Una comunidad LATAM con nueva energía, y los SotM tienen mucho que ver

Estoy muy feliz de observar y participar en una tendencia que, desde 2024 en Belén (Brasil), se ha movido: una racha muy positiva de la comunidad OSM Latam —la comunidad donde más activa soy— en torno a personas que han sabido movilizar a más personas y seguir siendo unidas y cohesionadas hasta el próximo State of the Map regional, que ya ha sido elegido con nuestra comunidad mexicana para suceder en el centro histórico de la Ciudad de México, en el maravilloso edificio histórico del Antiguo Colegio de San Ildefonso.
Una alianza muy buena y un muy buen augurio con el Instituto de Geografía de la UNAM, una deuda histórica para la comunidad OSM México.

Siempre he estado convencida de que el nivel regional en Latam es el que más potencial tiene para compartir sus experiencias de impacto y impulsar dinámicas de fondo, como se ha visto en diferentes momentos de su historia. Y estamos en uno precisamente. Esta misma comunidad es la que ha dado nacimiento a otra de mis comunidades queridas, Geochicas. Para mí, es un vivero donde surgen cosas importantes.

Entonces, me genera realmente un gran agrado vernos crecer en torno a la organización de estos State of the Map, y ver cómo ha sucedido desde Belén, ahora en Medellín, y también pinta para México una real colaboración regional, y no una responsabilidad esencialmente asumida por el país anfitrión.

Ha pasado también un tiempo desde que esta comunidad tenía tensiones frecuentes, desembocando en frustraciones y renuncias por visiones excluyentes. Curiosamente ha llegado un tiempo de calma y de novedad, y se siente MUY bien.

Para mí, el State of the Map Latam Medellín ha sido la reafirmación de algo que se podía sentir desde hace un año o un poquito más.

SotM Medellín

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Zona Norte

• San Martín
• Tres de Febrero

Zona Oeste:

• La Matanza
• Ituzaingó
• Hurlingham
• Merlo

Buscando la antípoda

Desd·xtremadura, Pizarrales

Espero encontrar lo que busco.

hi, hru :)

Líneas corregidas / revisadas / mapeadas

• 1
• 2
• 4
• 7
• 10
• 12
• 17
• 24
• 26
• 32
• 34
• 37
• 39
• 42
• 44
• 45
• 46
• 47
• 49
• 50
• 55
• 56
• 61
• 62
• 63
• 64
• 65
• 68
• 70
• 76
• 80
• 84
• 86
• 88
• 91
• 95
• 96
• 97
• 100
• 102
• 103
• 105
• 106
• 107
• 108
• 109
• 111
• 113
• 115
• 118
• 119
• 123
• 124
• 126
• 127
• 128
• 132
• 133
• 134
• 135
• 136
• 146
• 150
• 151
• 153
• 154
• 158
• 166
• 169
• 172
• 174
• 180
• 181
• 185
• 193
• 205
• 218
• 236
• 237
• 238
• 242
• 253
• 284
• 295
• 297
• 310
• 317
• 320
• 321
• 325
• 326
• 328
• 378
• 382
• 383
• 386
• 390
• 392
• 395
• 441
• 443
• 461
• 462
• 463/443
• 464

Florencio Varela

• 500 (No actualizada)
• 503 K, R IDA (No actualizada)
• 506 (No actualizada)
• 507 (No actualizada)
• 508 (No actualizada)
• 509 (No actualizada)
• 511 (No actualizada)
• 512 (No actualizada)
• 513 S (No actualizada)

Ituzaingó

• 504

La Matanza

• 620
• 621
• 622
• 624
• 628
• 630

Lanús

• 520
• 521
• 523
• 524
• 526
• 527/522

Merlo

• 500
• 503
• 504

Morón

• 634
• 635

San Martín

• 670

Fuera del AMBA

Cañuelas

• 502 Parque Industrial Km. 48, Uribelarrea, Máximo Paz, UCES, Hospital (Posiblemente completa)

Pergamino

• D
• E

Pilar

• 501/503 Manzone, Alejo x Nicaragua, Militar, Luchetti (Posiblemente completa)
• 506
• 509
• 510 ramales 1, 2, 3, 4, 5, 7, 9 (Posiblemente completa)
• 511 Carabassa, Manzanares, Luchetti, Golfer’s, Universidad, Esc. 88 IDA, Pilarica (Posiblemente completa) 520 (Posiblemente completa)

Ya está disponible a través del gestor de tareas el proyecto para la incorporación de edificios y direcciones en el municipio de Almogía. Dado que se trata de un municipio con un número manejable de edificaciones, se prevé que la integración de estos datos en OpenStreetMap pueda completarse en un plazo relativamente corto y sin grandes dificultades.

Captura de pantalla del proyecto para la incorporación de edificios y direcciones en el municipio de Almogía. Fuente: Gestor de tareas de OpenStreetMap.

Los stolpersteine son adoquines conmemorativos que rinden homenaje a las víctimas de los campos de concentración nazis. Esta mañana pasé por el pueblo de Almogía para fotografiar tres stolpersteine que se inauguraron el pasado sábado, 13 de septiembre, en memoria de tres vecinos del municipio que fueron deportados durante la segunda guerra mundial.

Adoquines conmemorativos en Almogía (ubicación). Fuente: trabajo propio (CC BY-SA 4.0) disponible en Wikimedia Commons.

Los homenajeados son Pedro Leiva Pino, Pedro Díaz González y Rafael Martín Morales. Sus historias se recogen en un panel informativo que el Ayuntamiento de Almogía, en colaboración con la Asociación de Memoria Histórica del municipio, ha instalado junto a los adoquines, en la plaza de la Constitución.

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El mapeo de Árboles en SotMLatam 2025.

Al caminar por las calles de San Javier y La Floresta (Medellín), lugar donde se desarrolló el evento más importante de OpenStreetMap (OSM) para Sudamericana, es evidente sentir y visualizar la presencia de sus grandes y diversos árboles. Ciudad preocupada y cuidadosa de sus individuos arbóreos, se nota la buena gestión y aplicación de la arboricultura y silvicultura urbana. Por tanto, es trascendente que sea acá en Medellín, donde el tag:natural=tree tome un protagonismo, que esperemos sea una constante para los próximos SotMLatam.

Sin dudas se puede afirmar que este 7° evento ha sido el iniciador de las ponencias donde se destaca la etiqueta natural=tree, el árbol. Este elemento de tipo nodo tiene un crecimiento exponencial, llegando ya a contabilizar en la base de OpenStreetMap los 30.160.988 con un porcentaje de participación del 11.11 %, a nivel mundial (Datos TagInfo al 05 de sep. 2025). Además, el nodo está relacionado en 46 proyectos. A nivel sudamericano los países con mayor registro de árboles, en orden descendente son: Brasil, Argentina, Chile y Colombia.

Los árboles se toman el mapa.

Debido a que fueron cinco las presentaciones, según el programa se agruparon en el tema: Arbolado y Bosques.

Destacaron por su mayoría los trabajos realizados en Colombia, por estudiantes universitarios de diferentes instituciones y carreras de pregrado.

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ID Editor fue como muchos empezamos a editar en OpenStreetMap; después al subir el nivel empezamos a usar JOSM, con las ventajas que vienen con él.

Pero una cosa que extrañaba de ID Editor era que mi área de trabajo en JOSM estuviera delimitada con ese cuadro de color magenta. Estuve buscando en mis ratos libres hasta que encontré como cambiarlo.

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Acabo de mapear Algunas Secciones de RURRENABAQUE entre ellas la policía cantonal y algunos hoteles

Cuauhtémoc ya tiene sus edificios en OpenStreetMap. ¡Disfrútenlo en el mapa!

Después muchas pruebas, les comparto un método para realizar las correcciones de manera masiva y controlada. Este flujo de trabajo es el más simple, rápido y seguro que pude lograr.

⚠️ MUY IMPORTANTE:

• Seguí las instrucciones paso a paso. El orden de los reemplazos es importante.
• No mezcles las dos tareas (network y ref). Hacelas por separado y subilas en changesets distintos.

Requisitos:

• Un editor de texto que soporte “Buscar y Reemplazar” con expresiones regulares (RegEx). Notepad++ es perfecto para esto.
• JOSM instalado y actualizado.

---

Tarea 1: Normalizar la etiqueta ref

🎯 Objetivo: Quitar los prefijos “RN” y “RP” de la etiqueta ref en todas las relaciones de ruta.

Paso 1: Obtener los datos desde Overpass Turbo

Vamos a descargar un archivo .osm que contiene únicamente las relaciones que necesitan ser corregidas.

1. Andá a overpass-turbo.eu y pegá la siguiente consulta.
2. Modificá la línea {{geocodeArea:...}} para poner la provincia en la que querés trabajar (recomendado).

[out:xml][timeout:180];

// Reemplazá "Jujuy" por la provincia que quieras.
{{geocodeArea:Jujuy,AR}}->.searchArea;

// Para buscar en toda Argentina (puede ser muy pesado y lento)
// area(3600286393)->.searchArea;

(
  rel(area.searchArea)
     ["route"="road"]
     ["ref"~"^R[NP]"];
);

out meta;

1. Hacé clic en “Ejecutar”. Ante el aviso de “Datos incompletos” hacé clic en “Mostrar datos”
2. Una vez que termine, descargar los datos como OSM XML, andá a “Exportar” > “datos OSM sin procesar”. Guardá el archivo como refs_para_editar.osm.

Paso 2: La Edición Masiva en Notepad++ (en 2 reemplazos)

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CABA

• Terminado

Zona norte

• Tres de Febrero
• San Martín

Zona Oeste

• La Matanza
• Morón
• Ituzaingó
• Hurlingham
• Merlo

Zona Sur

• Lanús
• Lomas de Zamora
• Quilmes

Por fuera del AMBA

• Pilar

This is a compilations of what I sent to other people.

I have taken it from the cadastre at (https://seduvi.cdmx.gob.mx/programas-delegacionales-de-desarrollo-urbano), I was extremely surprised that CDMX’s cadastre has not being used because it is in the public domain (“Este programa es de carácter público, no es patrocinado ni promovido por partido político alguno y sus recursos provienen de los impuestos que pagan todos los contribuyentes.”) You only need to credit the source: “Agencia Digital de Innovación Pública “Sistema Abierto de Información Geográfica (SIGCDMX)” Disponible en: https://sig.cdmx.gob.mx/”.

After reading osm.wiki/Import/Guidelines, I will make a import page for CDMX data to serve as a documentation for where the data comes from.

Step 1

I download the data from (https://sig.cdmx.gob.mx/datos/descarga). There are two types of data there, the actual cadastry data “Descarga de datos del catastro” and landuse data “Descarga de datos SEDUVI”. The cadastry data is basically a bunch of points and I find that the only useful data there is the address data, which is fairly inaccurate.

It is better to download the landuse data since it has the polygons to work with. I download the shapefile from the “Descarga de datos SEDUVI” section. I’m working at Cuauhtémoc alcadia because it is the central alcadia of CDMX

Generally, since houses in Mexico are connected to each other, often the landuse is the building footprint itself. But, for more complex places like schools, churches, hospital, government areas, etc. it only covers the surrounding of the complex.

Step 2

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Espero está sea mi ubicación exacta

no se que poner jaja

Centro comercial

Resaltar áreas transitables en Python

En las ciencias geoespaciales y la inteligencia de ubicación, las isócronas representan áreas geográficas accesibles en un tiempo determinado desde un punto específico. Por ejemplo, en el contexto de las distancias a pie, las isócronas son herramientas útiles para profesionales como los urbanistas que buscan comprender la accesibilidad y la conectividad dentro de un área determinada.

Al visualizar las isócronas, la ciencia de datos puede proporcionar una herramienta rápida y fácil de usar para ayudar a obtener información sobre el nivel de conectividad y accesibilidad a pie de los vecindarios, ayudar a identificar áreas que están bien conectadas y señalar áreas potenciales de mejoras de infraestructura.

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En el primer trimestre de 2025 me he dedicado a mejorar el mapeo en la Amazonía colombiana, enfocando resguardos indígenas, caseríos y asentamientos, ríos y, con mayor preocupación, selva deforestada.