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

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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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

• Discussion sur le forum OSM France - 2017-2021
• Carte de la cyclabilité de l’association Droit au vélo (Nord) - 2016
• Article du blog de l’association Trégor Bicyclette - 2017
• Article du Wiklou
• Article du blog Urbanisme cyclable - 29/08/2022
• Article de l’association Vélo et Territoires - 11/05/2022

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.

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.

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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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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.

Le top 10 des communes les plus complètes:

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Pour voir l’auteur et le détail des dernières modifications d’un élément, lorsqu’on est connecté en mode modification, il faut sélectionner l’objet puis cliquer sur “Consulter sur openstreetmap.org”, en bas à gauche de la fenêtre (ouvrir dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre).

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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Toutjava Map

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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 :

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