Ivermectin 6 mg is one of the most extremely commonly finished medicinal tablets for precise sorts of parasitic pollution. It’s by far a superb answer for wrecks like filariasis and scabies. Such ailments save you forestall thwart prevent the final product in view of awful gastrointestinal tidiness frightening detail pollutants, eye burden.

this Ivermectin wants to be made robotically or strides via steps with the gravitate within the course of’s concept until the impacted character has been freed from all the tough effects of ivermectin 6 mg. Ivermectin 6 mg is truly greater as opposed to inflicting any terrible results, along the strains of the best, it’s miles with the whole thing considered precisely to make a reference to this treatment included and offers first-rate consequences. Ivermectin tablet packing containers are possibly supplied for any disengaged or online renovation. This solution is productively open from any nearby medication preserve. All factors are excellent approximately, and the ivermectin pill wants to take introduced through a relied-on provider issuer.

Visit us: https://medsarcade.com/

Kamagra 100 mg oral jelly drugs are wont to regulate erectile ailment (impotence) in men, this is the inability to profit or hold a tough erect phallus suitable for sexual interest, because of lean blood circulating the phallus. Kamagra 100 mg oral jelly pill relaxes the blood vessels at periods the phallus growing blood waft companion in nursing inflicting an erection, it’s the seasoning reaction to sexual stimulation. But, Kamagra 100 mg oral jelly tablet can quality paint definitely in case you’re sexually aroused.

Kamagra 100 mg oral jelly medication includes an anti-impotence drug that acts on the animal tissue of the phallus to increase the blood waft that reasons associated with a nursing erection. Inside the path of sexual stimulation, fuel is discharged at durations within the animal tissue of the phallus that turns on the protein guanylate cyclase. Kamagra 100 mg oral jelly protein can increase stages of a chemical said as cyclic nucleoside monophosphate (cGMP), which relaxes the blood vessels within the phallus accomplice in nursing and lets in blood to fill the spongy erectile tissues to motivate an erection. Each exclusive protein known as phosphodiesterase kind 5 (pde5) breaks down cGMP preventing blood flow via the phallus, which reasons an absence of a partner in a nursing erection. Kamagra pill inhibits the motion of pde5 that resolves impotence with the useful resource of exploitation allowing the seasoning method of sexual stimulation to elicit the cGMP mechanism for accomplishing accomplice in a nursing retentive erection.

Visit us: https://medsarcade.com/

Столкнулся с такой проблемой при редактировании дорожек во дворах жилых кварталов. Если из каталога объектов выбрать просто “пешеходная дорожка”, то после сохранения изменений на карте эта дорожка обозначается как “тротуар” (хотя тротуар как я понимаю это разновидность дорожки как правило прилегающая к проезжей части и с твердым покрытием). Внутри дворов никаких проезжих частей нет и соответственно тротуаров тоже быть не может. Я нашел временный выход, выбирая из каталога значение “тропа”. Но тропа в моем понимании - это специфическая лесная/парковая дорожка, а не внутриквартальная. Буду благодарен за помощь в этой теме

Abstractly speaking, every bit of information on OpenStreetMap, no matter how minute it may seem, enhances the user experience. Together, we can make OpenStreetMap better every day!

Hi folks,

I’m documenting my quest to add all the bike racks in Chicago to OSM. So far I’ve added about 200+ bike racks in the Lakeview area + the Loop. It’s been pretty easy to do so far, you just go out and walk around a bit then add points for all the bike racks. Always looking for folks to help out!

หลวงพี่รูปหนึ่งนั่งสมาธิอยู่ริมน้ำ ได้ยินเสียงดิ้นรนในน้ำก็ลืมตาขึ้น เห็นแมงป่องตกอยู่ในน้ำ. ท่านก็ใช้มือช้อนมันขึ้นมา ขณะเดียวกันแมงป่องก็ชูหางขึ้นแล้วต่อยไปที่มือท่าน ท่านปล่อยแมงป่องลงที่ฝั่ง แล้วหลับตาทำสมาธิต่อ.

ผ่านไปสักครู่ก็ได้ยินเสียงดิ้นรนในน้ำอีก ท่านลืมตาขึ้น เห็นแมงป่องตกลงไปในน้ำอีก ก็เอามือช้อนมันขึ้นมาอีก แน่นอนแมงป่องก็ต่อยไปที่มือท่านอีก ท่านก็หลับตาทำสมาธิต่อ

ผ่านไปสักครู่ เหตุการณ์ก็ได้เกิดขึ้นซ้ำอีก

หลวงตาที่อยู่ข้างๆก็พูดขึ้น “ท่านไม่รู้หรือว่าแมงป่องมันต่อยคน?”

หลวงพี่ตอบว่า “รู้ โดนมันต่อยสามครั้งแล้ว”

หลวงตาพูดว่า “แล้วท่านทำไมยังจะช่วยมันอีก”

หลวงพี่ตอบว่า “การต่อยคนเป็นสัญชาตญาณของมัน. แต่ความเมตตาเป็นสัญชาตญาณของเรา. สัญชาตญาณของมันไม่สามารถมาเปลี่ยนสัญชาตญาณของเรา”

ขณะนั้นเองก็ได้ยินเสียงดิ้นรนในน้ำอีก แมงป่องตัวเดิมนั่นแหละ

หลวงพี่ไม่รีรอ เตรียมที่จะนำมือที่บวมเป่ง ยื่นไปช่วยมัน

ขณะเดียวกัน หลวงตาก็ยื่นกิ่งไม้ให้กับหลวงพี่. ท่านก็นำกิ่งไม้ช้อนแมงป่องขึ้นมา

หลวงตายิ้มและพูดว่า

“ความเมตตานั้นดี ในเมื่อมีความเมตตาต่อแมงป่องก็ต้องมีความเมตตาต่อตัวเองด้วย ฉะนั้นความเมตตาต้องมีวิธีการของความเมตตา ต้องดูแลตัวเองให้ดี ถึงจะมีสิทธิไปช่วยผู้อื่น”

เรื่องนี้ทำให้ได้คิดถึงประโยคหนึ่งที่ผู้คนชอบพูดกันในปัจจุบันนี้ว่า “เดี๋ยวนี้จะทำตัวเป็นคนดีนั้นยาก”

ใช่แล้ว สัญชาตญาณของคนดีคือทำความดี. แต่ผู้ถูกช่วยอาจจะไม่ใช่คนดี และผลของการช่วยคนก็อาจจะไม่เกิดผลที่ดี. แล้วทำไมจึงเป็นเช่นนี้?

เหมือนกับที่หลวงตาพูดไว้ “เมตตาต้องมีวิธีการของความเมตตา”. “ความเมตตานั้นดี ในเมื่อจะเมตตาต่อแมงป่องก็ต้องเมตตาต่อตัวเองด้วย”

ความเป็นจริงเตือนเราว่า ต้องรู้จักรับผิดชอบต่อตัวเองก่อน ถึงจะสามารถรับผิดชอบต่อผู้อื่นได้อย่างแท้จริง. คนที่ไม่สามารถรับผิดชอบต่อตัวเอง แล้วจะไปรับผิดชอบต่อผู้อื่น จะเป็นไปได้ไหม? ต้องดูแลตัวเองให้ดีก่อน ถึงจะมีสิทธิ์ไปดูแลผู้อื่น

และประโยคนี้ก็ชอบมาก “สัญชาตญาณของแมงป่องนั้นต่อยคน แต่สัญชาตญาณของเราคือความเมตตา สัญชาตญาณของมันจะไม่สามรถมาเปลี่ยนสัญชาตญาณของเรา”

“ความเมตตานั้นดี ในเมื่อจะเมตตาต่อแมงป่องก็ต้องเมตตาต่อตัวเองด้วย และต้องมีวิธีการของความเมตตาด้วย”

จะไม่ให้ความเลวของผู้อื่นมามีอิทธิพลกับความดีของเรา จะไม่ยอมให้การกระทำและวาจาของผู้อื่นมามีผลต่อจิตใจและการกระทำของเรา

ผู้ที่มีปัญญาสามารถควบคุมอารมณ์ของตัวเองได้. แต่ผู้โง่เขลาเบาปัญญานั้น อารมณ์ของตนจะขึ้นอยู่กับพฤติกรรมและวาจาของผู้อื่น

“จงอย่าทอดที้งความดีของเราเพราะความเลวของผู้อื่น”

단순히 아파트 동호수를 101, 102, 103 등으로만 표시 하는 것은 문제가 있을 것이라고 본다. 검색창에 101만 처도 해외의 우편 번호가 먼저 나온다. 실생활에서 A아파트 102동이라고 하지 숫자로 부르지는 않는다. 검색엔진을 고려해서 숫자만 붙이지 말고 101동, 102동, 103동, 201동처럼 동을 붙여서 적어야 찾기 편해진다. 네이버 지도나 카카오맵에서도 그렇게 표기하지만 동을 꼭 붙인다.

Marquette,mi 1. Marqutte, mi 2. Blythe, ca

Hallo,

ich gebe Nachhilfe bei mir daheim und möchte das in OSM eintragen. Hat nicht so richtig geklappt. Kann mir jemand helfen, was ich da tun muss? (In kleinen Schritten, bin neu bei OSM)

Vielen Dank

Erich Lerch

Having fun doing project preparation with kind of some enthusiastic people around here before the actual field trip. Hope something big will come out lately. Best of luck guys.

RapiD is an alternative to the OpenStreetMap iD editor that adds the ability to easily add data from approved external sources to OSM. Chances are that you—like me—know RapiD from the MapWithAI initiative, Facebook / Meta’s effort to publish road geometry derived from aerial imagery using machine learning. RapiD started out to support this effort; a fork of the iD OSM editor, RapiD added a layer to display the ML-detected road segments, and a nice user interface to add these segments to OSM, connecting them with the existing road network where possible.

I am interested in RapiD not so much for the AI-generated roads (however nifty), but for the functionality they added later to assist in adding high quality GIS data from official sources to OSM. This is not new; the RapiD folks already demonstrated these capabilities at MappingUSA in the spring of 2020 (video). In a collaboration with Esri that was kicked off in 2020, RapiD now features dozens of open data sources from local and state GIS agencies throughout the United States that opted in to Esri’s Community Data Sharing.

If you’ve been following my OSM activity over the years, you may know that I have a strong interest in involving GIS agencies and the awesome data they produce in OSM. To that end, I’ve given talks for government GIS groups and GIS students, I’ve collaborated with the Utah state GIS agency, UGRC, to create an OSM-derived places dataset to support 911 and other services, and wrote more than once about how to clean up after well-intentioned but poorly executed government GIS data injections into OSM. I created—and continue to work on—MapRoulette, a micro-tasking tool that was created to help clean up after a GIS data import, and now supports a lot of efforts to improve OSM based on official GIS data. (Here’s a recent example based on official bus stop data in Germany.)

I’ve been adding GIS data from various agencies here in Utah to OSM using RapiD and having fun doing it. It takes the tedium out of adding things like building footprints to OSM, while still giving the satisfaction of manually adding and verifying every feature you add to the map, and knowing that the data is properly vetted and licensed appropriately. Here’s how I go about it.

It all starts with adding a GIS data source to RapiD. There is a list of data sources that are available via the Esri open data program on the OSM Wiki, but RapiD itself has a convenient search interface:

I can simply click ‘Add Dataset’ for an open dataset that I would like to work with, and it will be added as a layer to the map. There’s also a link to the Esri source page for each dataset. I would like to work with the building footprints from the City of Ogden, so I add this one to my RapiD layers. Using the layers dialog, I can then assign the layer a custom color and center the map on the layer extent:

Centering the map on Ogden, I can now see the City GIS data and the existing OSM data together. Notice that there’s no City GIS data where OSM buildings already exist:

I can now add a building footprint from the City GIS data to OSM by selecting it, comparing it carefully with best available imagery and other open sources (think recent KartaView / Mapillary images, or local knowledge), and pressing A to add the feature to the OSM layer. It will then turn from green to the standard iD to…whatever you call the color that indicates a building in iD :)

I can now repeat this as often as I like 🙂. Try it out! The aforementioned OSM wiki page has some words of caution that you should heed when you do though:

Let the RapiD team know about your experience! RapiD’s Github README has ways to get in touch.

As always, happy mapping!

disclaimer: I work on OSM-related projects for Kaart at Meta, who fund the development of RapiD. I’m writing this post on personal title.

Оох ну и много же дел в моём Барнауле… Столько всего есть уже на картах, но много чего нет… Ну, я начинаю потихоньку дополнять карты хотя-бы в своем районе.

Не успел закончить Водосборный бассейн реки Игирма так как был сбит юзверем mavl по пидарскому доносу literan. Что могу вам сказать: вы два тупорылых гандона идущие на.

Далее для маперов, таких же нивных как и я, которые бесплатно тратят время своей жизни на этот проект.

Замаплен практически весь водосборный бассейн реки Игирма и прилегающие территории за исключением реки Читорма. Читорму пытался мапить Miroff, но бросил как только закончились мозги. Я планировал её закончить в последнюю очередь. Все остальные реки и ручьи замаплены мной. Возможны пропуски мелких притоков и неточная геометрия в ранних правках, которые не успел проверить и исправить. Замуровали, демоны©.

Часть притоков Игирмы уже собрана в отдельные водосборные бассейны:

• relation 14449493 - река Черная
• relation 14449492 - река Сухая
• relation 14440320 - река Большая Юхта
• relation 14449333 - река Карай
• relation 14449261 - ручей Грязный
• relation 14449065 - ручей Кирилловский
• relation 14447414 - ручей Березовка
• relation 14470563 - река Гандюха
• relation 14453377 - ручей Рассоха
• relation 14496111 - ручей Волкова Елань
• relation 14516028 - ручей Макаров
• relation 14541710 - река Огнёвка Кирсановская
• relation 14595068 - река Татихта
• relation 14588886 - река Огнёвка
• relation 14594426 - ручей Ямный
• relation 14594929 - река Ялахта
• relation 14544796 - река Гандюшка

Кто будет иметь желание, закончите работу. Одна просьба, не экономьте точки на линиях рек. Реки и ручьи должны выглядеть плавно и красиво.

P.S. инструмент для просмотра многоуровневых отношений. Некоторые отношения очень ёмкие и не всегда отображаются по первому запросу.

Караоке клуб на Павелецокй

จ.เจริญยนต์ (ปากห้วยวังนอง)

In Deutschland sind ca. 2.400 Fahrradstraßen in OpenStreetMap erfasst.

Mehr als die Hälfte der erfassten Straßen leider ohne entsprechende Verkehrszeichen.

Da die reine Quantität von Fahrradstraßen nichts über die Qualität aussagt, habe ich im Rahmen der OSM-Verkehrswende-Berlin Gruppe angefangen den aktuellen OSM-Erfassungsstatus etwas genauer zu analysieren.

Viele der erfassten Fahrradstraßen sind nur rudimentär getaggt, wichtige Zusatzzeichen (KFZ frei, Anlieger frei etc.), die Rückschlüsse auf die Qualität (Stichwort „echte“ und „unechte“ Fahrradstraße) zu lassen, fehlen leider häufig.

Neben dieser Mindestanforderung sollte auch die Zugehörigkeit zu einem vorhandenen Radnetz (LCN, RCN) sowie die Breite und auch eine eventuelle Relation zu einer Fahrradzone mit erfasst werden.

Ich werde diese Diary-Eintrag die nächsten Tage um alle relevanten Tagging-Informationen erweitern und auch Links zu eine einfachen Projekt Seite erfassen.

Eine statische Liste aller Fahrradstraßen mit mindestens einem zugewiesenen traffic_sign findet ihr hier: https://wiki.radmonitor.de/

Fersenlutzel und Pudelmutter am Südostrand der Alpen ist eine sehr spannende Sagenlandschaft, unbedingt Wert georeferenziert zu werden, aber in JOSM muss ich es nicht haben. In JOSM landen primär die georeferenzierten Papierkarten mit Rad- oder Wanderwegen, die ich zur Qualitätssicherung meiner Daten verwende.

Nativ unterstützt JOSM keine georeferenzierten Einzelbilder, dazu sind Plugins erforderlich.

Mit JOSM georeferenzieren

Für kleine Bereiche geht das recht gut mit dem Plugin PicLayer [1]. Die optische Vergleichsmethode eignet sich gut für Kartenausschnitte mit wenigen km². Für größere Bereiche wird es zunehmend schwierig. Da ist es besser externe Programme zu verwenden. Welche spielt keine so große Rolle, das Prinzip ist überall ähnlich.

Eine Ausnahme ist das QMapTool Gitterwerkzeug in QMS [2], das ein viel schnelleres Referenzieren von Karten mit Koordinatengittern erlaubt.

Für den problemlosen Austausch der georeferenzierten Bilder sollte man bei einem Koordinaten-Referenzsystem bleiben. Z.B.:

JOSM Default CRS: EPSG:3857 (WGS 84 / Web-Mercator)

GeoTIFF-Bilder in JOSM verwenden

Mit dem GeoTIFF-Format liegt man auf der sicheren Seite. Es gibt kein Format das breiter von GIS-Herstellern unterstützt wird. In JOSM importiert das Plugin ImportImage [4] problemlos alle GeoTIFF-Bilder.

Sollte das Source Reference System unbekannt sein, so kann man raten und viele, viele CRS durchprobieren, bis man das Passende gefunden hat (nach dem Import: Rechtsklick auf TIFF-Layer/Layer Properties/SRS).

Der einzige Nachteil von GeoTIFF ist die Dateigröße. Der Speicherbedarf von großen Scans kann JOSM zum Straucheln bringen. Die LZW-Komprimierung hilft, aber nicht immer genug.

JPG-Bilder in JOSM verwenden

Das Plugin ImportImage unterstützt neben GeoTIFF auch TIFF, JPG, BMP, PNG und GIF. JPG-Bilder haben den Vorteil nur etwa 1/10 der Größe der komprimierten TIFF-Datei aufzuweisen. Diesem Vorteil steht der Nachteil mangelnder Kompatibilität gegenüber. Der Import von georeferenzierten JPG-Bilder scheitert gar nicht so selten. Dazu später mehr.

Das georeferenzierte JPG-Bild besteht aus drei Dateien:

1. <name>.jpg notwendig, Bilddatei
2. <name>.wld notwendig, Geo-Kalibration
3. <name>.prj optional (aber sinnvoll) proj4-Datei

Die World-Datei enthält die Einfügekoordinaten, die Skalierungsfaktoren und die Drehung des Bildes. Statt <name>.wld ist auch <name>.jgw gebräuchlich (analog *.tfw, *.bpw, *.pgw, *.gfw)

Der PRJ-File enthält die Parameter des CRS. Ihn wegzulassen macht nur Sinn, wenn immer derselbe Default-CRS verwendet wird. Fehlt er, wird der CRS von Plugin ImportImage erfragt.

GeoTIFF mit QGIS bauen

Schnell und einfach mit Menü Raster/Projektions/Warp (Reproject):

1. Input Layer auswählen
2. Target CRS = EPSG:3857
3. Advanced Parameters Profile = High Compression
4. Reprojected / Save to File = <FileName>.tif
5. Run

Oder OSGEO4W Shell starten und GDAL Kommando aufgeben:

gdalwarp -t_srs EPSG:3857 -r near -of GTiff -co COMPRESS=DEFLATE -co PREDICTOR=2 -co ZLEVEL=9 <InputFile> <OutputFileName>.tif

Geo-JPG mit QGIS bauen

Der einfachste Weg ist ident zum GeoTIFF, beim Output-File wird nur die Endung in JPG geändert. Leider kann der so erzeugte JPG_File nicht immer vom JOSM Plugin gelesen werden. Datenformat und Transparenzkanal sind Stolperfallen.

Der sichere Weg geht über Translate:

1. QGIS starten und OSM Karte als Layer hinzufügen
2. Referenzierte Karte als Layer hinzufügen
3. Im Menü Raster/Conversion/Translate auswählen
4. Einstellungen: Input Layer = <auswählen> Override the Projection for the output file = EPSG:3857 Additional command-line parameters = -scale –b 1 –b 2 –b 3 Output data type = Byte Converted = <outputFileName>.jpg

Oder OSGEO4W Shell starten und GDAL Kommando aufgeben:

gdal_translate -a_srs EPSG:3857 -ot Byte -of JPEG -scale -b 1 -b 2 -b 3 <InputFile> <OutputFileName>.jpg

WLD-File erstellen

Das JPG-Bild benötigt die Begleitdateien für die Geodaten:

1. Im Menü Raster/Projections/Extract Projection wählen
2. “Create prj-File” anhaken

Alternativ kann beim Bauen der GeoTIFF bzw. Geo-JPG die Creation Option:

• -co “TFW=YES“ (für GeoTiff)
• -co “WORLDFILE=YES” (für JPG u.a.)

hinzugefügt werden.

Geo-PNG mit Mapc2Mapc bauen

In Mapc2Mapc [3] braucht man nichts einstellen, GeoTIFF laden, konvertieren und fertig.

1. Menü File/Load Calibrated Map auswählen
2. Menü File/Write Calibrations auswählen

Es wird das PNG-Bild und ein Satz an Kalibrationsdateien geschrieben. Für JOSM relevant sind die PGW- und TFW-Files. Eine Konvertierung zu JPG ist in Mapc2Mapc nicht möglich, extern geht es natürlich.

Größenvergleich einer Karte mit 5700x5300 px:

Typ	Größe [MB]	Größe [%]
GeoTIFF unkompr.	108 MB	100%
GeoTIFF LZW kompr.	67 MB	62 %
PNG	16 MB	15 %
JPG	7 MB	6 %

Referenzen

[1] JOSM Plugin Piclayer: https://josm.openstreetmap.de/wiki/Help/Plugin/PicLayer

[2} QMapTool in QMS: https://www.naviboard.de/thread/61671-neu-qmaptool/

[3] Mapc2Mapc: https://www.the-thorns.org.uk/mapping/

[4] JOSM Plugin ImportImage: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/JOSM/Plugins/ImportImagePlugin

• Nuttige filmpjes; https://www.youtube.com/channel/UCG7m4EOYlc9yWqeLF34bg_g/videos?view_as=subscriber
• Forum; https://forum.openstreetmap.org/viewforum.php?id=12
• OSM Discussions; https://resultmaps.neis-one.org/osm-discussions?c=Netherlands#7/52.093/5.180

I have been an active OSM mapper (and contributor to some HOT task mapping projects in different countries ) since 2013, mainly mapping based on satellite imagery. My main focus has been on Ethiopia, DR Congo and North Korea.

At the moment (September 2022) I try to map highways, some waterways, settlements with their residential areas, buildings and some of the landuse in this southwestern county of North Korea.

My objectives are:

1. beginning a kind of case mapping study of high quality mapping a rural county of North Korea based on recent Maxar Premium aerial imagery
2. “throwing a stone into the water” in order to initiate discussion and cooperation between North Korea mappers in OSM
3. trying to add proper names of villages and towns with the help of Korean speakers
4. documenting shapes, sizes and location of bigger buildings, learning more about public buildings and their possible functions, finding indications for regional and local centers and sub-centers
5. publishing unknown or unclear structures in order to discuss their meaning with other OSM mappers

I do not have a political agenda for my mapping - despite of free, public domain information about every country of this wonderful world and peace on earth. I do not agree to any kind of agressive, non-peaceful usage of “my” mapping.

I invite you to take a look on my blog from time to time. I would appreciate any kind help and (friendly/contructive) comments.

Уважаемые картографы. Такая просьба. Есть два дополнительных сервиса. Один с полной статистикой по своему аккаунту на OSM, кажется, называется ninja. А второй имеет карту с фасеточной разбивкой по упоминанию аккаунтов. Буду очень признателен, если кто подскажет полные адреса этих сервисов. Заранее признателен.