OpenStreetMap logo OpenStreetMap

Diary Entries in Polish

Recent diary entries

  • I. Naprawianie uwag i problemów wypluwanych przez OSM. W większości nowe tagi dla przejść dla pieszych i wikidata dla niektórych obiektów, poza tym, różne drobne poprawki. =^..^=
  • II. Mapowanie południowo-środkowych części miasta; bezdroży, dróżek, wału i terenów zalewowych. =^..^=
  • III. Dokładniejsza lokalizacja i dodane metadane obiektów w okolicy strzelnicy sportowej “Reduta” =^..^=
  • IV. Dodano POI w okolicy strzelnicy. =^..^=
  • V. Naniesiono na mapę nieistniejące wcześniej drogi i nasypy. =^..^=

͡⎚Ꮂ ͡⎚

Location: Osiedle Staszica, Dęblin, powiat rycki, województwo lubelskie, 08-530, Polska

Dzień dobry.

29 grudnia 2023 roku na stronie Geoportalu pojawiła się informacja o aktualizacji ortofotomapy w Zwoleniu i kilku innych miastach. Jestem tym uaktualnieniem niezwykle uradowany, gdyż pozwala mi to dodać dane, których dokładność byłaby wcześniej wątpliwa, jak na przykład miejsca parkingowe, a będzie to możliwe dzięki zwiększeniu rozdzielczości zdjęć.

Problemem nowej ortofotomapy jest pora wykonania zdjęć — okres letni. Utrudni mi to mapowanie zadrzewionych okolic, gdyż korony drzew zasłaniają podłoże. W związku z tym będę zmuszony korzystać z archiwalnego podkładu (warstwa “Geoportal 2: Ortofotomapa czasowa (zdjęcie lotnicze) WMS” z filtrem ustawionym na 1 października 2022 roku) w tych miejscach.

Z początku myślałem, że uaktualniona ortofotomapa jest niegeoreferencyjna, gdyż ulice, których geometrię korygowałem, były przesunięte względem znaków poziomych — linii, które były punktem odniesienia. Po porównaniu z jeszcze starszymi zdjęciami (“Ortofotomapa czasowa…” z filtrem ustawionym na 1 listopada 2020 roku) okazało się, że to te aktualne w październiku 2022 roku były przesunięte. Współczynnik przesunięcia wyznaczyłem na (0.40; 0.05). Mimo wszystko proszę Was o opinię w tej sprawie.

Wszelkie zmiany, które będą możliwe dzięki nowej ortofotomapie, a w szczególności korekty geometrii, będę oznaczał hasztagiem #NoweOrtoZwoleń.

Z wyrazami szacunku

Kamil Kalata

Location: 51.356, 21.584
Posted by Kamil Kalata on 20 October 2023 in Polish (Polski). Last updated on 29 December 2023.

Dzień dobry.

Planuję dodać informacje o ograniczeniach prędkości w Zwoleniu i okolicach (±5 km). Mam zamiar rozłożyć tę pracę na co najmniej kilka etapów, w tym niżej wymienione:

Lp. Miejsce Wykonanie
1. Ulice Reja i Kościuszki (bez strefy zamieszkania) ✅ (142877077)
2. Podzagajnik (wzdłuż drogi krajowej nr 12) ✅ (143217369)
3. Ulica Targowa (między ulicami Wojska Polskiego a Majora Hubala) ✅ (143625723)
4. Ulica Żeromskiego ✅ (143827509)
5. Ulica Armii Krajowej (między stacją paliw Orlen a ulicą Żeromskiego) ✅ (143876925)
6. Ulica Ludowa ✅ (143933627)
7. Ulica Mickiewicza ✅ (144143894)
8. Ulice Świętej Anny i Świętego Jana ✅ (144174370)
9. Aleja Pokoju (między ulicami Skłodowskiej-Curie a Kochanowskiego)
oraz ulica Skłodowskiej-Curie
✅ (144219978)
10. Plac Kochanowskiego (bez drogi krajowej nr 12),
ulica Kościuszki i Aleja Pokoju (obie w strefie zamieszkania),
ulice Jagiełły, Krakowska, Moniuszki, 3 Maja,
ulica Kilińskiego (między placem Kochanowskiego a ulicą Kochanowskiego)
✅ (144448565)
11. Ulice Generała Andersa, 550-lecia, Czachowskiego,
ulica Graniczna (między ulicami Targową a Czachowskiego),
ulice Cielątki, Wężyka, Mała, Miła, Wesoła, Gotardowa, Dobra,
ulica Prosta (między ulicami Czachowskiego a Wesołą)
✅ (144506747)
12. Ulica Szkolna i Bulwar Targowy ✅ (145661789)

Dalsze etapy będą podawane w miarę postępu prac.

Z wyrazami szacunku

Kamil Kalata

Location: 51.356, 21.584

OpenStreetMap dla straży pożarnej

(Inspiracją dla tego wpisu w dzienniku był dla mnie trwający już ponad 3 lata kontakt ze strażakami z Jednostki Ratowniczo-Gaśniczej nr 1 w Suwałkach, których serdecznie pozdrawiam!)

Nawet najbardziej zaangażowanego kartografa serwisu OpenStreetMap (“mappera”) mogą z czasem ogarnąć wątpliwości czy znudzenie, u podłoża których stoi pytanie: “A tak właściwie, na co to komu?”. Czasem, poza osobistą satysfakcją czy osobistą nagrodą za włożoną pracę (w postaci możliwości wykorzystania w praktyce stworzonych przez siebie przed chwilą map = odwzorowania rzeczywistości), potrzebujemy po prostu czegoś więcej, poczucia sensowności społecznej a nie tylko indywidualnej (dla nas czy naszych znajomych). Każda więc informacja zwrotna ze strony np. służby straży pożarnej, że to co się robi ma sens i jest na co dzień przydatne i wykorzystywane w bieżącej pracy - to kop satysfakcyjny motywujący do dalszej pracy!

Starając się pomóc strażakom w ich codziennym znoju i konfrontacji z ogniem/wypadkami/interwencjami (a samemu strażakiem nie będąc) - i zachęcając innych do takiej pomocy - chciałem wskazać kilka, szczególnie przydatnych straży pożarnej, danych, które warto oznaczać na mapie:

  • adresy (+ dbałość o ich aktualność i kompletność);

  • drogi dojazdowe pod każdy adres (szczególnie pamiętajmy o tym, że nawet gdy dojazdem jest droga polna to nie używamy do jej oznaczania kombinacji highway=track - kombinacja ta zarezerwowana jest dla dróg wiodących na pola czy do lasu, a nie do jakichkolwiek skupisk ludzkich bądź zabudowań);

  • obrysy budynków (względnie dokładne, ale bez przesady - dzięki nim strażacy mogą wstępnie ocenić co się pali - czy duży budynek czy mały domek, czy obok niego zagrożone pożarem są inne zabudowania itd.);

  • hydranty (każdy strażak jadąc na akcję chce wiedzieć, czy na miejscu zagrożenia będzie mieć możliwość podłączenia się do sieci wodnej czy też będzie musiał korzystać tylko z zasobów własnych wody w pojeździe gaśniczym);

  • zbiorniki wodne (stawy, oczka wodne, jeziora, większe cieki wodne - źródło wody, którą można zaciągnąć przy pomocy pompy);

  • obszary leśne, obszary pól uprawnych i obszary łąk (do oceny obszaru potencjalnego zagrożenia i jego skali).

Powyższe obiekty (może z wyjątkiem hydrantów) można z powodzeniem “kartografić” sprzed biurka i komputera, na podstawie dostępnych zdjęć lotniczych i satelitarnych. Hydranty warto oznaczać poprzez spacerów czy wędrówek (korzystając choćby z aplikacji na telefon: EveryDoor czy StrażakOSM), podobnie zresztą jak słupki pikietażowe, które umieszczane przy drogach i liniach kolejowych umożliwiają lokalizację wydarzenia na drodze przez podanie oznaczenia (numeru) drogi i położenia wzdłuż trasy w oparciu o informację zapisaną na najbliższym słupku przy drodze.

Pamiętajmy: im więcej i lepszej jakości danych zamieścimy w serwisie OpenStreetMap tym dajemy szansę na uzyskanie lepszej wiedzy i lepszego rozeznania zagrożeń. Dążmy do ideału (jak najwięcej i jak najlepiej, np. poprzez jak najbardziej idealne obrysy budynków), ale nie traćmy zdrowego rozsądku i pamięci o funkcji praktycznej tych danych. Dla strażaków (ale także dla pogotowania ratunkowego, energetycznego, gazowego czy nawet policji) bardziej wybaczalny jest “koślawy obrys budynku” niż brak drogi dojazdowej czy wadliwe dane adresowe. Czasu spędzony na dbałość o “idealny kontur” nie spędzimy na uzupełnianie innych - bardziej praktycznie istotnych - danych.

Zapraszam do komentowania i pamiętania, że to co robimy naprawdę ma sens!

Posted by Kamil Kalata on 13 August 2023 in Polish (Polski). Last updated on 24 May 2024.

Dzień dobry.

Planuję podzielić obszary zabudowy mieszkaniowej w Zwoleniu (przede wszystkim linia nr 857055120) na mniejsze części. Mam zamiar rozłożyć tę pracę na co najmniej kilka etapów, w tym niżej wymienione:

Lp. Miejsce Wykonanie
1. Wzdłuż drogi krajowej nr 12 ✅ (139838694)
2. Wzdłuż drogi krajowej nr 79 ✅ (139871634)
3. Wzdłuż ulicy Targowej ✅ (139879204)
4. Wzdłuż ulicy Żeromskiego ✅ (139911329)
5. Wzdłuż ulic Świętej Anny i Świętego Jana ✅ (139918202)
6. Wzdłuż ulic Lubelskiej, Słowackiego i Chopina ✅ (139924291)
7. Wzdłuż ulicy 11 Listopada (między ulicami Wojska Polskiego a Batalionów Chłopskich) ✅ (139927398)
8. Kopciucha ✅ (139929876)
9. Wzdłuż ulicy Ludowej ✅ (139960025)
10. Wzdłuż ulic Andersa i Czachowskiego ✅ (139977139)
11. Wzdłuż ulic Sienkiewicza i Pionkowskiej ✅ (140005745)
12. Wzdłuż ulic Jagiełły i Krakowskiej ✅ (140008074)
13. Wzdłuż ulicy Mickiewicza ✅ (140010269)
14. Wzdłuż Piątkowego Stoku ✅ (140013516)
15. Wzdłuż ulic Wyszyńskiego, Księdza Packa, Kościelnej, Różanej i Staropuławskiej ✅ (140017575)
16. Wzdłuż ulic Kościuszki, Moniuszki i Reja ✅ (140027867)
17. Wzdłuż Alei Pokoju (między ulicami Jagiełły i Kochanowskiego)
oraz ulic Skłodowskiej-Curie i 3 Maja
✅ (140050611)
18. Wzdłuż ulic Bogusza i Kopernika ✅ (140070517)
19. Wzdłuż ulic Małej, Wężyka i Miłej
wraz z korektą terenu szkoły podstawowej
✅ (140086675)
20. Wzdłuż ulic 550-lecia i Granicznej ✅ (140091167)
21. Wzdłuż Alei Pokoju (między ulicami Kochanowskiego i Traugutta)
oraz ulic Kilińskiego, Traugutta, Cmentarnej, Partyzantów, Niecałej i Wolskiej
✅ (140132254)
22. Wzdłuż ulicy Cielątki ✅ (140138672)
23. Między ulicami Targową, Świętej Anny, Jagiełły i Kościuszki
wraz z korektą terenu szpitala
i dodaniem terenów usługowych oraz terenu przedszkola
✅ (140175319)
24. Wzdłuż strumyka/rowu melioracyjnego od tego miejsca do tego ✅ (140195083)
25. Wzdłuż ulic Majora Hubala, Wspólnej i Pogodnej ✅ (140241728)
26. Między ulicami Wojska Polskiego, Targową, Kościuszki i Moniuszki
wraz z dodaniem zarośli oraz terenów usługowych
✅ (140277825)
27. Między ulicami Doktora Perzyny, Księdza Packa, Kościelną i Wojska Polskiego
wraz z korektą terenu dawnego gimnazjum
✅ (140279472)
28. Między Aleją Jana Pawła II i ulicami Lubelską i Wyszyńskiego
wraz z korektą terenu straży pożarnej
✅ (140285124)
29. Między ulicami Kościuszki, Reja, Żeromskiego i Targową oraz strumykiem/rowem melioracyjnym
wraz z korektą terenu liceum
✅ (140315772)
30. Między ulicami Jagiełły, Krakowską, Aleją Pokoju i placem Kochanowskiego
wraz z dodaniem terenu przychodni
✅ (140327736)
31. Między ulicami Wojska Polskiego, Targową, Kościuszki i Reja oraz strumykiem/rowem melioracyjnym
wraz z dodaniem terenów usługowych i zarośli
✅ (140461709)
32. Między ulicami Wojska Polskiego, 11 Listopada, Sienkiewicza i Pionkowską,
wzdłuż ulic Sikorskiego, Kwiatowej i Wrzosowej
wraz z korektą terenu technikum
i dodaniem terenów usługowych
✅ (140756519)
33. Wzdłuż ulicy Szkolnej i Bulwaru Targowego ✅ (140818405)
34. Między ulicami Targową, Świętej Anny, Mickiewicza oraz Piątkowym Stokiem
wraz z korektą obszaru zarośli i terenu sklepu Dino
✅ (143896397)
35. Między ulicami Wojska Polskiego, Targową, Kościuszki,
strumykiem/rowem melioracyjnym oraz terenami usługowymi
wraz z dodaniem lasku i korektą tagowania tego dodanego wcześniej jako zarośla
✅ (145373297)
36. Po zachodniej stronie ulicy Armii Krajowej
wraz z dodaniem terenów usługowych
✅ (148125958)
37. Między ulicami Kościuszki, Targową a strumykiem/rowem melioracyjnym
wraz z dodaniem lasku
✅ (149096923)
38. Między ulicami Wojska Polskiego, Doktora Perzyny, Bogusza a 11 Listopada
wraz z dodaniem terenów usługowych oraz terenu świetlicy
✅ (149309396)
39. Wzdłuż ulic Batalionów Chłopskich, Lipowej, Jaworowej, Klonowej i Akacjowej
wraz z dodaniem terenów usługowych i przemysłowych, terenu przedszkola, placów budowy,
obszarów trawiastych, lasku i zarośli
oraz korektą istniejących terenów handlu detalicznego (1, 2)
✅ (150671251)
40. Między ulicami Targową, Żeromskiego, Szkolną a Bulwarem Targowym
wraz z dodaniem obszarów usługowych, szklarniowych i trawiastych
oraz zarośli, łąk i sadku
✅ (151324603)
41. Między ulicami Wojska Polskiego, Pionkowską, Sienkiewicza a terenem technikum
wraz z dodaniem terenów handlu detalicznego, traw, lasków i zarośli
✅ (151772177)

Dalsze etapy będą podawane w miarę postępu prac.

Przy podziale będę korzystał z podkładu Geoportal 2: Granice działek.

Z wyrazami szacunku

Kamil Kalata

Location: 51.356, 21.584
Posted by Piotr Strębski on 10 August 2023 in Polish (Polski). Last updated on 15 August 2023.

OpenStreetMap dla zwierząt domowych Projekt “OpenStreetMap dla zwierząt domowych” - mapowanie miejsc związanych ze zwierzętami domowymi: schroniska, gabinety i lecznice weterynarii, parki/wybiegi dla zwierząt, krematoria, cmentarze… Pamiętamy także o państwowej inspekcji weterynaryjnej i Towarzystwie Opieki nad Zwierzętami!

Schronisko dla zwierząt

(oznaczenie na mapie - obowiązkowo) amenity=animal_shelter

(dla jakich zwierząt - opcjonalnie) animal_shelter=*

(nazwa miejsca, jeśli istnieje - opcjonalnie) name=*

(godziny otwarcia - opcjonalnie) opening_hours=*

(numer telefonu - opcjonalnie) phone=*

(adres e-mail - opcjonalnie) email=*

(strona internetowa - opcjonalnie) website=*

Gabinet/Lecznica/Klinika/Szpital weterynaryjny

(oznaczenie na mapie - obowiązkowo) amenity=veterinary

(dla jakich zwierząt - opcjonalnie) pet=* (zobacz: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Key:pet)

(nazwa miejsca, jeśli istnieje - opcjonalnie) name=*

(godziny otwarcia - opcjonalnie) opening_hours=*

(numer telefonu - opcjonalnie) phone=*

(adres e-mail - opcjonalnie) email=*

(strona internetowa - opcjonalnie) website=*

Wybieg dla zwierząt

(oznaczenie na mapie - obowiązkowo) leisure=dog_park

(nazwa miejsca, jeśli istnieje - opcjonalnie) name=*

(dostępność - opcjonalnie) access=*

(godziny otwarcia - opcjonalnie) opening_hours=*

(powierzchnia - opcjonalnie) surface=*

(oświetlenie miejsca - opcjonalnie) lit=*

Krematorium

(oznaczenie na mapie - obowiązkowo) amenity=crematorium

(oznaczenie na mapie, że jest to krematorium dla zwierząt - obowiązkowo) crematorium=pet

(nazwa miejsca, jeśli istnieje - opcjonalnie) name=*

(godziny otwarcia - opcjonalnie) opening_hours=*

(numer telefonu - opcjonalnie) phone=*

(adres e-mail - opcjonalnie) email=*

(strona internetowa - opcjonalnie) website=*

Cmentarz

(oznaczenie na mapie - obowiązkowo) landuse=cemetery

(oznaczenie na mapie, że jest to cmentarz dla zwierząt - obowiązkowo) cemetery=pet

(nazwa miejsca, jeśli istnieje - opcjonalnie) name=*

(godziny otwarcia - opcjonalnie) opening_hours=*

(czy jest oświetlony - opcjonalnie) lit=*

Inspekcja weterynaryjna

(oznaczenie na mapie - obowiązkowo) office=government

(oznaczenie na mapie, że jest to urząd publiczny zajmujący się sprawami społecznymi - obowiązkowo) government=social_services

(nazwa miejsca - obowiązkowo) name=*

(godziny otwarcia - opcjonalnie) opening_hours=*

(numer telefonu - opcjonalnie) phone=*

(adres e-mail - opcjonalnie) email=*

(strona internetowa - opcjonalnie) website=*

Towarzystwo Opieki nad Zwierzętami

(oznaczenie na mapie - obowiązkowo) office=ngo

(nazwa miejsca - obowiązkowo) name=*

(godziny otwarcia - opcjonalnie) opening_hours=*

(numer telefonu - opcjonalnie) phone=*

(adres e-mail - opcjonalnie) email=*

(strona internetowa - opcjonalnie) website=*

Przy powyższych miejscach zawsze można pamiętać jeszcze o znaczniku operator=*, którym określamy zarządcę danego miejsca (np. właściciela, firmę lub instytucję prowadzącą miejsce), nie jest to jednak sprawa istotna dla korzystania z mapy i danych umożliwiających kontakt z danym miejscem.

Zapraszam do szczególnego zwracania uwagi na powyższe miejsca i nanoszenie ich w dane składające się na mapy z projektu OpenStreetMap (a tym samym uczestnictwo w projekcie OpenStreetMap dla zwierząt domowych). Wszelkie uwagi mile widziane!

Posted by NorthCrab on 3 August 2023 in Polish (Polski). Last updated on 11 August 2023.

🗺️🦀 Witajcie, społeczność OpenStreetMap,

Dziś dzielę się z Wami moim najnowszym projektem, osm-yolo-crossings — nowym narzędziem wykorzystującym zaawansowaną technologię AI do samodzielnej detekcji i mapowania przejść dla pieszych (zebry) w OpenStreetMap. Po udanym imporcie budynków w Polsce za pomocą AI, przyszedł czas na poprawę bezpieczeństwa pieszych!

Baner aplikacji

Dzięki mocy detekcji obiektów YOLOv8, to narzędzie automatyzuje mapowanie brakujących przejść dla pieszych na naszych mapach. Z imponującą precyzją wynoszącą ponad 99,7%, jest w stanie zaimportować około 88% wszystkich wykrytych przejść. Pozostałe 12% jest odrzucane z powodu niskiego poziomu pewności. Dzięki inteligentnemu filtrowaniu, system ten jest niesamowicie wydajny. Na przykład, jest w stanie zmapować całą Polskę w ciągu zaledwie dwóch miesięcy, używając pojedynczego serwera bez karty graficznej. To AI pracuje mądrze, a nie ciężko!

Przykładowy zestaw zmian.

Przykład detekcji obiektów YOLOv8

Jedną z kluczowych funkcji tego narzędzia jest zdolność do odwoływania się do historycznych danych OSM, co pomaga unikać duplikatów i zapewnia poprawniejsze, dokładniejsze mapy. Raz usunięte przejście nie zostanie ponownie dodane przez okres kilku lat. Przygotowałem uproszczony diagram procesu, który lepiej wizualizuje cały proces (zobacz w pełnym ekranie):

Diagram procesu narzędzia

Moje projekty opierają się na przejrzystości i współpracy. W związku z tym, to narzędzie zostało opublikowane na GitHubie, jako w pełni otwarte - oraz darmowe - oprogramowanie! Proszę o wsparcie go gwiazdką ⭐️ lub/i darowizną 🙂.

Posted by NorthCrab on 24 July 2023 in Polish (Polski). Last updated on 15 August 2023.

🗺️🦀 Witam społeczność OpenStreetMap,

Z zadowoleniem ogłaszam mój najnowszy projekt, osm-budynki-orto-import - w pełni autonomiczne narzędzie do importu budynków, które obecnie funkcjonuje w Polsce. Jest to mój kolejny krok w kierunku uczynienia OpenStreetMap (OSM) bardziej dynamiczną i wydajną platformą.

Podgląd zbioru danych

Narzędzie to zostało zaprojektowane w celu uproszczenia i zwiększenia dokładności procesu importu budynków. System wykorzystuje oficjalne dane budynków w połączeniu ze zdjęciami ortofotograficznymi w celu weryfikacji poprawności danych przed ich zaimportowaniem.

Sercem tego projektu jest zaawansowany model wizji komputerowej, którego precyzja sięga 99,7%. Moim zdaniem dokładność ta przewyższa możliwości większości przeciętnych mapujących, zapewniając szybszy i bardziej niezawodny sposób mapowania struktur.

Wyjątkową cechą tego narzędzia jest jego zdolność do porównywania historycznych danych OSM, aby zapobiegać ponownemu importowaniu wcześniej usuniętych budynków. Funkcjonalność ta gwarantuje, że po usunięciu budynku z OSM, nie pojawi się on ponownie w przyszłych automatycznych importach.

Głównym celem tego projektu jest ograniczenie monotonnych i powtarzalnych zadań, co pozwoli mapującym skupić się na bardziej skomplikowanych i wartościowych zadaniach.

Z myślą o propagowaniu przejrzystości i wzajemnej współpracy, cały projekt został udostępniony w serwisie GitHub. Wraz z bazą kodu udostępniłem również zbiór danych kompatybilny z CVAT zawierający 6000 wpisów klasyfikacji. Zasób niezwykle przydatny dla innych programistów.

Jak zawsze, wasze opinie odgrywają kluczową rolę w ciągłym rozwoju i udoskonalaniu projektu. Jeśli uznasz ten projekt za przydatny i zechcesz wesprzeć jego dalszy rozwój i utrzymanie, informacje na temat darowizn znajdziesz na stronie https://monicz.dev/#support-my-work (strona w języku angielskim).

Daj gwiazdkę na GitHub ⭐️.

Posted by NorthCrab on 18 June 2023 in Polish (Polski). Last updated on 11 August 2023.

Witaj społeczności OpenStreetMap,

Po publikacji osm-revert, pragnę podzielić się szczegółami na temat mojego nowego projektu, OSM Relatify. Narzędzie to ma na celu uproszczenie procesu edycji relacji transportu publicznego w OpenStreetMap (OSM).

Podgląd aplikacji

OSM Relatify został zaprojektowany tak, aby mapowanie transportu publicznego było bardziej dostępne i wydajne. Chociaż obecnie skupia się na relacjach autobusowych, wizja OSM Relatify obejmuje szerszy zakres zadań mapowania transportu publicznego.

Jedną z kluczowych cech OSM Relatify jest inteligentna logika wyznaczania tras. Automatycznie tworzy poprawne relacje autobusowe z podanych przystanków i dróg, biorąc pod uwagę takie czynniki jak ulice jednokierunkowe i ronda. To znacznie skraca czas i obniża trudność związaną z zarządzaniem relacjami autobusowymi, czyniąc to narzędzie cennym zasobem zarówno dla nowych, jak i doświadczonych maperów.

Przyszłe aktualizacje mają na celu rozszerzenie możliwości OSM Relatify, w tym obsługę dodatkowych typów transportu publicznego i ulepszone możliwości edycji. Więcej szczegółów na temat planowanych funkcjonalności można znaleźć tutaj. Głównym celem jest uczynienie z OSM Relatify wszechstronnego rozwiązania do mapowania transportu publicznego na OpenStreetMap.

Już dziś można korzystać z OSM Relatify pod adresem https://relatify.monicz.dev.

Krótki wideo-poradnik: https://files.monicz.dev/osm/osm-relatify-poradnik.mp4.

Zachęcam wszystkich do zapoznania się z OSM Relatify i podzielenia się swoimi doświadczeniami. Wasze opinie mają kluczowe znaczenie dla udoskonalenia narzędzia i kierowania jego dalszym rozwojem. Jeśli uznasz ten projekt za przydatny i zechcesz wesprzeć jego dalszy rozwój i utrzymanie, informacje na temat darowizn znajdziesz na stronie https://monicz.dev/#support-my-work (strona w języku angielskim).

Daj gwiazdkę na GitHub ⭐️.

Posted by kwiatek_123 on 22 February 2023 in Polish (Polski).

Wpis do dziennika zawierający gify i listę zmapowanych miejsc w Ptaszkowie (województwo małopolskie)

Tytuły przekierowują do miejsca na mapie.

  1. Ptaszkova PrzyStań Ptaszkova PrzyStań - gif

  2. OSP Ptaszkowa OSP Ptaszkowa - gif

  3. Kościół pw. Imienia Maryi Panny Kościół pw. Imienia Maryi Panny - gif

  4. Lewiatan + paczkomat Lewiatan + paczkomat

  5. Apteka (drobne poprawki)

  6. PKP Ptaszkowa PKP Ptaszkowa - gif Screen detali: PKP Ptaszkowa - detale

  7. Centrum Sportów Zimowych Centrum Sportów Zimowych Trasy znajdują się w relacjach: Żółta, Zielona, Czerwona, Niebieska. Mapy wykorzystujące trasy biegowe: OpenSkiMap, OpenSnowMap.

  8. Zabytkowy kościół pw. Wszystkich Świętych Zabytkowy kościół pw. Wszystkich Świętych

Location: Waniówka, Ptaszkowa, gmina Grybów, powiat nowosądecki, województwo małopolskie, 33-333, Polska

Edycja map OSM w celu uwzględnienia potrzeb osób niepełnosprawnych, na wózkach inwalidzkich, niewidomych i niedowidzących, korzystających z systemów nawigacji jest bardzo ważna. W tym wpisie omówię kilka kluczowych elementów, na które warto zwrócić uwagę, aby dane mapy były pomocne dla tej grupy użytkowników.

Dostępność

Podczas dodawania informacje o drodze, budynku czy innym obiekcie, ważne jest, aby uwzględnić informacje dotyczące dostępności dla osób na wózkach inwalidzkich. Można to zrobić poprzez dodanie informacji o szerokości chodnika, stopniach, rampach, itp.

Oznaczenia dla niewidomych i niedowidzących

Należy zwrócić uwagę na oznaczenia dla osób niewidomych i niedowidzących, takie jak powierzchnia sensoryczna, oznaczenia dźwiękowe i brajlowskie tablice informacyjne.

Dokładność adresów

Ważne jest, aby adresy były dokładne i aktualne, ponieważ to one stanowią podstawę do wyznaczania trasy przez systemy nawigacji.

Oznaczenia POI

Dostępność w obiektach użyteczności publicznej (POI), takich jak sklepy, restauracje, kina, teatry, hotele, banki itp., jest bardzo ważna dla osób niepełnosprawnych. Dlatego też, na mapie powinny być oznaczone te obiekty, które są dostępne dla osób na wózkach inwalidzkich, oraz te, które mają dostępne dla nich toalety i inne udogodnienia.

Informacje o trasie

Informacje o trasie powinny być aktualne i dokładne, w tym informacje dotyczące kierunków, przejść dla pieszych, mostów i tuneli.

Uwzględnianie zmian

Ważne jest, aby regularnie sprawdzać i aktualizować dane map, aby uwzględniać zmiany w infrastrukturze, takie jak nowe budynki czy remonty dróg.

Przeszkody

Przeszkody takie jak schody, wysokie progi czy brak ramp dla wózków inwalidzkich powinny być jak najdokładniej oznaczone na mapie. To pozwoli osobom na wózkach inwalidzkich na unikanie tych miejsc i wybieranie tras, które są dla nich dostępne.

Krawężniki

Krawężniki to kolejny ważny element, który powinien być oznaczony na mapie. Zwłaszcza te, które są wysokie lub nieregularne, stanowią barierę dla osób na wózkach inwalidzkich i powinny być zaznaczone na mapie.

Wejścia i wyjścia

Wejścia i wyjścia do budynków powinny być dokładnie oznaczone na mapie. Zwłaszcza te, które są dostępne dla osób na wózkach inwalidzkich, powinny być łatwo widoczne na mapie.

Dokładna precyzja

W przypadku edycji map dla osób niepełnosprawnych, dokładna precyzja jest bardzo ważna. Osoby niewidome i niedowidzące będą korzystać z tych map za pomocą systemów nawigacji, dlatego ważne jest, aby dane były jak najdokładniejsze.

Windy i podnośniki

Windy i podnośniki powinny być dokładnie oznaczone na mapie. Dzięki temu osoby na wózkach inwalidzkich będą w stanie znaleźć najlepsze trasy, które umożliwiają im dostęp do budynków.

Komunikacja miejska

Dostępność komunikacji miejskiej jest kluczowa dla osób niepełnosprawnych. Mapy OSM powinny zawierać informacje o tym, które tramwaje, autobusy czy pociągi są dostępne dla osób na wózkach inwalidzkich.

Niebezpieczeństwa

Oprócz informacji o dostępności, ważne jest również, aby mapy OSM zawierały informacje o potencjalnych niebezpieczeństwach, takich jak wąskie chodniki, ostro zakończone krawężniki, nierówne powierzchnie czy niebezpieczne przejścia dla pieszych. Te informacje pomogą osobom niepełnosprawnym unikać potencjalnie niebezpiecznych sytuacji i poruszać się w sposób bezpieczny. Ponadto, dzięki temu będzie można zgłaszać potrzebę poprawy infrastruktury, tak aby była ona bardziej przyjazna dla osób niepełnosprawnych.

Edycja map OSM to ważna i skuteczna metoda na zapewnienie dostępności i bezpieczeństwa dla osób niepełnosprawnych, na wózkach inwalidzkich, niewidomych i niedowidzących korzystających z systemów nawigacji. Zwrócenie uwagi na powyższe czynniki może znacznie poprawić jakość danych map dla tej grupy użytkowników i umożliwić im bezpieczne i efektywne korzystanie z systemów nawigacji.

Zachęcam innych użytkowników OSM do współpracy w edycji map, aby razem tworzyć bardziej dostępne i przyjazne środowisko dla wszystkich.

Bing StreetSide to odpowiednik Google Street View, który można używać do mapowania w OpenStreetMap. Istnieje plugin MicrosoftStreetside do JOSMa, ale niestety u mnie nie działa ze względu zależność od JavaFX/widoki 360.

Poradziłem sobie za pomocą użycia pluginu Utilsplugin2.

  1. Edit => Preferences (F12) => Utilsplugin2 settings
  2. Należy dodać nowy wiersz klikając z nazwą Bing StreetSide oraz url https://www.bing.com/maps?cp={#lat}%7E{#lon}&lvl=19.0&style=x.
    W razie problemów można edytować plik customurl.txt. Dla Linuksa z Flatpakiem jest on w ~/.var/app/org.openstreetmap.josm/data/JOSM/plugins/utilsplugin2/customurl.txt.
  3. Należy wybrać Bing StreetSide w Data => Select custom URL
  4. Teraz można otworzyć Bing StreetSide za pomocą Data => Open custom URL (Shift+H)

Jeżeli w danym miejscu jest dostępny StreetSide to zostanie otwarty. Jeżeli nie to otworzy się mapa z ulicami na niebiesko w miejscach, gdzie jest dostępny.

Demo narzędzia

Właśnie wydałem nowe narzędzie osm-revert dla społeczności OpenStreetMap. W założeniu jest to bezpośredni następca do RevertUI. Jest to szybszy i skuteczniejszy sposób na wycofywanie zmian na mapie. Korzysta z Overpass API, aby zredukować ilość zapytań do serwerów, co czyni go szybszym w procesie odwracania. Potrafi także automatycznie rozwiązywać konflikty, co było niemożliwe w przypadku poprzedniego narzędzia. Dodatkowo, nie posiada ograniczeń dotyczących rozmiaru zestawu zmian, co pozwala na cofnięcie nieograniczonej liczby zmian w jednym zestawie.

Jedną z najlepszych rzeczy w osm-revert to jego zdolność do automatycznego rozwiązywania konfliktów. Wcześniej, RevertUI anulował cały revert w przypadku wystąpienia konfliktu. Z osm-revert, proces rozwiązywania konfliktów jest w pełni zautomatyzowany. Na przykład, jeśli zestaw zmian zawiera zmianę w drodze, która jest połączona z innymi drogami, osm-revert automatycznie zaktualizuje te drogi, aby poprawnie odzwierciedlić wycofanie. Zaktualizuje również wszystkie relacje, które zawierają zmodyfikowaną drogę. To nie tylko oszczędza czas, ale także zapewnia, że dane na OpenStreetMap pozostają dokładne i spójne.

Kolejną zaletą osm-revert jest brak limitów na rozmiar zmian. W przypadku RevertUI, użytkownicy często byli ograniczeni liczbą zmian, które mogli cofnąć w ramach jednego zestawu. osm-revert nie ma takich ograniczeń. Jest to szczególnie pomocne przy dużych edycjach, takich jak masowy import czy automatyczne edycje, gdzie może być wymagane cofnięcie tysięcy zmian.

Narzędzie jest dostępne publicznie pod adresem https://revert.monicz.dev. Niezależnie od tego, czy jesteś doświadczonym maperem, czy dopiero zaczynasz przygodę z OpenStreetMap, z pewnością uznasz osm-revert za przydatne narzędzie. Wypróbuj je i daj znać co myślisz!

Daj gwiazdkę na GitHub ⭐️.

Wprowadzenie

Stworzyłem stronę https://starsep.com/osm-wtp/. Można na niej znaleźć porównanie danych OpenStreetMap transportu publicznego aglomeracji warszawskiej z danymi Warszawskiego Transportu Publicznego. Głównym celem jest możliwość łatwego znalezienia błędów oraz brakujących danych. Porównuję dla każdego wariantu linii listę przystanków. Dodatkowo znajdowana jest część błędów związanych z tagowaniem w OpenStreetMap.

Treść strony

Na górze znajduje się lista linii. Dla linii z błędem wyświetla się link z ❌.

lines

Dla linii z błędami wyświetlone są tabelki porównujące nazwy i numery przystanków z OSM i WTP. Kolory oznaczają, co należy zrobić w OSM, aby doprowadzić do stanu z WTP: zielony dodać przystanki, czerwony usunąć, pomarańczowy zmienić. W nagłówku są przydatne linki.

error

Na dole strony można znaleźć inne błędy oraz statystyki generowania.

Dane

Dla każdej relacji type=route dodałem tag url do strony WTP z rozkładem tego wariantu linii.

Przykładowy link: https://wtp.waw.pl/rozklady-jazdy/?wtp_md=3&wtp_ln=166&wtp_dr=A&wtp_vr=1

Argumenty:

  • wtp_md=3 oznacza rozkład z listą przystanków
  • wtp_ln=166 to numer linii 166
  • wtp_dr=A to kierunek linii A/B
  • wtp_vr=1 to numer wariantu linii w danym kierunku. Na stronie są one oznaczone literami A/B

Do porównania listy przystanków wykorzystywane są numery przystanków (tag ref). W WTP numery przystanków mają sześć cyfr, gdzie pierwsze cztery oznaczają numer zespołu przystanków, a dwie ostatnie numer przystanku w zespole. Dodatkowo wyświetlane są nazwy (tag name).

Problemem był brak linku do ostatniego przystanku na stronie WTP. Wyświetla się tylko nazwa, a nie są one unikalne w aglomeracji warszawskiej.

Inne narzędzia

Aglomeracja warszawska jest skonfigurowana w PTNA Public Transport Network Analysis. Dobrym źródłem jest GTFS Warsaw, który też można znaleźć w powyższym narzędziu. Jest także sporo narzędzi Quality Assurance, które znajdują błędy w relacjach transportu publicznego.

Szczegóły techniczne

  • Strona jest hostowana za pomocą GitHub Pages.
  • Kod można znaleźć na GitHubie.
  • Wygenerowany HTML jest w osobnym repozytorium.
  • Skrypt jest zaimplementowany w Pythonie.
  • Ze względu na wydajność używam PyPy 3.9.
  • HTML generowany jest za pomocą Jinja2.
  • Używam styli SimpleCSS. Pozwalają na generowanie prostego HTMLa i wspierają jasny/ciemny motyw bez JavaScriptu.
  • Generowanie uruchamiam za pomocą GitHub Actions. Chwilowo jest to 3 razy na dobę wieczorem. Mogę też uruchomić ręcznie z komputera lub na GitHubie.
  • Dane z WTP (chwilowo HTML stron) są cache’owane. Dzięki temu kolejne uruchomienia danej doby są już dużo szybsze.
  • Dane OpenStreetMap pobierane są z Overpassa z relacji komunikacji WTP.

Plany na przyszłość

  1. Naprawić dane w OSM dzięki temu narzędziu.
  2. Zrobić refaktor kodu. Aktualnie jest to skrypt bez sensownego podziału na funkcje i bez testów.
  3. (być może) Testy poprawności geometrii relacji m. in. czy punkty zatrzymań są częściami odcinków dróg, spójność geometrii, czy platformy są po prawej stronie. Takie testy robią inne narzędzia.
  4. To podejście może dać się zastosować dla innych miast.

Ten artykuł można też znaleźć na https://starsep.com/pl/posts/osm-wtp/

I have created my first preset to speed up marking river milestones on Vistula (Wisła) river. I’m tagging both physical boards on the shore and virtual ones according to: / Stworzyłem swój pierwszy preset by przyspieszyć oznaczanie kilometrażu rzeki Wisły. Oznaczam zarówno tablice na brzegu jak i wirtualny pikietaż na rzece, zgodnie z:

Tag:waterway=milestone

I’m using following tags / używam następujących tagów:

  • key=ref value=Wisła
  • key=waterway value=milestone
  • key=distance value=*

and following Open Sea Map tags / i następujących z Open Sea Map:

  • key=seamark:type value=distance_mark
  • key=seamark:distance_mark:category value=board (for the board on the shore / dla tablicy na brzegu)
  • key=seamark:distance_mark:distance value=*

and special two for the virtual kilometer point in the river / i specjalnych dwóch dla pikietażu na rzece:

  • key=river:waterway_distance value=*
  • key=seamark:distance_mark:category value=not_installed

Please see the results in overpass / Rezultat w overpass