Tiens j'apprends qu'à #Paris on aurait entreprit de virer des répétiteurs de feux tricolores pour améliorer le respect des sas vélos. Les grands esprits se rencontrent et on peut facilement localiser les lieux avec feux et aménagement cyclable via #Overpass et #OpenStreetMap
{{geocodeArea:Paris}}->.searchArea;
(
way(area.searchArea)[~"^cycleway.*$"~"."];
> -> .cyclable;
);
node.cyclable["highway"="traffic_signals"];
out geom;
Vive les écosystèmes libres et ouverts !
@MapComplete permet de relier @osm_fr et @panoramax très facilement.
On sélectionne un objet présent dans #OpenStreetMap qu'on peut compléter entre autre en lui ajoutant une photo.
Cette photo est partagée directement sur #Panoramax et un tag panoramax=* est ajouté sur l'objet OSM pour faire le lien.
La carte ci-dessous est faite sur @umap et utilise #Overpass pour afficher les objets OSM avec leur photo associée. #NoCode
https://umap.openstreetmap.fr/fr/map/poc-integration-osm-panoramax_928955#18/48.79688/2.50524
By popular demand, here's a map showing the Netto Marken-Discount / Netto distribution within Germany.
Was bored on my way to #eh22 and made a map showing the ALDI Nord / ALDI Süd distribution within Germany using Overpass-Ultra and #OpenStreetMap data.
This uses #TurfJs polygon length function to calculate its circumference. The underlying sorting of the coordinates uses polar coordinates, since that is how they are being randomly generated. By first sorting over the degrees and the distances.
For most instances this is a pretty good estimate, though in some case a self-intersecting polygon can be created, which hints that there is a more optimized polygon.
Further this problem is a typical 'travelling salesman problem' which can be solved via various algorithms.
Though before considering such optimization issues, there is the main question if the randomly generated POI is even accessible to the public.
In the case one is a pedestrian, one could use #overpass to gather information if any #OpenStreetMap highways exist in the proximity to the POI and then find the one that is the closest and permissive to pedestrians. Then move the POI to that location.
This example only works if there is enough #OSM data at the location.
What am I doing wrong, how could this be fixed?
- https://pad.chapril.org/p/iuga-umap
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Cours de Jean-Christophe Becquet http://www.apitux.com sur #uMap
- construire des cartes interactives avec uMap
- illustrer avec des photos sous licence libre depuis Wikimedia Commons ou #Panoramax
- réutiliser des jeux de données #opendata de Ville de #Grenoble
- calculer des itinéraires avec #BRouter
- géocoder une extraction de la base Sirene avec Addok
- extraire des données OSM avec #GeoDataMine ou #Overpass
JauneBaguette
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