どうも、去年は23kKmw”p”の名で活動してました。23kKmwqです。ingressは青陣営でレベル12です。前は狂ったように住居を追加していましたが、今はWayspotの申請をしまくっています。今のところ37か所申請して、32か所通りました。話はOSMに戻りまして、小字の追加ってどうやるんですかね。。。ここからここまで！という情報がありませんし、どうやってその情報を集めるのか。。。地元でingressやってる知識を使って、今後いろいろと編集していくつもりです。よろしくお願いします～。主に八戸市で活動する予定ですよろしく。

３年前には横浜市北部の青葉区、緑区、瀬谷区の建物を中心としたマッピングを行った。 今回は都筑区、旭区、港北区について行った。

・港北区は既に８、９割終わっており、 東急日吉駅近辺およびその北部など、取り残されていた地域について行った。

・都筑区は地下鉄駅周辺は終わっており、残りの７割程度を行った。

・旭区は駅周辺や相鉄本線以南はほぼ終わっており、残りの８割程度を行った。

・横浜市北部の前に、こどもの国の真北の三輪緑山の建物のマッピングを行った。 確か３年ほど前に誰か(ひょっとすると、自分自身？)が２、３割の建物のマッピングを行ったので、 先に進むことを期待していたが、その後、その気配がないため、残りのマッピングを行った。

2024.9.10

・ゆかりの地(富山県、兵庫県)を見た。５～８年前とあまり変わっていない。 正直なところ少しがっかりした。 日本全体では、OSMデータファイルのサイズは２倍以上に増えているだろう。 大都会のマッピングが進んだのだろう。

・人口１万数千人のゆかりの田舎町をマッピングしてみた。 時間がかかるのは、建物であるが、農地などのマッピングも行った。 住宅内道路はマッピングされていないものが多かった。 建物については近接して農業用小屋や駐車用小屋などがあると、 国土地理院地図では全体がひとつの大きな建物となっており、 オルト地図や Bingの航空地図でも精度が悪く、 ひと繋がりの建物か、分離した複数の建物か判然としないケースがよくある。 全体として都市部に比べると、人口１万人当たりのマッピング時間は、 ３～５倍かかるようだ。

良かった点

・複数の航空写真から吟味してマッピングした

・航空写真だけでもかなりの密度のマッピングが可能だと判明

　→　この結果、国内でも中々お目に掛かれない密度へ（しかも農村部で、おそらく私がマッピングしなければ100年は放置されていたであろう）

反省点

・比較的新しい航空写真を見つけることが思いの外難しかった

・やっぱり現地調査を行なってくれるユーザーが居ないと辛いところがある （コンビニっぽい建物にセブンイレブンのポイントを追加してくれるだけで謎の多幸感に襲われた）

・恐らく必要以上に水路をマッピングした地域がある （先日、青い森鉄道や東北新幹線から田んぼを凝視したが、明らかに田んぼである所を水路にしてそうだなと思った）

・was:buildingタグの建物の削除を行なってしまった （これは私の無知。しかし、首都圏などでこれを一々マッピングしてたらとんでもないことになりそうだと推測）

疑問点

・牧草地と耕作地の違い

→現地調査してくれるユーザーが登場するのを待つしかない（訓練された道民なら分かるのだろうが）

・耕作地はどの程度詳細に描くべきだろうか

→正直、クソデカ耕作地はもちろん、ブロック単位の耕作地もあまり好きではない。しかし、離農が相次ぐ現在では一反一反描画するのは現状をマッピングできているとは言えないとも考えられる。

しかし、災害時に使われることや将来的なことを考慮すると、現状のマッピング方法が好ましいと考えている。

・コンビニやガソリンスタンド、集合住宅っぽいものが航空写真に写っていたら、地図メモで残しておくのは有用か

→今後、現在マッピングしている上尾市で検証したい。

月形町でのノウハウは現在精力的にマッピングしている上尾市などで生かせればなあと思っている。

自分1人だったら正直、モチベーションが怪しかったので協力下さった皆さんには感謝しております。ありがとうございました。

Piebroさんが作成したOpenStreetMap Statisticsを知っていますか？

OSMのchangesetファイルを分析して、様々な角度からグラフを作成してくれるとても有益なツールです。

• https://piebro.github.io/openstreetmap-statistics/
• https://github.com/piebro/openstreetmap-statistics

プロジェクトのREADMEでも、それぞれの国や地域を対象に分析を実施することができる、と示されています。 私のローカル環境で、日本地域を対象にした分析を行うことができたので、手順をまとめておきます。

… See full entry

長らく使っていないため、slackにログインできなかった。（その後、ログインできた。） 記録用としては、日記の方がいいかも知れないので、少し、使ってみよう。 自分が初めてOSMに触れたのは、2015年２，３月である。 ほんの少し、非常勤講師などをやっていたが、余裕がたっぷりできた頃である。 ハイキングには地図がいる。オフライン地図を探し、OSMに出会った。 Google Mapなどに比べると、はるかに内容が乏しいが、オフラインで使えること、 自由にカスタマイズできることが魅力でOSMを使うことにした。 1、2か月で自作OSM地図が完成して、散歩やハイキングの友となった。 １年間10インチWindowsタブレットに自作OSM地図を載せた。 10インチは大きすぎ、１年で８インチWindowsタブレットに変えた。 ３年ほど前から Androidスマホに変えた。 デバッグや自宅利用は ８インチAndroidタブレットを使っている。

この９年間でOSMの情報量は増え、精度も向上している。 旅行、ハイキング、散歩では OSMでさほど不自由は感じない。 観光地に限れば、Google Mapよりも詳細なことがよくある。

ただ、全国均質ではなく、地方にはマッパーがいないため、内容に極端なかたよりがある。

HTMLタグは使えるか？

HTMLタグも使えるようだ。カスタマイズしたOSM地図に国土地理院の標高タイルから 得た標高データを使って等高線を重ねてみた。

参考資料
CONREC A Contouring Subroutine

何ら目新しさも、便利さもないマップで、期待できない。

県内には砂浜が３つある。
１つは市内、もう１つは南の県境、最後１つは北の方。
この前市内のところに行ってきた。
結論から言うと、ちゃんと砂浜ではあったが、あまりおすすめできない場所であった。
数時間滞在すればそのうち出るだろうが、ポケストがないあそこに長時間滞在はしたくない。
なお、南の県境の方はゲット報告を見かけた。
自分はウミディグダはそのうちイベントでばらまかれるのを待とうと思う。

ウミディグダの実装に伴うバイオーム「砂浜」が話題になっている。
砂浜がちゃんと編集されているところは海なし県ではほとんどない。
かつての公園のように簡単にはいかず、難しいところ。

私たちが使っているGoogle mapなどにはかず多くのレイヤーを用いて作られていると学びました。自分でマッピングすることが、日本地図を測量して初めて作った伊能忠敬のようでワクワクしています。ちなみに彼の記念館や屋敷、昔の街並みは千葉県の香取市にあり、「佐原の町並み」として観光地になっています。

小林さんに魅力教えていただきました ありがとうございました 今日からコツコツ始めます

今年の話題と言えば、chatGPTですね。

日常生活では使おうと思うことはほとんどないですが、overpass-turboのクエリを作るのに使ってみたというどなたかの投稿を見て、「なるほどそういうところでも使えるのね」と思い使ってみることにしました。以来いろいろ使っていますので、簡単な紹介を。

overpass-turboのクエリを作る

簡単なものであれば、ウィザードなどを使えばすぐにできますが、ちょっと凝ったことをしようと思うと、よくわからなくなったりして。 chatGPTはoverpass-turboのクエリについても教えてくれました。

例えば、「値が日本語になっているタグを検索するにはどうしたら良いか？」 一回で望むような回答にならなくても、何回か聞き方を変えるなどして答えがわかりました。

例えば、’cuisine’の場合は nwr["cuisine"~"[ぁ-んァ-ン一-龯]"] と書きます。このカッコ内の文字の範囲が日本語の範囲だそうです。

これで値が日本語になっているオブジェクトを検索できました。 これで検索して、”cuisine:ja”に変更したり、”cuisine”の方は英字の値に書き換えたりしてみました。(とりあえず西日本のみ)

プログラムを書く

GTFSやGBFSのファイルをOSMにインポートするために、適切なデータ形式に変換する必要があるのですが、手作業ではとてもじゃないけど無理ですね。

普段はプログラミングに縁がなく素人の自分は、昨年まではネットをいろいろ検索してpythonやGoogle Colaboratoryの使い方を調べながらなんとか少しずつ書いていたのですが、今年からはだいぶん楽になりました。

「こういうデータでこういう処理をしたい」とchatGPTに聞けば、すぐにコードを提示してくれます。 途中までコードを書いてこの先の処理を作りたい時は、途中までのコードとそこから先にやりたいことを書けば、教えてくれます。 自分のデータに合わせてコードを提示してくれるので、非常にわかりやすいですね。

一通り動くコードができあがったら、コード全体をコピペして、「改善すべき箇所があれば教えて下さい」と問えば、より適切なモジュールを使った形や汎用的な書き方を教えてくれます。

これで、素人でも比較的簡単にコードを書くことができるようになりました。

英文作成

インポートの手順の中でwikiページを作成したり、import-MLやコミュニティフォーラムでアナウンスする必要があるので、どうしても英語がついて回ります。

今まではGoogle翻訳などで、日本文を英文に翻訳したりしてなんとか凌いできましたが、英文としてはどうしてもブツ切りで稚拙な感じがするけど仕方ないなと思っていました。

chatGPTを使えば、英文が一通りできた時にそれをコピペして「直すべきところがあれば教えて」と問えば、より自然で文法的にも修正された英文を提示してくれます。

もちろん全部を鵜呑みにすることはできなくて、ちょっと言い回しがおかしいなと思うところは採用しなかったりしますが、これで英文の作成もより良いものになります。

以上、簡単な使用例でした。

削除

ご挨拶！

皆さんこんにちは！私は日本で大学院生をしているMikuです。 私はGSoCを通して、日本における住所検索アルゴリズムを改善する予定です。このような機会をいただけてとてもわくわくしています。

私のプロジェクトについて

皆さんもご存じの通り日本の住所は独特で世界的に一般的な住所の仕組みと異なり、Block addressが基本となっています。しかしながら、OSMの住所検索アルゴリズムであるNominatimはこれら日本独自の住所システムに対応しておらず日本の住所を正しく検索することは困難です。 そこで私のGSoCのプロジェクトでは検索アルゴリズムに日本の住所に対応する機能を追加することでこの問題に取り組みます。これらの機能の追加方法はこちらのリンクを参照することができます。

私のプロジェクトの目標

1. houseenumber、block_number、neighborhoodなど、日本特有の構成要素に適切にタグを設定できるsanitizerを開発する
2. 日本の住所構造に基づいて適切なフォーマットを生成できるtokenizerを実装する
3. (Option）tokenizerに、中国語と日本の漢字を区別する機能を追加する

お読みいただきありがとうございました。この問題はとても日本独自のシステムに基づいています。もし何かコメントがありましたらご指摘いただけますと幸いです。

最近は　Tasking Manager 　のページから緊急支援のマッピングや検証をよくしています。海外の洪水災害で河川のマッピングが求められているときに日本と違いどちらに流れているのかわからないことがあります。そんなとき利用できる等高線のレイヤー画像が無いかと探していました。灯台もとぐらしでOpenCycleMapをJOSMの背景にすると等高線が見れることがわかりました。

古橋先生のツイートを見て、自分もマッパーになれるかなと思い、やってきました。

もともと地図を見るのが大好きで、旅行に行く前には部屋に地図を貼って毎日ルートや地形を考えながら過ごし、現地での写真は位置情報つきで保管して、あとでルートを思い出しながら長期間ニヤニヤします。名所旧跡を見るより、道を辿るのが好きで、乗り物に乗り続けて移動するのが好きです。

自宅付近は怖いので、旅行先を登録していきたいと思います。道路情報などは地元の方に敵いませんが、できることから。

長らく止まっているEXレイドの代わりなのか、本日エピックレイドが開催された。
レイド開催ジムは、スポンサー以外のEXレイドジムをそのまま利用しているようだ。
近所でもかなり人が集まって、みんなコロナ禍でもこのゲームをやめなかったんだなとしみじみと思った。
反映まで長い時間はかかってしまったが、マップ更新を頑張って本当に良かったと思う。
今後このシステムのままエピックレイドが継続的に行われていくのか、注視していきたい。

ポケストは最近は飲食店をちまちま申請している。これもコツコツと続けていきたい。

テスト

今まで徒歩圏内の近所のマップを正しく作成してきたが、明らかに地元民ではない編集者がデタラメな道を作ったり、そぐわない種類の道路に変更したりするので萎えた。もう今後OSMを開くことはないだろう。

いくらOSM編集に熟練していて様々な地域の編集をしようとも実際の地形と違うならばそれはただの自己満にすぎないと下記の編集者に言いたい。

osm.org/user/okadatsuneo

osm.org/user/Ryo-a

もう分かりません。 アップロードしても、編集した建物がいつまで経っても出てきません。 誰か助けてください…

I don’t know how to use. After uploading, the edited building does not appear anytime soon. Can someone please help…

OSM日本コミュニティでは、Plateau建物データのインポートを行うかどうかについて、議論を行ってきました。 user:nyampireは、コミュニティの意見を広く集めるためにアンケートを行い、その結果を公開しました。

全体的な結果についてはOSM wikiに記載されていますが、ここではその結果を少し深堀りしてみたいと思います。

反対・懸念表明の割合

アンケートのなかで、明確な反対、あるいは一定程度の懸念を表明している割合は、以下のとおりです。

票数	回答
4	条件付きで賛成
1	GMLファイルをOSMファイルに変換するcitygml-osmの仕様についてより煮詰め、かつOSM関係者に説明することを条件に賛成
6	タイムスタンプは活用すべきである。ソースの写真が古いというのは些細な事。むしろ新しい建築物がインポートで消える方が大ごとです。
4	第1バッチをさらに分割し、ナレッジを蓄積しながら第1バッチを段階的に実施するなら賛成する。
1	反対

合計16回答（全75回答, 21.3%）

今回は、これらの方々の属性や意見をもとに、簡単な分析をしてみたいと思います。

マッピング経験年数

反対・懸念を表明しているかたのペルソナを推測するべく、まずはマッピング経験年数から見てみましょう。

票数	割合	アンケート全体の割合	回答
3	19%	20.8%	10年以上
7	44%	29.2%	5年以上10年未満
3	19%	34.7%	1年以上5年未満
2	13%	9.7%	6ヶ月～1年未満
1	6%	5.6%	6ヶ月未満

Q5. 全体傾向

全体傾向と比較して、“5年以上10年未満”の方が多く（29% -> 44%）、 “1年以上5年未満”のかたが少ないことが見て取れます。（34% -> 19%） 10年以上などその他の選択肢は5%程度の違いであり、概ね許容誤差程度の範囲ですので、有意とは言えないでしょう。

5年以上10年未満といえば、だいたい2012年〜2017年頃になります。 これは東日本大震災が発生し、Yahoo!Japanデータインポートが一段落（2015年）した頃にスタートした方、ということです。 インポートによって作成された品質の低い道路の修正や、その頃まだそこまで高品質ではなかった衛星写真を利用して地道に建物を描いてきた方、ということができるでしょう。

そうした方々が建物形状の入れ替えについてどのような印象を持っているか、割合をみてみましょう。

建物形状入れ替えへの反応

票数	割合	アンケート全体での割合	回答
2	12.5%	44.4%	積極的に賛成（入れ替えて欲しい）
8	50.0%	44.4%	どちらかといえば賛成
4	25.0%	8.3%	形状の入れ替えはNG、新規形状の追加やタグの追加はOK
1	6.3%	1.4%	どちらかといえば反対
1	6.3%	1.4%	積極的に反対（入れ替えは絶対NG）

Q3. 全体傾向

“積極的に賛成（入れ替えて欲しい）”というかたが有意に少ない（44% -> 12%）ことが見て取れます。 また、“形状の入れ替えはNG、新規形状の追加やタグの追加はOK”、のかたが多くなっています。（8% ->25%） 反対の理由のひとつとして、少なくとも形状の入れ替えには、大小なりの抵抗があるようです。

… See full entry