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)

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

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.

Bevægelse, motion, gamification i folkeskolen

Har du ansvaret for bevægelse og motion på den lokale folkeskole, og er løbet tør for ideer med hvad skoleeleverne kan lave?
Så kommer der her et gratis tip der samtidigt har elementer af it, crowdsourcing og gamification over sig. Da de fleste elever i de ældste klasser har en smartphone med indbygget GPS, så er der den gratis Mapillary app (findes til Andriod, iPhone og Windows) en oplagt mulighed.

Ideen er at eleverne så går rundt (eller cykler) og fotografere billeder af deres by til et DIY Street View lignende miljø. Mapillary appen virker uden, at elevernes mobilabonnement bliver belastet med nogen penge overhovedet. Upload af billederne sker, når der er forbindelse til en Wi-Fi forbindelse. Det eneste krav under indsamling og fotografering er et GPS signal. 5 minutters introduktion og skoleeleverne kan sendes ud på deres egen fotograferingsmission.

Mapillary

Der kan laves gruppeopgaver fx en gruppe skal fotografere den lokale park med samtlige stier.
Mapillary

En anden gruppe kan undersøge og fotografere tilgængelighed fx i form af handicapbilparkering. Da OpenStreetMap har lov til at bruge billederne fra Mapillary til at lave nye geodata fra, så hjælper skoleeleverne inddirekte også OpenStreetMap projektet.
Mapillary

Elementet af gamification er at hver eneste Mapillary bruger (se eksempel her) har en side, hvor der stor står angivet, hvor mange billeder samt antal meter fotograferet som der er blevet uploadet. Her kan eleverne i grupper lave konkurrencer med hvilken gruppe der bidrager med flest billeder på en uge. Klassens samlede målsætning og bidrag kan fx sættes til mindst 50.000 billeder på en uge. Hvis der er flere klasser i kommunen, der er med ideen så kan elementet af gamification sættes til hvilken klasse der opnår flest billeder på fx 1 uge.

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

Her skal nævnes at et fuldt opladt batteri (min erfaring) ca. kan tage 1800 billeder. Dette svarer til ca. 1 time Mapillary fotografering (1 billede hver andet sekund) før man skal hjem og have strøm igen. Det skal også nævnes, at mens man uploader billeder til Mapillary, så bliver billederne løbende slettet på smartphonens harddisk (eller ekstern lager), så elevernes smartphones bliver ikke fyldt op af billeder.

Endelig her til sidst kan nævnes, at klassen kan prøve at sælge historien til den lokale avis eller lokalblad – Klassen kan prøve at få en journalist med ud på en fotosession, vise hvad der allerede er blevet fotograferet af lokalområet osv.

I skrivende stund er der 83.225 billeder fra Danmark i Mapillary, hvem skal tage billede nummer 100.000?

I anledning af OpenStreetMap har 10 års fødselsdag

I morgen lørdag d. 9. august 2014 fejres OpenStreetMaps 10 års fødselsdag med en række forskellige events verden over. OpenStreetMaps stifter Steve Coast har i den anledning sendt en fødselsdagshilsen samt viser en datavisualisering med alle redigeringer og tilføjelser af geodata, der er sket gennem årene verden over.

Hats off to all of the OpenStreetMap contributors around the world for all of the edits you have made over the past 10 years, as brought to life visually in this video. I can’t wait to see where we are on our twentieth birthday! I’m dedicated to making this the world’s de facto map.


(Tip – se video i fuld skærm størrelse)

I datavisualiseringen ser du blandt andet produktionen af

  • ca. 36 millioner km veje og stier
  • ca. 122,8 millioner bygningspolygoner
  • ca. 5,9 millioner højspændingsmaster
  • ca. 5,1 millioner skovpolygoner
  • ca. 410.000 bænke
  • ca. 193.000 fodboldbaner

Dette er kun en brøkdel af de mange forskellige geografiske objekter som frivillige fra hele verden har lavet de sidste 10 år. OpenStreetMap er i kun i børnestørrelse i forhold til det man gerne vil, mon ikke teenageårene bliver endnu vildere? – Stort tillykke til OpenStreetMap for de første 10 år.

Hjælp med at få kortlagt alle bygninger på Gazastriben

De to hjælpeorganisationer Terre des Hommes og Global Shelter Cluster har i mandags søsat et kortlægningprojekt på Gazastriben, hvor alle bygninger (primært beboelse) skal kortlægges. Som kortlægningsplatform er OpenStreetMap valgt. Dvs du kan kan hjælpe til, hvis du har en OpenStreetMap konto.

Gazamapping

De to organisationer har fået skaffet adgang til nyere satellitbilleder fra 6. juli 2014 fra Pléiades fotosatellitten (ejet af Airbus). Disse satellitbilleder skal bruges til at optegne bygninger på Gazastriben.

Gazamapping
(Billede – Gazastriben 6. juli 2014 – Pléiades fotosatellitten)

Nu er der en del bygninger som er blevet ødelagt de sidste par uger, så ideen er i første omgang at få kortlagt alle bygninger og dernæst skal der laves angivelser over bygninger, der er blevet ødelagt. Dette andet trin i arbejdet skal ske når der kommer nyere informationer eller satellitbilleder ind fra området. Det hele skal munde ud i at få et overblik over ødelæggelser samt hvor henne.

Gazamapping
(Billede – Zoom ind på område af Gazastriben 6. juli 2014 – Pléiades fotosatellitten)

Nu er der tale om flere hundrede tusinde bygninger i området, der skal kortlægges, og det er ikke lige noget man gør fra dag til dag. Tidshorisonten på projektets afslutning afhænger i den grad af, hvor mange frivillige OpenStreetMap der deltager. Netop indtegning bygninger er noget af det der er mest tidskrævende og er noget af det frivillige hurtigt løber surt i. Du kan godt få folk til at lave 200-300 bygninger over et par timer, men at få folk til 40-50 timers frivilligt arbejde med kun indtegning bygninger får du de færreste folk til.

Derfor er det alfa og omega at få så mange som muligt til at deltage – ikke kun med kortlægning på Gazastriben men generelt i ethvert område af verden.

Lesotho Mapathon er kickstartet i dag

I dag starter et ambitiøst projekt med at kortlægge hele Lesotho med crowdsourcing. Lesotho er et ca. 30.355 km2 stort afrikansk land med ca. 2,1 millioner indbyggere. Denne gang er et kortlægningsprojekt ikke blevet sat i gang under en krisesituation, som vi så det i forbindelse med ebloa (2014) udbruddet i Vestafrika, tyfonen (2013) på Filippinerne eller jordskælvet (2010) på Haiti.

Nogle folk fra Fingal County Council i Irland ved har været ankermænd på Lesotho Mapathon. Her i dag har de fået folk med fra Irland, Lesotho, Tyskland, Polen, Canada, UK og USA til at være med i dette kickstart projekt. Du er naturligvis også velkommen til at deltage hjemme fra din computer. Nu forventes det ikke at man kortlægger et helt land med crowdsourcing på en dag, det har vi immervæk aldrig set blevet gjort. Lesotho projektet vil køre over lang tid, og der satses også på at få universiter/tekniske skoler i hhv. Irland og Lesotho med på ideen, ud fra en filosofi om, at det kan bruges som led i deres uddannelse eller at studerende bare simpelt har masser af tid til frivilligt arbejde.

Lesotho

Opgaven i første omgang er delt op i to. Den ene opgave er fokuseret på Lesothos ti største byer. Her vil man gå i dybden med alle veje, stier, søer, samt bygninger o.lign. Den anden opgave er landområder, her vil man i første omgang få kortlagt vejene mellem landsbyer samt få indtegnet landsbyernes områder.
Lesotho

En af Lesothos store eksportvare er elektricitet (eneste kunde er Sydafrika) dannet fra vandkraft, så ganske naturligt har landet mange floder, elve og bække. Disse er naturligvis også hensigten at få kortlagt.

Lesotho
(Billede – Landsby i Lesotho omgivet af små bække)

Nytter din lille indsats så i det store billede? – Hvis du ser i billedet af en landsby nedenfor i Geofabrik Map Compare, så har vi OpenStreetMap til venstre og Google Maps til højre. Med en lille indsats (det område du ser i billedet) på ca. 5 min. så har du fået placeret en lille landsby samt et par små bække på et kort og meget bedre end hvad kommericielle kort viser dig (i dette tilfælde ingenting pt. på et Google Maps). Dernæst så er geodata fra din lille kortlægnings indsats også blevet stillet frit tilrådighed for enhver der måtte have brug for dettte.

(Se interaktivt map compare for området her)
Lesotho

Jeg vil følge hvordan arbejdet i Lesotho udvikler sig de næste par dage og næste indlæg vil sikkert være fyldt med tal og fakta.

Et sted i verden – meget langt væk fra geodata

Mennesker har brugt ufattelige mængder af tid og penge på kortlægning. Den første moderne kortlægning med triangulerings metoder af et større land var Frankrig. Under ledelse af familien Cassini gennem flere generationer tog det fra 1733 til 1814 at lave et kort over Frankring. Og familien oplevede så at være det første kartografifirma i verden at blive nationaliseret, da den franske revolution udspillede sig. East India Company kastede sig over kortlægningen af Indien fra ca. 1801 til 1843.

Fælles for begge projekter var at de var håbløst forældede, da de var færdige. Verden er dynamisk og forandrer sig hurtigt. Verden skriger konstant på opdateret nye kort og i vore digitale tider er kravene ikke blevet meget mindre.

Fra tid til anden dukker der artikler op i medierne med udsagn “Far aldrig vild i verden mere – Find alle de fede turiststeder på din ferie med kortapp XX “. Her må siges at journalisterne eller die hard Big Data eksperter i den grad er ude i et geodata-utopia, der ikke findes endnu. Sandheden er nærmere den, at det er en begrænset verden vi har med hensyn til digitale geodata. Ingen af de store aktører som Google Maps, Nokia Maps, Apple Maps og OpenStreetMap har mere end 20 % af det globale vejnet digitaliseret endnu. Med vejnet mener jeg alle veje og stier der findes i verden. Hvor stort er dette vejnet så?

Det vides ikke præcist og kan sammenlignes lidt med at mindst 2/3 af verdenshavene er også ukendt område for havbiologerne. Jeg vil godt lave lidt vildt skud i tågen – Hvis vi siger at vejlængde (veje og stier) afhænger af landets størrelse og befolkningsstørrelse og tager udgangspunkt i de ca. 207.000 km vej og stinet Geodatastyrelsen (2011 tal -samt de heller ikke har alt med) har registret og skalaer det op til verdens areal divideret med indbyggere per km2, så havner vi på 265 millioner km.

Google Maps har nævnt at de har ca. 42 millioner km, og OpenStreetMap er vel oppe på en ca. 36 millioner km vejnet i skrivende stund. Det giver så en verdenskort dækning mht vejnettet på ca. 16 % og ca. 14 %. Der er vist masser af plads til at fare vildt, hvis man ikke kan navigere rundt uden et digitalt kort i verden. Strengt taget burde vi ikke snakke kort, men om geodata.

De større kortaktører kan generelt siges at følge modellen “Follow the money” i kapløbet om digitaliseringen af et globalt kort. Indsatsen er primært rettet mod de rige økonomiske områder, hvor folk har smart phones, biler og penge. Det vil sig urbane områder i et hvert land er interessante områder i første omgang samt de store og populære turistområder. OpenStreetMap har ikke nogen overordnet plan for at lave et globalt digitalt kort. OpenStreetMap følger til dels de kommericielle kortaktørers rute, forstået på den måde, at de fleste OpenStreetMap frivillige bor i byer og det afspejler så også, at kortlægning sker primært der.

Så landområder er akilleshælen i OpenStreetMap. Der er så nogle frivillige der via sofakortlægning prøver at overvinde dette by/land dilemma. Men er man kun to personer om landområderne i Etiopien i et land med et areal på ca. 1,1 millioner km2, så er man virkelig ude på en årelang Sisyfos mission. Så OpenStreetMap helt store håb er at skifte gear fra ca. 3000 daglige bidragsydere til fx 10 gange flere dagligt dvs ca. 30.000 personer globalt.

Urealistisk mål? OpenStreetMap vil så være oppe på Wikipedia niveau. Dernæst skal nævnes at hvis resten af verdens OpenStreetMap communities var lige så aktivt som det tyske vil der være ca. 40.000 frivillige globalt inde og tilføje og forbedre geodata hver dag. Ti gange flere frivillige, vil for vejnettet betyde en forøgelse fra ca. 13.500 km til 135.000 km dagligt, der vil selvfølgelig være en mur der rammes på et tidspunkt.

For at give et indblik i, hvor lang tid det egentlig tager at kortlægge bringer jeg eksempler på hvad en OpenStreetMap frivillig ca. kan udrette på 1 times arbejde.

Byområder i mindre byer ca. 20 km veje kan optegnes i timen. Arbejdet med at navngive veje (hvis der altså er nogen) er ikke talt med her.

Byområde
(Billede – Byområde i Zambia)

Kortlægning udenfor byområder – optegning af skovveje/markvej fra mindre landsbyer til næste landsby kan der godt laves 100 km i timen. Nogle steder i fx afrikanske lande er det stadigvæk muligt at være ude på 200 til 300 km tracing ture af bare en markvej/skovvej.

Landområde i Mozambique
(Billede – Landområde i Mozambique)

Bygninger ca. 60 bygninger i timen – hvis det er simple geometriske bygninger (firkanet)
Bygninger
(Billede – Bygninger i en landsby i Benin)

Den helt store digitale river rafting med optegning af floder vil jeg sætte ca. 80 km i timen. Til orientering er Nilen (Blå og Hvid Nil talt med) ca. 6.671 km, så kan du begynde at regne ud hvor lang tid det tager og her har vi så slet ikke talt alle bifloderne tilknyttet med.

Floder
(Billede – Flod i Myanmar)

Og så er der alt muligt andet OpenStreetMap frivillige også kortlægger fx fodboldbaner, søer, skove, parker, militære områder, værtshuse, butikker. Så det er en ufattelig mængde af arbejdstimer der venter i projektet-

Hvis du ikke er blevet afskrækket af sådan en kortmission og aldrig har prøvet at kortlægge udenfor Danmark, så kunne et af de nævnte steder i Danmarks Indsamling 2014, Malawi, Benin, Zambia, Nepal, Myanmar, Guatemala, Afghanistan, Mozambique, Etiopien, Laos, Somaliland og Cambodja være et idekatalog for dig (læs artiklerne 1,2).

Tilsidst vil jeg anbefale dig at læse Serge Wrocklaws artikel “Derfor har verden brug for OpenStreetMap“.

Kilde vedr. kortlægningen af Frankrig og Indien – Brotton, Jerry (2012) A History of the World in Twelve Maps

Teams af folkekartografer til hjælp for danske nødhjælpsorganisationer?

Jeg blev i forbindelse med OpenStreetMap krisekortlægningen efter tyfonen Haiyan i Filippinerne bekendt med, at Røde Kors UK i et par år havde haft et GIS korps på ca. 14 frivillige. Det er ikke Røde Kors UK ansatte, men frivillige medlemmer af Røde Kors UK som er en del af dette korps. Disse deltog hjemmefra med krisekortlægning af Filippinerne.

Røde Kors US
(Billede – fra Harry Woods slideshow – CC BY-SA 2.0 )

Jeg tænker, hvorfor laver danske nødhjælpsorganisationer ikke det samme? Der er mange danskere som er frivillige i sådanne organisationer i Danmark med forskellige slags opgaver. Så hvorfor ikke også frivillige med arbejde med kortlægning?

Hvis vi ser på de 12 projekter som der er nævnt i Danmarks Indsamling 2014, de finder sker alle i landområder i henholdsvis Malawi, Benin, Zambia, Nepal, Myanmar, Guatemala, Afghanistan, Mozambique, Etiopien, Laos, Somaliland og Cambodja. Landområderne i nævnte lande er ofte med hensyn til digitale kort ikke særlige gode. Men det kan det ændres på og dermed komme nødhjælpsarbejdere til gode, der skal udsendes i disse områder.

Cambodja
(Billede – Landsby i Cambodja vist i OSM værktøj)

Røde Kors Danmark nævner i deres projektbeskrivelse i forbindelse med Danmarks Indsamling, at de vil arbejde i 25 fjerntliggende landområder i Laos. Et frivilligt GIS korps kunne relativt hurtigt få opbygget et vejnet og få landsbyer sat på landkortet for disse 25 områder i OpenStreetMaps database. Et frivilligt korps kunne også bistå med at få lagt digitale kort over på fx Garmin GPSere eller smart phones for de nødhjælpsarbejdere, der skal udsendes. Udprintning af kort er tillige en opgave der kunne løses af sådan et korps. Derudover kommer dette arbejde også andre til gode, da geodata er frie og kan benyttes af andre.

Kræver det ikke højtuddannede specialister at lave sådan et GIS korps samt at være med? Nej, de basale ting som at tilføje nye veje, stier, floder, søer og bygninger kan læres på et par timer. Og det er for alle aldre – læs fx om to ældre tyske mænd der som hjalp til under tyfonen Haiyan – De tilbyder også i artiklen at avisens læsere kan ringe til dem og bestille et introduktionskursus, hvis man er interesseret.

I videoen nedenfor fra USAs regerings nyoprettet “Map Give” projekt, kan du få et indblik i hvad kortlægning og frie geodata konkret betyder.

Du behøver ikke at være med i nogen organiseret gruppe for at deltage med kortlægning udenfor Danmark. Du kan kan starte i landområde i et af de nævnte projektlande fra Danmarks Indsamling. Og glem alt om at du alene kan klare et land. Det er samarbejde og masser af frivillige verden over, der skal løfte sådan en enorm opgave.

Du kan få et indblik i hvad der sker af tilføjelser/rettelser i OpenStreetMap verden over lige nu ved at kigge på real time animationen “Show me the Way“.

Show me the way
(Billede – Show me the way animation)

Beslægtet artikel “Gode gerninger til Danmarks Indsamling 2014 – En introduktion for børn til crowdsourcing ?

NB – Hvis I ikke kan finde et landområde i nogen af nævnte lande i Danmarks Indsamling 2014 at kortlægge i så giv mig et praj og jeg finder et område til jer.

Efterskrift – OpenStreetMap kursus afholdt på Rigsarkivet

wikification of GIS [Geographic information system] is perhaps one of the most exciting, and indeed revolutionary developments since the invention of [GIS] technology in the early 1960s.
Daniel Sui, 2008 – In.: Computers, Environment and Urban Systems, 32

Open Data Day København blev afholdt i Harsdorff-salen på Rigsarkivet i lørdags. Et utroligt flot og historisk lokale som passede perfekt til afvikling af et dansk OpenStreetMap mapping party.


(Billede – Harsdorff-salen under OpenStreetMap mapping party )

Der var mødt 8 nybegyndere op, og der var kommet 4 ældre fra OpenStreetMap miljøet. Efter en kort introduktion til Potlatch 2 værktøjet og med simple begynder kortlægningsteknikker i OpenStreetMap, såsom tilføjelse af nye veje og bygninger, så blev nybegynderne sluppet løs. To og to blev de sat sammen til at kortlægge en af følgende byer Sabha, Al Jawf, Medenine og Gafsa i hhv Libyen og Tunesien.

Der blev gået til den med skabelsen af nye geodata. Hvis vi tager et crowdsourcing gamification element i dette, så var det de to, som fik Medenine som løb klart med sejren og på andenpladsen var det Al Jawf.


(Billede – Nye geodata i Medenine skabt på Open Data Day – stort billede kan hentes her)

Da OpenStreetMap er en åben datamodel i den forstand at du kan lægge et hvilket som helst geografisk objekt ind, så er det også praktisk talt umuligt at huske alle de måder de forskellige tags kan beskrives på. Jeg gav en kort introduktion til OpenStreetMaps Wiki og især “Map features“, hvor der er meget hjælp at hente.

I den forbindelse var det relevant også at kigge på værktøjet TagInfo der viser, hvordan hele OpenStreetMap er opbygget med forskellige tags, og hvor meget der er lagt ind af forskelige geografiske objekter verden over. Når jeg laver en demonstration af TagInfo værktøjet, så er den klassiske at vise “Bænke” som der i skrivende stund er 275.689 stk af verden over.


(Billede – TagInfo bænke information)

Der blev spurgt fra salen til OpenStreetMap vedr. API og med at hente geodata. Der er mange måder at få fat på OpenStreetMap geodata, så jeg viste kun et eksempel med Overpass Turbo. Med Overpass Turbo laver du et søgeargument og så zoomer du rundt på et kort i hvilket område, Overpass Turbo skal hente bestemte geografiske objekter fra. Geodata kan hentes i XML eller GeoJSON format via Overpass Turbo.


(Billede – Overpass Turbo søgeargument efter bænke)

API søgninger kræver, at man er kommet lidt ind i OpenStreetMaps “Tagging univers” for at vide, hvordan geodata skal hentes.

Efter par timers kortlægning i Libyen og Tunesien startede nogle nye frivillige selv kortlægning op i Danmark. Geografiske objekter som fx butikker, mindestatuer og kunstværker blev lagt ind under vejledning af de ældre OpenStreetMap frivillige.


(Mindestatue af Rigskansler Peder Griffenfeld -Geografisk beskrivelse nu lagt ind i OpenStreetMap)

Jeg håber, at de 8 personer på OpenStreetMap kursus fik et udbytte af dagen med hjem. Om ikke andet et indblik i det at skabe et globalt digitalt åbent verdenskort er en stor og kompleks opgave, og der er masser af arbejde endnu på den mission. Jeg fortalte at fx det at indtegne manuelt 1 milliard bygninger vil ca. tage 8000 mennesker i et fuldtidsjob 1 år at lave.

Mere hjælp og værktøjer om OpenStreetMap for dem der deltog i lørdags kan hentes på OpenStreetMap undervisningsmateriale siden fra Dansk Cyklist Forbund.

Der skal her tilsidst rettes en stor tak til Charlotte S. H. Jensen for at have skaffet lokalet på Rigsarkivet samt at have sørget for masser af kaffe, te og frugt.


(Billede – Harsdorff-salen under OpenStreetMap mapping party)

The world is disciplined. The world is normalized. We are prisoners in its spatial matrix.
John B. Harley, 1989 – Deconstructing the Map – In.: Cartographica, v. 26

Hvordan stednavne fra Nordkoreas fangelejreområder endte på OpenStreetMap

Stadigvæk efter par dage, hvor danske medier har fodret deres læsere med “falsk bevidsthed” om, at det er Google Maps som først har forvandlet Nordkorea fra en hvid plet på det digitale verdenskort til nu at åbne op og vise meget mere geografisk indhold fra det ellers meget lukket land. Så har vi endnu stadigvæk tilgode, at se en dansk artikel, der er mere afbalanceret i det emne. For nu at parafrasere Alfred Korzybski her “Google Maps is not the territory“. Nok om den sag for nu.

Da jeg kiggede på “Haengyong concentration camp” den anden dag i OpenStreetMap, så undrede det mig lidt at navne på bygninger var kommet med. Fx i nedenstående kort har vi en bygning med navn “Base Commanders office“.

Hvor kommer disse navne dog fra? – Da alle geodata i OpenStreetMap er transparente er det muligt, at se hvem og hvornår geografiske objekter er blevet lagt ind samt blevet ændret. Jeg sporede et “source” tagelement, hvor der var et link til en rapport “North Korea’s Camp No. 22 [PDF-link]” lavet af DigitalGlobe’s Analysis Center og Committee for Human Rights in North Korea i oktober 2012.

Denne 32 sider lange rapport er primært fyldt med analyser af satellitbilleder. Her fandt jeg også kilderne til nogle af de navngivne geografiske objekter i OpenStreetMap (se billede nedenfor ).

Det er temmeligt omfattende, hvad rapporten spotter af geografiske objekter fx områder med miner og mine indgange i disse fangelejre (se billede nedenfor). Man kan gøre sig nogle frygtlige tanker om hvilke slavelignende forhold folk arbejder under i disse miner. Mit ærinde med ovenstående er, at som frivillig i OpenStreetMap ofte fører til uventet fund og informationer, som man ikke troede der fandtes. Det skader aldrig jo at blive klogere på et emne.


(Billede mineområde i Camp 22 området)

Nordkorea epilog – De sidste par dages omtale af Nordkorea på et kort har givet en ekstra crowdsourced geodata produktion i OpenSteetMap.

Under normale omstændigheder, så er Nordkorea placeret på en ca. 60′ende plads ud af ca. 206 lande målt på den daglige geodata produktion i OpenStretMap. Men stadigvæk så der er meget lang vej i det ca. 120.540 km2 store land, før vi ser et OpenStreetMap vektorkort i god dækning som vi kender det fra europæiske lande.

Kortlægning i Nordkorea – en mini analyse

(Artikelserie Dit og mit kort, 203). Googles bestyrelsesformand Eric Schmidt og datter var for et par uger siden på besøg i Nordkorea. Google Maps er i den seneste uge begyndt at rulle mere vektorbaseret kort ud i landet. Det kan være et rent tilfælde, eller at måske Eric Schmidt har presset på. Sidste mulighed er, at det er en aftale med Nordkoreas styre (meget få personer der egentlig kan se Google Maps i selve Nordkorea). Jeg skal ikke lave vilde spekulationer over dette sprængfyldte geopolitiske kortemne her.

I stedet for ser vi på en hurtigt kortanalyse mellem Google Maps og OpenStreetMap i hovedstaden Pyongyang. (du kan benytte Geofabriks interaktive Map Compare over området her)

Først Google Maps i biledet nedenfor.

Og så OpenStreetMap for samme område.

OpenStreetMap har på trods af ingen aktive OpenStreetMap frivillige i landet opnået at få meget mere indhold lagt ind. Det er især bygninger og småstier at OpenStreetMap fører stort på. Primærekilder til indtegning for OpenStreetMap frivillige har været Landsat, Yahoo og Bing. Navne på veje, byer, bygninger osv har især frivillige fra Sydkorea bidraget med.

Desværre har det meget lange udsigter før, at det bliver muligt at opstarte OpenStreetMap community i Nordkorea, og hvor det er nordkoreanere selv som værdiberiger OpenStreetMap med endnu mere lokalkendskab. Der skal ske drastiske ændringer i landets styreform før at dette vil ske.

Analyse af geodata – Geodatastyrelsen kontra OpenStreetMap

Med frigivelsen af de fri grunddata 1. januar 2013 er der åbnet mulighed for at lave sammenligninger af geodata fra Geodatastyrelsen kontra OpenStreetMap Danmark. Førhen var det kun den ene vej, at de offentlige institutioner eller firmaer der kunne smide en million på bordet, der kunne gøre dette. OpenStreetMaps geodata har altid været frie, og hellere end gerne har communitiet ønsket, at folk brugte eller lavede analyser af disse geodata.

Mit indlæg i dag handler om navngivne søer i hhv. SNSOR (StedNavne- og StamOplysningsRegister) og OpenStreetMap. Jeg vil igen benytte den gratis QGIS software (findes til Windows, Linux og Mac) til at lave min analyse. Først skal det nævnes at Danmark har ca. 120.000 søer over 100 m2. Udfra SNSOR databasens oplysninger, så har Geodatastyrelsen kendskab til ca. 1050 navngivne søer i Danmark. Jeg har trukket navngivne søer ud fra OpenStreetMaps database og indtil videre har de frivillige navngivet ca. 690 søer i Danmark, men det kan meget hurtigt ændre sig.

Jeg kan så benytte QGIS til at visualisere disse to geodatasæt med navngivne søer fra hhv SNSOR og OpenStreetMap ved at tilføje dem som to “lag”. Hvert enkelt lag får så sin egen unikke farve, derved kan der hurtigt ses forskelle i landskabet. Nu er det temmeligt abstrakt kun at se søerne som polygoner i QGIS.

I QGIS kan du så kalde nogle basiskort op og smide dem ind som et ekstra lag. Det er fx OpenStreetMap, satellit – og luftfotos fra Bing Maps og Google Maps. Dette giver et bedre overblik over, hvor du sidder og kigger på geodata henne i Danmark.

Vi kan fx kigge på “Fedte Sø” på Agersø og her kan ses at OpenStreetMap ikke har navngivet søen. Søen er blevet indtegnet, men ikke fået noget navn endnu.


(Baggrundskort OpenStreetMap brugt her)

Jeg har nu fået navngivet søen i OpenStreetMap (OpenStreetMaps metadata for søen kan ses her). Går vi så den anden vej og kigger på “Kongens Dam” ved Jægerspris Slot, så har Geodatastyrelsen ikke “Kongens Dam” med i SNSOR.


(Baggrundskort Bing Maps brugt her)

Flere steder i Danmark har jeg set, at lokale OpenStreetMap frivillige har fået navne med på søer, som SNSOR ikke har endnu. Geodatastyrelsen har selv nævnt at de kommende år vil de satse mere på at få mange flere stednavne med. Et sted de så kan få nye stednavne fra er via OpenStreetMap. Selvfølgelig følger geometrien med (hvor er det henne i landet) og ikke bare et stednavn.

OpenStreetMaps geodata er i sin grundform bare XML, og dette volder så nogle GIS folk problemer da de er vant til måske Shape formatet. Med QGIS kan OpenStreetMaps XML let transformeres til Shape (eller hvilket format geografisk format man nu ønsker)- Læs mit indlæg fra i mandags om dette punkt.

Jeg har flere analyser på vej vedr. Geodatastyrelsen og OpenStreetMaps geodata. Du kan så imens se om der mangler et stednavn i dit lokalområde i OpenStreetMap på et eller andet geografisk objekt (sø, hus, bakke, strand osv). Hvis svaret er ja, så smid lige denne værdifulde lokalviden ind i OpenStreetMap.

Tjek altid først OpenStreetMap for geodata til dit projekt

(Artikelserie Dit og mit kort, 200). Jeg læste for et par uger siden hos BUPL ( Børne- og Ungdomspædagogernes Landsforbund) følgende om Legepladsen.dk (der er crowdsouring projekt af legepladser fra hele Danmark)

Der findes faktisk ikke noget samlet kort over legepladser i Danmark, men nu har vi fået kortlagt over 2.200 – og det er da en flot start. Men der er sikkert flere endnu,« siger Senior Brand Manager hos Galle & Jessen Marianne Forsingdal.

Det er ganske rigtigt. at der intet fuldstændigt 100 % dækkende legepladskort findes i Danmark, men OpenStreetMap har indsamlet en hel del før Legepladsen.dk gik i luften (ca. 1613 stk. legepladser i OpenStreetMap er status 3. december 2012). Disse legepladser kunne Galle & Jessen havde fået/hentet fra OpenStreetMap (mod kun en kildeangivelse) som en start.

Jeg kan se, at en hel del legepladser fra OpenStreetMap har Legepladsen.dk ikke fået med endnu. Fx en legeplads nede ved Slotssøen i Kolding.


(Legeplads vist i OpenStreetMap)

Det samme område fra Kolding på Legepladsen.dks kort

Den anden vej kunne Galle & Jessen så have tilladt OpenStreetMap at tage de legepladser som OpenStreetMap ikke har endnu, og dermed kunne de frivillige, så smide dem ind i OpenStreetMaps database. Det ville så være til begge partners fordel sådan et samarbejde/udveksling af geodata.

Morale af ovenstående historie – Hvis du evt. vil sætte noget kortmashup i gang – prøv at tjekke OpenStreetMap først for disse geografiske objekter. Det er ikke sikkert, at OpenStreetMap har alt registreret. Men i stedet for at indsamle alt fra begyndelsen selv, så start med hvad OpenStreetMap evt. har og byg så videre derfra. Og endelig tillad så OpenStreetMap at bruge dine indsamlede geodata.


(Billede – sportsfaciliteter indtegnet i amerikansk by vist i Potlatch 2 OSM værktøjet)