févr. 24, 2023
Il est fréquent d'être un peu perdu(e) lorsqu'on souhaite cartographier les lignes de bus dans OSM. Cet article propose quelques rappels théoriques pour bien se lancer !
Pour commencer, on a l'arrêt de bus.
Pour cartographier cet arrêt de bus, on crée un nœud, avec le tag public_transport = platform. Ce tag désigne l'endroit où le voyageur attend le bus donc il faut le positionner au niveau du trottoir, là où se situe l'abribus ou le poteau d'arrêt.
Pour bien préciser le mode de transport (car ce tag s'utilise aussi pour les arrêts de tram ou de train), on ajoute également highway = bus_stop.
On peut ensuite ajouter les informations contextuelles propres à cet arrêt, comme son nom (name = ...), s'il y a un abri (shelter = yes/no), un banc (bench = yes/no), une bande podotactile pour aider les malvoyants à se repérer, etc
En complément du lieu où les voyageurs attendent, il est possible d'indiquer l'emplacement sur la route où le véhicule s'arrête. Cette information est particulièrement importante dans la cartographie des trains ou des tramways, mais est largement moins utile pour les bus, donc je recommande de l'ignorer complètement car elle ajoute beaucoup de complexité notamment pour la maintenance. Mais puisqu'elle existe dans OSM, décrivons-là tout de même par acquis de conscience.
Pour représenter l'endroit sur la chaussée où le bus s'arrête, on peut donc créer un deuxième nœud. À noter que le nœud doit faire partie du chemin décrivant la route et non pas être posé dessus.
Sur ce nœud, on ajoute les tags public_transport = stop_position et bus=yes. Il est courant d'y indiquer à nouveau le nom de l'arrêt, mais on évitera d'y ajouter les informations sur l'équipement (abribus, banc, etc) afin de ne pas créer trop de redondance.
Une fois qu'on a bien cartographié notre arrêt, il nous faut indiquer quels bus s'y arrêtent.
Les lignes de bus sont représentées dans OSM par des relations, c'est-à-dire des objets qui sont des regroupements d'autres objets.
Une ligne de bus dans OSM sera une relation de type = route_master.
On lui ajoutera les autres tags suivants :
- route_master = bus pour indiquer son mode de transport
- ref = un nombre, pour indiquer le numéro de la ligne
- operator = ..., pour renseigner l'entreprise qui fait rouler ces bus
- network = ..., pour indiquer le nom du réseau
- name = ..., pour indiquer le nom de la ligne
Dans cette relation ligne de bus, on mettra les objets OSM qui représentent les variantes de trajets de la ligne, ses parcours.
En général, on aura au moins le parcours de la ligne en sens aller et le parcours de la ligne en sens retour. On trouvera aussi parfois le parcours spécial du matin qui s'arrête devant l'école, ou le parcours spécial du jeudi qui passe dans une autre rue à cause du marché.
Les trajets sont aussi des relations, de type = route.
On leur ajoute les tags suivants :
- route = bus pour indiquer le mode de transport
- ref = un nombre, pour rappeler le numéro de la ligne
- operator = ..., pour rappeler l'entreprise qui fait rouler ces bus
- network = ..., pour rappeler le nom du réseau
- name = ..., pour indiquer le nom du parcours
- from = ..., pour indiquer le point de départ du parcours
- to = ..., pour indiquer la destination du parcours
- public_transport:version = 2. Ce tag technique sert à indiquer qu'on utilise le "nouveau" modèle de cartographie des transports en commun, qui a été approuvé par un vote de la communauté en 2010, et non le modèle historique, où les rôles dans la relation peuvent avoir un sens un peu différent.
Et dans cette relation trajet, on ajoute :
- tous les arrêts, dans l'ordre où ils sont desservis
- les routes empruntées par le bus, dans l'ordre, afin de reconstituer son itinéraire
Les arrêts platform, situés sur le trottoir, s'ajoutent dans la relation trajet avec le rôle platform.
Si vous avez créé également les arrêts stop_position, situés sur la route, vous pouvez les ajouter dans la relation trajet avec le rôle stop.
Ceci est bien sûr à faire pour toutes les lignes (ou plus précisément trajets de lignes) qui s'arrêtent à cet arrêt. Afin de trouver ces lignes dans OSM (et déterminer si elles existent déjà ou s'il faut les créer), il peut être utile de faire une petite recherche, par exemple avec Unroll.
À ce stade, on a donc des nœuds (platform, et éventuellement stop_position), qu'on met dans les relations (type = route), qu'on met elles-mêmes dans des relations (type = route_master)
On peut également retrouver un autre type de relation, qui sert à modéliser les correspondances au niveau des arrêts.
Elle a alors les tags type = public_transport et public_transport = stop_area, et contient également comme membres les arrêts platform avec le rôle platform, et éventuellement les arrêts stop_position avec le rôle stop.
Ces relations sont surtout pertinentes pour modéliser les stations de métro ou les gares, afin que les utilisateurs de la donnée (tels que les calculateurs d'itinéraire) puissent savoir qu'une bouche de métro permet de rejoindre tel quai, ou que tel quai est bien en correspondance avec tel autre quai.
Elles sont cependant moins utiles pour les bus car les correspondances peuvent se déterminer par simple proximité géographique, donc je conseille de ne pas les créer. Mais on en retrouvera parfois dans les grandes gares routières ou lorsqu'un arrêt de bus est en correspondance avec une gare.
En résumé, créez votre arrêt à côté de la route, ajoutez-le dans tous les trajets de bus qui passent là (type = route et route = bus), en vérifiant que ces trajets sont eux-mêmes dans une ligne de bus (type = route_master et route_master = bus), et vous avez fini ! Il ne vous reste plus qu'à faire la même chose avec l'arrêt de bus qui est de l'autre côté de la rue ;)
Félicitations, vous connaissez à présent les bases : vous pouvez comprendre les données déjà renseignées dans OSM et vous lancer sereinement dans la cartographie des bus autour de chez vous !
Vous rencontrerez encore quelques nouveautés au gré de votre cartographie : il vous faudra parfois couper les chemins pour bien représenter les tracés des lignes, vous devrez apprendre des nouveaux tags pour représenter les lignes spéciales comme les bus à la demande ou les bus scolaires, etc
Autant de sujets pour des nouveaux articles de blog qui restent à écrire ! En attendant, pour aller plus loin, je vous invite à vous plonger dans le wiki et à venir poser vos questions sur la liste de diffusion transport ou sur le forum !
Remarque : cet article est une petite réécriture d'un article de 2017 souvent repartagé. L'article initial mettait plus en avant les différences entre le modèle actuel (qu'on appelle "ptv2" dans le jargon) et le modèle historique ; ces distinctions n'ont plus grand sens aujourd'hui. Pour les nostalgiques, l'article initial reste bien sûr disponible.
sept. 01, 2020
Votre réseau de bus préféré a publié ses données en open data en GTFS et vous voulez les utiliser pour vérifier la complétude d'OpenStreetMap et voir ce qui peut être amélioré ? Voici quelques conseils pour se lancer !
GTFS WTF ?
Le GTFS est un format fréquemment utilisé pour décrire des données de transport. Il permet de définir les caractéristiques et la géographie du réseau, ainsi que ses horaires. Ce format est largement utilisé pour alimenter les logiciels et services de calcul d'itinéraire et d'information voyageur, mais aussi les outils de planification et d'amélioration du réseau. C'est donc tout naturellement sous cette forme que vous pourrez trouver les données des lignes et arrêts de bus publiées par votre opérateur ou collectivité.
Un fichier GTFS se présente sous la forme d'un fichier zip contenant tout un tas de fichiers texte. Malgré leur extension, il s'agit en réalité de fichiers csv qui peuvent être ouverts dans votre logiciel de tableur favori (LibreOffice Calc, Excel, etc).
La documentation décrivant le contenu des fichiers, le détail des colonnes et comment les lier entre elles est disponible en ligne.
Afin de se faciliter la tâche, j'utiliserai ici non pas le fichier GTFS directement, mais un export réalisé avec l'outil GTFS geo. Il permet en effet de transformer un fichier GTFS en un ensemble de fichiers géographiques, plus adaptés pour notre mission du jour et qui s'importeront aisément dans la plupart des outils d'éditions d'OpenStreetMap.
NB : Comme je le dis souvent, open data ne veut pas dire open bar, donc avant de commencer à modifier quoique ce soit, vérifiez que vous pouvez utiliser ces données pour enrichir OpenStreetMap.
étape 1 : les arrêts
L'étape la plus simple à réaliser est une comparaison des arrêts.
Ils sont dans le fichier stops.csv.
Pour obtenir un résultat similaire à partir du GTFS, il faut changer l'extension du fichier en csv, renommer les colonnes stop_lat et stop_lon en latitude et longitude, et filtrer le contenu pour ne conserver que ceux qui ont un location_type = 0.
Je vous conseille de l'ouvrir tout d'abord dans un tableur pour estimer la qualité du nommage des arrêts (TOUT EN MAJUSCULE ? avec des abréviations ? etc). Regardez aussi si le stop_code ou le stop_id correspondent à un numéro visible sur les arrêts (par exemple un code pour obtenir aux prochains passages en temps réel à cet arrêt ?) : si c'est le cas, cela correspond à des données utiles à ajouter à OpenStreetMap.
Ensuite, il peut être intéressant de les afficher sur une carte pour un premier état des lieux (umap, QGIS ou tout simplement JOSM avec un fond OSM ou d'imagerie aérienne de qualité). Cela donne déjà un premier aperçu et peut permettre de détecter des erreurs grossières (des arrêts situés hors de la zone du réseau, voire en plein milieu de la mer).
Ce qui nous intéresse vraiment à ce stade est la précision du positionnement des arrêts sur la carte : les arrêts sont-ils situés plutôt sur la route, à coté de la route ou dans des bâtiments ?
Il faut aussi vérifier la manière dont les arrêts sont modélisés : en effet, les arrêts du GTFS ne correspondent pas forcément à des arrêts tels qu'on peut les observer sur le terrain. On peut tout à fait avoir un unique arrêt GTFS pour les deux sens de circulation d'une ligne, même s'il correspond à deux abribus sur le terrain, ou à l'inverse plusieurs arrêts (un pour chaque ligne) pour représenter un arrêt de bus desservi par plusieurs lignes.
Bref, il faut passer un peu de temps à explorer les données pour identifier les petites surprises qui risqueraient de nous complexifier la tâche.
Une fois que nous sommes familiarisés avec les arrêts du GTFS, nous pouvons attaquer la comparaison avec OpenStreetMap. Pour cela, on peut par exemple charger le fichier des arrêts dans ce thème MapContrib. JOSM est également un très bon choix pour cette tâche.
Si ce n'est pas encore fait, je vous conseille au préalable de passer un peu de temps à uniformiser les arrêts déjà présents dans OpenStreetMap pour la zone. Sans cela, il vous sera peut-être difficile de répondre à des questions très simples comme "combien y a t-il d'arrêts de bus dans cette ville ?" en utilisant OpenStreetMap.
En effet, comme pour le GTFS, plusieurs modélisations sont possibles, autant sur le positionnement de l'arrêt (sur la route, ou à côté) que sur les tags : respectez donc les pratiques locales lorsqu'elles existent. Sinon, je recommande la modélisation suivante, qui est compatible avec la plupart des rendus et outils qui tirent partie des données transport d'OpenStreetMap : un arrêt est représenté par un unique objet, placé à côté de la route, avec les tags highway = bus_stop et public_transport = platform.
Après ce petit intermède de jardinage des données existantes, on peut s'attaquer à la comparaison et à l'enrichissement des arrêts d'OpenStreetMap à partir du GTFS.
Pensez à croiser les sources et à vous appuyer sur l'imagerie aérienne ou les photos de rue sous licence compatible ;)
Repérez aussi s'il y a des arrêts existants dans OpenStreetMap qui ne sont pas représentés dans les données open data (la navette gratuite mise en place par la mairie ou un autre réseau de transport que celui sur lequel vous travaillez).
Dans JOSM, vous pouvez utiliser le plugin todo pour constituer une liste d'arrêts et les vérifier dans l'ordre très rapidement.
Si les résultats des étapes précédentes sont plutôt bons (les données GTFS sont de bonne qualité, avec des noms propres et des positions précises et proches de la modélisation adoptée par OpenStreetMap), vous pouvez par exemple utiliser le plugin Conflation de JOSM pour passer rapidement en revue les différences.
Vous pouvez également créer une analyse Osmose : c'est un excellent outil pour réaliser des intégrations de données dans OpenStreetMap à partir d'une source open data. De plus, Osmose permet de travailler plus facilement à plusieurs et plus tard de suivre les évolutions apportées dans les données (autant GTFS qu'OpenStreetMap).
Bref, à l'issue de cette étape, vous avez mis en qualité les arrêts de votre réseau : c'est déjà un bel accomplissement, félicitations ! Nous pouvons donc passer aux lignes !
étape 2 : état des lieux des lignes et parcours
L'édition des lignes de transport dans OpenStreetMap est réputée difficile, mais pas de panique : avec un peu de pratique et de méthode, ce n'est pas si dur !
Chaque ligne est constituée d'un ou plusieurs parcours, qui représentent les trajets effectivement suivis par les véhicules et les arrêts qui sont desservis dans l'ordre. Dans le cas général, on aura deux parcours pour chaque ligne (un pour l'aller et un pour le retour), mais de nombreuses exceptions existent : la ligne circulaire avec un unique trajet, la ligne en fourche avec 3 ou 4 trajets différents et réguliers, le détour du mercredi matin pour éviter la place du marché ou le détour tous les matins et tous les soirs pour passer devant le lycée, etc
Dans OpenStreetMap, chaque parcours sera représenté une relation de type = route. Cette relation contiendra les arrêts dans l'ordre et les rues et routes empruntées par le bus. Puis on regroupera tous les trajets d'une même ligne dans une relation de type = route_master.
Avant d'aller plus loin et de se pencher sur les données GTFS, je vous conseille, comme pour les arrêts, de passer un peu de temps à mettre en qualité les données déjà dans OpenStreetMap. En particulier, on ajoutera si nécessaire des tags sur les parcours et lignes pour indiquer le transporteur (operator) et le réseau (network) afin qu'on puisse différencier facilement les lignes de notre réseau et celles du réseau national de car ou des navettes de la mairie. On vérifiera également que chaque parcours est bien rattaché à une ligne (les relations route sont membres de relation route_master) sans quoi répondre à la question du nombre de lignes dans la ville risque d'être une opération difficile.
Pour cette étape, pensez à activer les validateurs JOSM Jungle Bus, qui vous indiqueront les choses à corriger dans les données existantes.
Vous pouvez également retrouver la plupart de ces contrôles qualité dans Osmose. Jetez aussi un œil à la version bêta de Bifidus, qui vous permet de les mettre en valeur sur une carte sur une zone donnée.
Regardons à présent les lignes et les parcours du GTFS.
GTFS geo vous propose un fichier csv contenant les parcours. Une colonne indique la ligne d'appartenance et le nombre d'arrêts.
Dans le GTFS, vous obtiendrez la liste des lignes dans le fichier routes.txt. Pour trouver les parcours de chaque ligne, il faut utiliser le fichier trips.txt, filtré par route_id, et en ne conservant que ceux qui ont la même séquence d'arrêts (qu'on retrouve dans le fichier stop_times.txt).
En fonction de la complexité des lignes, il vous faudra peut-être faire des choix dans ces parcours : on peut toujours dans un premier temps se concentrer sur les parcours les plus réguliers (le trajet le plus fréquent est plus pertinent à cartographier que la variante qui ne passe que le mercredi à 10h30).
La grille horaire de la ligne, lorsqu'elle est disponible, offre une visualisation des différents trajets assez efficace et peut-être utile pour identifier ceux que l'on souhaite cartographier et ceux qu'on se garde pour plus tard.
À partir de tout cela, vous devez avoir une première vision du nombre de parcours et de lignes déjà existants dans OpenStreetMap et à compléter, ainsi que de ceux à créer entièrement.
Pour suivre votre avancement, je conseille d'initier une page de wiki, pour avoir une liste cible des lignes et parcours et mesurer l'avancement. La page suivante peut vous servir de modèle si vous n'êtes pas familiarisé avec la syntaxe du wiki.
Cette page de wiki est également le bon endroit pour rappeler les bons tags à mettre sur les lignes (pour uniformiser les tags operator et network par exemple) et la manière de cartographier les arrêts.
Bref, à l'issue de cette étape, vous avez une vision d'ensemble sur votre réseau : les lignes et parcours existants et ceux qui sont à créer. Nous allons à présent regarder en détail chaque parcours un par un et le compléter.
étape 3 : les parcours et leurs arrêts
Prenons donc un parcours : dans GTFS Geo, chaque parcours est associé à un fichier geojson, qui comprend les métadonnées, les arrêts et le tracé du trajet.
Dans le GTFS, vous obtiendrez les métadonnées des trajets en fusionnant les informations des fichiers routes.txt et trips.txt en utilisant la colonne route_id pour raccrocher chaque trajet à sa ligne. Les trajets présents dans trips.txt ont une notion d'horaire et de calendrier associés, donc il vous faudra sans doute au préalable choisir un trajet représentatif unique. La liste des arrêts du trajet est disponible dans le fichier stop_times.txt en utilisant le trip_id pour filtrer. Enfin, il vous faudra également utiliser le stop_id pour retrouver dans le fichier stops.txt le nom et les coordonnées de ces arrêts.
Vous pouvez donc ouvrir le fichier geojson dans JOSM pour visualiser un parcours.
Il vous faut alors reprendre la relation du parcours associé ou à la créer si nécessaire à partir des infos fournies par le GTFS. N'oubliez pas de mettre cette relation de parcours (type=route) dans la relation de ligne (type=route_master) associée.
Puis, en suivant le geojson, il n'y a plus qu'à retrouver les arrêts (déjà créés dans OpenStreetMap à l'étape 2) et à les ajouter, dans l'ordre où ils sont desservis dans la relation.
Enfin, avant de passer au parcours suivant ou à l'étape suivante, n'oubliez pas de mettre à jour le wiki avec votre avancement.
étape 4 : les tracés des parcours
En complément des arrêts de chaque parcours, on souhaitera également ajouter le tracé, qui se matérialise dans OpenStreetMap par la suite des rues empruntées par le bus.
Dans GTFS Geo, ce tracé est présent dans le fichier geojson de chaque parcours. Le tracé est une information facultative dans le GTFS : lorsqu'elle n'est pas fourni, le geojson contiendra uniquement des lignes droites reliant les arrêts dans l'ordre.
Dans le GTFS, vous obtiendrez les éventuels tracés des trajets dans le fichier shapes.txt. Il s'agit d'une suite de points qu'il vous faudra relier. Vous pouvez faire le lien entre le tracé et le trajet GTFS en utilisant la colonne shape_id des fichiers shapes.txt et trips.txt. Le fichier shapes.txt est facultatif. S'il n'est pas fourni, à vous de retrouver le chemin emprunté par le véhicule entre les arrêts !
Pour ajouter ce tracé dans OpenStreetMap, ouvrez la relation du parcours, puis sélectionner une à une les rues et les ajouter à la relation.
Si vous avez beaucoup de parcours ou des lignes particulièrement longues, je vous invite à tester quelques plugins JOSM :
- PT Assistant et son assistant de routing. Ce plugin est par ailleurs indispensable pour cartographier des lignes de transport dans JOSM : il ajoute de nombreux tests de qualité et facilite la visualisation des objets importants. L'essayer, c'est l'adopter !
- Relation Toolbox, qui permet d'accélérer l'ajout de plusieurs objets dans une relation
PT Assistant permet (entre autres) de visualiser beaucoup plus facilement le parcours de bus sélectionné, ses arrêts, leur ordre ainsi que le tracé.
Et enfin, lorsque c'est fait, le wiki est à mettre à jour en conséquence comme pour les arrêts.
étape 5 : profitez !
Vous avez créer tous les arrêts puis toutes les lignes et tous les parcours, et enfin ajouté les arrêts et rues dans tous ces parcours ? Félicitations !
Vous pouvez maintenant à présent retrouver ces données sur les rendus transport d'openstreetmap.org (il y a parfois plusieurs jours de décalage, soyez patients).
Le détail des informations de chaque ligne est également explorable depuis Unroll :
Jetez aussi un œil à l'application mobile OSMAnd, qui permet également de naviguer dans ces données de transport et même de calculer des itinéraires en bus !
Et ce n'est pas tout, les sites ou applications qui utilisent les données de transport d'OpenStreetMap sont de plus en plus nombreux : jetez un oeil à la page de wiki qui les référence pour trouver encore plus de choses cools à faire avec ces nouvelles données !
mars 17, 2019
Aujourd'hui, je vous propose une petite revue des fonctionnalités de l'application mobile OSMAnd autour des bus.
En effet, l'application basée sur OpenStreetMap qui fait tellement de choses qu'on a du mal à dénombrer le nombre de fonctionnalités a également quelques atouts intéressants sur le sujet des transports en commun.
En farfouillant dans les options, on peut trouver de quoi configurer la carte, par exemple pour afficher les arrêts (pratique quand on cherche l'arrêt le plus de soi) ou encore les différentes lignes.
Un clic sur un arrêt permet assez naturellement de visualiser les lignes qui s'y arrêtent :
Le détail d'un arrêt nous donnera plus d'info sur les équipements (banc, abri) mais aussi sur le détail des lignes (pour éviter de prendre sa ligne dans le mauvais sens par exemple) .
En cliquant sur une ligne, on peut visualiser son trajet, et naviguer entre ces différents arrêts.
Enfin, mais c'est plus expérimental, on peut calculer des itinéraires en transport en commun
Même si on est assez loin d'une utilisation aussi ergonomique et aboutie qu'avec les applications d'information voyageur habituelles, on a de quoi visualiser la plupart des informations utiles sur les bus autour de soi. Une raison de plus s'il en faut pour se motiver à contribuer les lignes de transport en commun dans OpenStreetMap ;)
mai 01, 2018
Si vous êtes utilisateur de données OpenStreetMap, que ce soit pour faire des cartes, des applicatifs géographiques, ou juste des analyses, vous connaissez sûrement les outils en ligne de commande de la communauté : osmosis, osmium ou encore osmconvert.
J'ai moi-même déjà évoqué certains de ces outils dans un précédent article.
Mais lorsqu'on est intéressé(e) par les lignes de transports, ces outils ne sont pas des plus pratiques, car il est nécessaire de manipuler des relations OSM, c'est-à-dire des objets un brin complexes constitués eux-mêmes d'autres objets.
Bien sûr, la bonne vieille solution Overpass reste envisageable si la zone n'est pas trop grosse. Jetez un œil à cet autre article pour trouver la requête qu'il vous faut ;)
Mais dans tous les cas, il nous faudra jongler dans nos filtres pour récupérer les relations de type route ou route_master avec certains tags uniquement car les circuits de marche nordique ou encore les pipelines vraiment très longs sont cartographiés d'une manière très similaire...
C'est pourquoi je suis ravie de vous présenter osm-transit-extractor, une alternative qui apporte enfin aux transports en commun toute l'attention qu'ils méritent ;)
EDIT 2023 : osm-transit-extractor n'existe plus (ou du moins n'est plus un logiciel libre et n'est plus librement utilisable). Si vous recherchez une alternative offrant des possibilités similaires, vous pouvez essayer l'outil prism que j'ai développé pour Jungle Bus.
Pour un cas pratique, imaginons donc que vous voulez vous faire une idée des lignes de transports de Bretagne.
osm-transit-extractor se présente sous la forme d'un exécutable (Linux uniquement pour le moment) : il suffit donc de le télécharger depuis Github puis de le dézipper pour l'utiliser.
Ensuite, on récupère les données de la zone qui nous intéresse, ici la région Bretagne, au format PBF.
Et c'est parti :
./osm_transit_extractor -i bretagne-latest.osm.pbf
Oui, c'est tout !
On obtient alors un petit ensemble de fichiers csv avec les données qui nous intéressent.
Les 3 fichiers les plus intéressants sont
- les arrêts :
osm-transit-extractor_stop_points.csv
- les parcours :
osm-transit-extractor_routes.csv
- les lignes :
osm-transit-extractor_lines.csv (relations route_master dans OSM)
Ces fichiers contiennent à la fois les informations utiles sur ces objets ainsi que tous les tags OSM, mais aussi les géométries de ces objets.
Ces fichiers csv peuvent donc s'utiliser aussi bien dans un tableur (ou autre) pour une analyse des métadonnées, ou dans QGIS (ou autre) pour une représentation cartographique.
Voici par exemple un extrait des infos de quelques lignes :
Et voici une petite représentation de ces lignes, réseau par réseau :
Notre extraction comprend également des fichiers pour faire le lien entre les différents objets, par exemple entre une ligne et ses différents parcours, ou entre un parcours et ses arrêts.
Voici par exemple la liste des parcours de la ligne de Ferry Brest Ouessant :
Voici encore un extrait des arrêts de la ligne 9 de Kicéo en direction de Meucon :
Et ce n'est qu'un aperçu : osm-transit-extractor est un vrai petit couteau suisse, rapide et efficace dès qu'on veut des infos sur les lignes de transports dans OSM.
Bien sûr, c'est opensource, donc n'hésitez pas à passer sur github si vous rencontrez des soucis ou avez des idées d'évolutions. Et si vous êtes un rustacéen, vos contributions sont les bienvenues ;)
déc. 29, 2017
L'année 2017 s'achève et c'est le traditionnel moment de faire le point sur ce qui a été accompli ! Pour moi, l'année fut monopolisée par le projet Jungle Bus, c'est donc tout naturellement que cet article parlera, encore et toujours, de bus dans OSM \o/
Mon occupation principale cette année fut l'amélioration de la qualité des données de transport dans OSM. Les résultats sont visibles dans deux outils : JOSM et Osmose.
Dans JOSM, il s'agit d'un validateur à activer (dans les Préférences > Validateur de données > Règles du vérificateur d'attribut. Puis sélectionner Jungle Bus).
Il propose actuellement 20 tests sur les transports en général (les bus mais pas que, aussi bien les arrêts que les lignes), et permet de repérer et de corriger les erreurs classiques au plus tôt, directement dans son outil de contribution habituel.
Et quelques uns de ces tests ont été également ajoutés dans Osmose, qui compte à présent 15 tests sur les transports en commun. Plus d'info sur la page dédiée dans le wiki.
J'ai également réalisé un thème pour OSMTracker afin d'avoir un outil simple et efficace possible pour enregistrer les tracés des bus à cartographier.
J'ai aussi testé, et testé encore, l'application Jungle Bus, qui grâce à nos généreux soutiens et sponsors, a reçu pas mal d'améliorations cette année pour faciliter la contribution !
Et enfin, j'ai fait de la vulgarisation, un peu de doc et d'accompagnement de contributeurs désireux d'améliorer la cartographie de leur réseau de transport.
En particulier, le fait marquant de l'été fut le projet de cartographie des réseaux de tro tro, les bus artisanaux d'Accra, la capitale du Ghana. Les 300 lignes ont ainsi été collectées et ajoutées à OSM !
Ce projet, qui est une collaboration entre l'AFD, Transitec, Jungle Bus et la communauté OpenStreetMap locale nous a permis de confronter nos outils et nos méthodes aux besoins réels.
Nous avons également transformé ces données OSM en données transport utilisables par navitia.io et les applications mobiles TransportR et Transit, afin d'offrir aux utilisateurs des informations utiles pour leurs trajets et au "Department of Transport" de la ville les données nécessaires pour gérer au mieux ce réseau et améliorer la qualité de vie de ses 2 millions d'habitants.
À cela s'ajoutent encore quelques projets, trop petits ou pas encore assez aboutis pour mériter d'être signalés ici ...
Focus Île-de-France
Fin 2016, j'avais lancé un outil de comparaison entre les données transport dans OSM et dans l'opendata du STIF.
Il a peu évolué en un an, mais heureusement, on ne peut pas en dire autant d'OSM, qui s'est considérablement améliorée : près de 400 lignes ont été ajoutées en un an !
J'ai également développé une analyse Osmose spécifique, pour améliorer les tags manquants dans OSM à partir des infos fournies dans l'opendata.
Je me suis aussi pas mal promenée, à la recherche de marqueurs Maps.me à traiter, et je n'ai visiblement pas été la seule :
- plus que 2211 arrêts sans nom
- plus que 9647 arrêts non desservis
Si vous voulez contribuer, je continue de générer et de mettre à jour régulièrement les marqueurs Maps.me qui vont bien :
Tous ces accomplissements sont collectifs avant tout, et je suis loin d'en être la seule responsable : un grand merci à tous ceux qui partagent mes aventures, sur OSM, sur github et IRL ;)
Allons encore plus loin ensemble en 2018 !
EDIT octobre 2018 : mise à jour de liens (les fichiers kml sont maintenant hébergés sur github).