Breves reflexões sobre os conceitos de “Mapeamento Colaborativo” [1] e
“Informações Geográficas Voluntárias”(VGI) [2]
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Collaborative_mapping
https://pt.wikipedia.org/wiki/Mapeamento_colaborativo
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Volunteered_geographic_information
https://es.wikipedia.org/wiki/Informaci%C3%B3n_Geogr%C3%A1fica_Voluntaria
(não tem wiki em português)

Bem resumidamente:

Diferenças:
O “Mapeamento Colaborativo” é a atividade de construir mapas, as bases de dados geográficos para uma cartografia básica. Sendo mapeamento, envolve desenho, construção de “geometrias”: pontos, linhas, áreas. Sobre estas bases “cartográficas” podem ser inseridas “Informações Geográficas Voluntárias” (como “tags” específicas, etc). VGI pode ser entendida como “qualquer informação” voluntariamente (=gratuitamente) fornecida, referenciada geograficamente: exemplo: elemento=área + evento=enchente + data=*; etc. VGI necessita portanto de uma base cartográfica, como interface humanizada, com objetos geográficos elementares, para ser interpretada.

Semelhanças:
Ambos são “Conteúdo Gerado pelo Usuário” (UGC)
https://en.wikipedia.org/wiki/User-generated_content
https://pt.wikipedia.org/wiki/Conte%C3%BAdo_gerado_pelo_usu%C3%A1rio (2008)
https://pt.wikipedia.org/wiki/Conte%C3%BAdo_Gerado_pelo_Utilizador (2014)
(aqui tem uma duplicação de artigo da wikipedia-pt)

Ambos geram informações preciosas. Valem muito.
O seu valor depende da sua “precisão” e “confiabilidade”.
A precisão depende do que exige o “uso” a que é destinada.
A confiabilidade pode ser expressa pela expectativa (estatística, proporção) de elementos verdadeiros, para o uso que lhes solicita.

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Boa noite,

Sou relativamente recente nestas andanças e gostava de saber se há mais pessoal Tuga ativo. Cumps

Alguém sabe me dizer se minhas solicitações de mudanças precisam de alguma avaliação de alguém aqui?!

Neste post descrevo, e submeto a opiniões, os passos adotados para um teste de processamento semi-automático de vetorização a partir de imagem de satélite Sentinel-2, com controle de parâmetros e validação manuais feitos pelo usuário, tendo em vista a vetorização de áreas de matas com suficiente distinção entre natural=wood e landuse=forest (mata natural e mata cultivada).

Importante:
-Esta metodologia é aqui apresentada como uma preparação para uma possibilidade de proposta de mapeamento para a comunidade OSM, como um metodo auxiliar ao mapeamento, e que tem como foco somente o mapeamento voltado a coberturas de terreno (landcover). Por enquanto trata-se de testes, offline. Não feito upload.
-O processo todo resulta em simplificação, como curvas com espaçamento entre nós não menor que 10m (a resolução da imagem é 10m/px). Por isso não serve para objetos pequenos como lotes, praças, etc., pois não mapearia detalhes que podem ser vistos nas imagens padrão do OSM.

O propósito é:
-poder gerar desenho de grandes áreas de mata densa, em interiores do território, não densamente urbanizados;
-com diferenciação de vegetação usando índices apropriados, para forest e wood, o que não é facilmente, e/ou comumente, distinguido nos desenhos sobre as imagens padrão. Mesmo assim, deve ser verificado visualmente o resultado ao final do processamento, junto com as imagens padrão do OSM.

DESCRIÇÃO INICIAL DOS DADOS:

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Levantamento e registo em OSM dos prédios rústicos do sudoeste do distrito de Évora e do noroeste do distrito de Beja. Não pretendendo ser um registo exaustivo, para tal existem as entidades oficiais, tem como objectivo permitir uma referenciação geográfica genérica fora das localidades. Os montes, mesmo que em ruínas (building:ruins), são assinalados , sendo que as herdades e hortas ficam assinaladas de modo menos preciso, não sendo sequer utilizado o centroide das mesmas, o que implica que estas propriedades não ficam delineadas nem ficando assim registada a identificação dos seus limites (São identificadas com um ou mais pontos, com a tag place:farm ou landuse:farmyard)

Como faço para aparecer marcado no mapa as rotas de caminhada e bik porque ja editei algumas e elas não aparecem

Cumps.

Boas, Vamos mapear Luanda, Viva!

Hoje, na disciplina de Cartografia Escolar, iniciamos um mapeamento por áreas da Universidade Federal do Espírito Santo. Marcamos pontos, tiramos fotos georreferenciadas e fizemos trilhas, utilizando esta plataforma e o GPS Essentials, via celular.

Está também disponível para download arquivo com máscaras KML de setores submapeados, para uso no iD e JOSM.
Contém os setores onde não há sequer 01 nó por habitante, “zero” (havendo habitantes no setor, conforme IBGE-Censo 2010).
Permite trabalhar com maior resolução dos limites, em menor escala. Fundidos perímetros de polígonos adjacentes.

Para download do arquivo DNH-zero-BR.zip, com os setores em KML, dividos pelas 5 regiões do Brasil,
clique aqui (via wiki), ou diretamente aqui (dropbox zip).

PASSO-A-PASSO para uso do KML no iD ou JOSMː
-Faça download do zip acima, contendo os KML das 5 regiões, e descompacte-o em uma pasta;
-Escolha o arquivo KML com a região do Brasil que você tenha interesse;
-Na tela de “edição” do iD (ou JOSM), no menu “Dados do Mapa”, simplesmente arraste o arquivo KML para a tela (ou abra a pasta).
Prontoǃ
Basta identificar um setor submapeado, destacado na sua região de interesse, verificar e completar o mapeamento básico (como rede viária, etc).

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Está disponível para download, para uso no JOSM, a
camada-mapa de “Nós-OSM por Habitante no Brasil”,
desenvolvida a partir da contabilização do total de nós OSM no Brasil, e da Densidade Demográfica, por setores censitários, do Censo 2010 do IBGE.
Você pode fazer download:
aqui (via wiki), ou diretamente aqui (dropbox zip com imagem 3000px, previamente calibrada).

Propósito:
Ajudar a encontrar os locais menos mapeados no Brasil, proporcionalmente à densidade demográfica.
Isto é, a camada mostra graficamente, em um mapa do Brasil, a classificação dos locais (setores IBGE) conforme o índice adotado de “total de nós OSM” dividida pelo “total de habitantes”, em cada um dos 316.574 setores censitários do Censo 2010 do IBGE.

O mapa resultante destaca os locais menos mapeados, isto é, com:
-menos de 01 nó por habitante (em vermelho);
-nem sequer 01 nó por habitante, “zero” (em amarelo).
(Ver legenda).

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Este guia está desatualizado, por favor verifica o mais recente que está atualizado conforme as novas normas.

Introdução

Em Portugal os aglomerados populacionais tendem a estar dispersos e não concentrados num único centro urbano. Várias destas aglomerações situam-se a vários quilómetros do centro da freguesia, que é a menor divisão administrativa em Portugal, tornando-se assim muito difícil encontrar estes sítios se não tivermos o nome que os habitantes locais usam para se identificarem.

https://i.imgur.com/SYExQ6O.jpg

Comparação entre centros populacionais. À esquerda um sítio com várias aglomerações satélites e à direita um sítio onde a população está concentrada. Fonte: Bing

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Acrescentar toponimia, fazer correções e ajustes a permissões de trânsito, sentidos, faixas e inserção de semáforos. Objectivo, obter um roteamento rodoviário correcto em Alvito, Torrão, Évora, Vila Nova da Baronia, Odivelas, Oriola, São Bartolomeu do Outeiro, Alcaçovas, Vila Ruiva, Alfundão, Peroguarda, Trigaches, Viana do Alentejo, São Manços, São Brissos, Vila de Frades, Alcaria da Serra, Vera Cruz, Portel, Selmes, Valverde, Aguiar, Brinches, Vila Verde de Ficalho, Ervidel, Vila Nova de São Bento, Vale de Vargo, Pias, Santa Iria, São João de Negrilhos, São Matias e Vidigueira. Validação e testes com OSRM

Conforme estimativa populacional IBGE 2017:
Os 1.114 Top 20% municípios (1/5 dos 5.570 no Brasil) em densidade demográfica de 66,36 a 12511,59 hab/km2.
O somatório da população estimada destes é: 137.988.243 habitantes, 66,4% da população total estimada do Brasil, de 207milhões.
2/3 da população do Brasil estão nestes municípios, destacados no mapa abaixo.

Isso significa que nestas pequenas áreas do Brasil devem estar cerca de 2/3 das vias residenciais e similares, Pontos de Interesse (POIs), construções, e tudo o mais relacionado ao mapeamento urbano.
Não significando obviamente que o restante 1/3 do Brasil não necessite.
Para questão do mapeamento de áreas urbanas, densamente povoadas, o mapa abaixo indica possibilidades de foco.

Fonteː
Estimativas populacionais para os municípios e para as Unidades da Federação brasileiros em 01.07.2017
http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/estimativa2017/estimativa_dou.shtm

Alguns modelos 3D que fiz com QGIS, plugin Qgis2threejs (https://plugins.qgis.org/plugins/Qgis2threejs/), NASA SRTM, imagens de várias fontes (créditos no modelo e/ou metadados), mais alguns dados do OSM, mapeados no uMap.

Alguns modelos podem demorar um pouco para carregar (de 6 a 12MB).

http://umap.openstreetmap.co/m/1095/

Usando o site “veracidade.com.br” é possível visualizar as modificações no espaço físico ao longo do tempo através de um mapa. Visualizei uma área do meu bairro que não existe mais, é um lago que hoje grande parte do mesmo está aterrado, inclusive nota-se que essa área é uma área de constantes alagamentos. Então, usando a plataforma OSM, marquei essa mesma área no mapa atual, descrevendo-a e rotulando como um lugar histórico.

A foto foi tirada no dia 14/03/2017 ás 17:58. Final da tarde de um dia quente (máxima de 35ºC) e ensolarado. A foto trata de um morro com bastante árvore e algumas casas no meio. O propósito era tirar uma foto de algum lugar de Jacaraípe (Serra-ES) que ninguém saberia que local é, que bairro etc… ![Lagoa de Jacaraípe, Serra, Es, Brasil] (http://i.imgur.com/snb3whW.jpg)

Edição parcial do edificado de Figueiró da Serra

Não sei o motivo de naõ conseguir editar

HOT Task Manager 2

Temos uma instalação do HOT Task Manager 2 para a comunidade portuguesa, em língua portuguesa (obrigado aos tradutores do HOT).

Já há pelo menos 3 mapeadores com permissões de “administrator” que podem dar permissão de “project manager” a quem precisar. Quem quiser criar um projeto, passe um email na nossa lista Talk-PT que um dos administradores faz isso.

Esta ferramenta é muito interessante para apoiar mapping parties.

Bom trabalho!

Caminhada de três quilómetros.