Beth Tapetes

Está edição foi feita a edição em um dos únicos hospitais do município de Ponte Nova, é um hospital localizado no centro da cidade e recebe muitos pacientes.

Algumas mudanças feitas para quem vive em Contagem: coloquei a barraca do Tio toninho em frente a prefeitura, algo que está a anos e não se foi notado no mapa. E algumas coisas em torno de Minas Gerais. Vou fazendo mudanças as quais considero necessárias. Bom mapeamento a todos!

Some changes made for those who live in Contagem: I placed Tio Toninho’s tent in front of the city hall, something that has been around for years and was not noticed on the map. And some things around Minas Gerais. I’m making changes that I consider necessary. Good mapping everyone!

Visando o importante Município de Saúde, um grande polo turístico e econômico regional. O Município é também o mais importante para a história da região, pois foi nele que os primeiros índios Payayas chegaram e fundaram seus povoados, e posteriormente, os bandeirantes paulistas. Em meio a Mata Atlântica e Grota, a vegetação é verde e encantadora. Saúde é um grande município agricultor, com foco nas bananas, trigo, leite, mel, caqui, etc… Saúde também é repleto de minérios, por isso, existe diversas mineradoras legais, e infelizmente, ilegais. Infelizmente, o contrabando de minério é muito comum em Saúde, e acaba adoecendo os cidadãos que trabalham em meio ao perigo da mineração ilegal. Além de contaminação dos rios, que foi o que aconteceu com o Rio Payaya, devido a uma mina ilegal de diamante.

Saúde é um importante município da Região Piemonte Norte da Chapada Diamantina, em contexto de história, religião, natureza, turismo, economia e influência.

English

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Motivação e escopo

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Link para o uMap

Proposta de um fluxo de trabalho para incluir pontos de interesse (POI) no OpenStreetMap (OSM), a partir de um arquivo de valores separados por vírgulas (.csv) e gerar um mapa web dinâmico.

É importante ressaltar que este procedimento pode ser realizado por mapeadores iniciantes e que é mais adequado ao mapeamento de (relativamente) poucos dados, por exemplo, escolas, postos de saúde, sirenes de emergência etc, circunscritos a uma área que poderia ser, por exemplo, carregadas no iD ou no JOSM.

Para importar maior volume de dados no OSM, é necessário ser um mapeador experiente (nível intermediário ou avançado), documentar o procedimento na Wiki OSM e obter o aval da comunidade. Esse caso não é foco deste tutorial.

Materiais

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Para esta atividade, serão necessários:

• Arquivo de dados em .csv (ver os arquivos de exemplo, após esta lista);
• Gerenciador de planilhas eletrônicas, algumas sugestões são: OpenOffice Calc, LibreOffice Calc ou Gnumeric;
• Sistema de informações geográficas QGIS com plugin MMQGIS instalado e ativo;
• Navegador de Internet com permissão para JavaScript;
• Editor iD, editor default do OSM;
• uMap;

Arquivos de exemplo — Para realização desta prática, são disponibilizados dois arquivos .csv, com a geolocalização de sirenes de emergência instaladas na cidade de Maricá (Rio de Janeiro, Brasil) — as estações de alerta e alarme hidrológicos - EAAH e estações de alerta e alarme geológicos - EAAG). Os dados deste exemplo são de domínio público e foram doados pela Secretaria de Defesa Civil do Município de Maricá. É necessário sempre conhecer a licença dos dados originais, a fim de verificar a sua compatibilidade com a licença ODbL do OSM.

Fluxo de trabalho

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A - Obter os dados e preparar o arquivo inicial

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Obter os dados de fontes oficiais, via download em portais institucionais ou por comunicação pessoal com a administração pública. Verifique se a licença dos dados é compatível com a licença ODbL, conforme explicado acima.

Abrir o arquivo .csv no gerenciador de planilhas eletrônicas e preparar o arquivo, seguindo as recomendações abaixo, antes de iniciar o geoprocessamento:

• O ideal é que o arquivo .csv inclua os campos de latitude e longitude, porém, caso o aquivo ainda não os inclua, deve conter os endereços ou qualquer geocódigo livre, para que seja possível a geolocalização dos objetos de interesse (no caso do exemplo, as coordenadas geográficas das sirenes de emergência).

Observação: preparação do arquivo .csv, somente no caso de não incluir as coordenadas. Caso o seu arquivo as tenha, passe ao ponto seguinte. Realizar a geocodificação dos endereços com o plugin MMQGIS, após incluir o arquivo .csv como uma camada vetorial no QGIS; ou utilize outros meios para geocodificação, a fim de gerar os dois campos de valores de coordenadas - latitude e longitude. Por vezes, o geocodificador não encontra alguns endereços, mas é disponibilizado um arquivo, que pode ser utilizado para procurar as coordenadas e inseri-las manualmente no mesmo .csv.

• Para que as coordenadas sejam lidas pelo plugin MMQGIS, é necessário que o separador de decimais das coordenadas seja o ponto (“.”) e não, a vírgula (“,”). Realize o ajuste no arquivo, caso necessário. Por exemplo: de -23,102378 muda para -23.102378.

• Verifique a acentuação das palavras e qualquer outro aspecto importante para que os dados estejam o mais correto possível. Caso, ao abrir o arquivo, não tenham sido reconhecidos os acentos e outros caracteres especiais, verifique se ele está em UTF-8 ou ISO-8859-1, que são os charsets utilizados no Brasil (sendo o leitor de outro país, verifique o charset adequado à sua região). Isto é verificado no próprio gerenciador de planilhas.

• O arquivo também deve conter um campo “id”, que será utilizado na geração dos pontos, conforme descrito na etapa B, a seguir. Caso ainda não haja um campo identificador, incluir mais uma coluna e a nomear desta forma (id). Atribuir valores inteiros ( 1, 2, 3 …) e preencher todas as linhas que contêm dados.

B - Gerar os pontos

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Até o momento, os registros estão apenas com os atributos de coordenadas geográficas (latitude, longitude), mas ainda necessitam ser transformados em pontos (objetos espaciais). Esta etapa é realizada assim:

• Abrir o arquivo .csv no QGIS e verificar se o projeto está no sistema de referência geodésico WGS-84 (EPSG: 4326), pois é o sistema utilizado no OSM. Isso é realizado seguindo o caminho de menu:

Projeto –> Propriedades

• Gerar os pontos que correspondem às coordenadas, seguindo o caminho de menu:

MMQGIS –> Import/Export –> Geometry Import from CSV file

escolhendo o formato .geojson para o arquivo de saída.

C - Preparar o arquivo para reconhecimento automático das etiquetas

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Para facilitar o mapeamento dos pontos no OSM, é importante realizar a compatibilidade semântica dos nomes dos atributos dos dados no arquivo .geojson com os nomes de etiquetas adotados no OSM, para que as mesmas sejam reconhecidas automaticamente. Veja um exemplo na figura a seguir:

Realizar este ajuste, modificando os nomes de atributos do arquivo .geojson diretamente em um bloco de notas ou processador de texto, trocando os nomes com a função “localizar e substituir”, tendo atenção para não excluir as aspas, pois elas são necessárias para a integridade do .geojson.

Exemplo de nomes de atributos no arquivo .geojson das sirenes e suas etiquetas correspondentes no OSM:

ATRIBUTOS no .geojson —- TAG correspondente no OSM

nome —- ref (ex: EAAH1, EAAG6,…)

responsavel —- operator

bairro —- addr:suburb

cidade —- addr:city

país —- addr:country

latitude —- lat (ou latitude)

longitude —- lon (ou longitude)

Observações importantes:

O arquivo .csv do exemplo das sirenes contém ainda dois atributos (tipo e rede), para os quais não há correspondente direto no conjunto de etiquetas do OSM. Mas estes atributos (tipo e rede) podem ser unificados em um único atributo, nomeado como “note”, para entrar como uma etiqueta de nota, ou podem ser excluídos.

É importante criar mais um atributo denominado “emergency” e incluir os valores “siren” em todas as linhas do arquivo. E também excluir o campo “id” que foi criado para a geração dos pontos, em etapa anterior deste tutorial. Estas duas ações podem ser realizadas no QGIS.

D - Carregar o arquivo dos pontos no editor iD e mapeá-los no OSM

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No https://osm.org, buscar a área de interesse (área de localização dos pontos, no exemplo das sirenes, correspondente à cidade de Maricá, RJ), aproximar e clicar em Editar, escolhendo o editor iD;

Realizar o alinhamento da imagem de fundo, caso necessário, pelo controle Imagem de fundo –> Deslocamento de imagem, no editor iD;

Carregar o arquivo .geojson (no exemplo, os pontos das sirenes), clicando no controle de menu à direita:

Dados do mapa –> Dados do mapa personalizados –> clicar nos três pontos e carregar o arquivo .geojson

Observação: o iD aceita o carregamento de arquivos vetoriais em outros formatos, como .gpx, .kml e .json, ou ainda, endereços de serviços de Tiles (WTMS).

Veja que, após carregar o arquivo no iD, os pontos são mostrados em cor de destaque (no exemplo, rosa):

Aqui, uma aproximação para um dos pontos:

Clicando no ponto, as etiquetas são reconhecidas e exibidas automaticamente, pois já estão compatíveis semanticamente com as etiquetas do OSM:

Porém, estes pontos ainda não estão como objetos do OSM, estão apenas como uma camada de dados no iD.

Para resolver isso, realizar a transferência dos pontos, um a um, verificando se já existem na base cartográfica do OSM. Para cada ponto, copiar as etiquetas da marca dos pontos coloridos e colar no ponto novo que adicionou.

Após colar as etiquetas, o ponto assume o valor que está no campo “ref” (no exemplo das sirenes), sinalizando que o ponto e as etiquetas já são objetos OSM:

NO CASO DOS DADOS DE EXEMPLO, NÃO REALIZE O UPLOAD PARA O OSM, POIS JÁ ESTÃO MAPEADOS NA BASE!

Se estiver realizando o processamento dos próprios dados, pode realizar o envio (upload) dos dados no iD e não esquecer de informar a fonte e de incluir comentários detalhados que possam auxiliar mapeamentos futuros.

Algumas observações importantes sobre os comentários:

• Lembrar que comentar apenas com hashtags não é uma boa prática, ofereça detalhes sobre o upload de dados que está realizando para o OSM;

• Observar que há um limite de tempo para que um changeset permaneça aberto para edição, o que significa que deve realizar o upload dos dados que modificou no ID dentro de 1h. Caso haja muitos pontos, uma saída é realizar mais de um upload, enviando as modificações aos poucos e continuar trabalhando na edição;

• Não incluir dados sensíveis de pessoas físicas e jurídicas no OSM;

Observação: se o leitor for um mapeador experiente, esta etapa pode ser realizada substituindo o uso do editor iD pelo editor JOSM e realizando o carregamento dos pontos, mediante procedimento de conflação de dados.

Criar uma visualização personalizada dos dados com uMap

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Após realizar o upload dos dados no OSM, usando o editor iD, normalmente, em alguns minutos, os dados mapeados já podem ser visualizados no renderizador principal do OSM, em https://osm.org.

— Atenção: NÃO REALIZE O DOWNLOAD DOS DADOS DO EXEMPLO, POIS JÁ ESTÃO MAPEADOS —

Porém, se deseja criar uma visualização personalizada dos dados, modificando ícones, cores, realizando agrupamento de marcadores, gerando hot spots etc… e de uma maneira que seu mapa web esteja acessível a todos pelo navegador de Internet, pode ser criado um mapa dinâmico no uMap, com a mesma conta de usuário do OSM.

Para criar um novo mapa web e adicionar camadas dinâmicas – camadas que realizam a busca e o carregamento automático das feições no mapa, a cada visita na plataforma — seguir este passo-a-passo:

1. Realizar o login no uMap com sua conta de usuário do OSM e criar um novo branco, que permanecerá em modo rascunho, até que seja compartilhado publicamente. Até lá, é possível trabalhar no mapa e as modificações não estarão visíveis ao visitante.

2. Criar uma nova camada, clicando no controle de camadas do uMap (no modo edição), seguindo o caminho: Adicionar camada –> Dados remotos (no final do bloco)

3. Preencher o seguinte (específico para o exemplo das sirenes de emergência):

• URL

https://overpass-api.de/api/interpreter?data=[out:json][timeout:25];(node["emergency"="siren"]({south},{west},{north},{east}););out body;>;out center skel qt;

• Formato: osm

• Marcar a opção “Dinâmico”

Escolher o aspecto (aparência) das etiquetas e dos ícones nos controles da camada. Nessa via, a página Wiki do uMap oferece um guia em três línguas - inglês, francês e italiano, que podem ser consultados para esta etapa. Uma tradução do Guia do uMap para o Português (pt-BR) está disponível também neste link.

Parabéns!

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Se você conseguiu realizar a prática até aqui, significa que está com um uMap parecido com este:

uMap link

Na próxima entrada do Blog, mostrarei como criar um mapa dinâmico com o plugin Leaflet Map para Wordpress.

Este conteúdo é licenciado pela CC BY-SA 4.0 International. Você pode utilizar e adaptar este conteúdo, desde que cite o autor e mantenha a mesma licença nos conteúdos derivados.

Eu sou Pedro Ricardo, mapeador voluntário para o OpenStreetMap desde 2021 e sou estudante de Meio Ambiente. Contribuo principalmente com o mapeamento de regiões próximas ao Curimataú paraibano.

Esse texto trata de uma sugestão de tags a serem usadas em vegetações do bioma Caatinga. Decidi fazê-lo porque não encontrei material suficiente que aconselhasse como caracterizar sua vegetação, tanto nos grupos do OSM quanto na Wiki.

O bioma Caatinga é endêmico do Brasil, ou seja, não existe em nenhum outro país e apresenta espécies únicas. Compreende a maior parte da região Nordeste brasileira e apresenta várias variações (fitofisionomias) tornando difícil a generalização e simplificação de suas características vegetais. As variações são tantas que estudiosos preferem trabalhar com o termo caatingas, no plural. Entretanto, com o objetivo de facilitar no mapeamento, tentei encontrar atributos já existentes no OpenStreetMap para destacar sua individualidade em relação aos outros biomas sem ferir tanto com suas peculiaridades. As justificativas para o uso são dadas ao longo do texto.

A imagem abaixo é um mapa dos tipos de vegetação original no Brasil segundo o IBGE (2004). Como podem observar, a savana estépica compreende a maior parte do semiárido brasileiro e, inclusive pode ser considerada um sinônimo aproximado de caatinga como destacado aqui.

Dessa forma, minha sugestão é que as características dessa vegetação devem ser representadas no OpenStreetMap com maior frequência em relação a outras fisionomias do bioma. A savana estépica também é conhecida como vegetação decidual espinhosa, o que significa que as plantas perdem suas folhas em uma determinado período. Na caatinga isso ocorre durante os meses de estiagem. O OSM já possui uma tag e um valor específicos e documentados para isso: leaf_cycle=deciduous.

Então, acredito que esse valor é fundamental para todas as regiões mapeadas como vegetação de caatinga visto que ela tornará possível diferenciar de outros biomas.

Porém, esse valor precisa ser utilizado acompanhado de outras tags como natural=scrub e natural=wood. Aqui a minha recomendação é utilizar com muito mais frequência natural=scrub (matagal) pois na própria wiki em português há um destaque:

O que o diferencia de uma floresta ou bosque é a possibilidade de, em geral, toda a vegetação poder receber luz solar, sem ter de ficar sob uma copa de árvores impenetrável pela luz.

Essa característica é frequente nas caatingas, além de que, na definição de natural=wood, fica claro que se trata de uma área totalmente coberta por árvores altas que dificultam que a luz solar alcance plantas menores:

Description Tree-covered area (a ‘forest’ or ‘wood’)

Além disso, a definição em inglês de natural=scrub inclui arbustos, herbáceas e geófitas que também são comuns na Caatinga. Outra tag que deve ser utilizada é a leaf_type porque ela nos permitirá diferenciar algumas fisionomias existentes dentro do bioma. Como a documentação e discussão dessa tag na wiki não são muito claras, decidi simplificar os seus valores sem conflitar tanto com o descrito na página. Assim, leaf_type=broadleaved corresponde às angiospermas e leaf_type=needleleaved às gimnospermas. Além disso, leaf_type=leafless podem ser as cactáceas e outras plantas que têm folhas modificadas para espinhos.

Em resumo, a minha proposta é a agregação das fisionomias em pelo menos três, pois é o que encontrei ser possível com as tags já existentes no OSM:

• natural = wood; leaf_cycle = deciduous; leaf_type = broadleaved para regiões de caatinga densamente arborizada (Savana-estépica Florestada Td) como encontrada na Serra das Almas no Ceará. Esses valores podem entrar em conflito com valores atribuídos à Floresta Estacional Decidual presente nos biomas Mata Atlântica e Cerrado, mas abarcam suficientemente as individualidades dessa fisionomia na Caatinga.

• natural = scrub; leaf_cycle = deciduous; leaf_type = broadleaved deveria corresponder a maior parte das vegetações no bioma pois essas características correspondem à vegetação savana estépica. Descreve relativamente bem a Savana-estépica Arborizada (Ta). Uma árvore característica é o umbuzeiro (Spondias tuberosa). Uma imagem de exemplo é usada abaixo:

Esses valores também descrevem bem a Savana-estépica Parque (Tp) e a diferenciação poderia ser acentuada com o acréscimo da tag species ou genus com o valor da espécie mais abundante visto que essa fitofisionomia costuma apresentar pequenas árvores, geralmente da mesma espécie, e com uma distribuição bastante espaçada. Um exemplo são os carnaubais. A tag description também é outra opção.

• natural = scrub; leaf_cycle = deciduous; leaf_type= leafless para regiões com predominância de cactáceas e bromélias como facheiros, xique-xiques, macambiras, mandacarus e etc (imagem abaixo). Os valores scrub e deciduous correspondem à vegetação arbustiva, herbáceas e plantas lenhosas raquíticas. Neste sentido, pode ser utilizada também para descrever a Savana-estépica Gramíneo-lenhosa (Tg) na qual o valor leaf_type=leafless pode ser opcional.

Para um valor mais exato, o uso de description é essencial com o valor descrito pelo IBGE ou outra fonte. Neste caso, recomendo especificar a fonte através de source:description. Um exemplo pode ser visto aqui. Enfim, qualquer sugestão é bem-vinda e pesquisar sobre o assunto foi muito gratificante para mim!

Mapeando toda a zona rural de Araraquara

• Mata nativa

• Áreas de lavoura

• Arbustos

• Pastos

• Edificações na zona rural (casas, usinas, armazéns, barracões, estábulos, estufas, granjas, etc)

🎊🎉 Rumo aos 30…..

Levantamento florístico Brumado

Foram adicionadas as árvores coletadas por meio de pontos gps

Alameda Itu , Alameda Franca e Alameda Lorena com 100% concluída

Grata! Thank you!

Agradecemos a participação daqueles(as) que assistiram ao evento no canal no YouTube, que ministraram palestras e que organizaram mapatonas!

O evento GIS DAY 2023 é uma iniciativa do IVIDES.org, como parte do evento internacional #osmgeoweek, ou OpenStreetMap Awareness Week, sendo realizado em parceria com YouthMappers internacional, TeachOSM/HOT e HUB YouthMappers Rio de Janeiro.

Mapatonas

Há três mapatonas ativas! Convocamos os(as) mapeadores(as) do OpenStreetMap a se juntarem a nós, neste grande esforço de mapeamento colaborativo das áreas de interesse do estado do Rio de Janeiro!

• Mapatona Maricá - Projetos 1529, 1535, 1536, 1537, 1538, 1539 e 1542

• Mapatona Mosaico das Vargens - Projeto 1560

• Mapatona Seropédica - Projeto 1558

Vídeos do evento

• Palestras na sessão ao vivo do GIS DAY 2023 - Link YouTube

• Apresentação dos capítulos YouthMappers do Rio de Janeiro - Link YouTube

Materiais do GIS DAY 2023

Acesse as fotos e o sumário do evento em PDF, com as respostas às perguntas.

Para entrar em contato

A/C Dra. Raquel Dezidério Souto (+55)21 97714 7667 | ivides@ivides.org | ym.ufrj@gmail.com. Saber mais sobre: IVIDES.org e HUB YouthMappers Rio de Janeiro.

Programa das palestras ministradas em 17 NOV 2023

Mediadora: Dra. Raquel Dezidério Souto

PALESTRA ESPECIAL 1 - Link vídeo Panorama Geral da Defesa Civil de São Gonçalo em 2023 Major Felipe Nascimento de Assumpção Subsecretário de Defesa Civil de São Gonçalo (Rio de Janeiro, Brasil)

PALESTRA ESPECIAL 2 - Link vídeo O processo de construção da Gestão Integrada de Risco de Desastre - caso Maricá Major Wellington Silva de Oliveira Coordenador de Defesa Civil de Maricá (Rio de Janeiro, Brasil)

PALESTRA ESPECIAL 3 - Link vídeo Emergência em Saúde Pública: Atuação do Ministério da Saúde frente a desastres Dr. Edenilo Baltazar Barreira Filho Coordenador Geral de Vigilância das Emergências em Saúde Pública do Ministério da Saúde. Vigidesastres - CGEMSP/DEMSP/SVSA/MS.

Avenida Brigadeiro Luis Antonio 100% numerada

IVIDES.org promoverá o GIS DAY 2023, como parte da iniciativa global #osmgeoweek, the OpenStreetMap Awareness Week. O Instituto IVIDES.org conta com a colaboração do HUB YouthMappers Rio de Janeiro, que inclui um poll de universidades brasileiras - UFRJ, UERJ e UFRRJ. A responsável pelo evento é a Dra. Raquel Dezidério Souto - raquel.deziderio@gmail.com.

As atividades programadas - palestras especiais, mapatonas e validatonas, serão promovidas para melhorar a completude dos dados no Estado do Rio de Janeiro (Brasil), uma contribuição para a redução de riscos e desastres em cidades selecionadas (nesta primeira fase do projeto) - Maricá, capital Rio de Janeiro (Mosaico das Vargens, Recreio dos Bandeirantes) e Seropédica.

Informações em:

https://ivides.org/hub-youthmappers-rio-de-janeiro-brasil

Palavras-chave: OpenStreetMap, IVIDES.org, HUB YouthMappers Rio de Janeiro, Brasil, mapeamento colaborativo.

IVIDES.org will promote the GIS DAY 2023, as part of the global initiative #osmgeoweek, the OpenStreetMap Awareness Week. The Institute IVIDES.org has the colaboration of the HUB YouthMappers Rio de Janeiro, that includes a poll of Brazilian Universities - UFRJ, UERJ and UFRRJ. The promoter and responsible of this event is Dr. Raquel Dezidério Souto - raquel.deziderio@gmail.com (IVIDES.org).

The scheduled activities - special keynotes, mapathons and validatons will be promoted to improve data completeness in the State of Rio de Janeiro (Brazil), a contribution to the reduction of risks and disasters in selected cities (at this first stage of the project) - Maricá, Rio de Janeiro (Mosaico das Vargens, Recreio dos Bandeirantes) and Seropédica.

The event is open to all and the subscriptions can be done at this direction: https://encurtador.com.br/knEFJ

Wellcome to Rio! Wellcome to OpenStreetMap and the free and open software comunity!

Keywords: OpenStreetMap, IVIDES.org, HUB YouthMappers Rio de Janeiro, Brasil, Brazil, colaborative mapping.

A V Olimpíada Brasileira de Cartografia - OBRAC 2023 incluiu o OpenStreetMap como parte da sua segunda etapa, de natureza prática. As equipes participantes, compostas de professores e alunos (de 14 a 18 anos), de escolas públicas e privadas e de todo o País, mapearam aspectos ambientais e socioeconômicos de áreas selecionadas da Região Amazônica brasileira, utilizando editores on-line e aplicativos para mapeamento com o OpenStreetMap.

Exposição Amazônia no Mapa

A Dra. Raquel Dezidério Souto (IVIDES.org e UFRJ), que coordenou a parte técnica desta segunda etapa da competição, criou a exposição virtual Amazônia no Mapa, com parte dos mapas elaborados pelas equipes participantes.

Fonte: equipes participantes da OBRAC 2023 - Ref. 6298800859 (topo esq.); 6299051019 (topo dir.); 6116334695 (centro esq.); 6474822799 (centro dir.); 6169070179 (inf. dir.); 6191786719 (inf. esq.).

OBRAC

A OBRAC é realizada desde 2015 e coordenada pela Universidade Federal Fluminense (UFF), na pessoa da Profa. Dra. Angélica C. Di Maio, em parceria com diversas instituições de ensino e pesquisa brasileiras. O projeto tem o apoio do Conselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).

OBRAC at IVIDES

EXPO Amazônia no Mapa

Interactive uMap of the OBRAC teams - 2015-2023

The V Brazilian Cartographic Olympiad - OBRAC 2023 included OpenStreetMap as part of its second stage. The participating teams, integrated by teachers and students (aged between 14 and 18 years) from public and private schools, from all over the country, mapped environmental and socioeconomic aspects of selected areas of the Brazilian Amazon Region, using online editors and applications for mapping with OpenStreetMap.

Exposition Amazônia no Mapa

Dr. Raquel Dezidério Souto (IVIDES.org and UFRJ), who coordinated the technical part of the second stage of the 2023 edition, created a virtual exhibition Amazônia no Mapa, where anyone can visit the maps of the Brazilian Amazon Region, created by the teams of the OBRAC 2023.

Source: OBRAC 2023 Teams - Ref. 6298800859 (topo esq.); 6299051019 (topo dir.); 6116334695 (centro esq.); 6474822799 (centro dir.); 6169070179 (inf. dir.); 6191786719 (inf. esq.).

OBRAC

The OBRAC is realized since 2015 and is coordinated by the Federal Fluminense University (UFF), by Prof. Dr. Angélica C. Di Maio (UFF), in partnership with several Brazilian educational and research institutions. The project has the support of the National Council for Scientific and Technological Development (CNPq).

OBRAC at IVIDES

EXPO Amazônia no Mapa

Interactive uMap of the OBRAC teams - 2015-2023

Palestra no Latinoware 2023

Tive grande satisfação em ministrar palestra sobre Geocodificação com OpenStreetMap no XX Congresso Latino-americano de Software Livre e Tecnologias Abertas - Latinoware, no dia 18 de outubro de 2023. O evento é promovido há 20 anos pela Itaipu Binacional e pelo Parque Tecnológico de Itaipu -PTI (Foz do Iguaçu, Paraná, Brasil).

Três estratégias para geocodificar com Nominatim/OSM

Na palestra, apresentei os aspectos relacionados à geocodificação com dados do OpenStreetMap e três estratégias que podem ser utilizadas para esse fim:

1. Script Python com biblioteca Geopandas + Nominatim
2. PostgreSQL (com PostGIS), pgAdmin4 + Nominatim
3. QGIS e Plugin MMQGIS

[Vídeo no YouTube] (https://youtu.be/Ic84IpvFeI8)

Na preleção, foram apontadas as vantagens na utilização dos dados do OSM e as dificuldades inerentes aos métodos propostos, com a perspectiva de incentivar o uso dos dados abertos e a adoção das soluções livres.

O PDF desta apresentação está disponível neste link

Você pode adaptar esta apresentação e disseminá-la, desde que mencione a autoria, mas não pode utilizá-la com fins comerciais. Ver texto licença CC BY-NC-SA 4.0.

Para visitar o Latinoware 2023: https://latinoware.org/

🌎

Numeração completa Alameda Santos, Rua Piauí, Rua Maranhão,Rua Bahia, Rua Sergipe,Rua Alagoas ,Rua Para, av Higienopolis, Rua Doutor veiga Filho.Rua Baronesa de Itu,Rua doutor basilio Machado,Rua Doutor Gabriel dos Santos,Rua Tupi,Ruas Rosa e Silva,Rua São Vicente de Paulo,Alameda Barros,rua Armando Penteado,Rua Ceara

Salvando estes links porque achei interessantes:

https://openinframap.org/#6/-22.256/-48.129/L,S

https://opengeofiction.net/#map=11/14.1302/-112.0427&layers=B

https://demo.f4map.com/#lat=-21.7938551&lon=-48.1773943&zoom=18&camera.theta=51.875&camera.phi=-13.751

A numeração da avenida angélica em SP foi completada em 100%, diversas meios foram usados na região para ver qual e o melhor em cada situação para maior aproveitamento do tempo de edição