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Diary Entries in Brazilian Portuguese

Recent diary entries

Mapeando rio das conchas

Posted by Edil Queiroz de Araujo on 9 June 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

Aproveitando um sábado, dia 23 de maio, para registrar um pouco do Rio das Conchas, um importante rio que delimita uma grande parte da fronteira do município de Ribeirão Grande.

Junto com minha esposa e meu sogro que tem um grande conhecimento local entramos literalmente no rio e subimos alguns quilômetros registrando alguns detalhes naturais.

Os dados GPS se encontram aqui e aqui. Confira o mapa e fotos no Mapillary

Postagens relacionadas: http://projetorgm.com.br/blog/category/mapeamento/

http://www.mapillary.com/map/imgl/0xbkQCQ6l0pQT2PU81IuNw/photo

Muitas quedas e paredões de pedra http://www.mapillary.com/map/imgl/qBLgD4Y76rRbkbo1t4OjEw/photo

As pedras possuem formas esculpidas pelas águas http://www.mapillary.com/map/imgl/RcCirSM2fw-otO52vuX9wA/photo

Mapillary, compartilhe essa ideia

Posted by Edil Queiroz de Araujo on 1 June 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

logo do mapillary Mapillary é um serviço colaborativo para mapear o planeta através de fotografia. Usando ferramentas simples, como smartphones ou câmeras de ação qualquer pessoa pode participar enviando fotos. É um verdadeiro registro do mundo através de fotos e todos nós podemos fazer isso juntos.

Nesse vídeo você vera uma explicação inicial sobre como utilizar: https://youtu.be/RLEDDwgV1Jc Legendando em português e inglês, sugestões na tradução são bem-vindas :)

Mas saiba que você pode muito mais, explore o site e fique por dentro de tudo que você pode fazer usando Mapillary... confira do próprio site algumas leituras altamente recomendadas que vão te interessar ainda mais sobre essa ferramenta:

http://www.mapillary.com/how

http://www.mapillary.com/about

http://www.mapillary.com/developer

Você também pode usar Mapillary para doar fotos para Wikipédia!! Uma ferramenta foi criada chamada pra isso, mapillary2commons :) https://tools.wmflabs.org/mapillary-commons/mapillary2commons/

As fotos do Mapillary estão sob uma licença creative commons, você pode baixar, compartilhar, reutilizar, embutir em seus posts e sites e demais trabalhos respeitando esta licença :)

Usos do Mapillary

Para muitos, o mapeamento com Mapillary significa fixar seu telefone em seu carro ou moto ou levá-lo consigo para uma caminhada e capturando uma área que você achar interessante. Este é um grande uso do Mapillary e é exatamente para que foi projetado inicialmente. Porém, os usuários contribuidores têm continuamente utilizado em formas inovadoras, funcionais e muitas vezes nobres de usar Mapillary.

Mapillary permite que você seja criativo!!

Alguns exemplos incluem iniciativas como registro de Acessibilidade ou falta dela nas cidades, Planejamento governamental, Registro do trabalho humanitário após o terremoto no Haiti em 2010, entre outros. Esses e demais exemplos podem ser conferidos aqui http://blog.mapillary.com/tutorials/2015/04/14/uses.html

Novidades sempre...

Acompanhe as novidades no blog do Mapillary - vale muito a pena conferir! http://blog.mapillary.com/

Colorindo mapas

Posted by naoliv on 28 May 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

Da série "Formas diferentes de visualizar o mapa"

Quem já abriu os limites de um país (ou região, estado, etc) no JOSM já percebeu que a exibição não é nada colorida (afinal, o JOSM é um programa de edição de dados e não de imagem): Padrão JOSM

Mas isso significa que não podemos ter algo colorido?
E se eu quiser o meu país nas cores dele?

Novamente utilizando mágica para aplicar estilos no JOSM, podemos ter o Brasil colorido de verde ou amarelo: Verde e amarelo

/* colore aleatoriamente os estados com verde ou amarelo */
relation[admin_level=4] {
        fill-color: eval(random()) > 0.5 ? yellow : green;
        fill-opacity: 0.5;
}

E se quiser os estados todos coloridos, cada um com uma cor? Colorido

/* estados com cores aleatórias */
relation[admin_level=4] {
        fill-color: eval(rgb(random(), random(), random()));
        fill-opacity: 0.5;
}

Já está dando quase para montar um livro de geografia do Brasil utilizando apenas o OSM e JOSM.

E se a pessoa quiser apenas variações de azul e verde? Verde e azul

/* deixa a cor vermelha sempre em 0, variando verde e azul */
relation[admin_level=4] {
        fill-color: eval(rgb(0, random(), random()));
        fill-opacity: 0.5;
} 

Utilizar random() não garante que a área seja sempre representada pela mesma cor.
E se a pessoa, então, quiser representar os países (e as suas áreas, regiões, enclaves, etc) sempre com a mesma cor?

Países

relation[admin_level=2] {
        fill-color: hsb_color(CRC32_checksum(tag("name"))/4294967296.0, 0.9, 0.7);
        fill-opacity: 0.5;
}

Cada área receberá uma cor baseada no seu nome, mantendo-a para enclaves, ilhas, etc.

Até aqui já dá para vender mapas, representar bairros de uma cidade com cores diferentes ou possivelmente exibir locais com alguma característica, restrição ou necessidade especial (um bom exemplo seria gerar mapas com cores de fácil diferenciação para pessoas com deficiência visual).

De forma mais proveitosa, dá para colorir áreas já trabalhadas, de acordo com algum critério, e áreas que faltam ser trabalhadas.
Por exemplo, o Blademir disse que vai deixar o Brasil inteiro verde: Distritos Isso representa todos os distritos (admin_level=9) já mapeados no Brasil.

/* todos os estados em vermelho */
relation[admin_level=4] {
        z-index: 0; 
        fill-color: red;
        fill-opacity: 0.3;
}

/* distritos em verde, com prioridade de renderização maior (no topo) */
relation[admin_level=9] {
        z-index: 1;
        fill-color: green;
        fill-opacity: 0.6;
}

/* esconde os caminhos */
way  {
        fill-color: black;
        width: 0
}

/* esconde todos os nós */
node {
        icon-opacity: 0;
        symbol-size: 1;
        symbol-stroke-color: orange;
        text: "";
}

Eu achava que tínhamos 2 estados completos, mas nenhum salvou.
O Skippern deu mancada no Espírito Santo e deixou buracos: Espírito Santo O resto mais bem mapeado do país também não está lá grande coisa: MS + SP

Também deu para ver que alguém (não vou falar quem fui ☺) acabou duplicando algumas relações: Duplicado

Reparem como uma das áreas apresenta um verde mais saturado (pela sobreposição de duas relações)

Colorir, portanto, também dá para ser útil nas edições.

Cidades do Brasil

Posted by naoliv on 26 May 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

Da série "Formas diferentes de visualizar o mapa"

O Brasil é muito grande e tem muitos locais habitados (eu sei disso e você também sabe): Locais habitados

Tudo isso é o que existe de place=city, place=town, place=village e place=hamlet.
Só que ter algo pontual, sem cor, sem informação nem qualquer outro atributo é muito chato de se ver.

Mas com o JOSM e um pouco de magia negra dá para, de forma muito simples, visualizar de outras formas (e fazer análises, se quiser).

Por exemplo, os mesmos dados coloridos com intensidade baseada na classificação do local (cidades maiores de 100 mil habitantes são verdes, entre 10 e 100 mil amarelas, menor de 10 mil alaranjadas, hamlets marrons e tem uns roxos que não lembro se talvez escaparam alguns place=isolated_dwelling):

Colorido

Melhor!
Mas e se representar o tamanho do local de acordo com a classificação também?
city > town > village > hamlet

Por tamanho

Já dá para ver de forma um pouco mais clara onde estão localizadas as maiores cidades e as menores comunidades (fica bem claro, por exemplo, que na região Norte tem bastante comunidade pequena e que elas estão muito próximas aos rios).

Ou de acordo com a codificação do JOSM (city = roxo, town = vermelho, village = laranja, hamlet = amarelo):

JOSM

Dá também para ver o óbvio (cidades grandes, em sua maioria, encontram-se no litoral): Litoral

Ou que as cidades (com mais de 10 mil habitantes) do oeste de SP encontram-se próximas às rodovias e ferrovias (muitas se desenvolveram por causa da ferrovia): Oeste de SP

Dá para brincar de muitos modos com a representação dos dados (não só com cidades, mas praticamente com qualquer coisa).

Também dá para visualizar objetos representados de forma incorreta. Por exemplo, muitos bairros estão representados como place=hamlet ao invés de place=suburb

Mapa bem completo, mas com alguns erros

Posted by Ivaldo on 16 May 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

Campo Grande/MS, cidade onde estou morando atualmente, está com um mapa bem completo. Praticamente todas as vias tem nomes, quase não há vias a serem acrescentadas, já existem pontos com os nomes dos bairros principais (falta as relações) e muitos pontos te interesse foram adicionados.

Mas ainda se observa erros como os dessa imagem:

Imgur

Eu gostaria de reunir os colaboradores OSM da cidade para discutirmos questões como essa e as prioridades para o melhoramento (para torná-lo quase perfeito) do mapa da cidade.

Se algum user da cidade ler essa mensagem, por favor entre em contato.

TRABALHO DE HIDROGRAFIA

Posted by palloma bittencourt on 12 May 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

No dia 04/05/2015, 6 alunos da turma 3*M03 do turno matutino da escola Jacaraipe, se deslocaram até a Lagoa do Juara para recolher sedimento e água de cinco rios. Logo em seguida, foram para o Ribeirão Juara, um ponto do rio Jacaraípe em São Patricio, Desembocadura do Rio Jacaraípe na praça Encontro das Águas e em uma antiga lagoa em Costa Dourada, recolhendo água e sedimentos de todos os pontos. Fomos de bicicleta nos lugares citados acima, usamos o celular para marcar os pontos no GPS, e o esforço de cada um para que todo o processo fosse realizado com sucesso.

Trabalho de Hidrologia

Posted by Thainá Laranjeiras on 11 May 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

5 alunos da turma 3°M03 do turno matutino da escola Jacaraípe, se deslocaram até a Lagoa do Juara para recolher sedimento e água. Logo em seguida foram para o Ribeirão Juara e recolheram sedimentos e águas de três pontos diferentes. Usamos coletores universais transparentes, para recolher a água e o sedimento. Fomos de bicicletas para os lugares citados acima, usamos o celular (LGL3) para marcar os pontos no GPS, e o esforço de cada um componente para que todo o processo fosse realizado.

Diário de bordo - Hidrologia

Posted by JrLima on 10 May 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

Nosso grupo foi aos pontos marcados atras das amostras no dia 06/05, estávamos em seis pessoas inicialmente, mas infelizmente esse numero foi reduzido para cinco porque um do grupo precisou sair por motivos pessoais (o que n atrapalhou em nada). Quanto ao as amostras, coletamos sedimentos de todos os pontos e a água de dois (Lagoa do Rancho S. Azul e Córrego São Francisco). Andamos em torno de 3 quilômetros deis do primeiro ponto (Lagoa do Rancho S. Azul) até o ultimo (2° ponto da lagoa do Juara).

Trabalho de Hidrologia

Posted by Lethycia Coutinho on 10 May 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)
   Realizado no dia 06 de maio, 2015. Trabalho de campo desenvolvido com 7 alunos com o tema hidrologia. A localização foi pelo córrego das laranjeiras, começamos a nossa rota pela rua Caiçaras, até chegar na rua São Paulo. O material coletado foram sedimentos do solo e água do córrego, passamos pelos 5 pontos e coletamos sedimentos. Foram fotografados os 5 pontos, foram filmados os locais, e coletado informações. Com base no trabalho feito de hidrologia, seguimos a rota de um córrego, percebemos ao percursso de todo o córrego que se encontra poluido, esgoto vindo de moradores, vegetação ao redor e presença de mata ciliar, moradias e construções por todo o córrego, animais que vivem ao redor, chorume que polui o solo em volta. 
Location: Bairro das Laranjeiras, Região de Jacaraípe e Manguinhos, Serra, Microrregião Vitória, RMGV, Mesorregião Central Espírito-Santense, Espírito Santo, Região Sudeste, Brasil

Geografando por aí.

Posted by Milena Martins on 9 May 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

6 alunos da turma 3*M03 do turno matutino da escola Jacaraipe, se deslocaram até a praça Encontro das Águas para recolher sedimento e água do rio. Logo em seguida foram para a Lagoa do Juara e recolheram sedimento e água de três pontos diferentes para em seguida fazer a avaliação. Usamos 10 coletores universais transparentes, para recolher a água e o sedimento, 10 sacolinhas transparentes para recolher algum tipo de vegetação presente no local. Fomos de ônibus para os lugares citados acima, usamos o celular para marcar os pontos no GPS, e o esforço de cada um para que todo o processo fosse realizado com sucesso.

pontos percorridos

Posted by Peterson Santos on 9 May 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

Nosso grupo percorreu todo o trajeto dos cinco pontos observando a todo momento a poluição e a desvalorização do poder maior em pouco se importar com nossos rios. Coletamos sedimentos, água e folhagem para que possamos melhor explicar sobre os pontos na hora da apresentação. Realizamos os pontos usando o celular da marca moto g. A localidade dos pontos ficou da seguinte maneira: 1º ponto - localizado em Castelândia ( não conseguimos ver de perto a lago pois fica dentro do condominio e não deixaram nós entrarmos. 2° ponto - localizado perto da igreja Paroquial São Pedro, no local encontramos muita poluição e desmatamento, o local foi aterrado em um parte e no momento em que estavamos la havia maquinas trabalhando, a poluição era muito visivel ( tanto que as garrafas pets que usamos pra coletar amostras foram todas tirada de lá ) tinhas lixo na margem do rio e nesse pontos vimos uma rede na água ( que parecia que era pra não passar sujeira pra o outro lado do rio). desse local retiramos água para mostrar em sala de aula. 3º ponto - localizado perto da São Pedro também, porém um pouco mais distante, perto da desembocadura, e em cima de um meandro, nesse local havia muito lixo nas magens jogadas pelos moradores que moram em volta ( havia cadeiras, garrafas pets, telhas, e até mesmo uma corda ). Aonde nós estavamos foi aterrado pra construção de uma via porém inacabada, antes era mangue em volta do rio, agora só sobraram árvores cortadas, enquanto nós estavamos lá vimos peixes indo em direção contraria do rio ( eles fazem esse processo para se reproduzirem ). 4º ponto - localizado perto da ponte e da peixaria, só tem muito mais poluição e vimos também ao lado esquerdo maquinhas trabalhando, coletamos sedimento desse local, o mal odor era muito forte. 5º ponto - localizado no Píer de Jacaraípe ( o rio desemboca lá, e ele é um rio estuário ) onde no entando não a muita poluição mas ainda vimos um pouco. Obs: no 2 ° e 3° ponto o governo está realizado uma obra de uma via que provavelmente já matou muitos animais que viviam naquele local e retiraram em torno de 10% da mata de manguezal.

Mapeando na mata

Posted by Edil Queiroz de Araujo on 4 May 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

No feriado de Tiradentes, dia 21 de abril, aproveitei para dar um passeio na mata, e anotei alguns detalhes interessantes. Usei meu celular e os aplicativos Viewranger para gravar a trilha e Mapillary para registrar em fotos. Encontrei rochas grandes, trilhas antigas usadas por antigos agricultores e nascentes.

Pedra cristal Pedra cristal, uma pedra branca semelhante a um cristal que acredita-se que antigamente era usada por indígenas locais para produzir ferramentas: http://www.mapillary.com/map/im/1-GhanEZ2QK73cGcPdCMGA Pedra Cristal gigante, aproximadamente 4 metros de altura: http://www.mapillary.com/map/im/hu917RQLJcHMOFm7f_zWOQ

Pedra de ferro Pedra de ferro ou pedra capota, usada em paredões de pedras em volta de canalizações em rios e córregos para extração de ouro: http://www.mapillary.com/map/im/i8v08tYDl31OrfyiLaS7Dg

gruta Uma gruta muito interessante: http://www.mapillary.com/map/im/x_6cbbYjHIXVmPUQBbZ--Q

Brota uma nascente :) http://www.mapillary.com/map/im/klOHKckUsQx8Y8kZ0kbntA

Mapa da área http://www.projetorgm.com.br/map/?overlay=Mapillary#15/-24.1366/-48.3282

Location: Urucuba, Ribeirão Grande, Microrregião de Capão Bonito, Mesorregião de Itapetininga, São Paulo, Região Sudeste, Brasil

faltam algumas ruas

Posted by Adriano Trizotti on 27 April 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

No mapa de campo grande-mato grosso do sul-brasil faltam algumas rua como por exemplo: rua julia pereira de souza

Analisando dias atípicos e changesets suspeitos

Posted by naoliv on 25 April 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

Para quem não conhece, temos um site com bastante tipo de estatísticas e visualizações de dados em http://resultmaps.neis-one.org/
Uma delas é a parte que mostra as estatísticas diárias de um determinado país, como a do Brasil

Dando uma breve olhada nos gráficos a gente acaba reparado em alguns picos bem atípicos para o padrão de edição em nosso país: Atípico

O pico maior de adição de nós ocorreu em 27 de fevereiro de 2014 (mais de 1 ano atrás), com 89404 nós adicionados (seguido de várias remoções).
Os dois próximos picos em verde ocorrem em 19 de janeiro desse ano, com 50133 nós adicionados, e em 9 de março, com 50862 nós.

Mas como encontrar o que foi alterado nesse dia sem precisar baixar o mundo inteiro ou ter uma base histórica do Brasil inteiro?
Através da API do OSM (devo uma cerveja pro pnorman pela sugestão)

Para obter os changesets de uma área precisamos do bbox e do período que desejamos.
O bbox conseguimos de forma bem fácil através do JOSM:

  • baixar a relação do Brasil
  • selecioná-la
  • Ctrl+i
  • pegar o bbox calculado: -73.9830625,-33.8689056,0.0,5.2842873

A data também temos (dia 27 de fevereiro de 2014), só precisando alterá-la para um formato reconhecido pela API.

Com um simples GET "http://api.openstreetmap.org/api/0.6/changesets/?bbox=-73.9830625,-33.8689056,0.0,5.2842873&time=20140226T000000,20140227T000000&closed=true" temos então todos os changesets no Brasil de 00:00 do dia 26 de fevereiro de 2014 até 00:00 do dia 27 de fevereiro de 2014. Ou melhor, deveríamos ter...

A API retorna apenas 100 resultados (portanto se o período tiver mais de 100 edições, não retornará todas).

Quebrando as requisições em períodos menores, de 1 hora (ou, em alguns casos, de meia hora), temos então todos os changesets de um dia inteiro.

Com cada id de changeset fica fácil obter os dados deles e analisar o que aconteceu: quem editou no Brasil, que horas, qual editor utilizou, quantos objetos adicionou, removeu, modificou, etc.

O bom disso é que abre muitas possibilidades: podemos analisar qualquer dia anterior onde há picos no gráfico (seja por adição ou remoção de objetos) ou então, futuramente, analisar os dados diariamente na busca, também, de edições suspeitas.

Não é nada complicado e dá para ser todo automatizado o processo.

Por essa pequena análise pudemos ver que um usuário alemão é muito ativo no Brasil (ou era naquela época, pelo menos), que houve uma modificação automatizada de nomes de ruas e também, infelizmente, uma importação...

A importação precisará ser analisada, junto com os outros changesets do usuário.
Outros dias atípicos também serão verificados na medida do possível.

Aceito correções de ortografia, Português e pedidos para explicar algo melhor, desde que saiba explicar :-)

OpenStreetMap no MundoGeo Connect

Posted by wille on 22 April 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

O MundoGeo Connect é um dos principais eventos da área de GIS do Brasil e teremos atividades do OpenStreetMap mais uma vez. Nosso colaborador Thierry Jean ministrará uma palestra e um workshop no dia 06 de Maio.

A palestra "OpenStreetMap para concessionárias e governo" será realizada das 10h30 às 11h, dentro do seminário Big Data e Inteligência Geográfica. A entrada para esse evento é gratuita.

Já o workshop "OpenStreetMap: construção colaborativa de mapas" será das 14h às 14h45, dentro do seminário Tela Viva Móvel.

Caso você vá participar do MundoGeo Connect 2015, não deixe de conferir as atividades.

Location: Bixiga, Bela Vista, São Paulo, Microrregião de São Paulo, RMSP, Mesorregião Metropolitana de São Paulo, São Paulo, Região Sudeste, 01330000, Brasil

Enxergando o mapa de outras formas

Posted by naoliv on 20 April 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

Dá para praticamente enxergar a área do estado e as principais rodovias utilizando apenas as pontes mapeadas em SP (bridge=*)

Pontes do estado de SP

Edição de Santa Cruz da Serra

Posted by CarlaCPS on 17 April 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

Começando a editar o mapa do bairro em que moro.

Location: São Judas Tadeu, Duque de Caxias, Microrregião Rio de Janeiro, Região Metropolitana do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Região Sudeste, Brasil

Edições no Cemitério São João Batista

Posted by Luis Bahiana on 17 April 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

Traçado de áreas arborizadas , caminhos de pedestre e vias de serviço

Location: -22.960, -43.188

Mkgmap deletando elementos e atributos

Posted by oesleiribas on 16 April 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

No mkgmap existem duas funções que podem ser usadas para deletar elementos ou atributos. Quando isso é necessário? Bom, imagine que você está compilando um mapa rodoviário e então percebe que as linhas de energia estão aparecendo no mapa e deixando você confuso, já que elas podem ser confundidas com vias, nesse caso o que você pode fazer é deletar esses elementos evitando que elas apareçam no mapa gerado. Outra situação, você percebeu que no mapa existem muitos POIs sem nome, se você quiser você pode deletar esses elementos também. Outro caso você pode deletar apenas uma tag, por exemplo a tag “postal_code” (CEP), você pode decidir que ela não é útil para você, então pode deletar esse atributo.

Além dos elementos ou atributos não “aparecerem” no mapa gerado evitando possíveis confusões, você tem a vantagem que o mapa gerado será menor. Para fazer isso basta você usar o mkgmap usando um “Style File” e colocar nesses arquivos os comandos de deleção.

Abaixo um exemplo de como deletar todas as linhas de energia do mapa do OSM

power=line {deletealltags}

power=tower {deletealltags}

No caso dos mapas do OSM para uso rodoviário eu recomendo que sejam deletadas essas linhas de energia. O motivo é que essas linhas após a geração do mapa ficam muito parecidas com as vias, o que acaba deixando os motoristas confusos ao navegar no mapa. Outra opção seria formatar essas linhas com uma cor ou forma que não causasse confusão, porém como não vejo muita utilidades delas nos mapas rodoviários eu prefiro deletá-las.

Outro possibilidade que o o mkgmap permite é a deleção de apenas um atributo. Por exemplo, caso você deseje apenas deletar o atributo postal_code (CEP) das vias você poderia usar o comando abaixo

highway=* & postal_code=* {delete postal_code}

Referências: Manual Style

Mkgmap adicionando label2 e pesquisa por CEP

Posted by oesleiribas on 15 April 2015 in Brazilian Portuguese (Português do Brasil)

Nesse post vamos falar sobre como adicionar label2 e pesquisa por CEP nos mapas gerados pelo mkgmap. Primeiramente o que é label? O label é o nome do objeto (Via, POI, etc), no OSM existe a tag “name” que dá nome aos objetos, por padrão do mkgmap o conteúdo dessa tag é usado para nomear os objetos, sendo que o label1 será preenchido com o valor dessa tag.

Com o mkgmap cada objeto (nome de uma rua, um estabelecimento comercial, etc) pode possuir até 4 nomes, ou seja, cada objeto pode possuir 4 labels. Mas quando isso (mais de um nome para um objeto) é necessário? Imagine que uma rua tenha o nome oficial de “Rua Mario Zanin”, porém seja popularmente conhecida como “Rua das Torres”. Nesse caso você pode atribuir cada um desses nomes ao mesmo objeto, ou seja, a mesma rua pode ter mais de um nome e assim ser encontrada por suas diferentes representações.

Outro exemplo: a rua chama-se “Rua XV de Novembro”, porém o usuário procura no GPS por “Rua 15 de novembro”. Nesse exemplo o GPS não vai encontrar a rua pois ele não sabe que semanticamente os dois nomes referem-se ao mesmo local. Para resolver esse problema pode-se atribuir as duas formas a mesma via, nesse caso podemos até mesmo atribuir três formas. Ficaria algo como:

Label1: Rua XV de Novembro

Label2: Rua 15 de Novembro

Label3: Rua Quinze de Novembro

Legal, mas como eu disse com o mkgmap posso colocar até 4 labels, então o que eu posso fazer com o último label? Uma ideia é adicionar o CEP como conteúdo do último label. Assim eu posso encontrar a via pelo nome e suas variações e também pelo CEP dela! Isso já funciona em alguns mapas comerciais.

Imgur

Imgur

Para fazer isso basta usar o mkgmap e alguns “Style File”. Não recomendo que você fazer um “Style File” do zero se você nunca fez isso, eu recomendo que você pegue um já pronto e apenas modifique com o que você necessita. Aqui tem um exemplo de “Style File” padrão que pode usar usado. Salve todos os arquivos em um diretório da sua máquina. Em seguida abra o arquivo “lines” e adicione no topo do arquivo as seguintes linhas:

highway=* {set mkgmap:label:2='${alt_name}'}

highway=* {set mkgmap:label:3='${loc_name}' | '${official_name}' | '${nat_name}' | '${reg_name}' | '${int_name}' | '${old_name}' | '${short_name}'}

highway=* {set mkgmap:label:4='${postal_code}'}

Nesse caso o label2 será setado com o conteúdo da tag “alt_name”. O label3 será setado com o conteúdo de algumas das tags da lista que segue após o sinal de igual. Sendo que as tags que vem antes tem prioridade. Você pode mudar essa ordem. Por último temos o label4 que vai receber o conteúdo de postal_code (CEP). Nesse exemplo apenas as vias (highway) irão receber esses labels. Você pode mudar isso e adicional label2, label3 e label4 para outros objetos também, para isso basta criar outras regras colocando uma regra diferente de “highway=*” no inicio do comando.

Por fim basta compilar usando o mkgmap, o comando ficaria parecido com o que consta abaixo, sem que “/dir/style_file” seria a pasta na qual encontra-se os “Style File” que você baixou:

java -Xmx1500m -jar mkgmap.jar --style-file=/dir/style_file --gmapsupp -c template.args

Algo que eu notei nos testes que eu realizei é que no caso de vias segmentadas (cortadas) todos os atributos de cada segmento deve possuir o mesmo valor para a pesquisa pelo label funcionar corretamente, caso os valores sejam diferentes a pesquisa não funciona. Exemplo, imagine que a “Rua Marcos Pien” está dividida em duas partes, parte1 e parte2. Sendo que a parte1 possui os atributos: name=”Rua Marcos Pien”, alt_name=”Rua do Marcos”, loc_name=”Rua da Igreja”, postal_code=”81955-400”. Já a parte2 possui os atributos: name=”Rua Marcos Pien”, alt_name=”Rua do Marcos”, postal_code=”81955-440”. Imagine que geramos um mapa usando as configurações de label2, 3 e 4 descritos nesse artigo.

Em nosso exemplo se pesquisar por “Rua Marcos Pien” e por ”Rua do Marcos” o GPS encontrara a via, agora se pesquisar por ”Rua da Igreja” o GPS não vai encontrar pois esse nome consta apenas no primeiro segmento e não consta no segundo. O mesmo acontece se pesquisarmos pelo CEP 81955-400, o GPS também não vai encontrar uma vez que esse valor consta apenas no primeiro segmento, no segundo segmento o valor é diferente.

Referências: Style File | Manual Style

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