le télécharger et le déposer dans son répertoire final avant de l’intégrer à JOSM.

Ouvez JOSM, puis rendez-vous dans le menu “Éditions / Préférences” puis cliquez sur la rubrique “Coloriage”, cliquez sur le “+” à gauche pour créer un nouveau coloriage :

ajouter coloriage

Allez chercher votre fichier puis donner un nom à ce coloriage :

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On peut classer les chemins de randonnée par niveau de difficulté (et d’équipement requis) en utilisant l’attribut “sac_scale” :

  • sac_scale=hiking (randonnée)
  • sac_scale=mountain_hiking (randonnée en montagne)
  • sac_scale=demanding_mountain_hiking (randonnée en montagne exigeante)
  • sac_scale=alpine_hiking (randonnée alpine)
  • sac_scale=demanding_alpine_hiking (randonnée alpine exigeante)
  • sac_scale=difficult_alpine_hiking (randonnée alpine difficile)

Voir le détail sur : Key:sac_scale

On peut retrouver tous les attributs relatifs aux chemins de rando sur le wiki Randonnée pédestre

Un projet occupe une poignée de contributeurs OSM en Belgique: l’import des batiments, c’est-à-dire compléter tous les batiments à partir des données officielles et ajouter la référence de ces données officielles aux batiments existants.

Depuis des contacts initiés fin 2021 avec le service public de Wallonie (SPW), cet import est également disponible pour la Wallonie, sur base des données du PICC: la base de référence pour les batiments en Wallonie.

Cet article expose brièvement la méthodologie suivie et des premiers résultats sur 3 sections administratives de la commune de Neufchâteau, principalement en repérant des nouveaux batiments et des batiments détruits.

Quid des batiments en Belgique?

À ma connaissance, il n’y a pas eu d’état des lieux récents de la complétude des batiments en Belgique. D’une manière générale, la majorité des batiments ont été cartographiés, souvent à la main, sur base d’images aériennes (ou du fond de plan du PICC en Wallonie). Les contributeurs trouvent en cherchant un peu des communes où il manque davantage de batiments que d’autres, ou bien des endroits où les batiments devant avoir une adresse n’en ont pas. On pourrait faire une analyse plus détaillée par commune pour estimer le taux de complétude des batiments.

Quoiqu’il en soit, voici une carte de l’état d’avancement de l’import: http://umap.openstreetmap.fr/fr/map/building-import-status_714473#8/49.792/5.823; Attention, comme dit plus tôt, une majorité de batiments ayant déjà été cartographiés par le passé, cette carte ne renseigne que sur l’import récent des batiments ainsi que l’ajout des références officielles.

Comment ça marche?

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Location: Neufchâteau, Luxembourg, Wallonie, 6840, Belgique