On May 24, 2019, the Ministry of Public Works and Communications (MOPC) of the Republic of Paraguay published Resolution No. 1090/19, which “Categorizes and Classifies National Routes”, whose last update was made in the year 1,962.

Within the framework of Law No. 5552/2016, 10 new national routes were created and the routes of historical routes were redefined as national routes No. 2 and No. 7, as well as the criteria for references as PYnn .

This decision led to the organization of a task with the OpenStreetMap Community of Paraguay, and on the OSM-Py Telegram channel the criteria for the designation and classification of existing roads that became part of the road network were discussed and agreed upon of national routes.

Based on the maps published by the MOPC (https://www.mopc.gov.py/mopcweb/index.php/download_file/view_inline/3198), during the months of July and August 2019, members of the communities of OSM Paraguay and OSM Argentina, intervened the map by editing and re-labeling the existing ways to adapt it to Resolution No. 1090/19.

Thanks to the work and dedication of a group of committed users, after an arduous task, the map of the Republic of Paraguay is displayed in OSM as established by the Law and the relevant Resolution.

“In the Eastern Region of the country, 3,494 km of national routes now have 5,502 km of paved routes, while the Paraguayan Chaco adds 4 more routes to its road heritage, totaling 3,554 km, which bet on the development of the entire Western Region. ”(https://www.mopc.gov.py/mopcweb/index.php/actualizacion-de-la-red-vial-de-rutas-nacionales-del-paraguay)

The new map of national routes of Paraguay can be seen here: http://u.osmfr.org/m/356487/ and the descriptive information, as well as all the relations are in the OSM wiki: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/ES:Paraguay#.28Mapa_de_Reclasificaci.C3.B3n_2019.29

El 24 de Mayo de 2019, Ministerio de Obras Públicas y Comunicaciones (MOPC) de la República del Paraguay publicó la Resolución N° 1090/19, por la cual “Categoriza y Clasifica las Rutas Nacionales”, cuya última actualización se hizo en el año 1.962.

En el marco de la Ley N° 5552/2016, se crearon 10 rutas nacionales nuevas y se redefinieron los trazados de rutas históricas como las rutas nacionales N°2 y N°7, como así también se definió el criterio para las referencias como PYnn.

Esta decisión llevó a organizar una tarea con la Comunidad de OpenStreetMap del Paraguay, y en el canal de Telegram de OSM-Py se discutieron y acordaron los criterios para la denominación y la clasificación de los caminos existentes que pasaron a formar parte de la red vial de rutas nacionales.

Tomado como información de base los mapas publicados por el MOPC (https://www.mopc.gov.py/mopcweb/index.php/download_file/view_inline/3198), durante los meses de Julio y Agosto de 2019 los miembros de las comunidades de de OSM Paraguay y de OSM Argentina, intervinieron el mapa editando y reetiquetando las vías existentes para adecuarlo a la Resolución N° 1090/19.

Gracias al trabajo y dedicación de un grupo de usuarios comprometidos, luego de una ardua tarea, el mapa de la República del Paraguay se muestra en OSM tal como establece la Ley y la Resolución pertinente.

“En la Región Oriental del país, de 3.494 km de rutas nacionales ahora se pasa a tener 5.502 km de rutas pavimentadas, mientras que en que el Chaco Paraguayo suma 4 rutas más a su patrimonio vial, totalizando 3.554 km, que apuestan al desarrollo de toda la Región Occidental.” (https://www.mopc.gov.py/mopcweb/index.php/actualizacion-de-la-red-vial-de-rutas-nacionales-del-paraguay)

El nuevo mapa de rutas nacionales de Paraguay puede verse aquí: http://u.osmfr.org/m/356487/ y la información descriptiva, como así también todas las relaciones están en la wiki de OSM: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/ES:Paraguay#.28Mapa_de_Reclasificaci.C3.B3n_2019.29

Me gusta viajar. Y me gusta manejar. Afortunadamente, vivo en una región de sierras que ofrece paisajes maravillosos con valles, arroyos y vistas cuyas alturas parten desde los 100 hasta los 1.500 metros sobre el nivel del mar.

Pero esta geografía implica que los caminos son sinuosos con innumerables curvas, ascensos y descensos (algunos extremos)[3], por lo cual manejar es estas rutas implica un nivel de atención mayor y constante.

Transitar estas rutas también conlleva compartir el camino con vehículos grandes y lentos, y para sobrepasarlos hay que armarse de paciencia y mucha prudencia para encontrar el momento adecuado y seguro.

Afortunadamente hoy la tecnología nos brinda una ayuda invaluable para disponer de información más allá de las señales de tránsito y las indicaciones sobre la pista.

Y esa tecnologìa proviene de los datos provistos por OpenStreetMap y aplicaciones como OsmAnd, que combinados ofrecen información para manejar seguro y viendo “mas allá” de lo que se presenta ante la vista.

Decidí titular esta nota como “Ojos en el cielo”, porque al conducir asistido por la app OsmAnd[1] en el celular, se puede ver (como desde el cielo) la traza de la ruta mucho más adelante, sabiendo de antemano dónde están las curvas y las rectas que permiten el sobrepaso seguro.

Habiendo utilizado desde hace un tiempo la combinación de OsmAnd + OpenStreetMap, considero que manejar asistido es más seguro y más eficiente, ya que las decisiones de adelantarse o no hacerlo se toman con mucha más información que la obtenida por las señales de tránsito visibles, y que sería deseable que la dispongan los demás conductores.

Además, OsmAnd brinda tanta información futura, que sin que sea una definición estricta, casi se podría decir que se maneja con realidad aumentada, ya que se puede ver en la pantalla la distancia hasta las próximas curvas, la distancia faltante y tiempo de llegada a destino, el nombre de la calle o ruta que se está transitando, la velocidad actual, la altura sobre el nivel del mar, entre otros.

Mención aparte se merece el asistente de voz de OsmAnd, el que considero uno de los mejores, ya que ofrece una información completa y anticipada de las acciones que recomienda tomar, si se ha sobrepasado la velocidad permitida, como así la presencia en la vía de cruces peatonales, lomos de burro, badenes, radares y señales de alto. Además de poder editar los textos de mensajes de voz y personalizarlos, como el que tengo, hablando “en misionero”.

Tiempo atrás, escribí una nota[2] recomendando tomarse un tiempo para planificar el viaje con OpenRouteService, OsmAnd y OpenStreetMap, cargar la traza al celular y viajar con plena tranquilidad y seguridad. Hoy reafirmo esa nota y la recomiendo con más énfasis.

OpenStreetMap + OsmAnd contribuyen a mejorar con creces la seguridad vial.

Referencias:

[1] Mapas y Navegación — OsmAnd

[2] Planifique una hora y viaje sin stress. Sólo con su celular, OpenStreetMap + OpenRouteService + OSMAnd

[3] SC-390, Río do Rastro, Bom Jardím da Serra/Guatá, Santa Catarina

En Mayo de 2017 la Jefatura de Gabinete de Ministros de la República Argentina publicó el “Mapa de los barrios populares de Argentina” con información recopilada en base a un relevamiento en territorio realizado por distintas organizaciones sociales y Jefatura de Gabinete de Ministros.

El conjunto de datos está formado por 4100 registros georreferenciados con un campo en formato geojson. A partir de este conjunto de datos, se planteó la propuesta de incorporar la información a OpenStreetMap, pero limitado sólo a una provincia, en este caso a la Provincia de Misiones.

Lo que se describe a continuación son los distintos pasos realizados para importar a OpenStreetMap parte de los datos del Mapa de Barrios Populares ubicados en la Provincia de Misiones.

La fuente primaria del conjunto de datos es el Portal de Datos Abiertos del gobierno de Argentina, donde está publicado en la URL:[1]

El primer obstáculo para procesar el conjunto de datos fue que éste estaba en formato CSV con un campo geojson, situación que fue solucionada por el usuario @Zalitoar quien amablemente convirtió el archivo al formato geojson.

Si bien el archivo ya estaba en un formato visualizable en las herramientas en lìnea (umap [2] y geojson.io [3]), el resultado era sólo ver los 4100 polígonos, sin la posibilidad de clasificarlos y separarlos por provincia. Consultando el la comunidad de OSM Argentina, nuevamente la solución provino de @Zalitoar quien sugirió usar QGIS para seleccionar los polígonos de interés y crear un nuevo subconjunto.

Primer paso: Instalar QGIS, abrir el archivo en formato geojson, seleccionar el área con los polígonos de interés, copiarlos a otra área de trabajo y crear un archivo nuevo. El resultado: un subconjunto de 243 polígonos.

Seguidamente abrir el arhivo nuevo con geojson.io para ver el conjunto de datos sobre el mapa de OSM, y luego compartirlo en GitHub [4] con la comunidad para discutir el resultado. Se evidencia el primer problema: El usuario @Hernan me hace notar que hay barrios que ya están cargados en OSM, por lo tanto en el conjunto de datos hay referencias repetidas.

Segundo Paso: Lo que en principio parecería simple de solucionar, no lo es. En el conjunto de datos los barrios son polígonos y en OSM son relaciones y nodos. La solución: editar el conjunto de datos con geojson.io, repasar visualmente ciudad por ciudad y eliminar manualmente los polígonos que aparecen como duplicados, y volver a grabar un conjunto de datos depurado.

Tercer paso: Reetiquetar los datos. El archivo original tenía las etiquetas: barrio_nombre, localidad_comuna_nombre, partido_departamento_nombre y provincia_nombre, que no se corresponden con las etiquetas de OSM, por lo que fue necesario realizar un reemplazo global cambiándolas por: name, is_in:city, is_in, is_in:state; y agregar las etiquetas landuse”:”residential” y “source”:”Barrios Populares de Argentina. Jefatura de Gabinete de Ministros.”

Un pequeño truco: para agregar las dos etiquetas landuse y source, usé el editor notepadqq que me permitió en el reemplazo global insertar el caracter especial de salto de lìnea “\n” en la construcción de la cadena de reemplazo.

Cuarto paso: Importar el conjunto de datos ya depurado a OpenStreetMap. Segundo obstáculo: No se puede importar un archivo en formato .geojson, debe estar en formato .osm. Casi todas las suluciones apuntaban a instalar via NPM el paquete geoson2osm o geojsontoosm. Ninguna funcionó.

Luego de un ardua búsqueda pude dar con el sitio “OSM & GeoJSON” [5] que permitiera convertir en lìnea de geojson a osm. Realizada la conversión al formato OSM, solo faltaba el paso final: Guardar la conversión y abrir el archivo con JOSM, y publicar la actualización en OSM.

El resultado final: Ver el conjunto de cambios 51943600 [6].

Referencias:

[1] http://datos.gob.ar/dataset/89fb68b6-fce4-4297-8dee-24f5de8f20a8/resource/36c3e63d-7f56-4241-88fd-6a9142b76538/download/barriospopulares.csv

[2] http://geojson.io/#map=8/-26.765/-54.871

[3] http://umap.openstreetmap.fr/es/map/barrios-populares-de-misiones_165119#8/-26.907/-54.536

[4] https://github.com/CarlosBrys/BarriosPopularesMisiones/blob/master/barrios_populares_de_misiones_para_importar_02.geojson

[5] http://www.bretagne-vivante-dev.org/js/osm-and-geojson/

[6] https://www.openstreetmap.org/changeset/51943600

Aplicaciones utilizadas:

QGIS, Notepadqq y JOSM.

A principios del año 2016, la Provincia de Misiones (Argentina) comenzó a ser noticia al ser alcanzada por la epidemia del dengue que ataca la región, y los reportes de números de casos ha ido en aumento desde entonces.

En el afán de comunicar a la sociedad los lugares donde se informaron los casos, distintas organizaciones están tratando de mostrar en mapas las zonas de mayor incidencia para alertar a los ciudadanos, y crear conciencia de las acciones necesarias para frenar al vector de la epidemia: el mosquito Aedes Aegypti.

Pero muchas veces estos mapas carecen de la precisión adecuada, porque están incompletos o porque algunos datos de referencia directamente no son fácilmente accesibles. Y ese es un caso particular de la ciudad de Posadas. La ciudad de Posadas, utiliza desde hace mucho tiempo atrás la denominación catastral de las “chacras”. Áreas de cuatro manzanas por lado, delimitadas por las avenidas. Esta nomenclatura se utiliza hasta hoy en día, y es una forma rápida y práctica de ubicar un punto en el mapa urbano.

Lamentablemente, no había ningún mapa interactivo de acceso público que permitiera referencias las chacras para luego compartirlo con la población.

Ante esta situación, la comunidad de mapeadores voluntarios de OpenStreetMap Argentina, comenzaron a discutir la necesidad de facilitar el dato de las chacras en el mapa de Posadas, y el domingo 7 de Febrero, en una acción espontánea y usando datos públicos realizaron el “Mapatón Chacras de Posadas contra el Dengue”, que concluyó ese mismo domingo a la noche con todas las chacras delimitadas.

OpenStreetMap (también conocido como OSM) es un proyecto colaborativo para crear mapas libres y editables. Los mapas se crean utilizando información geográfica capturada con dispositivos GPS móviles, ortofotografías y otras fuentes libres. Esta cartografía, tanto las imágenes creadas como los datos vectoriales almacenados en su base de datos, se distribuye bajo licencia abierta Licencia Abierta de Bases de Datos (en inglés ODbL). Wikipedia:

Gracias a la comunidad de OpenStreetMap Argentina, al consultar el único mapa de Posadas donde podemos ver la identificación de las charas: es OpenStreetMap

Un hecho interesante, es que OpenStreetMap no es en sí mismo un mapa, sino que es es una base de datos abierta y colaborativa, y su visualización dá como resultado el mapa. Y precisamente por ser una base de datos, se le pueden realizar consultas que devolverán sus resultados en el mapa. La siguiente consulta muestra las chacras de la ciudad de Posadas, como resultado del trabajo comunitario del domingo 7 de febrero: Consulta en Overpass-Turbo

Lo destacable de la comunidad, es que a partir del trabajo grupal, la información creada fluye, se enriquece y potencia el conocimiento colectivo. Esto se puede ver en la la página de Posadas, en la Wiki de OpenStreetMap, donde las referencias individuales de cada chacra ya están referenciadas para su consulta: Wiki OpenStretMap:Posadas

Este tipo de acciones, nos demuestra que la solidaridad se puede manifestar de muchas formas, a veces impensada. En particular, proviniendo de un colectivo tecnológico que usando los datos abiertos y el software libre, sumó su esfuerzo desinteresado por el bien común.

Notas relacionadas:

• ¿Por qué el mundo necesita OpenStreetMap?

• uMap te permite crear mapas con capas de OpenStreetMap en un minuto y embeber en tu sitio. http://umap.openstreetmap.fr/es