Carlos Brys's diary
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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
[3] SC-390, Río do Rastro, Bom Jardím da Serra/Guatá, Santa Catarina
Memoria de una importación de datos abiertos oficiales
Posted by Carlos Brys on 16 September 2017 in Spanish (Español)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:
[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
[5] http://www.bretagne-vivante-dev.org/js/osm-and-geojson/
[6] https://www.openstreetmap.org/changeset/51943600
Aplicaciones utilizadas:
QGIS, Notepadqq y JOSM.
OpenStreetMap Humanitario. Una comunidad mapeando por solidaridad
Posted by Carlos Brys on 9 February 2016 in Spanish (Español)
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:
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uMap te permite crear mapas con capas de OpenStreetMap en un minuto y embeber en tu sitio. http://umap.openstreetmap.fr/es