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naoliv's Diary

Recent diary entries

After ~16 months from this we now have 3⁽¹⁾ specific/specialized/regional validation rules available for JOSM.

Czechs broke our hegemony of Portuguese speaking countries >:-(
But this is very good! It means better tests and possible⁽²⁾ better data in OSM.

Rules can be created for specific countries, areas (both as “knowledge area” or “geographical area”), tags, objects or whatever you want or need.

They could (and should!) be more and I am sure that every OSM community would benefit a lot with custom validation rules for their countries or specific needs.

⁽¹⁾ yes, I know how to count (sometimes, at least); both Portuguese rules should be merged into one in the future
⁽²⁾ possible because validation and testing isn’t magical; it depends on who is analyzing and fixing the problems to have a good result

Analisando dias atípicos e changesets suspeitos

Posted by naoliv on 25 April 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil). Last updated on 10 June 2015.

Para quem não conhece, temos um site com bastante tipo de estatísticas e visualizações de dados em http://resultmaps.neis-one.org/
Uma delas é a parte que mostra as estatísticas diárias de um determinado país, como a do Brasil

Dando uma breve olhada nos gráficos a gente acaba reparado em alguns picos bem atípicos para o padrão de edição em nosso país: Atípico

O pico maior de adição de nós ocorreu em 27 de fevereiro de 2014 (mais de 1 ano atrás), com 89404 nós adicionados (seguido de várias remoções).
Os dois próximos picos em verde ocorrem em 19 de janeiro desse ano, com 50133 nós adicionados, e em 9 de março, com 50862 nós.

Mas como encontrar o que foi alterado nesse dia sem precisar baixar o mundo inteiro ou ter uma base histórica do Brasil inteiro?
Através da API do OSM (devo uma cerveja pro pnorman pela sugestão)

Para obter os changesets de uma área precisamos do bbox e do período que desejamos.
O bbox conseguimos de forma bem fácil através do JOSM:

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Welcome message for new users in Brazil

Posted by naoliv on 9 December 2014 in English.

Since July 15 we are sending a welcome message to new users in Brazil.

My ugly-but-functional mirrored-naoliv bot parses the osmbot-test output (the ones that say “foo just started editing…”) and automatically¹ sends a message.

The welcome message basically, as the name says, gives a welcome, points the user to the beginners guide, to our wiki portal, explains that things shouldn’t be copied from other places and asks the user to always ask the more experienced mappers in case of doubts (something that seems wrong doesn’t mean that it is).

The message also invites the user to join our mailing list, the forum and/or the IRC channel, if he wants (or directly answer the message if he has any doubts and feels more comfortable doing so).

It took 435 messages to have one person joining our #osm-br channel.
With a better stats, 12 users replied the welcome message (messages sent to viloan arrive to me)

I still need to answer most of them… :-/
This remembers me that I also need to think and discuss with other colleagues if these messages could be redirected to talk-br (so more people could answer the doubt and the answer won’t be delayed if I am busy)

¹ Some people may argue that it’s wrong to automatically spam the new users with a message, but it’s a one-time-only friendly message (with useful information and defined together among some mappers). We just don’t have enough people here to manually process and send the messages.

Como mapear um local que não existe na imagem de satélite?
É só dirigir por 1 hora, percorrer 60+ Km e ficar dando volta em uma rotatória que nem um bobo!

Há cerca de uma semana a reforma e duplicação da SPI 274/310 foi entregue. Obviamente este novo traçado ainda não existe nas imagens do Bing, MapBox ou mapas do IBGE.

Antes da duplicação e reforma tínhamos algo assim (eu esqueci de tirar um print dos dados anteriores):

Como eu não tinha nem ideia de como ficou o novo trecho, peguei o carro e fui gravando o trajeto dele, reparando nas novas entradas, saídas e como que eu iria passar pelo menos uma vez por cada local.

Depois de 1 hora dirigindo, cerca de 60 Km percorridos (não tem retorno perto, infelizmente) e várias voltas na rotatória (para tentar definir bem onde ela se posiciona), tinha um arquivo GPX com um trajeto do novo local: osm.org/user/naoliv/traces/1832775

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Location: Chácara Alvorada, Araraquara, Região Imediata de Araraquara, Região Geográfica Intermediária de Araraquara, São Paulo, Região Sudeste, 14800-120, Brasil

Thank you dear [editor] for so many changesets with only a single object. It’s so nice to see users with less than 1 year having almost 21000 (yes, 21 thousand) changesets. It’s even better to try to find something that they changed.

Thank you dear [editor] for allowing users to create objects only with name (and nothing else).
A sub-thank you for more “complex” objects, having only area=yes + name.

Thank you dear [editor] for so many changesets without comments.

Thank you dear [editor] for allowing users to delete and modify relations without any kind of warning.

Distritos (admin_level=9) no Mato Grosso do Sul

Posted by naoliv on 15 October 2014 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil). Last updated on 10 June 2015.

Com um bom tanto de trabalho, os distritos (de acordo com os dados do IBGE) do Mato Grosso do Sul foram todos mapeados em 3 changesets:

http://nrenner.github.io/achavi/?changeset=26050377
http://nrenner.github.io/achavi/?changeset=26059444
http://nrenner.github.io/achavi/?changeset=26086201

Até onde sei, apenas São Paulo, Espírito Santo (do Skippern) e agora Mato Grosso do Sul estão com os distritos completos.

Caso alguém tenha interesse em saber o processo (processo manual, é bom destacar) para isso:
osm.wiki/User:Naoliv/Workflows

Como não modificar dados suspeitos

Posted by naoliv on 3 September 2014 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil). Last updated on 10 June 2015.

Da série “Passos para uma vida mais feliz no OSM”

Você está lá feliz, editando vários dados e se depara com algo suspeito.
Esse algo suspeito pode ser:

  • objeto de algum usuário que você sabe que fez importação
  • objeto que você sabe que foi ilegalmente importado (mas que ninguém tá nem aí)
  • objeto que você desconfia que foi importado
  • algum objeto qualquer que, não importando o motivo, você simplesmente só não quer mexer nele

Apesar de ter vontade de selecionar essas coisas e apagar os dados (para que sumam da área que você está trabalhando e também suma do OSM), você não pode.

Mas o JOSM tem uma solução muito boa para isso!
Selecione os objetos (ou tudo que foi modificado pelo usuário que você não gosta, utilizando a pesquisa do JOSM com user:”Usuário do Fulano”) e depois vá no menu EditarExpurgar…

Os objetos serão removidos apenas do JOSM (como se você não tivesse feito download deles), sem que sejam de fato apagados do OSM.

É uma forma muito boa de não estressar com objetos indesejados.

Sometimes I see highways with a broken classification/hierarchy on the map. For example: Example 1

  • in green we have a small tertiary section connected to residential highways; or this small tertiary should be residential like everything else or we are missing some tertiary highways on the area
  • in red we see a residential section that should be, at least, tertiary (connecting the secondary to the tertiary highway)

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Data that I capture with my phone

Posted by naoliv on 27 June 2014 in English.

Unfortunately it’s not possible to drive the car and at the same time take notes about streets and places, for example, but it’s possible to capture data that can be useful in several projects.

What I am recently using is:

Dados que eu capturo com o celular

Posted by naoliv on 27 June 2014 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil). Last updated on 10 June 2015.

Infelizmente não dá para dirigir o carro e ao mesmo tempo anotar informações de ruas e locais, por exemplo, mas dá para capturar dados que podem ser úteis para vários projetos.

O que ultimanente ando utilizando é:

Sometimes we find here in Brazil some imported data from +4 months ago, that nobody saw until now. Usually, these imports are followed by some other changesets deleting the old data + changesets modifying/adjusting the imported data.

We also see some changesets where people purposely/unconsciously delete a lot of data.

Could a Bayesian filter, SVM or something else be used to classify a suspect changeset? Could we use something smart for this task?