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Dado o desafio mensal, aqui ficam algumas ligações úteis sobre os Açores:

• Portal de Informação Geográfica da Direção Regional do Ambiente - contém endereços de servidores WMS
• Visualizador de Dados Geográficos sobre a Região Autónoma dos Açores - infelizmente requer o uso do Microsoft Silverlight

Nota: uso de servidores WMS com o JOSM

Inúmeras vezes deparamos com tags que apresentam valores incorrectos, algo designado como “dirty data” nos sistemas de armazenamento de dados. [building=casa], é um exemplo que todos já terão visto. Alguns destes erros são causados por distração, outros pelo desconhecimento das regras que indicam quais os valores aplicáveis a uma tag.
A identificação de todos estes erros num só passo, é a melhor forma de permitir a sua correcção, ao invés daquela que fazemos ao editar o mapa quando deparamos casualmente com um exemplo isolado.
Overpass QL possibilita a extração desta informação numa qualquer região.
Vamos aqui analisar, como exemplo, a sanidade da tag waterway.
Neste exemplo, a listagem de todos os valores contidos na tag waterway e do respectivo número de ocorrências em Portugal, pode ser obtido com a execução da query https://overpass-turbo.eu/s/MGf .
Os resultados desta query discriminam o somatório por tipo de objecto ( node, way e relation), sendo apresentada a soma destes três valores na coluna total.
Hoje, 28 de Setembro, a execução desta query devolve o seguinte resultado:

waterway	nodes	ways	relations	total
boatyard	13	25	5	43
canal	0	4836	11	4847
dam	42	692	25	759
ditch	0	2091	1	2092
dock	7	34	3	44
drain	1	3890	3	3894
fairway	0	1	0	1
fish_pass	0	1	0	1
fountain	1	0	0	1
fuel	9	0	0	9
harbour	0	1	0	1
lake	0	12	0	12
lock	2	0	0	2
lock_gate	25	4	0	29
pressurised	0	2	0	2
pumping_station	3	1	0	4
reservoir	0	79	1	80
resservoir	0	2	0	2
river	0	2800	116	2916
riverbank	0	875	98	973
sanitary_dump_station	0	1	0	1
screen	2	0	0	2
spillway	0	1	0	1
stream	4	29510	80	29594
turning_point	1	0	0	1
water	0	1	0	1
water control box	1	0	0	1
water_point	1	1	0	2
water_well	1	5	0	6
waterfall	335	17	0	352
weir	238	459	2	699
yes	4	42	0	46

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Alguns editores do WeeklyOSM tiveram a possibilidade de se encontrar e conhecer, durante o grandioso evento State of the MAP 2019, em Heidelberg, na Alemanha. Foi muito curioso poder ver o rosto de cada nickname que vemos, semana após semana, a traduzir e a levar ao mundo as notícias da comunidade OSM. Juntos assistimos à palestra de Manfred Reiter, na qual pudemos aperfeiçoar os nossos conhecimentos editoriais de weeklyOSM. Na primeira fotografia, podemos ver derFred (DE-Alemanha), Yoviajo (ES-Bolivia), polyglot (EN-ES-FR Belgica), jcoupey (FR-Francia), pierzen (FR-Canada), SK53 (EN-UK), NunoMASAzevedo (PT-Azores), Betaslb (PT-Azores). Na segunda fotografia, podemos ver Nakaner (DE-Alemanha), Doktorpixel14 (DE), - new member Kleper (ES-Colombia), - SK53 (EN-UK), NunoMASAzevedo (PT-Azores), Betaslb (PT-Azores)., co-funder of weeklyOSM arta_ionescu (EN-Romania), derFred (DE), Jinalfoflia (EN-India), Yoviajo (ES-Bolivia).

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Quatro alunos e dois professores da Escola Secundária Jerónimo Emiliano de Andrade participam esta semana na Conferência Mundial de OpenStreetMap em Heidelberg, na Alemanha.

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TENHO TIDO DIFICULDADES COM A IMPORTAÇÃO DOS MEUS TRILHOS PARA OSM DAME SEMPRE UM ERRO NA IMPORTAÇÃO

Parece que seu ficheiro GPX 07_08_2019_07_16_07_2019_08_07_07_16_07.gpx com a descrição jsjsjsjbdjx e com as seguintes etiquetas: jziisksnskk falhou na importação. Erro:

0 points parsed ok. Do they all have lat,lng,alt,timestamp? Pode encontrar mais informação sobre erros em importações GPX e como evitar que ocorram novamente em: osm.wiki/GPX_Import_Failures

Lagoa da Prata estava precisando de um retoque. Tem estação de tratamento de esgoto e de água. Tem ilha no meio da lagoa pro boto se transformar e esconder. Tem um rancho top, perto do Velho Chico.

a melhor maneira de fazer estes entroncamentos e cruzamentos osm.org/edit?gpx=3018902#map=18/39.32868/-9.00256

Porque, desde que o antigo IGEOE descontinuou o acesso à versão, ainda que em janela microscópica, das Cartas Militares, não há em Portugal onde consultar em linha, gratuitamente, um mapa que tal; porque a camada WMS das cartas 50K disponibilizada pela DGT, limitada ao zoom 13, é inútil; porque as razões para utilizar um mapa não têm que ser só e sobretudo promover ou procurar "negócios" nem pretextos orientados para gerar uma transacção comercial; porque o OpenStreetMap não é o OpenStreetMap.org e a respectiva arquitectura e potencialidades não se compreendem bem sem tentar executar o passo seguinte: produzir um mapa à medida. Com base nos seus dados e numa versão adaptada do estilo OpenTopoMap, disponibilizo uma versão de um mapa topográfico de Portugal (Continente e Ilhas).

O essencial da ideia é ter um algo de relativamente clean, expurgado de distracções e do excesso de cores e de informação para onde, por definição, o OSM propende e que facilite uma leitura imediata do terreno, enfatizando simultaneamente os pontos de interesse natural e cultural, mormente o património edificado e os equipamentos (museus, centros de exposições etc.), permitindo num golpe de vista reconhecer os motivos de interesse numa dada zona.

Trata-se simultaneamente de:

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Reúno aqui um conjunto de reflexões avulsas sobre o mapeamento do património português classificado, mormente arquitectónico, no OSM; algumas lacunas detectadas e outras tantas propostas de melhoria/uniformização de critérios. Por facilidade, a exposição reparte-se em 8 (oito) alíneas. As sugestões de procedimento estão diferenciadas com fiundo verde.

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A) COMO LIDAR COM A PLURALIDADE DE SÍTIOS DE REFERÊNCIA?

Como é sabido, temos em Portugal pelo menos três bases de dados de entidades públicas em matéria de Património imóvel, cada qual com as suas particularidades. A saber:

1 – DGPC - Direcão Geral do Património Cultural (5737 registos) - http://www.patrimoniocultural.gov.pt/pt/

• Focada no processo formal de classificação, mantém os dados mais actualizados relativamente ao trâmites e legislação aplicável em cada caso.
• É bastante mais consistente do que o SIPA na classificação da informação (pese embora os KITs Património, originais do IGESPAR). Tem um reduzido número de categorias – mormente “Situação Actual” e “Categoria de Protecção” - em que reparte coerentemente cada registo. No SIPA a informação foi notoriamente introduzida de forma aberta, mediante redacção manual, por distintas pessoas, ao longo dos anos – está, por conseguinte, sujeita a nomenclaturas variadas e também a maior número de imprecisões.
• A DGPC é a melhor fonte para informação sobre (seguindo a convenção, “Campo DGPC -> key equivalente no OSM”):
• "Categoria de Protecção" -> heritage (níveis 1,2 e 7)
• "Categoria de Protecção" -> heritage:ref
• "Situação Actual" -> site_status
• Em contrapartida a base de dados DGPC é substancialmente mais lacónica quanto às classificações do património local (promovidas pelas câmaras) e totalmente omissa quanto ao regional (promovido pelas entidades dos governos autónomos dos Açores e da Madeira).

2 – SIPA – Sistema de Informação para o Património Arquitectónico (34357 registos) -  http://www.monumentos.gov.pt

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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 https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Tag:natural=wood e https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Tag: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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