Carto-terrain à Beni (Ebola 2018)

Depuis 2014, la communauté OpenStreetMap en RDC s’est mobilisée à de plusieurs reprises pour cartographier la ville de Beni et ses environs. Au départ victime de massacres, sa population fait face depuis plusieurs mois à une épidémie à virus Ebola.

Alors que les données OpenStreetMap sont amplement utilisées par de nombreuses organisations humanitaires contribuant à la lutte contre l’épidémie sur place, la carte y est longtemps restée singulièrement muette. Depuis la semaine passée cependant, grâce aux collaborations mises en place ces derniers mois et semaines, la formation des premiers contributeurs locaux a pu démarrer.

Dans une ville en pleine crise, une dizaine de jeunes – dont plusieurs n’ayant jamais manipulé de smartphone auparavant – ont commencé cette semaine la collecte de points d’intérêt à l’aide d’OSMAND. Alors que les données actualisées disponibles restent disparates, ils répertorient notamment l’ensemble des structures sanitaires , et ce n’est qu’un début.

Lutte contre Ebola (2018)

Le 8 mai 2018, le Ministère de la Santé a déclaré la neuvième épidémie à virus Ebola en RDC.
Dans l’heure qui suivait les premières tâches cartographiques étaient lancées par OpenStreetMap RDC à travers le gestionnaire de tâches de l’équipe humanitaire d’OpenStreetMap (HOT).

Des tâches cartographiques sont mises en place au fur et à mesure pour couvrir les zones prioritaires identifiées par les équipes de Médecins sans Frontières et du Ministère de la Santé.

Entre le 8 et le 19 mai, 293 contributeurs OpenStreetMap ont participé à la cartographie de la région en se servant d’images satellitaires fournies par Microsoft et ESRI. Les données produites sont publiées sous la licence libre ODbL 1.0 et sont utilisables à travers de nombreux outils et applications.

De plus, des cartes imprimables des zones urbaines sont également disponibles au téléchargement :

Carte de Mbandaka

Carte de Bikoro

Si vous connaissez la région et disposez d’éléments permettant de compléter davantage ces cartes, ne manquez pas de nous contacter, merci !

Améliorer le réseau routier – #RRRDC

Objectif de ce tutoriel : Améliorer le réseau routier, sur base d’imagerie à haute-résolution avec JOSM

Niveau : Intermédiaire

1. Prérequis
  • Nous supposons ici que l’utilisateur possède déjà un compte OpenStreetMap et le logiciel JOSM installé sur son ordinateur.
  • Se rendre sur le projet à travers lequel vous souhaitez contribuer à l’amélioration du réseau routier et s’authentifier via ses identifiants OpenStreetMap.
    Tâche 2881
2. Sélection d’une tâche

Sélectionner un segment à cartographier. S’il est ardu d’identifier un segment encore disponible, ne pas hésiter à choisir l’option de “Prendre une tâche au hasard”.
Sélection d'une tâche

Choisir d’éditer les données avec JOSM, l’éditeur le plus approprié pour ce type de tâche.
Editer avec JOSM

Charger les données dans JOSM (rappel : il faut que le contrôle à distance soit activé).
Chargement dans JOSM

Astuce : Télécharger le fichier gpx reflétant fidèlement les limites de la tâche.
Enregistrer le fichier gpx

Ouvrir le fichier gpx dans JOSM.
Chargement du fichier gpx

Désactiver les marqueurs gpx afin que les étiquettes ne dissimulent pas la zone à cartographier.
Désactivation des marqueurs

Le projet est configuré de manière à utiliser par défaut la couche d’imagerie Premium fournie par Digital Globe. Ainsi, la source mentionnée devrait être DigitalGlobe.
Cependant, s’il s’avérait qu’une autre couche d’imagerie (Bing, Mapbox ou autre) s’avérait plus adaptée pour la zone concernée, il suffit d’adapter le contenu du champ source en conséquence. Pour sélectionner une autre couche d’imagerie, cliquer sur l’onglet “Imagerie” / avant de choisir un des choix proposés.

3. Numérisation

Numerisation

A noter qu’une tâche ne reste bloquée que pour 2 heures d’affilée. Au-delà, si vous êtes encore en train de travailler dessus, il sera nécessaire de la rebloquer. Dans le cas contraire, il est possible que quelqu’un d’autre vous double dans votre numérisation en créant des doublons dans la base de données.

Félicitations pour votre contribution !
Un autre segment de route ? Rendez-vous à l’étape 2 😉

http://openstreetmap.cd/fr/rrrdc/

#RRRDC – Réseau routier de la RDC

Le réseau routier de la République démocratique du Congo fait actuellement l’objet d’un grand effort d’amélioration au sein d’OSM dans la droite ligne du travail collaboratif précédemment réalisé au sein du Référentiel Géographique Commun.

Le réseau routier est encore très incomplet dans OSM pour la RDC. Un effort important de réconciliation et amélioration de ce jeu de données à été lancé depuis le sol congolais. Dans un premier temps, ce travail d’amélioration du réseau routier passera par une révision géométrique du réseau, sur base des données fournies par la Direction de l’Inventaire et de l’Aménagement Forestier (DIAF), par le Programme Alimentaire Mondial (PAM) et par la Cellule Infrastructures (CI) travaillant conjointement avec l’Office des Routes (OR). Dans un second temps, une amélioration de la catégorisation du réseau sera ciblée. Le travail de préparation des données nécessaires à cette tâche est actuellement réalisé par le bureau du World Resources Institute (WRI) à Kinshasa.

En parallèle un téléversement dans OSM plus coordonné des traces récoltées à travers le pays est en train de démarrer.

Si d’autres organisations ou institutions souhaitent s’associer à cet effort, prière de nous contacter.

Tâches publiées :
Tâche 2881
Cette tâche est la première d’une série. Il s’agit ici d’améliorer la géométrie du réseau en utilisant de l’imagerie à haute résolution en étant guidé sur des zones spécifiques identifiées sur la base d’un jeu de données produit par la DIAF à une résolution inférieure (LandSat/30m).
Une fois cette première révision effectuée, une tâche similaire permettra de compléter encore davantage le réseau géométrique dans la zone en se basant sur les données fournies par le PAM. Finalement une troisième tâche permettra de réviser les attributs des routes prioritaires sur base des informations collectées par la Cellule Infrastructures auprès de l’Office des Routes.

State of the Map – L’état de la Carte

SOTM 2016
Ces mois de septembre et octobre 2016 se sont tenus différents événement régionaux et mondiaux au coeur desquels s’est retrouvé le projet OpenStreetMap.

Les distances à parcourir, difficultés d’obtention de visas et frais associés n’ont malheureusement pas permis à tous les intéressés d’y participer.

C’est pourquoi nous reprenons ci-dessous une liste de liens vers les sites de ces différents événements, qui permettent de revivre par vidéo interposée la majorité des sessions ayant eu lieu.

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Le State of the Map 2016 (SOTM), c’est le rendez-vous annuel mondial de la communauté OSM
Bruxelles (Belgique), du 23 au 25 septembre 2016
Les vidéos sont disponibles sur la page de chacune des sessions, accessibles en cliquant sur leur titre à partir du programme de l’événement.

Le Sommet de l’équipe humanitaire d’OpenStreetMap (HOT Summit)
Bruxelles (Belgique), le 22 septembre 2016
Toutes les vidéos disponibles sont reprises sur ce canal (en anglais).

Action de renforcement de capacités techniques et organisationnelles OpenStreetMap ouest-africaine
Bouaké (Côte d’Ivoire), du 1 au 21 octobre 2016
Liens à venir.

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OSM a également été abordé lors de plusieurs sessions des événements suivants (non liés directement) :

International Open Data Conference (IODC 2016)
Madrid (Espagne), du 6 au 7 octobre 2016
Toutes les vidéos sont disponibles par ici.

Le GeONG 2016, organisé tous les 2 ans par CartONG pour rassembler cartographes/gestionnaires de l’information et acteurs humanitaires
Chambéry (France), du 17 au 19 octobre 2016
Une série de vidéos, de photos et de présentations sont diponibles via leur storify.

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A noter que durant cette période de plus en plus de voix se sont exprimées pour organiser un événement OpenStreetMap à l’échelle du continent africain durant l’année à venir… à bon entendeur, salut !
#SotM Africa 2017

Spécificités congolaises

OpenStreetMap est un projet mondial, mais cet aspect n’a pas pour vocation de supprimer ou gommer les spécificités nationales ou régionales propres à chaque lieu.

Openstreetmap_RDC_logo256

Nous avons choisi de rassembler nos efforts pour documenter un certain nombre de spécificités congolaises en vue de faciliter l’ajout à la carte d’infrastructures et services typiquement congolais, ainsi que de réviser la page du wiki OSM pour la RDC (Wikiproject Congo Kinshasa), en attendant de créer un preset JOSM qui reprendrait ces caractéristiques en utilisant un vocabulaire adapté.

Au programme : brainstorming, recherches, rédaction de définitions et documentation, photographies et quelques fous rires

Comment nous rejoindre : Rendez-vous le 3 septembre 2016

Résoudre les erreurs de validation

Objectif de ce tutoriel : Inventorier les erreurs et avertissements les plus courants de l’outil de validation de JOSM, afin de faciliter leur compréhension et traitement

Niveau : Débutant

C’est souvent au moment fatidique de l’upload de données soigneusement éditées que l’on se retrouve face à cet intraitable gendarme qu’est l’outil de validation de l’éditeur JOSM. Ses rappels à l’ordre ne sont pas toujours des plus agréables, exigeant souvent un surcroît de travail et d’attention de notre part. Cependant, il vient toujours à point, et serait bien mal avisé, celui qui tenterait de complètement l’ignorer.

Dans certains cas, l’éditeur aura détecté des erreurs. Celles-ci nécessitent obligatoirement leur résolution.

Dans d’autres cas, l’outil signalera des avertissements. Ceux-ci nécessitent un passage en revue soigneux, afin de vérifier si une correction ou une modification est également nécessaire, même si ce n’est pas toujours le cas.

Une fois les erreurs et avertissements traités, l’upload pourra alors être poursuivi.

Erreurs

josm_erreurs
Les erreurs doivent toujours être corrigées, il est parfois possible de les résoudre automatiquement en cliquant sur le bouton “Réparer”.
josm_reparer

  • Noeuds de chemin dupliqués (réparable)
  • Noeuds de bâtiment dupliqués (réparable)

Avertissements

josm_avertissements
Avertissements pouvant être ignorés :

  • Chemin non nommé

Avertissements à corriger obligatoirement :

  • Intersection de bâtiments
  • Chemins sans attributs
  • Aucun attribut – Noeuds non connectés et sans attributs
  • bâtiment – Chemin non fermé
  • Bâtiment à l’intérieur d’un autre

Avertissements à examiner au cas par cas :

  • Chemins se croisant
  • Fin d’un chemin près d’une autre route
  • Chemin se terminant sur une surface
  • Noeud amentity connecté à une route
  • Le cours d’eau s’arrête sans connexion à un autre cours d’eau
  • Chemins avec un nom similaire
  • Routes superposées
  • Noeuds à la même position
  • area est non nécessaire pour landuse
  • élément incomplet : uniquement name
  • Cours d’eau/route se croisant
  • Noeuds dupliqués de plusieurs types

Notre liste en est à ses débuts, nous prévoyons de l’étoffer au fur et à mesure.

Et vous, à quelles erreurs faites-vous régulièrement face ?

Numériser le bâti à Matete

Objectif de ce tutoriel : Numériser un quartier à distance, sur base d’images aériennes avec JOSM

Niveau : Débutant

Ce thème ayant été abordé entre autres lors de notre rencontre du 2 juillet 2016, l’exemple ci-dessous illustrera la numérisation du bâti dans la commune de Matete à Kinshasa, via une tâche mise en place dans le gestionnaire de tâches de TeachOSM.

Vue OSM de Matete


1. Prérequis
  • Se connecter à Internet avec un périphérique dont l’écran est de taille suffisante (et de préférence muni d’une souris).
  • Créer son compte OpenStreetMap (sur le site openstreetmap.org)
  • Installer l’éditeur Java pour OpenStreetMap, autrement appelé “JOSM” (distribué lors de nos événements ou téléchargeable en ligne).
    A noter que JOSM nécessite un environnement Java à jour (ce qui peut éventuellement nécessiter une mise à jour).
  • Configurer les préférences de JOSM (en particulier s’il vient d’être installé) en cliquant sur F12 ou sur l’onglet Editer/Préférences, ou encore sur josm-preferences
    * Activer le contrôle à distance :
    josm-remotecontrol josm-activateRC josm-valider
    * Installer le greffon “buildings tool” :
    josm-plugins josm-downloadlist josm-buildings_tools josm-valider
2. Sélection d’une tâche

Se rendre via un gestionnaire de tâches sur celle choisie pour la circonstance, ici la commune de Matete (projet n°222 sur le gestionnaire de TeachOSM) tasks.teachosm.org/project/222.
S’authentifier via ses identifiants OpenStreetMaptm_authentifier

Choisir un carré à cartographiertm_selectionner

Confirmer la sélectiontm_commencer

Charger les données dans JOSMtm_JOSM

En cas de problème à cette étape :
Si rien ne semble se passer, recliquer éventuellement sur le bouton “Editer avec JOSM”.
Si vous obtenez un message demandant si le contrôle à distance est activé dans JOSM, le vérifier (cf instructions dans l’étape 1).
Si tout semble correctement configuré mais que JOSM ne répond pas, quitter JOSM avant de le redémarrer et reprendre à l’étape du chargement des données, à partir du gestionnaire de tâches.

Les données chargées doivent désormais être visibles au niveau du “calque de données 1”.josm_calques

Pour afficher la couche d’imagerie comme ci-dessus, cliquer sur l’onglet “Imagerie” / “Imagerie aérienne Bing”.
Dans le cas d’une tâche autre que celle présentée, il est probable que l’image de référence provienne d’une source alternative.
josm_imagerie
Suivre les instructions mentionnées dans le gestionnaire de tâches, concernant les objets à cartographier.

3. Numérisation

Dans le cas présent, on parlera de numérisation pour décrire le processus par lequel nous identifierons et dessinerons différents objets en nous basant sur une image satellite afin de créer des données vectorielles réutilisables par des logiciels de cartographie, applications de géolocalisation etc. Au delà de la forme (géométrie), nous qualifierons également ces objets selon leurs propriétés observables (attributs).

* Bâtiments
Pour qu’OpenStreetMap reconnaisse un objet comme étant un bâtiment, il est nécessaire qu’il s’agisse d’un polygone, donc d’une ligne fermée munie de l’attribut:

building=yes

En règle générale, utiliser l’outil “buildings” pour dessiner les bâtiments. Celui-ci est habituellement placé dans la barre d’outils verticale sur le côté gauche dans JOSM. Pour fonctionner normalement, il est nécessaire de désélectionner tout autre objet avant de démarrer son utilisation, soit en cliquant “dans le vide” avec l’outil de sélection activé, soit en utilisant le raccourci clavier Esc.
Sélectionner l’outil buildings.buildingstool

Cas général : le bâtiment est rectangulaire
Cliquer sur un des coins du bâtiment, puis sur un deuxième. Finalement, déplacer le curseur pour faire correspondre le nouveau bord au dernier mur du bâtiment.
tutobuilding1-4b
Si le bâtiment a une forme complexe, à angles droits
L’idéal est de décomposer le bâtiment en identifiant les rectangles qui le composent. Tracer ces différents rectangles en veillant à ce qu’ils se touchent (en se superposant ou en dépassant l’un sur l’autre). Ensuite, les sélectionner simultanément en cliquant sur le bord de chacun des rectangles en gardant la touche Ctrl enfoncée. Puis cliquer sur J (majuscule) pour les fusionner ensemble. Ensuite, (re)sélectionner le bâtiment et cliquer sur la lettre “q” pour éventuellement l’orthogonaliser.

Si le bâtiment est rond
Si vous avez tracé le contour du bâtiment à la main, n’oubliez pas de lui adjoindre l’attribut building=yes
Dans le cas où les bâtiments ne sont pas exactement identiques mais ont tous la même orientation, vous pouvez en garder un sélectionné. Cela vous permettra de tracer les suivants parallèlement au premier en juste 2 clics. Ne pas oublier de le désélectionner ensuite pour éviter les tracés inattendus.
Dans le cas où vous faites face à un nombre important de bâtiments identiques, il est possible d’utiliser la fonction copier/coller.

* Rues

highway=residential
* Chemins et/ou “tunnels”

highway=path

4. Envoi des données

A partir de JOSM, envoyer les données sur le serveur en cliquant surjosm_upload

Attention, dans un certain nombre de situations, l’éditeur détecte des erreurs et/ou signale des avertissements. Il est nécessaire de les passer en revue, avant de passer à la suite.
En savoir plus sur la résolution des différents types d’erreurs et d’avertissements.

Il arrive parfois que JOSM détecte des conflits de version entre les données en cours d’envoi. Ce cas sera considéré à travers un tutoriel ultérieur. Si vous faites face à cette situation, mieux vaut faire appel à un contributeur plus expérimenté de votre connaissance, ou à lancer un appel sur un forum ou une mailing list.

Si les données ne présentent aucun problème détectable, une fenêtre apparaîtra, listant l’ensemble des modifications réalisées, ainsi que 2 champs à compléter pour spécifier la source utilisée (ex: Bing, Mapbox, survey, knowledge etc.) et un commentaire de changement (celui-ci est généralement standardisé et mentionné dans les instructions, lorsqu’on passe par un gestionnaire de tâches).
josm_sending
Une fois les 2 champs complétés de manière appropriée, cliquer sur “Envoyer”.

Ensuite, dans le gestionnaire de tâche (à l’intérieur de votre navigateur web), deux cas s’offrent à vous :
Soit vous estimez avoir achevé la tâche demandée (dans le cas présent: numériser les avenues, tunnels et bâtiments principaux), vous pouvez marquer la tâche comme réalisée. TM_realise
Soit vous n’avez pas eu le temps, l’envie ou la possibilité d’achever votre tâche, il faut alors débloquer la tâche pour permettre à quelqu’un d’autre de la sélectionner à son tour, et peut-être de l’achever. TM_debloquer
Avant de cliquer sur complétée ou débloquer, il est également possible de joindre un message à cette action (à destination des autres participants à cette tâche). Par exemple, en fonction de la situation: “Trop difficile”, “Les nuages m’empêchaient de voir”, “Pas d’objet à tracer dans la zone”, etc.

A noter qu’une tâche ne reste bloquée que pour 2 heures d’affilée. Au-delà, si vous êtes encore en train de travailler dessus, il sera nécessaire de la rebloquer. Dans le cas contraire, il est possible que quelqu’un d’autre vous double dans votre numérisation en créant des doublons dans la base de données.

Félicitations pour votre contribution !
Un autre carré ? Rendez-vous à l’étape 2 😉

Bonus : Quelques spécificités historico-urbanistiques au sujet de la commune de Matete.

Un processus multi-étape pour faciliter la cartographie

Read this post in English

Résumé

Les données géospatiales sont cruciales dans les situations d’urgence quand il est essentiel de coordonner des opérations humanitaires sur le terrain, de localiser des événements et d’acquérir une bonne connaissance de la situation. Ce type d’information géographique, cependant, n’est souvent disponible que de manière disparate dans de nombreux endroits du monde, y compris dans certaines des régions les plus vulnérables. L’objectif du projet Missing Maps est de compléter la cartographie de ces lieux négligés, dans OpenStreetMap.
Ce défi s’est avéré hautement consommateur de temps et de travail, pas seulement à cause de l’étendue des zones non cartographiées -qui sont, de plus, souvent peu densément peuplées-, mais aussi à cause de la qualité insuffisante de l’imagerie satellitaire. Afin de faire face à ces différentes problématiques, l’équipe des Disastermappers de Heidelberg a développé un processus multi-étape en collaboration avec les membres de Missing Maps. La province du Sud Kivu fut donc choisie comme région pilote.
Disastermappers Heidelberg

Contexte

L’objectif du projet Missing Maps est de rassembler ces données cartographiques pour les régions du monde les plus sujettes aux crises. Cependant, couvrir des régions entières en utilisant les méthodes habituelles de HOT (l’Equipe humanitaire d’OpenStreetMap) s’avéra poser un véritable défi aux volontaires. Ceci étant principalement dû au fait que beaucoup de zones rurales consistent en des zones résidentielles éparses, distantes les unes des autres au sein de larges étendues. Par conséquent, les zones résidentielles se retrouvent difficiles à détecter et peuvent facilement être manquées. De plus, l’imagerie satellitaire disponible varie en couverture et qualité.
Pour solutionner ces difficultés, l’imagerie doit d’abord être pré-traîtée afin de rendre plus effectives les contributions des volontaires. En effet, en fournissant aux volontaires uniquement les segments d’imagerie comportant des villages et des routes et en laissant de côté les autres zones, les mappers s’y perdent rarement et ne doivent pas faire face à de grands nombres de tuiles “vides” au sein de leur tâche. Cependant, les gestionnaires de tâche n’ont pas toujours la possibilité de prédigitaliser la zone à l’avance. Un processus multi-étape a dès lors été développé avec la plateforme de crowdsourcing Pybossa pour faire d’une pierre deux coups en incluant les volontaires intéressés par cette tâche de pré-processing.

Processus multi-étape

Durant la première étape, l’outil de crowdsourcing Pybossa a permis d’identifier les zones d’intérêt pour la cartographie. L’entièreté de la zone d’intérêt fut divisée en tuiles égales qui furent alors ajoutées à une tâche de micro crowdsourcing. Il était ensuite demandé aux volontaires de détecter les tuiles qui étaient d’un niveau de qualité suffisant pour identifier les objets. Toutes les tuiles de qualité suffisante étaient ensuite à nouveau classés. Dans cette tâche détaillée, il était demandé aux volontaires d’identifier les zones habitées et routes principales visibles dans la tuile, avant de marquer la tuile de manière correspondante.
Pybossa - Bing

Pour le code source, voir répertoire github.
Par la suite, toutes les tuiles qui avaient été classées comme disposant d’une qualité suffisante d’imagerie satellitaire ET comportant des éléments résidentiels visibles furent importées dans le gestionnaire de tâches OSM.
Tu trouveras sur notre blog (en anglais) une description détaillée de comment concevoir ta propre tâche Pybossa, du style de celle de Missing Maps: How to create your own Missing Maps like PyBossa task
Sud Kivu - Bing coverage

Dans le gestionnaire de tâches, de nombreux nouveaux projets purent ainsi être créés, avec l’assurance que les zones d’intérêt étaient utilisables par les volontaires OSM. Dans un premier temps, la cartographie s’est concentrée sur les zones résidentielles et routes principales.
Task 1566 - Mapping South Kivu

Après la finalisation de ce premier tour, des projets supplémentaires seront alors lancés via le gestionnaire de tâches OSM afin de fournir des données détaillées en fonction des besoins spécifiques (tracé du bâti, rues etc) au sein des zones habitées.

Tu veux changer les choses ? – Contribue et aide-nous à compléter ces manques dans OSM!

Mel, pour les Disastermappers de Heidelberg

Multistep workflow to enable mapping

Lire cet article en français

Abstract

Geospatial data is crucial in emergency situations when it is essential to coordinate humanitarian operations in the field, to localize events and to achieve situational awareness. This kind of geographical information however, is only sparsely or in no sense available in many places of the world, including some of the most vulnerable regions. The objective of the Missing Maps project is to complete these neglected places on the OpenStreetMap.
This task turned out to be time and work consuming not only due to the vast extent of the unmapped regions that are in addition often only sparsely populated but also due to insufficient quality of satellite imagery. To address these issues the Disastermappers Heidelberg Initiative developed a multi step workflow in cooperation with the Missing Maps members. South Kivu was hereby chosen as a pilot region.
Disastermappers Heidelberg

Background

The objective of the Missing Maps project is to gather map material for the most crisis prone regions in this world. However, covering whole regions using the known HOT workflows turned out to pose a very challenging task to the volunteers. This is mostly due to the fact that many rural areas consist of scattered residential areas within large distances and wide areas. The residential areas are therefore hard to detect and can easily be missed. Moreover, the available satellite imagery varies in coverage and quality. To address these issues, the imagery needs to be pre-processed to enable effective contributions on the side of the volunteers. If volunteers are already provided with imagery showing settlements and roads and other areas are left out, mappers will rarely get lost and do not have to avoid a large number of “empty” tiles within the task. However task designers might not always have the capacity to pre-digitize the area in advance. To include volunteers in this pre-processing task, a multi-stage workflow was developed using the Pybossa crowdsourcing framework.

Multi Step Workflow

In the first step, areas of interest for mapping are identified using the Pybossa crowdsourcing tool. The whole region of interest is divided into equal tiles which are then added to a micro crowdsourcing task. Volunteers are asked to detect tiles that are of a sufficient level of quality to identify features. All tiles with good quality are then again classified. In this detailed task the volunteers are asked to identify residential areas/settlements and main roads visible in the provided tile and mark the tile accordingly.
Pybossa - Bing

For source code, see github repository.
In the following step, all tiles that have been recognized to provide a sufficient level of satellite image quality and contained visible residential features were imported into the OSM Tasking Manager.
A detailed description on how to design your own missing maps like PyBossa task can be found at our blog: How to create your own Missing Maps like PyBossa task
Sud Kivu - Bing coverage

In the Tasking Manager several projects were launched in which the tiles could be accessed by OSM volunteers. In the first pass all residential areas and roads were in the mapping focus.
Task 1566 - Mapping South Kivu

After finalizing the first pass, more OSM Tasking Manager projects will be launched to provide detailed map material according to the requirements (buildings/roads etc) in the settlement areas.
Want to make a change? – Contribute and help us fill this gap in the OSM!

Mel, for the Disastermappers Heidelberg Initiative