Nell’ambito del progetto #cittasenzamemoria è stata aggiornata la verifica dei toponimi dedicati a Vittorio Emanuele III in Calabria.

I dati provengono dalla mappa di OpenStreetMap finalizzata a creare una cartografia a contenuto libero del mondo. Le informazioni della mappa sono liberamente accessibili su licenza ODbL ed aggiornate ogni giorno. Per facilitare la consultazione i toponimi sono anche consultabili sulla mappa on line dedicata. In totale sono stati individuati 74 odonimi qui di seguito riportati:

id toponimo Comune

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Corretto uso del terreno vi era indicato un bacino idrico inesistente aggiunto campo di calcio ed edificio

Un po’ di tempo fa, sullo store Jolla è uscito finalmente il primo vero navigatore satellitare nativo per la piattaforma Sailfish. Prima ci adattavamo con le varie app di mappe o con la compatibilità android, ma adesso finalmente anche noi abbiamo un’applicazione nativa, e anche fatta abbastanza bene. L’applicazione in questione dispone dell’uso di diverse mappe online, mentre per quelle offline, essendo l’app opensource, usa openstreetmap. Dopo un po’ di test sul campo, mi sono accorto che per quanto osm sia un servizio fantastico, almeno nella mia zona risulta molto carente, soprattutto in fatto di vie dove spesso sono presenti ma non ci sono i nomi o sono sbagliati, o a volte non ci sono proprio le strade. Ho pensato quindi di sistemare quelle due tre strade mancanti e mi sono ritrovato con più di 350 modifiche fatte, con il rifacimento intero della mia città e delle città vicine (incluse campagne, colline, strade secondarie e così via) che sto piano a piano effettuando. Openstreetmap è di per se un grande servizio, è bello sapere che ci sono delle mappe che sono liberamente consultabili da tutti, ma soprattutto liberamente modificabili da chiunque abbia voglia di migliorare la mappatura esistente. Sarebbe bello se tutti contribuissero un po’ e seppur so che sia impossibile, almeno a me, farlo, lascia sempre dietro un certo senso di soddisfazione…

Anche quest’anno mi sono recato per un periodo di vacanza con la mia famiglia a Spotorno (SV).

Dopo il lavoro fatto lo scorso anno, principalmente su strade e vicoli del centro storico, questa volta volevo concentrarmi sui numeri civici.

Ho stampato diversi Field Papers perché negli stretti carruggi del centro storico è difficile avere una buona posizione con il GPS.

Fortunatamente erano già presenti tutti gli edifici (importati dagli open data della Regione Liguria) e le strade. In questo modo non è stato difficile appuntare direttamente su carta i vari civici.

Per tenere insieme i vari fogli e per poter prendere appunti più agevolmente su una superficie rigida, ho usato un portablocco comprato su Amazon.

Per rilevare i numeri civici dove non c’erano problemi di ricezione GPS ho usato, come al solito, Keypad-Mapper 3.

Il data entry è stato poi fatto con JOSM, usando il plugin FieldPapers.

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Qualcuno in ML si era chiesto come rappresentare la diffusione dei vari odonimi nazionali. Il metodo grezzo sarebbe scaricare qualche Gbyte di pbf da Geofabrik ed utilizzare osmconvert e osmfilter. Ma per perché trasferire inutilmente il 99% dei dati? Facciamo invece lavorare overpass-turbo per noi :-)

I file che troverete citati di seguito sono disponibili in github come pure lo script bash ItalyNames.sh che li genera.

Codice ISTAT

E’ noto che ogni comune italiano non può avere lo stesso odonimo per strade diverse, per cui la query se eseguita per ogni comune, ci permetterà di isolare solo la prima occorrenza del nome. Come individuare univocamente un comune? Il codice ISTAT assegnato al tag ref:ISTAT ci viene in aiuto. Facciamoci un’idea di quanti comuni abbiamo e qual’è il loro codice: query codici ISTAT comuni italiani

Sintetizzo l’output del file municipality_codes (7955 linee) con le prime e le ultime:
001001
001002
001003
…
111105
111106
111107

Adesso sappiamo che è numerico, composto da 6 cifre e che l’Italia ne ha oltre 7955; internet ci viene in aiuto rivelandoci che le prime 3 sono il codice provincia. Se poi ci viene la cursiosità di sapere quante sono, sul municipality_codes ottenuto sopra eseguimo un:
pi@raspberrypi:~ cat municipality_codes | cut -c 1-3 | sort -u | wc -l
109

Per i nostri scopi creiamo anche la lista delle provincie province_codes:
pi@raspberrypi:~ cat municipality_codes | cut -c 1-3 | sort -u > province_codes

Con municipality_codes potremmo già eseguire in loop una query overpass che estrarrebbe tutto, ma sia per limitare le richieste al server, sia per rendere futuri aggiornamenti dei nomi più gestibili, rompiamo ulteriormente municipality_codes generando un file per ogni provincia con la lista dei codici ISTAT dei suoi comuni; otteniamo per esempio il file “100”: pi@raspberrypi:~ cat 100
100002
100004
100003
100006
100001
100007
100005

Script di query overpass-turbo

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

A Monterosi, come in molti altri paesi del Viterbese, tutte le tradizionali fontanelle pubbliche sono state chiuse o rimosse perché nell’acqua delle sorgenti che le alimentano ci sono tracce di elementi, come l’arsenico, al di sopra dei limiti consentiti. In alternativa, sono stati installati dei distributori di acqua potabile purificata e refrigerata, naturale o frizzante. Il distributore funziona con monete (0,05 Euro per ogni 1,5 litri di acqua) oppure con chiavetta ricaricabile. Quando vado in bicicletta da quelle parti ora porto sempre con me qualche monetina, in modo da poter riempire le borracce in caso di bisogno. Ho visto che a Monterosi il distributore non era riportato sulla mappa quindi ho pensato di fare una cosa utile per i ciclisti e i camminatori della Via Francigena aggiungendo questa informazione.

Il comune di Milano ha pubblicato un dataset delle piste ciclabili. Facciamo una umap per capire la situazione rispetto ad osm.

• facciamo il login con le credenziali OSM
• selezioniamo “creare una mappa”
• importiamo il dataset (nel nostro caso geojson) con il bottone e dx “importa dati”; se il nostro file non ha una estensione esplicita, dobbiamo informare umap di cosa si tratta con “scegli il formato dati”; se va tutto bene ci troviamo il layer delle ciclabili nel colore di default (blu).
• otteniamo i dati al volo tramite overpass-turbo: questa è la query per Milano che estrae le ciclabili da OSM, per altri comuni basta sostituire la geocodeArea in alto.
• su overpass-turbo salviamo da qualche parte la stringa che genera i dati della query: export>query, clicchiamo sul “compact” e copiamo il link
• per importare i dati della query in umap è necessario creare un nuovo layer ed aprire il form a destra su “dati remoti”; qui incolleremo la stringa appena copiata; scegliamo il formato dati “osm”; mettiamo in ON le opzioni “dinamico” e “richiesta proxy”
• salviamo la mappa e dopo alcuni secondi (dipende da traffico su overpass-turbo) dovremmo vedere anche il layer dei dati estratti da OSM.

Questa è la procedura di base, dopicichè si tratta di aggiustare lo sfondo (ho scelto il monocromatico), i colori dei layer e le eventuali etichette che appaiono passando il mouse sopra ed al click.

ESCURSIONE PROGRAMMATA PER 20 MAGGIO TEMPO PERMETTENDO. 4 ORE + 4 ORE RITORNO OPPURE ANELLO 9 ORE. PARTENZA RESCETO ORE 7:30

Nell’ambito del progetto #cittasenzamemoria è stata aggiornata la verifica dei toponimi dedicati a Vittorio Emanuele III nel Lazio.

I dati provengono dalla mappa di OpenStreetMap finalizzata a creare una cartografia a contenuto libero del mondo. Le informazioni della mappa sono liberamente accessibili su licenza ODbL ed aggiornate ogni giorno. Per facilitare la consultazione i toponimi sono anche consultabili sulla mappa on line dedicata. In totale sono stati individuati 27 odonimi qui di seguito riportati:

id toponimo Comune

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Il CAI e Wikimedia Italia hanno stipulato l’otto ottobre 2016 una convenzione triennale per promuovere e migliorare la cartografia libera vedi Montagne 360° n.12/2016 pg.46. Essendo iscritto dal 2018 alla sezione del CAI di Perugia in collaborazione con il SOSEC Umbria ho iniziato ad inserire le relazioni dei percorsi di competenza secondo quanto stabilito nella Wiki di OSM alla pagina CAI mappando anche i sentieri/strade/edifici/riferimenti geografici/uso del suolo che insistono nelle arre attraversata dai percorsi. Per la mappatura dell’uso del suolo si sono utilizzate le immagini da satellite di Mapbox. Dal 2011 la Regione Umbria ha adottato il “DISCIPLINARE TECNICO PER L’ALLESTIMENTO DELLA RETE DEI SENTIERI DELLA REGIONE UMBRIA” che individua una “zonizzazione, valida per l’intera rete dei sentieri, organizzata su base comunale e accorpata per 9 ambiti geografici detti “Settori”, in ciascuno dei quali è assegnato un numero da 0 a 99 con cui indicare i singoli sentieri. I nove settori sono accorpati in cinque “Aree” facenti parte della “Zona” corrispondente all’Umbria”. Pertanto la nuova numerazione degli itinerari dell’area E settore 9 “Perugino-Trasimeno” sarà N PG E 9 00 9nn, dove:

N=Regione
PG=Provincia
E=Ambito
9=Settore
00=Manutentore
9nn=nuovo numero itinerario

A completamento della mappatura per la zona di competenza della sezione CAI di Perugia si è considerato nella classificazione anche la nuova numerazione della Rete Escursionistica Umbra (REU) che sostituisce la vecchia; nelle relazioni degli itinerari sono indicate sia la nuova (ref) che la precedente numerazione (old_ref) oltre alla vecchia segnaletica ancora presente e in via di aggiornamento.

Schema della relazione di un itinerario

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Appena iscritto ad Openstreetmap ho subito cominciato a mappare il comune di Bussero.

Estate 2011: il punto zero

Nell’estate 2011 nella mappa erano presenti solamente la SP120, il viale Europa, la via Monza e la metropolitana. Ho cominciato così a mappare tutte le vie, inserendo tutti i dettagli: corsie, velocità, marciapiedi, luci, sensi unici. A seguire ho mappato piste ciclabili, parcheggi e luoghi pubblici.

Novembre 2015: le corti

Nel novembre 2015 comincio la mappatura di tutti gli edifici del centro storico del comune di Bussero e di conseguenza sono stati inseriti tutte le corti storiche comprensive di nome Italiano e milanese

2016: le vie storiche e strade consortili

Dopo una lunga ricerca fatta su libri, documenti storici e testimonianze di persone anziane del paese sono riuscito a trovare i nomi di tutte le strade consortili del paese. Molti nomi oggi vengono ancora usati per la toponomastica, ma alcuni sembravano essere perduti sulla carta ma non a livello locale dove alcuni “vecchi” del paese ricordano bene. Per non farsi mancare nulla su alcune vie del centro storico che ad oggi hanno altro nome, ma a voce vengono chiamate con il vecchio nome, sono stati aggiunti i tag “old_name” ed il loro relativo nome storico. Nulla se ancora usato, deve andare perduto.

2017: i numeri civici

La mappa è sempre più completa, dopo essere stati mappati gli edifici mancavano solamente i numeri civici. Con una scrupolosa e attenta passeggiata durata qualche settimana, sono stati mappati tutti i numeri civici di Bussero.

2018: gli idranti

Ormai il lavoro è quasi concluso, per dare un tocco di utilità in caso di emergenza sono stati mappati tutti gli elementi antincendio utili: idranti, manichette, attacchi per motopompa e punti di raccolta. Con una scrupolosa “caccia al tesoro” sono stati inseriti anche gli idranti sottosuolo oltre che i classici idranti a colonna.

2019

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Nell’agosto del 2011 avevo necessità di realizzare una mappa personalizzata del mio paese, cercando in rete ho scoperto il Openstreetmap. Ho cominciato così a documentarmi e cercare di capire meglio di cosa si trattava. Openstreetmap era nato da qualche anno e maggior parte dei comuni della provincia di Milano non erano mappati, oppure era solamente abbozzati con le vie principali ed i principali mezzi di trasporto. Da qui nasce l’idea di iscrivermi e cominciare a mappare il comune di Bussero e appassionandomi ad OSM. Un progetto fantastico dove ho imparato che le mappe non servono solo ad orientarsi ma anche a dare aiuto in caso di emergenza, dove ogni minimo particolare può essere utile: dell’indicazione presente su un cartello di direzione, alla più banale mappatura di edifici e vie.

Update: comments pointed out that such edits are against the code of conduct, even if not automated. I leave this post just as personal hint on queries and regexp’s.

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It happens there’s a lot of OSM tags “ele”=” m" that can't be processed by useful queries like [find volcanoes between 1000 and 2500 meters high](http://overpass-turbo.eu/s/wXw)

How I remove unit of measure:

• download faulty data with this generic overpass-turbo query

• from export menu, “download/copy as raw OSM data”

• load resulting .osm file in Notepad++ (or whatever regexp editor)
• find&replace (CTRL+h) twice with the following fields:
  find: k=”ele” v=”(\d+(.\d+)) m” will find for example “450.5 m”
  replace: k=”ele” v=”$1” will replace “450.5”
  find: k=”ele” v=”(\d+) m” will find for example “450 m”
  replace: k=”ele” v=”$1” will replace “450”
• load in JOSM modified .osm file
• select all (CTRL+a) and add a fake tag (ie: pippo=pluto) to every node and remove it (just a shortcut to add “modify” tag to elements, otherwise you won’t be able to upload anything

Remember to add proper changeset comment.

Incontri e colloqui a eventi o in altre occasioni sono sempre fonte di ispirazione e informazione. A FOSS4G-IT 2018, e in alcuni casi anche nelle settimane prima in incontri preparatori all’evento, ho avuto modo di parlare con operatori del soccorso, con alcune associazioni attive nel tema dell’accessibilità e con alcuni funzionari della P.A. che in qualche modo mi hanno sensibilizzato su alcune caratteristiche normalmente ritenute secondarie.

Parliamo ad esempio del numero di corsie delle strade: il dato sarà utile per statistiche sui flussi di traffico e vengono bene ai navigatori per indicare meglio le svolte. E sapete che i crimini contro la persona sono più alti nei parcheggi non illuminati? Bè, penserete che ho scoperto l’acqua calda, ma voi li indicate (col tag lit=yes) i parcheggi illuminati?? Quanti limiti alla circolazione mappate? Io vivendo a Genova cerco di mappare tutti i limiti di sagoma e peso (memore dei tanti camion incastrati nei tunnel che bloccano mezza città), invito tutti a far lo stesso. Riguardo al tema dell’accessibilità sono molti mesi che pensiamo di far partire un progetto che partendo da luoghi turistici mappino i percorsi per raggiungerli, giusto come primo passo per una mappatura più estesa nelle città. Nelle ultime settimane sono venuto a contatto con diverse realtà interessate alla cosa ed è arrivato il momento di pensarci seriamente. Come primo passo sto inserendo marciapiedi e attraversamenti per indicarne poi l’accessibilità. Mappiamone il più possibile, vedrete che presto le app di navigazione inizieranno ad includere anche il routing in carrozzella.

Piersoft ha formito un prototipo a “Roma Capitale” per la rilevazione di punti di interesse (PDI) via bot Telegram.

La umap contiene in basso a sinistra il collegamento per scaricare i dati raccolti in formato csv.

I dati sono di pubblico dominio (CC0); tra varie categorie di PDI ci sono anche i numeri civici; i campi oltre al numero inserito dal rilevatore, contengono la data del sopralluogo ed il geocoding (via Nominatim) della strada; per importarli in Openstreetmap è necessario convertirli per esempio con csv2osm. Nel caso volessimo importare i civici in OSM avendo cura di:

1. filtrare il .csv per “categoria”=”Civico” perl -i -ne ‘print if /,Civico/’ map_data.txt

2. aggiungere lo header del .csv modificato, lasciando solo i campi utli del .csv:
   lat, lon,,,survey:date,,,source,,,,description,addr:housenumber

3. adattare i valid_tags del .py
   valid_tags = [‘addr:housenumber’, ‘survey:date’, ‘source’, ‘description’]

4. eseguire la conversione: python csv2osm.py map_data.txt > civici.osm

Importato in JOSM il file civici.osm, eliminare errori di battitura o civici non validi, cercandoli (CTRL+F) con la stringa:

“addr:housenumber”=[0-9]*[a-z] or “addr:housenumber”=[0-9]*

avendo cura di abilitare “espressione regolare” tra i checkbox a sinistra.

In alternativa, per evitare questo lavoro di editing, credo sia possibile installare in JOSM il plugin per importare i file csv, ma la mia release è piuttosto vecchiotta e non accetta funzioni aggiuntive.

Ovviamente resta il problema della “conflation”, ovvero di importare solo i civici che non sono stati già mappati, nonchè addr:streetname.

Nell’ambito del progetto #cittasenzamemoria è stata aggiornata la verifica dei toponimi dedicati a Vittorio Emanuele III in Sicilia.

I dati provengono dalla mappa di OpenStreetMap finalizzata a creare una cartografia a contenuto libero del mondo. Le informazioni della mappa sono liberamente accessibili su licenza ODbL ed aggiornate ogni giorno. Per facilitare la consultazione i toponimi sono anche consultabili sulla mappa on line dedicata. In totale sono stati individuati 39 odonimi qui di seguito riportati:

id toponimo Comune

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Sto procedendo ad aggiornare la mia zona natale sulla base delle immagini satellitari, di Google Street View e della mia memoria. Fino ad oggi c’erano solo alcune indicazioni generiche sulle vie.

Una prima versione è completata, occorrerà a questo punto inserire:

-dettagli idrografici; [completamento in corso zona Brattirò]

-attività imprenditoriali private (per lo più B&B); [in corso]

-contorni più dettagliati per gli edifici del paese;

-inserimento delle tipologie di terreno [COMPLETATO]

Naturalmente sto apportando modifiche anche in tutto il comprensorio tropeano per i dettagli importanti ancora non inseriti (per es. indicazione dell’ospedale, delle stazioni di polizia, cimiteri) o per errori grossolani già presenti (per es. la chiesa del Purgatorio a Tropea inserita due volte)

[HM] (http://yosmhm.neis-one.org/?aza_thoth) [RK] (http://hdyc.neis-one.org/?aza_thoth)

osm.wiki/Key:healthcare

osm.wiki/Proposed_features/Healthcare_2.0

osm.wiki/Conditional_restrictions#Examples

Insieme ad alcuni amici abbiamo iniziato a ri-mappare ed eventualmente correggere tutti gli skatepark e skateshop nella zona di Milano per poi estendere al territorio nazionale. Questo era già stato fatto prima dell’anno 2000 e poi confluito e sviluppato sul progetto web e cartaceo SkateMap.it, con un proprio database scollegato (dati i tempi) dalla base dati di OpenStreetMap.

Data l’enorme utilità che questa mappatura svolge per gli skaters, che sempre più numerosi approdano in città, e sopratutto per chi si occupa di pianificazione territoriale negli studi e nelle amministrazioni comunali, pensiamo sia davvero il caso di intervenire con una mappatura completa che sfrutta le competenze di chi lo skate lo pratica da oltre trent’anni.

Su questa base dati pubblicamente accessibile potranno essere aggiunti layers di informazioni difficilmente catalogabili e gestibili su OSM come tutti quegli spot informali nella città che sono l’anima dello skateboarding.

Skateparks

Uno skatepark è un’area o una struttura, pubblica o privata, destinata in modo esclusivo, o comunque prevalente, alla pratica dello skateboarding.

Tags utilizzati per aree all’aperto:

• leisure=pitch
• sport=skateboard

Tags utilizzati per skateparks indoor:

• leisure=sports_center
• sport=skateboard

Skateshops

Uno skateshop è definito tale dagli skaters quando rivende hardware professionale per lo skateboarding (tavole, ruote, trucks, cuscinetti etc.) e prodotti di marchi del settore come scarpe e abbigliamento.

Tags utilizzati:

• shop=sports
• sport=skateboard

Qui sotto i dati restituiti con overpass turbo query. Le stelle sono skateshops e i pallini rossi skateparks:

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