Réseaux de carrefours

Dans beaucoup de régions les offices de tourisme proposent des boucles de randonnées décrites dans des topoguides imprimés ou accessibles sur intenet.
La plupart du temps, sur le terrain ces boucles sont complétées par des itinéraires de liaison, balisés aussi, mais il est souvent difficile d’en trouver une cartographie détaillée. Des panneaux Info rando dans les villages montrent que l’ensemble boucles + liaisons forme en fait un réseau de carrefours : tronçons balisés reliant deux carrefours indiqués par des poteaux.

Depuis quelque temps, des contributeurs d’OpenStreetMap travaillent à intégrer ces réseaux de carrefours dans la base de données OpenStreetMap. Pour ma part, j’ai intégré une bonne partie du réseau en Ardèche Sud (plus de 1700 km actuellement).

Ces réseaux apparaissent dans plusieurs visualisations : Waymarkedtrails, Knooppuntnet, Thunderforest outdoors…

J’ai par ailleurs développé un outil, basé sur Leaflet, permettant de visualiser ces réseaux sur différents fonds de carte, de construire de proche en proche un itinéraire personnel dans le réseau puis de l’exporter sous forme de fichier GPX. Voir par exemple le réseau Ardèche Sud : Itinéraires Ardèche Sud.

Moyennant quelques requêtes Overpass, cet outil peut être adapté à n’importe quel réseau de carrefours.

Découverte du Disc Golf, ou Frisbee Golf.

Du coup on rigole à ajouter un terrain de ce loisir/sport
osm.org/way/1198132418

avec les infos du wiki
osm.wiki/Tag:leisure%3Ddisc_golf_course

osm.wiki/File:Disc_golfer_and_basket.jpg

Have fun ;)

EDIT :

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Intro

J’ai découvert il y a quelques jours l’initiative de la commune de Pontevedra, en Espagne, d’implanter sur son territoire des cartes de temps de déplacement à pied entre les différentes zones d’intérêt de la commune. Cette initiative date de 2011 et s’inspire du graphisme schématique des plans de métro.

Cela s’appelle un metrominuto.

le metrominuto originel, source: https://metrominuto.info/

L’intérêt est de valoriser un autre mode de déplacement que la voiture en affichant le temps réel de parcours à pied entre 2 endroits de la ville, ces derniers étant souvent surestimés.

Cela permet, en additionnant les différentes valeurs temps des segments empruntés d’avoir une idée approximative de son temps de trajet.

Depuis, ce projet a fait des émules. Quand on recherche metrominuto sur internet, la plupart des plans qui ressortent sont espagnols. En France, on peut citer la ville de Toulouse et tout récemment, Saint-Brieuc.

Types

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Le titre du texte

Un sous-titre

Texte pour le test… Blablabla !

Cette liste illustre l’état d’avancement de la conformisation de la carte OpenStreetMap aux toponymes officiels adoptés par décret du président de la région autonome Vallée d’Aoste (https://www.regione.vda.it/enti_locali/cartella_f.asp?pk_cartelle=183)

1. ✅ Allein
2. ✅ Antey-Saint-André
3. ✅ Aoste
4. ✅ Arnad
5. ✅ Arvier
6. Avise
7. Ayas
8. ✅ Aymavilles
9. Bard
10. ✅ Bionaz
11. ✅ Brissogne
12. ✅ Brusson
13. ✅ Challand-Saint-Anselme
14. ✅ Challand-Saint-Victor
15. ✅ Chambave
16. ✅ Chamois
17. ✅ Champdepraz
18. ✅ Champorcher
19. ✅ Charvensod
20. ✅ Châtillon
21. Cogne
22. Courmayeur
23. ✅ Donnas
24. Doues
25. Émarèse
26. ✅ Étroubles
27. ✅ Fénis
28. Fontainemore
29. Gaby
30. ✅ Gignod
31. Gressan
32. Hône
33. ✅ Introd
34. Issogne
35. Jovençan
36. La Magdeleine
37. La Salle
38. La Thuile
39. Lillianes
40. Montjovet
41. Morgex
42. Nus 43.Ollomont
43. Oyace
44. Perloz
45. Pollein
46. Pontboset
47. Pontey
48. Pont-Saint-Martin
49. Pré-Saint-Didier Quart Rhêmes Notre Dame Rhêmes-Saint-Georges Roisan Saint-Christophe Saint-Denis Saint-Marcel Saint-Nicolas Saint-Oyen Saint-Pierre Saint-Rhémy-en-Bosses Saint-Vincent Sarre Torgnon Valgrisenche Valpelline Valsavarenche Valtournenche Verrayes Verrès Villeneuve

fait pour le département Saône & Loire

fait pour le département de Saône & Loire

Today, I made my first big modification on the town of ath

that consisted by correcting a whole neighborhood :

• I added buildings
• I also removed/modified some of the originals buildings to make them fit to the PICC wallonia layer
• I also changed the position of some nodes to place them just on the door of each shops

here is the changeset link : ath

Ps : My main goal is to reshape the entire town of ath.

Suite à l’import des batiments et adresses en Belgique, j’avais comparé, dans un article précédent, le nombre d’adresses par communes entre OSM et la source de référence en Wallonie, le PICC, en septembre 2022.

Quelques mois plus tard, une mise à jour des principales figures.

En Wallonie, 1,097,519 adresses sont répertoriés dans OSM, contre 1,634,840 dans ICAR (67.1%). On était à 64.4 % en septembre 2022.

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.

Et une carte de l’évolution des adresses depuis septembre 2022.

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département de l’Aube

Inspiré du travail de SK53[1] j’ai ressorti les couverts et me suis relancé sur R (Un langage de programmation destiné au traitement de données). L’occasion d’à la fois me dérouiller un peu, de voir les interactions entre les communautés R et OpenStreetMap, et d’apprendre à jouer avec des données spatiales. Le code est fonctionnel mais nécessite encore un peu de peaufinage[2].

R n’est pas fourni par défaut sur ma distribution, ce qui a donc nécessité les bricoles d’usage pour l’installer avec l’interface RStudio – À défaut d’alternatives. Je ferai abstraction des installations de paquets nécessaires pour les librairies R par la suite (De tête il y en a eu pour pas moins de 2 Go).

En route

J’avais comme point de départ l’entrée de journal très succincte, ainsi qu’un morceau de code partagé sur le Fediverse :

qplot(x=area,data=ten,
geom="histogram",binwidth=25)
+aes(y=cumsum(
after_stat(count))
)

+labs(x="area of pitch", 
y="count", title="Area of Tennis Courts in Great Britain on OSM")

+scale_x_continuous(
breaks=seq(0,2500,250),
limits=c(0,2500)
)

Bien qu’utilisant une syntaxe qui ne me sied guère le code semble relativement propre – Spoiler, je ne l’utiliserai finalement pas –, reste à savoir comment générer le jeu de données : je n’ai pas trouvé d’explication sur le passage d’une requête Overpass vers le calcul de surfaces. Ni le nettoyage des données au passage, je suppose qu’il y a aussi bien des nœuds, que des polygones, que – sigh – des multipolygones.

Spatial R : Comme le Spécial K™ mais avec plus que des lignes

J’utilise les paquets suivants :

• dplyr : Manipulation de données générale ;
• osmdata, sf, et units : Géographie ;
• ggplot2 : Standard pour les graphiques.

Overpass dans R

En lieu et place d’un jeu de donnée externe, osmdata permet de directement faire une requête Overpass. Je l’utilise pour rechercher les chemins (ouverts ou fermés) qui portent les attributs leisure = pitch et sport = tennis.

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Je suis sur le point de partir pour le GR 10 et je m’apperçois qu’il manque un grand nombre des horaires d’ouverture des magasins dans les villages que traverse le GR 10. C’est une chose qui peut être très importante; aussi mon objectif est-il de compléter un maximum ces données. Si d’autres veulent se lancer dans l’aventure, ce serait formidable.

Le mercredi 12 avril 2023 de 18h00 à 21h00

Droit au Vélo – ADAV et l’OMJC vous invitent à une rencontre autour d’Openstreetmap à la MRES.

Cet événement a lieu dans le cadre de l’opération “Libre en fête” qui propose des opérations de découverte du Logiciel Libre et de la culture libre à destination du grand public.

Avec OpenStreetMap, vous pouvez participer à la construction d’une carte en ligne libre, gratuite et partagée avec le monde entier !

Programme de la soirée

• Tour de table, présentation des contributeurs et contributrices

• Démonstration de l’usage d’OpenStreetMap par l’ADAV

• Discussion et questions diverses

Lieu de la réunion: MRES Maison Régional de l’Environnement et des solidarités – Salle Yser, 5 rue Jules de Vicq, Lille Fives

Plan: osm.org/go/0EgKBuXuR?m=

Note de l’éditrice: Écrit à l’origine par Heather Lesson, Dinar Adiatma, et Can Ünen. Ceci est une traduction.

Disposer des données cartographiques les plus récentes et les plus précises est crucial pour les interventions d’urgence. La communauté OpenStreetMap et ses partenaires ont créé ceci pour soutenir les humanitaires. Les données OSM sont partagées sur la platforme Humanitarian Data Exchange et sont utilisées pour développer des produits de gestion de l’information pour les décideurs répondant aux urgences.

Cette courte note a pour but d’aider les nouveaux mappers à démarrer et d’encourager la qualité des données. La communauté turque locale, Yer Çizenler, et HOTOSM coordonnent cette activation. Pour la Syrie, la cartographie est plus complexe puisqu’il s’agit d’une zone de conflit. HOT travaille en étroite collaboration avec certains collègues et partenaires pour évaluer soigneusement toutes les tâches HOT en Syrie. Comme il s’agit d’une zone de conflit, nous collaborerons pour nous assurer que les contributions OSM du Gestionnaire de Tâches HOTOSM ne causent aucun dommage. Nous sommes là pour assister ceux et celles qui portent aide.

Nous savons que beaucoup veulent aider. Nous vous demandons de parler avec d’autres mappers pour apprendre et aider les intervenant.e.s tout en respectant les directives locales.

La qualité des données est importante dans OpenStreetMap (OSM) car elle affecte directement la précision et l’utilisation de la carte. Toutes les données doivent être adaptées à l’objectif, et pour qu’elles correspondent à l’objectif, il faut le moins de lacunes possibles. Une mauvaise qualité des données peut conduire à des informations incorrectes ou obsolètes, ce qui a un impact négatif sur les personnes qui comptent sur OSM pour la navigation, la planification et la prise de décision. En savoir plus ici.

Contacts - Les contacts des Coordinateur d’Activation de HOT peuvent être trouvés sur le wiki OSM

Nouveaux mappers

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Après 3-4 mois à dégommer du mauve dans le 22, voilà une image satisfaisante. Je me suis attelé à combler les vides dans les Côtes d’Armor à la fin de l’été 2022.

Plusieurs remarques:

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

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

Bonjour à toutes et à tous. S’il vous plait est ce que quelqu’un peut m’aider à travers des explications comment faire pour créer un réseau OSM (groupe de 10 restreint dans lequel des personnes peuvent échanger). comment appartenir au réseau OSM de son pays?

genea togny berton