En mi entrada anterior “Procesamiento en tiempo real de notas de OSM con Bash” expliqué cómo mantener una base de datos local sincronizada con las notas de OpenStreetMap en menos de 10 segundos, usando herramientas comunes de Linux y PostgreSQL. Ese trabajo permitió tener un repositorio actualizado y confiable de notas, comentarios y cambios de estado.

Hoy quiero mostrar el siguiente paso: cómo esa base de datos se convierte en un servicio WMS que permite visualizar las notas directamente en aplicaciones como JOSM, Vespucci o QGIS. De esta manera, pasamos del procesamiento en segundo plano a la representación gráfica en el mapa, abriendo nuevas posibilidades para mapeadores e investigadores.

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Las Capas del Servicio

El servicio ofrece cuatro capas principales:

• Notas abiertas (rojo): todas las notas activas, con intensidad de color según antigüedad.
• Notas cerradas (verde): reflejan el trabajo ya realizado, con intensidad según el tiempo desde el cierre.
• Países y zonas marítimas: fronteras, aguas territoriales y ZEE, para dar contexto geográfico y político.
• Zonas en disputa y no reclamadas: áreas donde la asignación de país es ambigua, clave para entender por qué algunas notas no encajan en un análisis nacional.

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Casos de Uso

• Priorización de trabajo: un mapeador abre JOSM, carga la capa de notas abiertas y ve un cúmulo de puntos rojos en su ciudad. Decide enfocarse allí.
• Verificación de progreso: un grupo comunitario carga la capa de notas cerradas y observa un mar de puntos verdes, evidencia del esfuerzo colectivo.
• Contexto geopolítico: cerca de una frontera, las notas aparecen en una zona marcada como disputada. El mapeador entiende la ambigüedad en la asignación.
• Análisis espacial: un investigador usa QGIS para estudiar patrones: más notas en áreas urbanas, menos en rurales. El servicio facilita estadísticas y visualizaciones.

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Cómo Usarlo

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Why this matters

In disasters and other connectivity outages, people on the ground often see road blockages, landslides, bridge damage, or other map-relevant changes before reliable Internet access is restored. Traditional reporting channels fail when cellular networks are down or overloaded.

This post shares a community-oriented experiment: using a LoRa mesh (Meshtastic) to send simple field reports from phones (via Bluetooth to a LoRa device) to a gateway that later publishes them as OpenStreetMap Notes once Internet is available.

Scope & safety: this is not an emergency response system. Please do not include personal data (PII) or life-critical requests. The goal is to support mapping workflows.

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What we built (high level)

OSM Mesh Notes Gateway turns offline messages into OSM Notes:

1. A field volunteer carries a GNSS-enabled LoRa device (e.g., T‑Echo) and connects their phone via Bluetooth using the Meshtastic app.
2. They send a short message starting with #osmnote.
3. The message travels across the LoRa mesh to a node connected by USB to a Raspberry Pi gateway.
4. The gateway validates that the device’s last GNSS fix is recent (for mobility), queues the report if offline, and creates an OSM Note when Internet is available.
5. The gateway replies by direct message (DM) with an acknowledgement and privacy reminder.

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Key ideas that make it work in the field

### 1) GNSS recency checks (mobility-aware) Because position updates and text messages may arrive separately in a mesh, the gateway uses the latest known GNSS position per device and enforces strict time thresholds (e.g., 15s ideal, 60s max) to avoid placing notes far from the real location (especially in vehicles).

2) Store-and-forward queue

If the gateway has no Internet, reports are stored locally (SQLite) and retried periodically. Users get a local queue ID like Q-0007.

3) “Queued → published” notifications

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Las notas de OpenStreetMap son una ventana al conocimiento local y a la colaboración en tiempo real. Para aprovechar mejor esta información, he desarrollado un conjunto de scripts en Bash que permiten mantener una base de datos actualizada con las notas, sus comentarios y cambios de estado en menos de 10 segundos.

El sistema se apoya en herramientas comunes de Linux (curl, awk, sed, grep, jq, psql, entre otras), evitando dependencias complicadas. Con ellas se procesa el dump diario de notas del Planet, se convierte en CSV, se carga en PostgreSQL y se georreferencia por país o límite marítimo. Un daemon se encarga de mantener la base sincronizada con el API de OSM.

Esto abre la puerta a múltiples aplicaciones: análisis de actividad comunitaria, visualización de notas recientes por región, o desarrollo de nuevas herramientas basadas en este componente. El código está disponible en GitHub: OSM-Notes-Ingestion.

¡Me encantaría conocer tus ideas y aportes!

Cuando se usa Google Maps, realmente se está accediendo a un conjunto de herramientas y características que se ofrecen ahí. No es solo el mapa base, por lo tanto la comparación con OSM no puede ser de solo el mapa base sino de todas las funcionalidades.

Aquí muestro una comparación de servicios dentro de la plataforma Google Maps, y el conjunto de opciones equivalentes en el ecosistema de OpenStreetMap.

Es una lista en crecimiento, por lo que quedo atento a los comentarios para complementarla.

Google	OSM
Maps	OpenStreetMap-visualización + Mapnik-renderizado + CartoCSS-estilo
StreetView, Panoramio	Mapillary, Mapilio, KartaView, Panoramax
Aplicación móvil y mapas offline	OsmAnd, Maps.me, https://organicmaps.app/, Locus Map, muchas otras
My maps	uMap
Map Maker	iD, JOSM
3D buildings	F4 demo, Streets gl
Indoor maps	indoor equal, OpenlLevelUp
Route Planner	OpenTripPlanner, Valhala, GraphHopper, OSRM
Bird’s eye	OpenAerialMap, hay datos aquí, aunque no es equivalente
Local guides	OSM Mappers, communities
Ranking, contribuciones	OSM stats
Reviews	ORA, lib.reviews, aunque no son proyectos muy desarrollados
Servicio de Teselas (Tile services)	Mapbox, OpenMapTiles, otros
API	Leaflet, OpenLayers, MapLibre GL JS
Geocoding - address	Nominatim
Buscador	Overpass, Sophox, Postpass

• Satelite - No libre, pero se puede acceder a las de Microsoft Bing, Esri.
• Aerial View - No hay opción
• 45º imagery - No hay opción
• Immersive View - No hay opción
• Real time traffic - No hay opción libre, http://mapbox.com/traffic-data
• Weather - No hay opción
• Lens in Maps - No hay opción

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F4 es uno de los pocos visores de OpenStreetMap que ha estado en servicio ofreciendo renderizado en 3D por muchos años. Han habido otros servicios, pero cuando se muestra F4 cualquier persona se descresta. He empezado a mapear en 3D, y muchas de las grandes contribuciones, principalmente en Denver, en este ámbito han sido de chachafish. Lo quise contactar para obtener algunos tipos de un experto, pero dejó de mapear desde 2020 (en plena pandemia :( ), entonces me tocó buscar otras opciones.

En el wiki, en communities, hay información dispersa, pero no muestra todas las posibilidades que tiene esta herramienta. Entonces, decidí indagar en la misma página de F4 map, y encontré 2 páginas muy interesantes: render y changelog. En ellas se describe en cierto desorden todo lo que puede hacer esta herramienta.

Entonces, decidí darle un orden, extraer las etiquetas que usa y ahí tener una mejor idea de cómo debo hacer 3D mapping. Fue ahí cuando recordé Taginfo, y decidí listar este visor en este directorio, por lo que creé una entrada: https://github.com/angoca/f4demo-in-taginfo/blob/main/taginfo.json.

Además de lo anterior, es necesario manejar los colores para que se visualice más cercano a la realidad. Para eso se puede usar esta guía de nombres de colores.

Esperemos que esto sea de ayuda para que más personas se aventuren en el mapeo 3D, sobretodo teniendo un poquito más de documentación.

Yo comencé con un pequeño ejercicio en el norte de Bogotá, y estoy muy contento con el resultado del Centro Comercial Plaza Norte:

• Mapa 3D.
• OSM.
• Mapa de emergencias.
• Interno - Otro interno.

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El mapeo de interiores no es muy popular ya que requiere conocimientos de la distribución de los espacios dentro de un edificio. Normalmente esto se hace por medio de un plano, que puede ser el de evacuación. Aunque aquí empieza el problema de permisos de uso de datos para mapear en OpenStreetMap.

En Colombia estamos comenzando esta labor, pero quise listar lo que se ha hecho en Latam, y reconocer a los mapeadores:

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Hace unos días estuve en el State of the Map LatAm, que esta vez fue en Belém de Pará, en Brasil, cerca de la desembocadura del río Amazonas. Fue el primer evento relativo a OpenStreetMap al que asisto y fue muy enriquecedor para mí.

Llevo varios años contribuyendo al proyecto OSM de diferentes formas: he fortalecido y empoderado a la comunidad de Colombia, he promovido junto con mi amigo Rafael Isturiz la resolución de notas, he hecho eventos de diferente naturaleza, varios de los cuales me ha acompañado mi señora, mi hijo, a veces mi mamá y hasta mis sobrinos y hermanos. Pero siempre habían sido en Bogotá, o cerca de la capital, como el último que hicimos en Duitama.

Para el SotM LatAm apoyé en ciertas cosas en la organización, como su propuesta inicial (que utilizó las herramientas que habíamos configurado para las juntas LatAm) y en algunos temas de TI.

Desde hace un tiempo, había querido aprender un cuarto idioma, y había intentado entre el Latín y el Esperanto. Pero debido a que era un evento en Brasil, además que ya había viajado 2 veces allá, decidí aprender Portugués. Comencé con Duolingo (y aún sigo, al igual que otros amigos que fueron al SotM) y tomé clases en el IBRACO. Con esto al menos podría interactuar con los locales más fácilmente.

Para preparar el viaje, me tocó alistar la vacuna de la fiebre amarilla, desempolvar los pasaportes, y recordar que la última vez que había salido del país fue a Francia para presidir el matrimonio de mis amigos Magali y Noel (si, yo los casé).

En la preparación del vuelo, una persona que admiro mucho, Leonardo Gutiérrez, me dijo que iba a tomar el mismo vuelo y los mismos hoteles que yo. Esto ya pintaba bueno, porque con Leo nos la llevamos muy bien y viajar bien acompañado vale oro.

Ya cuando se acercaba el día del vuelo, la mejor pareja mapeadora, Angie y Juancho, me dijeron que iban a tomar el mismo vuelo. Ya en este punto dije: será un viaje genial.

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Hablando con otros miembros de la comunidad de Colombia, en especial con Rafa - risturiz con quien he resuelto miles de notas de Colombia y LatAm, nos pusimos a soñar cómo podría ser una aplicación para recolectar información por medio de notas masivamente y de una forma segura.

Esta charla surgió gracias a los avances que hemos notado con las notas. Inicialmente, las notas solo eran texto (y bueno, lo siguen y seguirán siendo) pero ahora hacen referencia a otro tipo de elementos multimedia. Por ejemplo, Fediphoto puede crear notas en OSM, asociando una foto subida a un servidor federado de Mastodon (como en.osm.town), y de esta forma subir muchas fotos que persistan junto con una nota.

Otra forma avanzada es con StreetComplete que también permite asociar fotos pero son temporales (mientras la nota está abierta, lo cual es una lástima y restringe la aplicación). Por otro lado, ahora permite capturar una traza GPX, subirla a OSM, y asociarla en la nota. Esto ha permitido que las notas tengan información más rica al momento de resolver notas, sobretodo para nuestro rol de resolver notas.

Con los avances de tecnología, y dispositivos disponibles en el mercado, consideramos una aplicación móvil así:

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Para saber dónde ha contribuido un usuario, se pueden usar herramientas como hdyc o yosmhm. Son muy buenas para ayudar a identificar personas que trabajan en la misma ciudad o país, e invitarlos a que participen de mapathones, mapping parties o inclusive geobeers. Esas herramientas se basan en las contribuciones directas en el mapa que ha hecho la persona. Pero no son las únicas formas de contribuir, también están las notas y las trazas GPX capturadas.

Debido a que el API 0.6 no ofrece una forma de descargar las trazas de un usuario dado, no hay una forma directa de hacerlo. Para eso yo creé un script para correrlo en Linux, donde se le indica el nombre de usuario, y descarga las trazas de ese usuario.

Una vez descargadas las trazas, se pueden abrir en JOSM y revisar las áreas de contribución. Este script también es útil para descargar las trazas después de un trabajo en terreno con OSM Tracker con varios usuarios.

El script lo dejé en GitHub gist: https://gist.github.com/angoca/dff941220631dace54901a3fec3de9df