Andy, so you are the author of those switch2osm articles? ) It’s not that clear from the site.

Pull requests welcome

Well, this is not about some particular small fixes. The whole process is too complex and way too complex for a newbie Linux user. As a such, I would prefer something like:

sudo apt install osm-tile-server
osm-tile-server --autoconfigure
osm-tile-server --enjoy

I guess it’s not possible (yet?) for many reasons :(

Also I’ve found out that the performance and even success of this whole thing heavily depends on the postgres configuration, and there are very little materials out there on this subject.

For example, after installation according to the manual, replication for small osm exports worked perfectly for small extracts, but on the whole planet it just froze completely. I’ve altered something in postgres conf, and it works now perfectly, but when I have to reinstall it, I will have to solve that puzzle again.

Also, I am still not able to get expected performance for the initial postgres import 14 hours against expected 7.5 and I am still not sure, whether the reason is different hardware or configuration of something. It’s not a big problem right now, but anyway.

сделал пока так:

natural=dry_lake (а равным образом и natural=desert) отличается по цвету от natural=sand :)

Наверно такое имеет право на существование)

(c более лучшим форматированием)

@chnav, спасибо большое за ответ)

Солончаки это не шутка, после проливного дождя или паводков может превратиться в непроходимую грязь, а потом год ничего особенного. Случаются паводки, случаются разные работы с Казахской стороны, не исключено что Северный Арал дойдёт обратно до Аральска.

Понятно. Это значит что natural=dry_lake и flood_prone=yes на Аральском море обоснованы.

у меня рендерилось на локальном сервере

А как он у тебя рендерился? Сейчас у меня рендерится черным, что понятное дело не очень интересно, а рендерить его желтым песочком я что-то не очень уверен что это будет правильно.

незадокументированный тег natural=dry_lake в одном из самых первых и топовых по использованию ключей осм

Раздражает даже не просто то, что этот странный тег попал в ключ natural (там многие сотни странных значений, включая опечатки), а то что он попал в TOP-20 тегов по занимаемой площади.

главное не трогайте геометрию и отношение.

Не волнуйся, ничего радикально менять в OSM, не посоветовавшись предварительно с товарищами, я не собираюсь.

@chnav, спасибо большое за ответ)

Солончаки это не шутка, после проливного дождя или паводков может превратиться в непроходимую грязь, а потом год ничего особенного. Случаются паводки, случаются разные работы с Казахской стороны, не исключено что Северный Арал дойдёт обратно до Аральска.

Понятно. Это значит что natural=dry_lake и flood_prone=yes на Аральском море обоснованы.

у меня рендерилось на локальном сервере

А как он у тебя рендерился? Сейчас у меня рендерится черным, что понятное дело не очень интересно, а рендерить его желтым песочком я что-то не очень уверен что это будет правильно.

незадокументированный тег natural=dry_lake в одном из самых первых и топовых по использованию ключей осм Раздражает даже не просто то, что этот странный тег попал в ключ natural (там многие сотни странных значений, включая опечатки), а то что он попал в TOP-20 тегов по занимаемой площади.

главное не трогайте геометрию и отношение.

Не волнуйся, ничего радикально менять в OSM, не посоветовавшись предварительно с товарищами, я не собираюсь.

@pfg21, да, для тех кому два предыдущих не нравятся)

:)

Ну как сказать. place=region – это просто какой-то район или регион со своим названием.

Если бы рендерелки умели вписывать названия в полигоны, как положено в традиционной картографии, от него даже была бы какая-то польза.

В конце концов неадминистративные регионы таки существуют: Владимирское Ополье (в осм кстати так и не обозначено).

Длинный список подобных тегов я уже внес в исключения natural = ‘region’, ‘peninsula’, ‘cape’, ‘flat’, ‘valley’, ‘plain’, ‘sea’, ‘isthmus’, ‘strait’, ‘gulf’, ‘bay’, ‘coastline’, ‘islet’, ‘island’, ‘atoll’, ‘archipelago’, ‘plateau’,’mesa’, ‘massif’, ‘mountain’, ‘mountain_range’, ‘mountains’, ‘hill’ и даже oasis, потому что это не landcovers, а нормально отрендерить названия тоже нельзя.

А landuse=forestry выбесил :) Вообще не пойми что: не лес, не вырубка, не дорога и не избушка лесника.

Congratulations :) !

Большие правки – плохо. Маленькие - тоже плохо :)

EveryDoor. И хоть он работает только с точками, я не вижу проблемы в других редакторах, чтобы сделать хоть какое-то разбитие пакета правок.

Кажется, что если алгоритм работает только с точками, то можно разбивать их на кластеры разными способами. Если алгоритм работает и с веями, и с отношениями, и они еще связаны как то между собой, то всё становится сложнее.

Hi @SK53.

Thank you very much, I will definitely take a look really soon. Here is an update from my side:

• https://drive.google.com/file/d/1SclQ1T4PhtQQbIhqgxOn0CcaPZo7DD72

There are some small changes only: * Some features which do not signify landcovers are removed. * Threshold for for urban landuses has been established, so mega-metropolitain areas in India and Africa (where only landuse=residential are mapped) are gone.

@imagico,

Just a question, maybe you know the answer. Can the Discreet Isolation algorithm work on global datasets by itself?

For example, there are already about one million natural=peak in OSM. Since complexity of the algorithm is quadratic, there will be 1,000,000,000,000 of pairs, for which distance should be calculated.

It seems that some kind of pre-clustering is necessary. Any ideas on that?

Ok, no golden statues for my esteemed predecessors, and no reason why I should more lucky. :)

@imagico, thank you for this comment anyway. You site (imagico.de) is very impressive. The cited paper is also very helpful.

the resonance for innovative map design related methodology development receives in the OSM community is often very limited.

What do you think is the reason for that? It’s a bit strange for me, because the emptiness of the standard map style is the problem which all are complaining about since OSM appearing.

Also, I was quite surprised how easy it is to implement at least the Label Grid method in PostGis. Practically no changes are required in the rendering process, just rank calculation.

О, прикольно. То что что писали и говорили в интервью много лет назад, до сих пор актуально.

Для справки: никакого “Cовета РУОСМ” нет, и есть мнение что и никогда и не было. Это больше такой перформанс 2012 года :)

@solenoid jam

До меня на десятый день дошел смысл вопроса :)

Было бы интересно увидеть теплокарту … по площади полигонов, для того что бы понять где натуральные объекты отрисованы слишком грубо.

Походу, имеется ввиду следующее: есть маленькие (метровые) полигоны, типа отдельных клумб, а есть большие (тысячекилометровые), как гренландский ледник. Кажется, что там где полигоны маленькие, это хорошо, а там где большие, там отрисовано грубовато.

Теперь смотрим на карту. Отображается максимальный размер полигонов [landuse+natural], покрывающих данный гекс. Синие – мелкие полигоны, желто-зеленые – средние, красные большие.

Вывод как обычно, удивительный. Преобладание мелких полигонов говорит не о том, что карта прорисована подробно, а о том, что объекты среднего размера, такие как собственно леса и поля, не прорисованы никак. Пример тому синеющий юг Испании, а из карт выше мы знаем, что отрисован он неважно. Ну и другие континеты, кроме Европы.

Каких-то гигантских полигонов не так много, мы их знаем, это пустыни и ледники. С гренландским ледником вряд ли можно что-то сделать. Про австралийскую пустыню пусть антиподы думают.

Из того, что было бы интересно нам: кажется, грубовато отрисован Приморский край, леса на наших Северах, в тех местах где они нанесены на карту.

Надо ли что то с этим делать, не очень понятно. Сахалин зелененький, потому что он (ха-ха-ха!!) нарисован квадратно-гнездовым методом, по сетке.

Если интересно, я выложу geojson с этой статистикой.

@solenoid jam, да без проблем. :)

Что еще могу добавить к сказанному. Теплокарта просто по плотности точек, она же плотность данных OSM сама по себе ни о чем не говорит, потому что сколько в каком-то месте должно быть нарисовано домов и магазинов никто не знает (И понятно почему, если бы кто-то знал, OSM был бы не нужен.)

Чтобы судить о качестве и полноте osm-данных , плотность данных пытаются сравнивать с плотностью населения, типа чем больше где-то живет людей, тем больше должно быть там объектов. С одной стороны вроде правильно, в мегаполисах типа Москвы объектов много, а в Сахаре или Гренландии ничего нет и не надо (*). С другой стороны зависимость там к сожалению нелинейная, и даже не всегда прямая, потому что в одном бетонном человейнике может жить больше чем в тысяче двухэтажных домов в частном секторе. Магазины тоже имеют свойство укрупняться.

Посмотреть как это выглядит, можно например тут: Сравнение плотности данных осм и плотности населения на Disaster Ninja

Не сказать к сожалению что это очень наглядно. Ну, что есть.

(*) Если мы хотим построить карту “землепокрытий”, или типов ландшафтов, выясняется что надо. Тут нужна другая метрика, см. выше :)

@SK53,

first go, more after Christmas

it looks avesome, I am looking forward the next version. In the meantime I will cleanup some strange tags, that are not really landcovers, like natural=valley, natural=reef I will exclude as well :)

Merry Christmas and the happy new year :)

@solenoid jam , спасибо)

Большое количество значений наверно размывает общее представление о карте.

В чем-то да. Но там где хорошо нарисовано, размытие меньше. Где нарисовано мало, начинает рябить. Но я над этим работаю.

Было бы интересно увидеть теплокарту просто по плотности точек.

Теплокарту просто по плотности точек сделать сейчас не могу, у меня для нее ничего нет. Ее делали уже миллион раз. Она скрадывает суть проблемы: крайнюю пространственную неоднородность данных OSM.

В одном месте густо, в другом пусто. Типичная картина елозанья по одним и тем же местам такая. Нарисован полигон landuse=residental. Казалось бы уже неплохо, мы знаем что это место преимущественно жилой застройки. Дальше начинается бесконечное улучшение его же: рисуются дворовые проезды, дома, клумбы, парковки, детские площадки, точки пои, и наконец билдинг-парты (building parts, трехмерные здания). Плотность точек, в том числе и средняя по гексу, увеличивается, но совсем рядом не нарисовано ничего.

И еще по площади полигонов, для того что бы понять где натуральные объекты отрисованы слишком грубо.

А такая есть. Вуаля:

Мир:

Европа

Показывается доля площади гексов 0..1, покрытая чем-то . Не сказать, что сильно отличается от того что мы видели выше. Это то что ты просил? :)

Hi Jerry, I am really happy to get this comment from you :)

Can you make a geojson available for Europe (and possibly elsewhere)?

Sure, I’ve uploaded it to the google drive. It’s for the whole world, just 45Mb.

Do you have a suitable QGIS style file for the data?

No, and it’s a big problem for me. What you see in the pics is much from automatic random colors. Any help with QGIS style or with CartoCSS style sheet will be much appreciated.

I suspect you may need to make some kind of adjustment based on the proportion of a hexagon which is mapped with one of the tags you use.

Currently the algorithm is dumb simple. For each hexagon areas of each tag is calculated, and the tag with the biggest area is selected. Results are sometimes surprising. There may be some bugs though. Anyway, it’s a newborn baby, so some adjustments are very probable :)

First of all I am going to exclude/combine some tags, because 242 different tags in the output is too much.

Прикольно.

1. Что то как-то немного подвисает (Сергиев посад).
2. place=suburb должны быть полигональными? Точечные тоже бывают.

In some places OSM is really good, especially where OSM contributors live, in some other places OSM is not so good :)