Dette indlæg handler om brugen den anden vej, du finder fx en relevant GeoJSON fil på GitHub, hvor du kan bruge noget af indholdet.

Som case tager vi min “Navngivne søer på Bornholm” GeoJSON fil på GitHub. Denne fil vil vi hente ind i QGIS softwaren.

Jeg klikker her på “Raw” knappen oppe over Mapbox koret (OpenStreetMap geodata baseret). Jeg får nu råkoden til GeoJSON filen. Jeg kopierer URL’en til denne råfil. Dernæst starter jeg QGIS op og under “Layer“> “Add Vector Layer” og sæt hak i “Protocol” og nede i URI feltet indsættes URL’en og endelig klikkes på “Open“. Nu skulle GeoJSON filen fra GitHub blive indlæst.

Jeg tilføjer tillige et “grundkort” i QGIS, så man kan overskue hvor på Bornholm, man befinder sig. I mit tilfælde tilføjer jeg Stamen Toner(OpenStreetMap geodata baseret) som grundkort.

Jeg er så kun interesseret i de navngivne søer oppe ved Allinge-Sandvig området. Jeg zoomer i QGIS op til området og markerer en firkant ud.

Jeg kan nu eksportere disse geodata i det bestemte område til mange forskellige GIS formater. Jeg vælger KML (KML fil kan ses her) format. Denne kan så vises fx i Google Earth softwaren.

Sådan kan du nemt og hurtigt benytte en GeoJSON fil fra GitHub til dit eget projekt. Der er i skrivende stund lagt 32.413 GeoJSON filer op på GitHub. Det er ikke til at vide, hvor mange der er kommet til den sidste uges tid pga det nye tiltag fra GitHub. Flere udviklere kan jeg se på Twitter er begejstret for ideen om at lade GitHub være et geodata delingslager.

Opdatering kl. 15:30 – 18. juni – Jeg har lavet endnu en demo med alle 716 navngivne herregårde som Geodatastyrelsen har i deres SNSOR database (StedNavne- og StamOplysningsRegister) som du kan evt. prøve via QGIS. Råkoden til GeoJSON filen på GitHub er her.

Ovenstående GeoJSON fil med danske herregårde fylder ca. 648 Kb og det er ikke så voldsomt meget for geometrien til 716 bygningspolygoner.

Opdatering kl. 13:00 – 19. juni. Jeg slutter denne serie af med endnu en GeoJSON demo. Her er det 8711 navngivne bakker som Geodatastyrelsen har i deres SNSOR database (StedNavne- og StamOplysningsRegister). Råkoden til GeoJSON filen på GitHub er her.

Ovenstående GeoJSON fil fylder 1,5 MB, men her har jeg forenklet geometrien til polygonerne over bakkerne. Den første GeoJSON fil test fyldte 8,2 MB, hvilket jeg fandt var lidt for voldsomt. I QGIS værktøjet er der et “Simplify geometries” værktøj, hvor man kan prøve sig frem. Kort fortalt går det ud på, at polygonerne får færre punkter. Dermed kommer det også til at fylde mindre, men der går så information tabt (finheden af polygonen).

I mit tilfælde er det mere den nogenlunde placering af bakkerne med stednavnene i Danmark, der er det vigtigste. Hvordan bakkeområdet ser ud i landskabet er ikke så vigtigt. Jeg kan derfor med god samvigtighed forenkle geometrien i dette tilfælde.

Jeg har hurtigt lavet en dansk GeoJSON demo, der viser alle navngivne søer på Bornholm (som det offentlige har kendskab til).

Opdatering 14-06 – kl. 9:20. Jeg har lavet endnu en demo på GitHub. Denne demo viser alle Danmarks 468 sommerhusområder.

Geodata stammer fra Geodatastyrelsens SNSOR database (stednavne). QGIS softwaren er brugt til at klippe de bornholmske geodata fra en ESRI shape file ud og så konvertere til en GeoJSON fil (i WGS84 projection).

Opdatering 17-06- kl. 11.40. Jeg lavede en test på om Overpass Turbo’s eksport GeoJSON format spiller let sammen med GitHub. Overpass Turbo er et søgeinterface op mod OpenStreetMaps database. Jeg lavede først en søgning på alle mindesmærker i Jægerspris i Overpass Turbo (prøv søgning her). Dernæst eksport i GeoJSON, og så dernæst denne fil ud på GitHub. Det spiller nemt og hurtigt sammen. Se GeoJSON filen på GitHub her.

Et af de spændende foredrag kom fra Alan McConchie, som er forsker i geografi ved University of British Columbia.

Under titlen “From Wiki Gardening to Map Gardening: Analyzing Contribution Patterns in OpenStreetMap” (se hele videoen nedenfor). Alan har analyseret hvordan bidragsydere i forskellige større byer over tid enten forlader OpenStreetMap hurtigt eller bliver hængende i lang tid med flere bidrag. Alan trækker London og Vancouver frem, London området er bygget helt fra grunden uden nogen form for masseimport af geodata, Vancouver har haft masseimport af geodata (noget landområde brug osv).

Det Alan kommer frem til med de to byer er, at i London bliver de såkaldte power mappers (dem der har lavet mange bidrag) hængende i lang tid, mens i Vancouver forsvinder mange power mappers efter masseimports.

Der er stadigvæk masser af ting at lave efter masseimports i et byområde, fx ting som offentlige myndigheder ikke registrer (Eksempel fodboldbaner/tennisbaner) af geografiske geodata. Så opgaven for OSM som helhed er at kunne bibeholde disse power mappers, selvom der sker masseimport af geodata i et område. OpenStreetMap har godt nok 1,2 millioner verden over, der har oprettet en OSM brugerkonto, men det er ca. 14.600 personer der står for 98% af alt produceret geodata. Disse 14.600 personer er for værdifulde at miste.

Men se og hør Alans foredrag i videoen nedenfor.

OpenStreetMap tilbyder hvert kvartal en historisk OSM fil (ca. 600 GB stor), hvor alle tilføjelser, ændringer og sletninger kan ses, alt har et tidsstempel og navnet på OSM profilen, der har lavet dette. Denne historiske fil er forskere indenfor VGI (Volunteered Geographic Information – ord opfundet af geografiprofessor Michael Goodchild i 2007) feltet meget glade for.

Neis et al. (2013) brugt denne fil til artiklen “Comparison of Volunteered Geographic Information Data Contributions and Community Development for Selected World Regions“. Her er Neis et al. kommet frem til at fx Istanbul og Kairo er skabt af over 50 % OSM brugere, som slet ikke bor i byen eller landet. Jeg kalder disse her OSM brugere der kortlægger meget udenfor deres eget land for dataemigranter. Måske har disse dataemigranter kortlagt alt i deres nærområde og har så besluttet sig for at kortlægge i områder, der ikke har så mange aktive OSM frivillige.

I et kommende indlæg vil jeg se mere på dataemigranter i OSM og så blande Waldo Toblers “Første lov om geografi” ind i den sammenhæng.

(Billede taget af Drone Adventures af deres 3 stk. eBee)

I samarbejde med OpenStreetMap Haiti og IOM (International Organization for Migration) var Drone Adventures rundt på Haiti for at lave droneflyvinger, hvor der blev taget luftfotos og terrændata . Du kan se i videoen nedenfor nogle indtryk af dette arbejde.

OpenStreetMap Haiti har selvfølgelig fået adgang til de indsamlede geodata fra droneflyene. Du kan lidt nede på Drone Adventures side se et interaktivt kort, hvor du kan zoome ned og se kvaliteten af disse luftfotos. Ialt blev der kortlagt ca 45 km² under Drone Adventures besøg. Billedet nedenfor stammer fra en overflyning af byen Limonade.

(Billede – Luftfoto taget af eBee dronefly ved byen Limonade)

OpenStreetMap Haiti har fx fået indtegnet det nye University of King Henri Christophe ved Limonade i OpenStreetMap. Universitet blev indviet i januar 2012, men først nu har man haft adgang til luftfotos (Du kan se interaktivt Geofabrik Map Compare kort her).

(Billede – University of King Henri Christophe set i OpenStreetMap)

Nu vil det være sindsygt (med nuværende teknologi) at bruge sådanne mini-dronefly til at kortlægge et helt land som fx Kenya til OpenStreetMap brug. Disse mini-dronefly vil kunne være anvendelige i byområder i afrikanske lande som i disse år har en meget kraftigt urbaniseringsgrad – Hvor der år til år kan spores store ændringer i bylandskabet, her vil mini-dronefly være en billig måde at få overblik løbende og ikke mindst få registeret disse ændringer evt. som geodata i OpenStreetMap.

Okay, kom så med vinderen – Det er så overraskende (for mig) byen Yaoundé i Cameroun, der har 432.594 punkter (Du kan gå direkte til interaktivt kort her)

(Billede – Yaoundé i Cameroun har den største geodata koncentration)

Du kan sammenligne Yaoundé i henholdsvis OpenStreetMap kontra Google Maps her.

(Billede – Yaoundé i Cameroun venstre side OpenStreetMap – højre side Google Maps)

Det er så bygninger i Yaoundé som trækker op. Faktisk har Cameroun alle pladserne fra 1 til 4 på listen. Det er The National institute of Cartography in Yaoundé i samarbejde med EUROSHA (European Open-Source Humanitarian Aid [EU regi]) som har masseimportetet bygninger i området i foråret 2013.

Danmark er også på listen med et enkelt sted. På 198. pladsen er det ikke overraskende Kolding med 102.215 punkter (Du kan gå til et interaktivt kort her). Kolding Kommune har tidligt været ude (2011) med at stille alle deres bygningsgeodata tilrådighed for OpenStreetMap, hvilket så får Kolding byområdet til at være med på denne her globale hitliste.

(Billede- Kolding har den største geodata koncentration i Danmark)

Du kan sammenligne Kolding i henholdsvis OpenStreetMap kontra Google Maps her.

(Billede – Kolding byområdet venstre side OpenStreetMap – højre side Google Maps

Det er også glædeligt at se fx Uganda har 4 stk på listen. Dette skyldes, at Røde Kors USA, Røde Kors Uganda sammen med Humanitarian OpenStreetMap Team [HOT] og så selvfølgelig lokale har fået sat gang i crowdsourcing i landet. Dette viser at det ikke nødvendigvis kun er i den vestlige verden, at det er muligt at få høje mængder af geodata lagt ind i OpenStreetMap.

Grunden til at Frankrig har 116 ud af 208 steder med på listen skyldes at den franske stats åbne bygningsgeodatasæt (rummer ca. 30 millioner bygningspolygoner) er blevet importeret til OpenStreetMap i 2010-11. NB – Det er ikke ens betydende med høj kvalitet bare fordi der er mange punkter i et område.

Det vil kun være i byområder, at vi vil kunne se sådanne koncentrationer. Det er umuligt i store ødeområder som Brazilien (udenfor byerne) , Rusland, Grønland og Saraha osv at have over 100.000 punkter i et 8×8 tiles felt. I 2014 vil vi helt sikkert se endnu flere af disse områder og forhåbentlig også Danmark får flere af disse områder.

Frederik lavede den samme undersøgelse i maj 2012 og her var der kun 146 steder i verden med over 100.000 punkter i et 8×8 tiles område.

Beslægtet undersøgelse, men tager udgangspunkt på makroniveau (hele lande) læs “Verdens geodata ulighed visualiseret“.

Men ordet “klit” er jo brugt mange andre sted i Danmark. Lad os se hvor mange steder det drejer sig om. Vi benytter her Geodatastyrelsens Stednavne database (SNSOR) for at finde hvor mange stednavne, hvor %klit% ordet indgår.

Jeg får 248 stednavne retur fx “Munkens Klit, Holmsland Klit, Bøvling Klit, Tranum Klit Camping,Simon Skrivers Klit”. Du kan se alle 248 stednavne i dette her online regneark.

(Billede – GQIS viser Simon Skrivers Klit på Bing Maps)

Da jeg søger wildcard %klit% dvs alle kombinationer hvor “klit” kan indgå så får jeg også retur “Ravklit, Overklit, Østerild Klitplantage”. Det kan jo være at de stednavn også er party-uartig for engelske/amerikanske turister.

Nu kommer det store spørgsmål vil kommunerne i turistmens og pengenes (engelsktalene turistsegment) navn også begynde at omdøbe disse 248 stednavne?

Jeg ved, at udlændinge griner af danske stednavne Middelfart og Spunk Bar – Men det skal vel ikke betyde, at turisterne bliver stødt og så synes de danske stednavne skal skifte navn.

NB bemærk at der godt kan være flere stednavne, der er ens, men er placeret flere steder i Danmark fx Klithus.

Det hele bliver styret af CartoCSS (svarer til CSS til webdesign – her bare brugt for kortdesign) filer. Så hvis du har lavet motorveje grønne og i løbet af natten kommer en kontraordre fra din chef om, at de skal være pinkfarvet. Så er det bare en farvekode, der skal ændres og gemmes, hvilket ikke skulle tage mere end 2 min. at lave. Og verdens motorveje er nu pinkfarvet, når slutbrugerne browser rundt ved en motorvej.

Mapbox har lavet et par demo layouts med “Vector tiles”, du kan prøve af selv. Zoom hen til et område, du vil se. Klik så på “Next Style” knappen oppe i højre hjørne for at skifte mellem forskellige layouts.

Et eksempel fra Slotsholmen – første billede viser et piratkort layout af området.

Det næste viser et håndtegnet layout af området.

Du bliver heller ikke en haj til Photoshop ved bare at anskaffe programmet – Det samme gør sig gældende med kartografi af OpenStreetMaps geodata – Kræver lidt viden om OpenStreetMaps datamodel (hvordan objekter tagges og beskrives) og så ikke mindst om, hvordan farver/fonte osv spiler godt sammen. Med den kommende og ikke mindst gratis TileMill 2 version er der så mulighed for at eksperimentere og prøve ting af, før man sender det i luften og ikke mindst kan rette løbende til.

(En CartoCSS fil set i TileMill 1)

Hvad er så forretningsmodellen for Mapbox at give TileMill 2 gratis væk? – For det første, så er der stream af “Vector tiles” ud til brugerne, som der er nogen der skal betale for denne trafik. Mapbox kan hoste dette for firmaer. Hvis firmaer selv ønsker dette, så kan Mapbox hjælpe med dette. Mapbox designere kan lave kortdesign for firmaer, der ønsker dette. Mapbox kan afholde kurser i TileMill 2.

Endelig kan du se TileMill 2 i aktion i den nedenstående video og derved få et indtryk af CartoCSS teknikken virker. Designeren AJ Ashton starter med verden og arbejder sig længere og længere ned i de forskellige geografiske objekter fra OpenStreetmap og benytter sig af CartoCSS filer. Tip -se video i stort format for bedre at følge med.

Jeg giver her min første vurdering, hvad der især er blevet vellykket gode funktioner i iD. Efter et geografisk objekt er indtegnet (som kan være et punkt, linje eller område), så er det tid til at angive, hvad slags objekt det er. Dette sker i højre side af iD, og hvad der så er meget tydeligt og velllykket, er en række “ikoner” nedenfor, der kan vælges for forskellige type af “Tags”.

Muligheden for linke Wikipedia artikler sammen med OpenStreetMap har fået en fremtrædende plads i iD. Hvis vi tager et eksempel med “Grevinge Lammefjord”.

Hvis klikker på Wikipedia ikonet i iD og en ny dialogboks (tags-boks om man vil) åbner sig. Dernæst skrives i venstre side “Dansk” og i højre sides skrives “Greving Lammefjord” som er, hvad artiklen hedder på Wikipedia Danmark side. Klik dernæst på “Gem” og geodata oploades til OpenStreetMaps database.

Et andet ikon som har fået en fremtrædende plads i iD er “Kørestolsadgang” – Hvis du fx har indsat en ny butik, værthus, cafe osv. og ved hvordan forholdene er – så tager det dig lige 2 sekunder ekstra tid lige at klikke disse forhold ind.

Dette kommer så fx Wheelmap projektet tilgode – De har fået udviklet en iPhone/Andriod app som netop trækker disse adgangsforhold ud fra OpenStreetMaps database.

Hvis du er en af dem som aldrig rigtigt er kommet i gang med OpenStreetMap kortlægning, så er iD editoren måske værd at give en chance. Første gang du logger dig ind på iD vil der være mulighed for at vælge en “Gennemgang” guide som tager ca. 10 minutter at læse igennem. – Denne gennemgang kan også vælges ved at klikke på “Hjælp” ikonet i venstre side af iD.

Du vil nu ovre på OpenStreetMap kunne vælge “Redigér med iD (in-browser editor)” i drop-down menuen. Det forudsætter selvfølgelig at du har oprettet en OpenStreetMap profil før du kan redigere og afprøve iD.

Vælges “Redigér med iD (in-browser editor)” og er din OpenStreetMap profil er sat som standard til det danske sprog, så vil iD starte op med et dansk interface i din browser.

Værktøjet har som standard Bing Maps luftfoto/satellitlag slået til. Hvis du bruger det danske Fugro luftfoto lag, så kan du klikke på “Baggrundsindstillinger” knappen oppe i venstre side og dernæst vælge “Fugro” på listen.

Det er meningen, at iD skal erstatte den flash baseret Potlatch2 redigeringsværktøj som begynderværktøjet med tiden. Og når iD kommer til at virke på tablets, så åbnes der op for nye muligheder for at crowdsource nye geodata direkte ude på gader og stræder. Men prøv iD af og fortæl os hvad du synes om det i kommentarfeltet.

Samtidigt skal det her også nævnes, at OpenStreetMap har startet en indsamling i dag til indkøb af en ny databaseserver. Så hvis du kan undvære lidt penge så støt gerne med et lille bidrag her.

Det er baseret på en antagelse om, at mængden af geodata i hvert eneste land i verden er lige stort per km². Men sådan forholder virkeligheden sig ikke. Så i den visualisering (du ser nedenfor) der viser mængden af geodata fra februar 2013, vil du se at området med Europa er kæmpe stort og at Sydamerika og Afrika er meget små i forhold til deres virkelige areal.

(Billede af Eric Fischer – OpenStreetMap geodataverdenskort feb. 2013)

At Europa er så stort overrasker ikke, da Neis & Zipf (2012) undersøgelse viste at 72 % af alle OpenStreetMap frivillige kommer fra Europa (russiske del af Europa med).

Vi kan her vise forskellen mellem Europa og forskellige verdensdele målt i geodata volumen og så i forhold til arealet af verdensdelene. Tal er baseret på Geofabriks downloadarkiv og er fra 5.maj 2013.

Europa (inkl. russiske del af Europa) er i geodata volume størrelse samt justeret for størrelse i areal

• 4,36 gange større end Nordamerika (inkl. Centralamerika her)
• 18,59 gange større end Asien
• 43,23 gange større end Sydamerika
• 52.44 gange større end Oceanien
• 72,76 gange større end Afrika

Bemærkninger til tal – At Asien kun er 18,59 gange bagud skyldes i høj grad Japan og den asiatiske del af Rusland, som trækker op. Kina er et stort land, men ingen aktive frivillige i selve landet, så det meste af OpenStreetMap Kina er lavet med lænestolskortlægning (OpenStreetMap jargon for kortlægning uden du har været der eller kender området) af udlændinge. I Kina er det ikke tilladt at for private at kortlægge landet. Jeg ville under ingen omstændiger ved turistbesøg i landet, begynde at indsamle geodata og oploade disse under selve besøget.

Er kontinentet Afrika så helt håbløst vedr. crowdsourcing af geodata? – Nej, der er masser af gode kræfter i gang – Fx EUROSHA (EU regi) og H.O.T. (Humanitarian OpenStreetMap Team) som holder kurser/undervisning i forskellige lande i Afrika. På regeringsniveau er der også kommet interesse for OpenStreetMap i Afrika. Sénégals regering har lige afholdt 1 uges kursus, hvor de hyrede H.O.T. til undervisningen. OpenStreetMap kursus var for embedsmænd, universitetsstuderende og lokale NGO’er.

(Billede taget af OpenStreetMap Sénégal )

Og så skal vi endelig ikke glemme “Map Kibera” projektet i Kenya, hvor slumområdets egne beboere satte sig selv på verdenskortet allerede i 2009. Dette har været en rollemodel for andre slumområder i andre lande i Afrika, som har gjort det samme.

Men hvad gør du selv for den digitale kortlægning af verden ? – Bliv OpenStreetMap frivillig!

Beslægtet artikel “Tal og fakta fra de nordiske lande i OpenStreetMap“

Antallet af vejsegmenter (veje og stier) er i

• Sverige 585.766
• Finland 522.228
• Danmark 468.591
• Norge 310.518

Antallet af bygninger er i

• Sverige 599.054
• Danmark 472.245
• Finland 408.326
• Norge 273.153

Billede nedenfor viser alle bygninger for de 4 lande vist i QGIS programmet (stort billede kan ses her).

Endelig kigger vi på geodatavolumen, som indeholder alle slags geografiske objekter som frivillige har lagt ind i de respektive 4 lande (Det er målt på det pakkede .pbf format [Protocolbuffer Binary Format]).

• Sverige 155 MB
• Finland 142 MB
• Danmark 134 MB
• Norge 90 MB

Nu skal der ikke direkte drages konklusioner om, hvem der er bedst, da landene ikke er lige store arealmæssigt og befolkningsmæssigt. Det er begrænset, hvor meget geodata i en stor svensk skov, finsk stor sø eller et norsk fjelområde, der kan laves per 1×1 km. Det eneste vi kan konkludere 100% sikkert i denne lille nordiske undersøgelse er, at der også fremover vil ske masser af vækst. Især med vil vi se en vækst i bygninger i OpenStreetMap – alene Danmark har ca. 4,6 millioner bygninger iflg. Geodatastyrelsen.

(472.245 bygninger fra OpenStreetMap set i QGIS programmet)

Det er kommuner som Stevns, Kolding, Jammerbugt og Frederikssund som via deres FOT geodata (frit stillet til rådighed for OpenStreetMap) for bygninger har trukket antallet af bygninger op gennem de seneste 2 år i OpenStreetMap. Der er meget mere på vej af masseimport af bygninger fra det offentlige.

Nu betyder det altså ikke, at vejnettet (veje og stier) er færdigt i Danmark. Der er stadigvæk masser af muligheder for at få trukket noget frisk luft i skove og strandområder, mens du indsamler GPS spor. Så tag et kig på OpenStreetMap i dit lokalområde om, der mangler noget. Vigtigste trin er, at du kommer afsted.

Til orientering for de talinteresserede, så er der globalt ca. 83 millioner bygninger og ca. 62.8 millioner vejsegmenter i OpenStreetMap (Kilde : taginfo 6. maj 2013).

Funktionen beskrives bedst ved at tage et eksempel fra Kettinge på Lolland. En annonym opdager, at kirken i byen intet navn har på OpenStreetMap. Vedkommende klikker nede i højre hjørne på “Add a note” linket. En flytbar markør med et tekstfelt sættes på OpenStreetMap og der kan skrives en besked hvad problem/fejl/mangel er.

Når det er et problem i ens eget land, så er det okay at skrive på ens eget sprog. Men hvis du opdager et problem i fx Frankrig, så er det nok smart at skrive det på engelsk, eller hvis du kan skrive fransk.

Et klik på “Add Note” knappen og der vil nu være et rødt ikon med et hvidt kryds. Ideen er så, at en erfaren OpenStreetMap frivillig løser dette problem. Dette gøres ved at han/hun oppe til højre ved lag knappen i OpenStreetMap sætter et hak i “Browse Notes“.

Nu vil der kunne ses i ens nær område om der er nogen fejl/mangler beskeder. Et klik på det røde ikon og tekstfeltet åbnes. Hvis problemet kan løses i OpenStreetMap af den frivillige, så skrives en besked efter rettelsen i selve databasen er lavet.

Et klik på “Comment & Resolve” og problem/mangel case lukkes. Der vil nu på OpenStreetMap kunne ses et blåt ikon. (såfremt at “Browse Notes” laget er slået til)

Det er ikke kun anonyme som kan tilføje “Add a note” – erfarne OpenStreetMap frivillige kan også bruge det til at gøre opmærksome på fejl/mangler eller specielle forhold i et område.

Denne nye funktion kan kun blive en succes, såfremt at dem der skriver, gør det klart og tydeligt, hvad problem er. Beskeder som “Fejl her” og intet andet tekst er ikke til meget hjælp. Samtidigt skal erfarne OpenStreetMap frivillige så også løse (hvis de kan) disse indrapporterede beskeder.

For de mere erfarne OpenStreetMap frivillige kan en GeoRSS feed sættes op, som kan overvåge ens eget lokalområde vedr. nye “Notes“. I eksemplet nedenfor er det området Falster og Lolland (klik her for at se feed) der overvåges.

http://api.openstreetmap.org/api/0.6/notes/feed?bbox=10.908,54.555,12.177,54.974

Der kan læses mere om “Add a Note” på OpenStreetMaps Wiki.

Hvis du installerer denne plugin (som naturligvis kræver en Google Chrome browser) og så zoomer kortet hen til det område af verden du vil redigere i, så vil du nu i “Rediger” menuen også kunne vælge “Edit with iD” udover værktøjerne Potlatch 2 og JOSM/Merkaartor. Husk at være logget ind på OpenStreetMap domænet før du begynder at redigere.

Klik på “Edit with iD” og du vil kunne starte med at redigere.

(iD redigeringsværktøj med Bing luftfoto som baggrund)

Det er planen med tiden at uanset hvilken browser du bruger, så skal der ikke bruges nogen plugin for at starte iD op via OpenStreetMaps hjemmeside. Lige nu er iD under udvikling af firmaet MapBox. Samtidigt er iD ved at blive oversat til mindst 25 sprog inkl. dansk. Læs mere om iD her.