Pisst … OpenStreetMap består nu af over 3 milliarder frie punkter

I går 18. august og 9 dage efter OpenStreetMaps 11 års fødselsdag ramte OpenStreetMaps geodatabase en milepæl med over 3 millarder punkter. Punkter er en slags geo-DNA for alt i geodatabasen – Med punkter opbygger man geografiske objekter som veje, jernbaner, bygninger, søer og POIs som supermarkeder, biblioteker, museer o.s.v. Der er faktisk ingen grænser for hvilke geografiske objekter, der kan lægges ind – Eneste kriterie at det geografiske objekt skal kunne observeres/verificeres, når man befinder sig ude i virkligheden.

3 milliarder graf

Den første milliard punkter nåede OpenStreetMaps frivillige i februar 2011, den anden millard var i hus i juli 2013.

Et par tal for geografiske objekter kan nævnes her – der er pt. ca. 158,6 millioner bygningspolygoner, ca. 86.7 millioner vejsegementer (veje og stier) og 197.063 tennisbaner. Måske OpenBuildingMap var mere passende navn?

I datavolume fylder OpenStreetMap dags dato ca. 600 GB i rå XML format. Det er lidt uhandy at håndtere, så derfor pakker man et geodata dump af hele databasen ned i formater som PBF (“Protocolbuffer Binary Format”) eller bzip2, så kan interesserede udviklere download disse. En pakket udgave af OpenStreetMaps database fylder pt. i PBF ca. 28,7 GB.

Nu fordeler disse geodata sig ikke jævnt ud over hele verden. Europa fylder ca. 15,6 GB i PBF og holdt op i mod Afrika der fylder 889 MB i PBF – Afrika er alene geografisk ca. tre gange så stort samt befolkningsmæssigt ca. to gange større end Europa. Asien fylder 3,6 GB i PBF og Japan tager alene de 927 MB her. Så geodata mæssigt er OpenStreetMap stadigvæk centreret omkring Europa og Nordamerika. Hvis du har ventet på dags dato tal for Danmark, så er de ca. 16,3 millioner punkter og fylder 182 MB i PBF.

Maplesotho
(Billede – fra Maplesotho projektet)

Nu drejer det sig ikke om at tolke verden, men om at forandre den. Dette sker også i Afrika, der er mange gode kræfter i gang med at få lavet endnu mere geodata. Et projekt som Map Lesotho har fra februar 2014 rykket fra ca. 25.000 punkter til ca. 4,7 millioner punkter (15. august 2015). Studerende indenfor tech, it og GIS i afrikanske lande som Mali, Tchad, Togo, Niger og Senegal har også taget OpenStreetMap til sig.

Afslutningsvis skal nævnes at Pascal Neis lige har lavet sin årlige brugerundersøgelse af OpenStreetMaps frivillige og i hovedtræk er konklusionerne i listeform

  • 2.201.519 har oprettet en OpenStreetMap konto
  • Kun 562.670 har prøvet at redigere – Det giver et frafald på ca. 74,4 %
  • I 2013 var det totale frafald ca. 66 %
  • 137.591 har prøvet at lave mere end 10 ændringssæt (hvilket du kan gøre på 1/2 time)

Frafald er lidt af en hovedpine for OpenStreetMap som helhed, hvis dette kunne bringes ned på 50 %, så er det immervæk 550.000 flere OpenStreetMap frivillige der kunne sættes i spil. Som i et hvert crowdsourcing projekt er det de få frivillige der trækker læsset, for OpenStreetMaps vedkommende er det ca. 5 % der trækker ca. 95 % af alt indhold i OpenStreetMaps geodatabase. Målet er så at have så stor en grundbase af OpenStreetMap frivillige som muligt i hver eneste land og i hver eneste fjerne egn på jordkloden. Har du taget din tørn med at kortlægge i dit lokale område?

Tim Skole
(Billede – afvikling af Danmarks største OpenStreetMap mapping party på Tim Skole)

Hvor befinder de danske Mapillary bidragsydere sig i forhold til andre lande?

I mit sidste indlæg kiggede jeg lidt på Mapillarys nye API 2.0 og trak nogle danske statistiske oplysninger ud via dette. Nu kunne det også være interessant at se hvordan Danmark befinder sig i forhold til andre lande. Jeg har trukket oplysninger (søndag 9. august) ud for Danmark, Frankrig, Holland, Sverige, Tyskland, USA som alle har over en million crowdsourcet billeder og endelig et samlet tal for hele verden (Du kan se online regnearket her).

Regneark med Mapillary tal

Hollands 122 bidragsydere trækker virkelig igennem med et gennemsnit på 15369 billeder og et højt median og øvre kvartil tal i forhold til de andre lande inkl. Danmark.

Sverige, Tyskland og USA har nogenlunde det samlet antal bidragydere, her springer det i øjnene at Sverige er langt bagud Tyskland og USA mht. til gennemsnit, median, nedre kvartil og øvre kvartil. Det tyder på at mange flere i Tyskland og USA finder Mapillary interessant og vil bruge tid på at bidrage end i Sverige.

Nu er det ikke nogen hemmelighed at mange OpenStreetMap bidragsydere også er store Mapillary bidragsydere. Tyskland og USA er nogle af de store lande mht. antal OpenStreetMap frivillige, og hvis en stor del af disse også er hoppet på Mapillary projektet, så det kan forklare lidt af, hvorfor Sverige er langt efter disse to lande.

Hvis vi placerer Danmark i forhold til det globale gennemsnit på 9011 billeder per bidragsyder mod Danmarks gennemsnit på 5448, hvis Danmark havde det samme gennemsnit som globalt ville det betyde at der var i alt crowdsourcet 1694068 billeder mod det reelle tal i skrivende stund på 1024264.

Globalt er gennemsnittet i antal fotograferet km ca. 229 per bidragsyder i Danmark er tallet ca. 81 km. Forklaringen i denne forskel ligger i at flere bidragsydere i Danmark går eller cykler rundt og fotografere til Mapillary end kører rundt i bil og gør det samme. Alene den amerikanske bidragsyder Allen har pt. kørt ca. 35126 km rundt i bil.

Hvis Danmark og Sverige skal have mere gang i Mapillary crowdsourcing, så skal der fokuseres på at få øvre kvartil meget højere op (er ca. 2,5 mindre end det globale tal). Det betyder at man skal have fat i mange mulige bidragsydere, der kunne tænkes at gå, cykle eller køre rundt i bil i mindst 10 timer i deres lokalområde, det er så ca. 18000 billeder i bidrag. Cykelklubber, løbeklubber eller vandreforeninger kunne være steder, hvor der kunne rekrutteres nogle nye bidragsydere.

Bemærk at undersøgelsen ovenfor er et øjebliksbillede – I crowdsourcing projekter kan mange ting ændre sig på en måned, måske bidragysyderne i Danmark har nået det globale gennemsnit 1. september? Du kan da være med til at gøre et forsøg ved selv at deltage i Mapillary projektet.

Tangen ved Metalskolen i Jørlunde
(Kunstværket Tangen ved Metalskolen i Jørlunde – direkte link her)

Flere tal og fakta med Mapillary API 2.0

I onsdags frigav Mapillary deres API 2.0 version. Du logger ind med dine brugeroplysninger og laver selv din egen API-nøgle. Du vil nu få adgang til at lave søgninger og få det retur i JSON eller GeoJSON format.

Der er flere statistiske API forespørgsler, hvor du kan få noget at vide om Mapillary bidragsyderne både i Danmark, andet land eller globalt. Så for at runde mit indlæg af for Danmark om at der var lavet over en million Mapillary billeder lørdag d. 1. august, så får I nogle flere tal om bidragsyderne i Danmark. (trukket ud kl. 8:00 d. 7. august). Disse tal kan kun hentes via Mapillary API 2.0.

7. august har der været 188 bidragydere i alt for Danmarks område. Bemærk, at det ikke er ens betydende med at de også bor i Danmark fx Mapillary bidragsyder “hajak” bor i Malmø, men har bidraget i Danmark med 9806 billeder. Total bidrag af disse 188 bidragsydere er i alt 1024264 billeder.

Opdatering 13:35 med kvartiler
Medianen er 166 og gennemsnittet er 5448 billeder. Tager vi det i tidsforbrug (forudsat der tages et billede hvert andet sekund) er medianen ca. 5 min. og 32 sekunder og gennemsnittet er ca. 3 timer og 2 min.
Nedre kvartil er 28 billeder (56 sekunder at fotografere) og øvre kvartil er 778 billeder ( 25 min. og 56 sekunder at fotografere).

At gennemsnittet er så langt væk fra medianen skyldes, at Top 10 bidragsydere i Danmarks området trækker læsset med ca. 81 % af samtlige billeder. Dette er ganske normalt i crowdsourcing projekter, at der vil være kæmpe forskelle mellem median og gennemsnit.

Endelig til sidst kan vi kigge på et globalt tal (også trukket ud fra API kl. 8:00 i dag). Hvis du vil på en global Top 100 liste som Mapillary bidragsyder så skal du bidrage med 56850 billeder og det er ca. et tidsforbrug på ca. 31 timer og 33 min.

Frederikssund -
(Mapillary billede af fritidshavn i Frederikssund – direkte link her)

Jeg bor her i Milhøj, 2 mil væk

Jeg lovede i mit indlæg om, at nu havde de danske Mapillary bidragsydere crowdsourcet over en million billeder, at vise nogle forskellige områder Mapillary kan bruges i. Mit første indlæg handler om et eksempel vedr. det offentlige. Geodatastyrelsen er ved at lave en “Danske Stednavnes indberetningsportal” som på sigt også vil tillade private at indberette stednavne som Geodatastyrelsen ikke har.

Som case tager vi et hus i Slangerup som har navnet “Milhøj“, dette hus er blevet fotograferet til Mapillary. (Se på Mapillary her), men ingen offentlig myndighed har det stednavn registret (såvidt jeg er orienteret).

Huset Milhøj i Slangerup

Så mit forslag er, at “Danske Stednavnes indberetningsportal” har et kildefelt, der angiver et link til fx et billede af det stednavn, du vil indsende. Det er altid godt at kunne dokumentere i form af et billede, så det bedre kan verificeres. I Mapillary eksemplet vil linket være følgende

http://www.mapillary.com/map/im/AkvL4sRU7m5-Dfl-2XDa_w

Andre billedekilder kunne fx være Wikimedia Commons mediearkivet og igen et link til kilden kunne bruges.

I princippet er det heller intet i vejen for at “Danske Stednavnes indberetningsportal” har en upload billede funktion – Også her er det tilladt jfr. Mapillary licensen at uploade et billede, der er taget af en Mapillary bidragsyder.

Endelig er bileder, der viser stednavne samt er fotograferet i Mapillary også oplagte lige at få smidt ind i OpenStreetMap database. Se den navngivet bygningspolygon Milhøj på OpenStreetMap her

Huset Milhøj i Slangerup

Afrunding : Huset Milhøj i Slangerup har fået navnet efter at lige foran huset står der en historisk milepæl, som angiver 2 danske mil afstanden til Hillerød (Se Mapillary billede af milpælen her).

Huset Milhøj i Slangerup

Og selvfølgelig kan en milepæl beskreves som geodata i OpenStreetMap se her.

Så rundede de danske bidragsydere over en million billeder i Mapillary projektet

Det crowdsourcet gør det selv street view lignende projekt Mapillary har lige lørdag d. 1. august rundet over en million billeder (i skrivende stund 1.001.856) for Danmarks vedkommende.

1 million billeder

I februar på open data day, da der blev afholdt et Mapillary fotoevent i København var tallet ca. 140.000 billeder, så det sidste halve år har der været fuld fart på de danske Mapillary bidragsydere med at nå op på over en million billeder fra de danske veje, stier, byer og naturområder. I dette indlæg kigger vi på tal og fakta bag bidragsyderne for Danmarks vedkommende.

Hvor lang tid tager det så at indsamle 1.001.856 billeder? Hvis vi sætter standardindstillinger i Mapillary app til at tage et billede hvert andet sekund dvs 1800 billeder i timen, så får vi at det tager ca. 557 timer.

Hvor meget fylder så 1.001.856 billeder? Det afhænger lidt af dit kamera, men en god tommelfingerregel siger, at 1 time Mapillary optagelse fylder ca 3,6 GB – Så totalt for Danmarks vedkommende bliver det ca. 2005 GB, der er sendt ud i skyen.

Hvor mange km har de danske bidragsydere kørt/gået eller cyklet rundt totalt? Mapillary har ikke en direkte en land for land total antal km opgørelser, men baseret på Top 10 danske bidragydere får vi et gennemsnit på ca. 67 billeder for at lave en km. Under hver enkelte Mapillary bidragsydere kan du aflæse en samlet opgørelse i km. Så antal km for Danmarks vedkommende er ca. 14.953 km (baseret på de 67 billeder per km i gennemsnit)

Hvad ved vi om de danske Top 10 bidragsydere? De bidrager med ca. 81 % af alle billeder (af total 1.001.856) og har kørt ca. 12.077 km (km sum af Top 10). Det er ikke usædvanligt i crowdsourcing projekter at en meget lille gruppe står for høje andele af bidragene. Så kunsten som projektleder til deltagerne i diverse crowdsoucring projekter er at sige – ‘Du havner sikkert aldrig i Top 10 som bidragsyder, men dine bidrag uanset om du bruger en time eller 10 timer i alt er meget vigtige for den større helhed’.

1 million billeder

Der er desværre ingen danske kvinder blandt Top 10. Sidebemærkning : pt er der en enkelt bidragsyder i USA som alene har lavet 1.211.327 billeder og kørt ca. 33.146 km.

Hvad kan vi sige om bidragsyderne i Danmark kontra globalt ? I Danmark bruger vi ca. 67 billeder for at dække en km og globalt set er tallet ca 39 billeder per km. Denne forskel på flere end ca. 28 billeder per kørt km skyldes, at i Danmark bruges mere tid på at gå eller cykle rundt for at indsamle billeder end at køre rundt i bil/motorcykel/tog/bus og indsamle. Her kunne det kunne spændende, hvis Mapillary lavede km opgørelser per land, så vi kunne hurtigt se den primære fortrukne indsamlingsmetode (ved hjælp af motor eller ved egen kraft på cykel, fods, robåd eller kajak) i de enkelte lande.

Hvad skulle der til for at alle veje og stier i Danmark blev fotograferet til Mapillary i mindst den ene vejretning? – Geodatastyrelsen oplyste i en privat e-mail til mig for et par år siden, at de havde registeret ca. 207.000 km veje og stier i Danmark, dette er ikke ensbetydende med at de så har alt registeret fx ser jeg i en del private skove der mangler en del skovstier. Men lad os tage udgangspunkt i de ca. 207.000 km og vi sætter igen 1 km lig med 67 billeder, så får vi ca. 13,869 millioner billeder. Dette ville så tage 7705 timer (med 1800 billeder i timen) at fotografere. Så hvis 7705 danskere brugte en time udendørs til Mappilary projektet, så var det hurtigt færdigt (den ene retning). Tænker vi meget større, hvad så med en gennemgang for hver af de fire årstider af alle veje og stier i Danmark?

Er 7705 danskere der bidrager i en time urealistisk i dansk sammenhæng? Jeg har hørt tal om at ca. 400.000 danskere bruger en motions app på deres smart phones dagligt – Så hvis bare 2 % af disse kun for en eneste dag lige bidrog i Mapillary projektet, så kunne der laves en hel del. Denne form for crowdsourcing kunne måske være en del eller en ide til folkeskoleelever og bevægelse i undervisningen?

Hvad får vi ud af indsamle mindst 207.000 km veje og stier i Danmark? – Først og fremmest får du masser af frisk luft, hvis du indsamler mens du cykler eller er til fods ude i det danske landskab. Jeg vil i de kommende blogindlæg nævne hvad projekter som OpenStreetMap, Wikipedia, citizen science projektet Biodiversitet Nu og det offentlige sådan konkret kunne bruge Mapillary billeder til.

1 million billeder
(Mapillary billede af fritidshavn i Frederikssund – direkte link her)

Bibliotekerne bruger åbne kort

I går var jeg rent tilfældigvis inde på Frederikssund bibliotekernes liste over kommunens biblioteksfilialer, her opdagede jeg at der blev brugt OpenStreetMap (mapnik designet) som basiskort (se billede nedenfor)
DDB CMS kortmodul

Jeg tweetede den opdagelse ud, og Thor Dekov Buur svarede hurtigt tilbage at de 55 kommuner der er med i Danskernes Digitale Bibliotek (DDB) CMS sammenarbejdet har mulighed for at opsætte et kortmodul (der benytter OpenStreetMap lag) med kommunens biblioteksfilialer vist på et kort hurtigt. Se fx Viborg og Rudersdal DDB CMS kortmodul brug.

Den største fordel bibliotekerne har ved at benytte et OpenStreetMap baseret kortlag er at der ikke pludselig dukker en masse lokale reklamebaseret ting op på kortet. De undgår derved diskussionen om at danske biblioteker bliver beskyldt for at hjælpe store kortproducenter med at tjene penge på lokalitets baseret services (LBS).

JOSM har fået tilføjet to nye kortlag fra Geodatastyrelsen

Bruger du OpenStreetMap redigeringsværktøjet JOSM til at skabe nye åbne geodata? Så er der nu mulighed for at få indlæst Geodatastyrelsens Skærmkort og DTK/Kort25, som nye lag i JOSMs redigeringsvindue.

Hvis du opdaterer kortleverandørlisten i JOSM under Redigerer > Indstillinger>WMS/TMS og dernæst går til menuen “Billedlag” (se billedet nedenfor)

Geodatastyrelsen

Så kan du fx vælge i menuen “Geodatastyrelsen DTK Kort25” (se hvordan kartografi ser ud i billedet nedenfor)

Geodatastyrelsen

Du kan også vælge “Skærmkort” (se hvordan kartografi ser ud i billedet nedenfor).

Geodatastyrelsen

Det lag fra Geodatastyrelsens som har mest værdi for de danske OpenStreetMap frivillige er Geodatastyrelsen forårs luftfoto. Det lag har du siden 2013 kunne vælge som standard i JOSM menuen. Geodatastyrelsens 2015 forårs luftfotos skulle være på trapperne, og jeg vil melde ud når det så er klar til endelig brug.

Så er der endelig en Mapillary plugin klar til JOSM editoren

I oktober sidste år fik OpenStreetMap iD redigeringsværktøjet mulighed for at indlæse Mapillary billeder og dermed værdiberige OpenStreetMap endnu mere i form af at skabe nye geografiske objekter ud fra billederne. En hel del brugere af et andet meget brugt redigeringsværktøj, JOSM, har lige siden efterspurgt den samme funktionalitet. Deres ventetid er nu forbi, og der er blevet udviklet en Mapillary plugin til JOSM.

For at benytte denne Mapillary plugin skal du først havde den seneste JOSM version (version josm-tested.jar (version 8491)) installeret på din computer.

Dernæst skal du have installeret Mapillary plugin og det får du fra Rediger > Indstillinger > Udvidelser > Søg Mapillary i feltet > sæt hak > opdaterer udvidelser. Du skal så genstarte JOSM.

Mapillary plugin
(Billede – Mapillary plugin installering fra JOSM)

Så starter du JOSM op som normalt og vil redigere i et område, hvor du tillige ved at der er Mapillary billeder. I JOSM går du op i Billedelag > Mapillary og slår Mapillary billedelaget til.

Mapillary plugin
(Billede – Mapillary billedlag slået til i JOSM)

Nu skulle der være små Mapillary ikoner i JOSM redigeringsvindue. Et klik på et af disse ikoner vil så vise det tilknyttede Mapillary billede.

Mapillary plugin
(Billede – Mapillary billeder vist i JOMS redigeringsvindue)

Udvikleren af denne Mapillary plugin arbejder på at lave mere funtionalitet fx sortering af bidragsyderen, tidspunkter og trafikskilte og i det lange løb også at kunne skrive tilbage til Mapillarys API – Det kunne fx være billedeangivelse med mere præcis retning (eng: heading), bredde- og længdegrader og trafikskilte genkendelses rettelser.

Tag på en virtuel tur i Parforcelandskabet i Nordsjælland

I lørdags blev Brødremenighedsbyen i Christiansfeld og Parforcelandskabet i Nordsjælland tilføjet UNESCOs verdenskulturarvsliste. Parforcelandskabets geometriske stjerneformationer og kvadratnet findes i dele af Gribskov, Store Dyrehave og Jægersborg Hegn. Ansvaret for Parforcelandskabet er placeret hos Naturstyrelsen, som igen er en styrelse under Miljø- og Fødevareministeriet.

Da der ikke findes nogen større systematisk fotografering af Parforcelandskabet endnu, som fx det crowdsourcet gør-det-selv lignende Street View projekt Mapillary eller Google StreetView, så besluttede jeg at starte et Mapillary kortlægningsprojekt op i går søndag.

Derfor gik min søndagscykeltur op til Store Dyrehave ved Hillerød, hvor man tydeligt kan se en af stjerneformationerne på et kort (Link til Mapillary kort her)

Store Dyrehave
(Billede – Den store stjerneformation i Store Dyrehave set på Mapbox kort)

De 8 grene på stjerneformationen blev kørt igennem samt fotograferet til Mapillary, cykelturen gik fra centrum og så ud til enden og så tilbage til centrum igen for hver enkelt gren [vej] (Mapillary link til billeder fra stjernenformationens centrum her). Store Dyrehave området er absolut ikke fladt, det går op og ned ad bakker. De 8 veje på stjernens grene gav ca. i alt 20 km Mapillary fotografering og ca. 2500 billeder.

Disse billeder er udgivet under en fri licens (CC BY-SA 4.0), det vil sige hvis en redaktør hos Wikipedia, OpenStreetMap frivillig eller en skoleelev skal bruge et billede, kan dette gøres uden at få ørerne i copyright maskinen.

Store Dyrehave
(Billede – Centrum af den store stjerneformation i Store Dyrehave)

Nu er hele Parforcelandskabet i Store Dyrehave langt fra færdigt vedr. Mapillary fotografering, der mangler nogle stjerneformationer og kvadratnet, da det var ufattelig varmt i går, nøjes vi i første omgang fra min side af med bidraget af den store stjerneformation i Store Dyrehave. Samlet set for Gribskov, Store Dyrehave og Jægersborg Hegn vil Parforcelandskabets samlede længde nok være oppe i flere hundrede km, som venter på Mapillary fotografering.

Så hvis du bor i nærheden af Gribskov, Jægersborg Hegn, Store Dyrehave kunne du installere Mapillary appen (findes til Andriod, iPhone og Windows) og hjælpe til med at få kortlagt hele det geometriske system af Parforcelandskabet i Nordsjælland.

Eller måske Naturstyrelsens årlige skovtur kan være indlagt med en mindre Mapillary fotografering event i området? (giver en god madappetit inden frokosten).

Store Dyrehave
(Billede – Et kig ned ad Femvejen i Store Dyrehave)

Du kan også se en tur langs med en stjernegren, som en slags time lapse video ved at klikke på afspil-knappen (nederst i højre hjørne – eller klik på direkte link her)

Det kunne også være interessant at få de fire årstider lagt ind i Mapillary, så vi har en forår, sommer, efterår og vinter (gerne sneklædt) version, men igen det forudsætter nogen gide at cykle eller gå rundt i områderne.

Måske Naturstyrelsen kunne afholde et hackathon i stil med det, der blev afholdt i Pompeji i sidste måned. Hvor der udover Mapillary fotografering også var emner som indskanning af historiske kort, forbedring af OpenStreetMaps geodata mm. Det samme kunne gøres for Parforcelandskabet. Ideen er hermed givet videre til Naturstyrelsen.

Længder, omkredse og arealer værktøj er kommet til iD redigeringsværktøjet

De forskellige OpenStreetMap redigeringsværktøjer bliver løbende forbedret. Dette sker ofte efter en løbende feedback fra OpenStreetMap communitiet. Et længe ønsket værktøj til det webbaseret iD redigeringsværktøj har været at få beregnet et geografisk objekts længde, omkreds eller areal hurtigt ved at klikke på det pågældende geografiske objekt. Nu er sådan et værktøj klar i iD redigeringsværktøjet og kan fortælle dig noget om OpenStreetMaps objekternes størrelse.

Værktøjet i iD startes ved at du først angiver med tasterne en gang Kontrol (Ctrl) “i” – Dernæst klikker du på fx en polygon i redigeringsvinduet, det kan være en bygning som vist i billedet nedenfor.

areal

Af bygningen kan aflæses, at den er ca. 6148 m2 stor i grundoverfladen samt at omkredsen er ca. 398,6 meter. Andet eksempel er et linjestykke og det kan fx være en vej. I billedet nedenfor se villavejen Granhøj i Slangerup. Her kan læses, at den er ca. 126,1 meter lang.

areal

Bemærk at mål og længde angivelser er vejledende i værktøjet, og er ikke udtryk for at man har været ude og lave præcise lasermålinger. Værktøjet er sådan mest beregnet på at få en nogenlunde ide om, hvor stort et geografisk objekt er.

Deltager du i årets “Vi cykler på arbejde?” – I år kan du tillige lave gode gerninger under cykelturen

Det er snart blevet tid til “Vi cykler til arbejde” kampagnen, der løber fra fra 1.-31. maj i år. Er du blandt de ca 70.000 årlige deltagere og har været med i mange år snart, hvad med at prøve noget helt anderledes i år?

På kampagnesiden skriver de følgende

I år har vi så tilført kampagnen en masse nye muligheder på både hjemmesiden og de sociale medier. [...] Årets kampagne har også et splinternyt hashtag på Instagram #gørdetpåcykel. Her kan alle deltagere både dele billeder og fortællinger fra cykelturene og arbejdspladsen, og tage selfies

Men din/jeres daglige cykeltur kan gå et teknologisk skridt videre og samtidigt gøre nytte/gavn andre steder, hvilket jeg i det følgende vil skrive om (det er ej mere kompliceret end at tage et Instagram billede).
Det helt nye i år og meget anderledes kunne være at prøve at fotografere til Mapillary projektet din cykeltur fra hjemmet til arbejdet? – Har du 2-3 forskellige ruter du veksler i mellem, kan disse selvfølgelig også fotograferes.

Mapillary kan kort siges at være et gør-det-selv lignende street view. Download den gratis Mapillary app (Andriod, iPhone & Windows udgaver) til din smartphone og prøv det af. Vis dine arbejdskollegaer din cykeltur og lok dem også til at afprøve det.

C97 ruten
(Billede – fra et sted på C97 Frederikssundsruten)

Hvad med at udfordre dine arbejdskollegaer i maj med, hvem der får cyklet flest km og fotograferet mest til Mapillary projektet? Hver Mapillary konto har en personlig side, der viser ens personlige bidrag (se billedet nedenfor), så det er let at holde øje med ens arbejdskollegaer.

C97 ruten
(Billede – Mapillary brugeren Peter Leths bidrag med antal billeder og antal meter kortlagt)

Men hvor kommer den gode gerning ind i billedet? – Alle de billeder du uploader til Mapillary er udgivet under en fri licens (CC BY-SA 4.0), dvs hvis Wikipedia eller en lokalavis skal bruge et billede fra en bestemt vej/område, så kan de bruge disse billeder gratis. Der skal selvfølgelig gives en kreditering og kilde af billedet.

Endelig er der OpenStreetMaps frivillige, som kan bruge Mapillary billederne til at forbedre/tilføje nye geodata og dermed gøre OpenStreetMap endnu bedre for cyklister. Projekter som Cyclistic og Supercykelstier, som er baseret på OpenStreetMaps geodata og specielt henvendt til cyklister/cykelturister vil inddirekte blive bedre af dine/jeres bidrag.

Lad mig vise et eksempel til OpenStreetMap brug – Billedet nedenfor er taget ude fra Supercykelsti ruten C97 Frederikssundsruten og viser blandt andet et picnicbord.

C97 ruten
(Billede – Picnicbord i Mapillary)

Dette picnicbord kan vi lægge ind i OpenStreetMaps database og give det følgende tag “leisure=picnic_table“. Så har vi nu værdiberiget OpenStreetMap med et nyt geografisk objekt via et crowdsourcet billede fra Mapillary. Der er selvfølgelig mange andre geografiske objekter end lige picnicborde, der kan udledes af Mapillary billederne.

C97 ruten
(Billede – Picnicbord tags beskrevet i OpenStreetMaps iD editor)

Så tænk på, hvad indsamlede billedebidrag fra 100, 1000 eller 10000 danske cyklister kunne gøre af forskel for OpenStreetMap? – Er du klar til at cykle dit Mapillary bidrag ind i maj?

NB – Hvis du har langt til arbejde dvs over 10 km hver vej, så er det en god ide at anskaffe et ekstra batteri, så du ikke løber tør for strøm under af Mapillary fotograferingsturen. Et 4100mV batteri kan købes for ca 300 kr – fra min egen erfaring med sådan et ekstra batteri er, at du har strøm nok til at tage ca. 5000 billeder, hvilket giver med et 2 sekunders fotointerval strøm nok til ca 2,5 timer.
Ekstra batteri
(Billede – 4100 mV batteri til smartphone)

Beslægtede artikler om Mapillary

Grevinde Dannerløb – det første motionsløb i Danmark kortlagt i Mapillary

Jeg havde fornøjelsen i sidste uge af at demonstrere Mapillary appen for et medlem af Jægerspris Hjerteforening. Vedkommende fandt det interessant med billedesekvenser og han nævnte i samme åndedrag at det kunne da være en fed funktion at bruge til deres årlige Grevinde Dannerløb (i år søndag d. 12. april). En hel del motionister går meget op i at nærstudere ruter via kort/luftfotos før den endelig løbsdag.

Med Mapillary er der en ekstra mulighed for denne gruppe motionister eller for bare generelt nysgerrige efter at se ruterne igennem fra Jægerspris Skov set fra en anden vinkel. Grevinde Dannerløb består af 4 ruter på hhv 1/2 maraton, 10 km, 5,6 km og et børneløb på 2 km. Jeg tog vedkommende fra Jægerspris Hjerteforening på ordet og har nu cyklet alle 4 ruter igennem og fotografet dem til Mapillary. Grevinde Dannerløb skulle hermed være det første motionsløb i Danmark, der er blevet fotograferet til Mapillary.

Mapillary startsekvenser for de 4 ruter er følgende

Hvis du klikker på Mapillary sekvens for 1/2 maratonruten, vil du se at sekvensen bliver markeret som en rød linje på kortet i højre side. Du kan klikke ind på hvilket som helst sted i sekvensen (ruten) og se det tilknyttet billede. Hvis du i højre side klikker på lag-ikonet og vælger “Mapbox Satellite“, så får du Geodatastyrelsens forårsluftfoto fra 2014 at se.
Grevinde Dannerløbet
(Billede – 1/2 maratonruten vist på Geodatastyrelsens luftfoto lag)

Du kan navigere gennem ruten ved at klikke pil op ikonet i billedesiden. Der er også mulighed for at få en timelapse gennem ruten, klik på afspil ikonet lige nede under billedet. Timelapse funktionen virker bedst, når du har et hurtigt internet tilrådighed.
Grevinde Dannerløbet
(Billede – 1/2 maratonruten set i Mapillary med afspilningsknap)

Hvis man er interesseret i at få et af billederne i stort format så klikkes på “i” ikonet under et Mapillary billede og der vil være menu med en “Download:“. Billederne er udgivet under en fri licens (CC BY-SA 4.0), så fx Jægerspris Hjerteforening må bruge disse helt frit på deres hjemmeside.

Grevinde Dannerløbet
(Billede – Mapillary informations menuen med download mulighed)

Mapillary tilbyder også at man kan indlejre interaktive billedesekvenser på ens egen hjemmeside – Se eksempel fra 1/2 maratonruten lige nedenfor.

Da Hjerteforeningens lokal afdelinger har flere hundrede hjertestier spredt rundt omkring i Danmark, så er det en oplagt opgave, at folk fra de lokale hjerteforeninger får fotograferet disse stier til Mapillary projektet. Der er afvikles vel også årligt over 1000 danske motionsløb (til fods, løb og cykling) af diverse sportsforeninger og organisationer – igen så er det oplagt at fotografere disse igennem og tilbyde motionister at smugkigge ruterne igennem. Ideen er hermed givet videre til sportsforeningerne og andre at gøre det samme.

Tips til Mapillary fotograferingsture:
Det er en god ide at købe et ekstra batteri til din smartphone, hvis du skal ud på en længere Mapillary fotograferingstur. Et 4100mV batteri kan købes for ca 300 kr – fra min egen erfaring med sådan et ekstra batteri er, at du har strøm nok til at tage ca. 5000 billeder.
Grevinde Dannerløbet
(Billede – 4100 mV batteri til smartphone)

Beslægtede artikler om Mapillary

Hvad dækker Københavns Kommunes skråfotos over?

Københavns Kommune har lige udgivet et datasæt, hvor man kan få adgang til deres skråfotos taget i 2012. Skråfotos betyder at kameraet på flyet har taget luftfotos af København fra en skråvinkel og ned på byen, og ikke i den klassiske lige ned vinkel af luftfotos. Brugen af disse skråfotos er udgivet under en åben licens, så der er frit slag for download og brug af disse.

Datasættet er udgivet i en CSV (comma-separated values) fil, hvis du kigger i denne CSV fil så vil du opdage at der er 720 indførsler i kolonne “PhotoID“.

[Opdatering kl. 12:55- Gregers Petersen gør mig opmærksom på at der findes mange flere skråfotos også af villakvarter i København TAK for den info. Afventer svar fra Data Copenhagen folkene hvorfor kun 720 stk URL er med i frigivet datasæt?]

Skråfoto Københavns Kommune
(Billede – CSV af Københavns Kommune Bydata Skråfotos)

PhotoID kolonnen består af URLer, der fører direkte til det tilhørende skråfoto og skråfotoet kan hentes ned der. Vi tager dette eksempel med en skråfoto URL over Tivoli og Ny Carlsberg Glyptotek – PhotoID URL er

http://kkkortdata.spatialsuite.dk/skraafotos/0133128_2.jpg

Hvis du klikker ind her, kan du se billedet i fuld størrelse (jpg format 7930×4912 pixels og i 300 dpi). Du vil i det store format virkelig kunne se mange ting tæt på og i god opløsning.

Skråfoto Københavns Kommune
(Billede -Skråfoto af Tivoli og Ny Carlsberg Glyptotek området)

At kigge i CSV filen gør dig ikke klogere på, hvilke områder af Københavns Kommune der hører til en bestemt PhotoID URL. Du vil fx have fat i et skråfoto, hvor Sankt Nikolaj Kirke er med. Du vil kunne lede længe blandt de 720 PhotoID URL for at finde det ønskede sted/skråfoto.

Heldigvis kan vi med det gratis QGIS software hurtigt skabe et kort over hvor de 720 PhotoID URLer er taget henne og hjælpe dig godt på vej. QGIS kan importere CSV filer og datasætfilen indeholder geografiske koordinater til at lave et kort med disse data. I billedet nedenfor har jeg lagt de meatadata om 720 skråfotos ind som datalag henover et OpenStreetMap.

Skråfoto Københavns Kommune
(Billede – QGIS med OpenStreetMap viser dækningsområdet af skråfoto datasættet)

Vi bliver også med det samme meget hurtigere klogere på hele skråfotodatasættet, det er kun indre København og lidt af Christianshavn der findes skråfotos til i dette datasæt. Så hvis du skal bruge et skråfoto af Grundtvigs Kirke ude i Københavns Nordvest kvarter, så finder du det ikke her. I QGIS kan du nu klikke på et punkt og få angivet hvilken PhotoID URL der hører til et bestemt sted. Du kan kopiere denne URL ind i din browser og du har nu det ønskede område som skråfoto til fri brug.

Skråfoto Københavns Kommune
(Billede – QGIS informationer om et skråfoto)

Morale med indlægget – Et kort skaber hurtigt overblik og folk undgår at lede forgæves fx i ovenstående tilfælde at de måske vil se skråfotos af bydelen Valby, som ikke er en del af dette datasæt fra Københavns Kommune.

Ideforslag – Det rullende brugerpanel kunne skabe fælles billeder og geodata

I forbindelse med det netop afholdte danske Mapillary fotograferings event den 21. februar på Open Data Day i København, der blev jeg spurgt om andre udover de to oplagte organisationer OpenStreetMap og Wikipedia kunne bruge/bidrage med Mapillary billeder? (billeder er udgivet under åben licens CC BY-SA 4.0 )

Jeg bragte her på bane at Supercykelstier samarbejdet mellem de 18 kommuner i Region Hovedstaden var oplagt. Supercykelstier samarbejdet er ved at oprette et “Det rullende brugerpanel“, som skal forbedre og give forslag til at få en bedre cykelapp/kort. Denne app er i forvejen baseret på OpenStreetMaps geodata.

Mit forslag er følgende, hvad med at indkøbe 20 stk. Garmin VIRB Elite kamera og så få brugerpanelet til at gennemfotografere samtlige cykelstier i de 18 kommuner til Mapillary? De frivillige kan beholde kameraet, når de fx har cyklet og fotograferet over 500 km. Grunden til jeg nævner Garmin VIRB Elite skyldes, at det kamera geotagger (tilføjer geografiske koordinater) automatisk til billeder og dernæst er det en smal sag at uploade til Mapillary.


(Indlejret Mapillary – Cykelsti ved Gerlev i Horns Herred)

Kan man få folk til at bidrage med 500 km Mapillary fotografering fx over et halvt år? Jeg er ganske overbevist om at de personer findes, som har interesse i forholdene for cyklismen. Dernæst så går der ofte gamification i sådanne communities med at folk holder øje med hinanden og deres respektive bidrag og der går lidt prestige i at være den førende bidragsyder. Mapillary har en oversigtsfunktion, hvor hver brugers antal meter og antal billeder bliver vist.

Mapillary bidrag
(Billede – Mapillary brugeren Peter Leths bidrag med antal billeder og antal meter kortlagt)

20 kameraer inkl. cykelholdere, ekstra microSD kort kan gøres for ca. 50.000 kr. Er 50.000 kr så mange penge? Tja, hvis man ser på hvor mange penge der postes i alt relateret til cyklismen er vi ude i små brøkdele.

Hvem kan så bruge disse Mapillary billeder udover Supercykelstier samarbejdet? Oplagt er OpenStreetMap for at skabe bedre geodata, Cyklistforbundet skal måske bruge et billede fra en bestemt cykelsti, lokalbladene ditto eller hvis sidder en udenlandsk journalist der skal bruge et par billeder af danske cykelstier/den danske cykelinfrastruktur, så kan dette gøres uden at komme i konflikt med ophavsret til billeder (skal dog kreditering og licens på).

Såfremt ovenstående tiltag ville være en succes kunne det udvides til resten af landet – Læs Cyklistforbundets artikel “Fra deroute til samarbejde” hvor der nævnes

12.000 km. Det er – måske – længden af Danmarks samlede netværk af skiltede cykelruter. Men ingen har overblikket. Nye ruter kommer løbende til, mens eksisterende ruter forvitrer pga. manglende vedligehold.

Der er ikke rigtig noget samlet overblik over cykelruterne osv, det kunne gøres med nævnte ovenstående indsamlingsmetode og de frivillige kan godt findes til sådan en opgave.

Du behøver altså ikke at være med i en formel indsamlingsgruppe samt styrte ud for at købe et action kamera for at starte. Download den gratis Mapillary app (Andriod, iPhone & Windows udgaver) til din smartphone og fotografere så din cykeltur hen på arbejdet eller de lokale cykelstier.