Vi prøver ut import av GML i Datafangst

Som vist på BA-nettverkstreff 20. januar så har vi nå lansert en prototype for import av GML til datafangst. Dette gjør du manuelt via menyen for filopplasting, som nå støtter filtypene .SOS og .GML. Direktelenke til presentasjonen BA-nettverkstreff 20.1.

Vi understreker at dette er en prototype som gjør det lettere å prøve ut de ulike GML-variantene som finnes i markedet og avdekke styrker og svakheter.

GML-en min virker ikke, kan dere fikse?

Vi vil svært gjerne kartlegge hvilke problemer som evt dukker opp, så den GML-filen som feiler kan du sende til Datafangst-support krøllalfa vegvesen punkt no. Sammen med Vegvesenets standardiseringseksperter vil vi sjekke om problemet er i GML-filen, i datafangst import – og eventuelt om applikasjonsskjemaet bør videreutvikles for å støtte det du prøver å få til. Dine feilmeldinger inngår i kunnskapsgrunnlaget når vi videreutvikler støtte for GML.

Det vi IKKE kommer til å gjøre – er å fikse feilen raskt. Akkurat nå, vinteren og våren 2022, må vi prioritere ny datafangst-løsning samtidig som vi sikrer stabil drift av nåværende løsning.

Datafangst ønsker til fremtidig GML-funksjonalitet

Sett fra Datafangst sin side så ønsker vi at det blir mulig å beskrive følgende i fremtidige GML-dokument

  • Flere objekttyper i samme GML-dokument (dette tror vi er fullt mulig i dag, men vi må få erfaring med «beste praksis» og eventuelle snublefeller)
  • Angi hvilke NVDB skriveoperasjoner som ønskes for de eksisterende NVDB-objektene (registrer, oppdater, korriger m.m.)
  • Angi relasjoner mellom objekter: Internt i GML-dokumentet, mellom objekter i GML og eksisterende NVDB-objekter og mellom eksisterende NVDB-objekter.

Denne funksjonaliteten kan ikke løses av Datafangst alene, men krever et samarbeid om hvordan vi videreutvikler GML «Beste praksis» i markedet. Men vi på Datafangst er veldig gjerne med på å prøve ut disse mulighetene.

Snublefeller, historiske data

Bruk av historiske data har en del interessante snublefeller og begrensninger

Sjekk også vår artikkel om hvordan du tar ut historiske data i ulike verktøy.

Vegsystemreferanse fantes ikke før november 2019

I november 2019 innførte vi det nye referansesystemet, populært kalt vegsystemreferanse. Sjekk artikkelen Hva må jeg vite om vegsystemreferanse? Denne er ikke gitt tilbakevirkende kraft, det vil si at hvis du tar ut de dataene som var gyldige i 2018 så får du ikke med detaljer om strekning, delstrekning, kryssdeler, trafikantgruppe og metrering. Spesielt interesserte kan skjøte på med info hentet fra historiske 532 Vegreferanse – objekter.

Men vi la på detaljer om vegnummer, fase og vegstatus på alle historiske objekter i NVDB api LES, så du kan søke på f.eks. Fv915 når du skal ta ut historiske data. Merk at data eldre enn 2019 har fått 2019-vegnummeret.

I NVDB bruker vi kun de nyeste kommunegrensene!

Endrer vi på kommune- og fylkesgrenser så får det tilbakevirkende kraft i NVDB. Du kan ikke lenger søke etter belysningspunkt i Klæbu, for Klæbu er en del av nye Trondheim kommune. Og motsatt – søker du etter historiske data for belysningspunkt så er det dagens kommunegrense som brukes som søkefilter. Kartskissen under viser 2017-grensene for Trondheim samt de belysningspunktene du får når du søker på belysningspunkt med filteret tidspunkt=2017-02-01&kommune=5001

Kart med gamle kommunegrense for Trondheim og belysningspunkt i nye Trondheim kommune. Selv om Trondheim og Klæbu først slo seg sammen i 2020 så gir søket etter belysningspunkt per 2017 deg 927 treff i gamle Klæbu kommune,
Selv om Trondheim og Klæbu først slo seg sammen i 2020 så gir søket etter belysningspunkt per 2017 deg 927 treff i gamle Klæbu kommune,

I NVDB bruker vi kun de nyeste kontraktsområdene – og liker best det nyeste vegnettet

Hvis du henter ut historiske data for et kontraktsområde og enten vegnettet eller kontraktsområdet (eller begge deler!) har vært endret så må vi ta forbehold om at du kan få færre vegobjekter enn det riktige.

Hvis du vet at vegnettet og ditt kontraktsområde har ligget i ro i tiden mellom i dag og bakover til det eldste tidspunkt du trenger data for – så kan du helt fint ta ut historiske data på dette kontraktsområdet.

Forklaringen er komplisert: Når kontraktsomrdet skal brukes som søkefilter i NVDB api les så klarer vi ikke gjenskape området slik det så ut før endringen, men bruker området slik det ser ut i dag – også for historiske søk.

Hvis en bit av vegnettet var i k.området i 2019, men ble satt historisk i 2020 – så vil du ikke klare finne den når du søker på k.området i dag med tidspunkt=2019.

Tilsvarende hvis k.området har vært justert i 2020: Du klarer ikke få frem riktige 2019-data ved å bruke k.området som søkefilter.

Det finnes krokveier om dette problemet, men det er komplekst (hent ut historisk 538-objekt per tidspunkt, finn dette objektet stedfesting og hent ut vegobjekter som hadde overlappende stedfesting på det tidspunktet.) Vi ønsker å tilby ferdige rapporter basert på denne logikken, men det ligger noe fram i tid.

Hvordan får jeg historiske data for trafikkmengder?

Her er oppskrift på hvordan du kan ta ut historiske data for trafikkmengder i ulike verktøy. I prinsippet er enkelt – du føyer til parameteren tidspunkt=VALGT DATO i spørringen til NVDB api LES – i tillegg til andre søkeparametre (som f.eks kartutsnitt m.m). Alle spørreparametrene er beskrevet i dokumentasjonen for NVDB api LES.

For å få all tidsutvikling i samme spørring kan du i stedet for tidspunkt bruke parameteren alle_versjoner=true (for vegobjekter). Resultatet blir litt mer uhåndterlig spagetti med absolutt alle historiske og nåværende data fra NVDB, og krever gjerne litt sortering, filtrering og gruppering før man får struktur på dataene. For vegnett heter denne parameteren historisk=true.

Sjekk også vår artikkel om Snublefeller, historiske data

Nedenfor viser vi eksempel på gamle og nye data for biter av gammel og ny E18-trasé ved Arendal. Den nye motorveien Arendal-Tvedestrand åpnet juli 2019, og trafikkmengden på gammel E18-trasé (nåværende Fv421) har gått ned med om lag 10.000 kjøretøy per døgn.

Ny E18 (rød pil) ble åpnet i juli 2019. Gammel E18 (blå pil) heter nå Fv421.
Før åpningen av ny E18 var det registrert ÅDT på 13200 kjøretøy per døgn på gammel E18-trasé.
i dag (15.11.2021), to år etter åpningen, har vi ÅDT på 3775 på Fv421, ned cirka 10.000 kjøretøy per døgn fra den gang E18 gikk her. På ny E18 har vi ÅDT = 10279 kjøretøy per døgn.
Og her er fargeskalaen vi har brukt i disse plottene (som er laget med QGIS, forresten).

Vegkart – ikke helt ennå

Vi har laget ferdig en vegkart-versjon der du kan søke etter historiske data, men det gikk for tregt til at vi kunne produksjonssette den. Vi opplevde kanskje 20-30 sekunders ventetid før vegkartspørringen etter historiske data ga respons – og dette er helt uaktuelt å tilby brukere av en moderne webløsning i 2021. Historiske søk kommer nok til vegkart, men vi trenger mer tid før det blir bra nok.

Vegkart eksport – SOSI og CSV

Her er et tjuvtricks som bruker CSV- og SOSI eksport for å laste ned historiske data – det fungerer, selv om vegkart ikke innbyr til det. Gjør et vegkart-søk og kopier nedlastingslenken fra søket ditt (ekspander treffboksen og høyreklikk over det klikkbare feltet CSV eller Sosi for å få tilbud om å kopiere lenken). Denne lenken limer du inn i en teksteditor og føyer til valgt dato på formen &tidspunkt=2021-03-15 Merk at spørreparametrene skal være adskilt med ampersand (& – tegnet).

Denne modifiserte lenken kan du så lime inn i nettleserens adressefelt + ENTER. Nedlastingen skal nå starte automatisk.

Hvis du kopierer nedlastingslenkene inn i en teksteditor så kan du manipulere på dem, for eksempel ved å føye til parameteren &tidspunkt=2021-03-15

FME

Eksempel workspace for nedlasting av historiske trafikkmengde finner du her https://github.com/LtGlahn/nvdbapi-v3-FME

Argcis Pro

Firmaet Geodata A/S tilbyr en geoprosesseringstjenste hvor man asynkront kan laste ned data fra NVDB. Data blir pakket om til en esri-vennlig datastruktur på fil-geodatabase format, og når det er ferdig får du epost med lenke til nedlasting. Menyvalg for område, objekttyper, egenskapsverdier og andre typer filter blir bygget dynamisk i arcgis pro når du kobler deg til. De fleste (og viktigste) filtreringsmulighetene er støttet, men ikke alle. For eksempel tilbys menyvalget tidspunkt=DATO, men ikke historisk=true.

Qgis 3

Vi har laget et python-bibliotek hvor du bruker python konsoll for å laste ned data fra NVDB api LES direkte til kartflaten i QGIS 3, det finner du her. Følg oppskriften for nedlasting og kjør scriptet qgis3script-importernvdbdata.py med dine lokale tilpasninger, slik at biblioteket blir riktig importert til python konsollet. Deretter er du klar til å laste inn data med kommandoene

traf = nvdbFagdata( 540 )
traf.filter( { 'kommune' : 4203, 'tidspunkt' : '2019-04-01' } )
nvdbsok2qgis( traf ) 

NVDB rapporter

Naviger til og velg egendefinerte rapporter. Menyen for å velge objekttyper er todelt: I den venstre menyen søker du etter Trafikkmengde og huker av. Bruk pilene for å flytte markerte objekttyper over til høyre meny – som er de objekttypene som kommer med i rapporten.

Scroll lenger ned for å velge område. For dataene i vårt eksempel har vi brukt valgene kommune = Arendal og tidspunkt = 2019-04-01

Menyvalg for å avgrense rapporten på område (fylke, kommune eller kontraktsområde).

Den ferdige rapporten får litt begrenset bruksverdi når vi henter data som er eldre enn vegreferansesystemet som ble innført november 2019. I den ferdige tabellen er det derfor kun fyllt ut data for vegnummer, ikke strekning, delstrekning og meter – og dermed er det litt tungvint å vite hvilke rader som er hvor på vegnettet.

Den ferdige rapporten har hentet data eldre enn vegreferansesystemet (november 2019), og har derfor ikke data for strekning, delstrekning og meter. Det reduserer bruksverdien en hel del.

Python

Den mest elegante metoden er å bruke det fulle GIS-arsenalet blant annet geopandas, men ikke alle trenger dette – og installasjonen kan være litt fiklete. Derfor har vi skilt lesing fra NVDB (som funker rett ut av boksen i plain python) fra de avanserte GIS-bibliotekene (som kan være litt plundrete å installere rett). Starter du fra scratch med python så anbefaler vi Anaconda-distrubusjonen, og så fortsette med bruke conda-systemet for pakkehåndtering og bruke conda til å lage et separat python-miljø (detaljert oppskrift).

Selve nedlastingen gjør du med dette python-biblioteket som du laster ned https://github.com/LtGlahn/nvdbapi-V3, og last ned data med kommandoene

sys.path.append( 'Sti til der du har repos https://github.com/LtGlahn/nvdbapi-V3' ) 
import nvdbapiv3 # reposet https://github.com/LtGlahn/nvdbapi-V3 

traf = nvdbapiv3.nvdbFagdata( 540 )
traf.filter( { 'kommune' : 4203, 'tidspunkt' : '2019-04-01' } ) 
myList = traf.to_records() 

Nå har du data i minnet som en liste med json-dictionaries, og det kan jo knas videre i alle retninger.

En mulighet hvis du har pandas, geopandas og shapely-biblioteket installert kan du for eksempel lagre det som kartlag til harddisken din. Her går vi omveien om en såkalt dataframe til en geodataframe, som igjen har funksjoner for å lagre til et knippe geografiske formater – for eksempel det suverene filformatet geopackage

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely import wkt

mydf = pd.DataFrame( myList )
mydf['geometry'] = mydf['geometri'].apply( lambda x : wkt.loads(x) )
mydf.drop( 'geometri', 1, inplace=True )
myGdf = gpd.GeoDataFrame( mydf, geometry='geometry', crs=5973 )
myGdf.to_file( 'trafikkmengde.gpkg', layer='trafikkmengde2019-04-01', driver='GPKG' )

Datadump, eldre data

I 2020 og 2016 laget vi datadump med alle (datitdens) gyldige og historiske trafikkmengde-data. Ved siden av la vi også en dump av objekttypen 532 Vegreferanse, slik at man hadde mulighet til å se hvilke vegnummer som var gyldige til ulike tider på en bestemt strekning.

Info om datadumpen finner du her (vegdata-artikkel fra 2016, oppdatert med 2019-data. Når jeg sier 2019-data er det dette de ÅDT-verdiene som var tilgjengelig i 2019, dvs med År, gjelder for = 2018.

Sinus infra

I Sinus Infra kan du ta ut historiske data som var gyldige på en bestemt dato. Søk fram Trafikkmengde og trykk på områdefilter:

Søk fram Trafikkmengde og trykk på områdefilter

Velg Historisk og sett ønsket dato. Angi geografisk område (kommuner, fylker, kartutsnitt, eller som vist her – søkeradius i meter).

Velg Historisk og sett ønsket dato. Angi geografisk område (kommuner, fylker, kartutsnitt, eller som vist her – søkeradius i meter).

Angi søkedato som skal brukes:

Angi søkedato som skal brukes

Trenger du hjelp?

Les først dokumentasjon du finner under menypunktene eller ved å søke her på vegdata.no og vegvesen.no.

Finner du ikke svar, ta kontakt med NVDB igjennom kontaktskjemaet.

Melde feil i NVDB?

Informasjon i Nasjonal vegdatabank (NVDB) er registrert på en systematisk måte, og holder jevnt over høy kvalitet. Men trenger du like vel å melde feil i NVDB? Her finner du en oversikt over hvordan du melder fra.

Søk etter historiske data

Det vi trenger er en oversikt for hva som er nytt per år. Altså hvis en veg får flere gatelys, fortau osv.

Dette er et behov som mange vegeiere og -driftspersonale har. Akkurat denne gangen kom spørsmålet fra Trondheim kommune, men det samme behovet har fylkeskommunene, entreprenører, Nye Veier A/S og Statens Vegvesen.

Vår anbefaling: Ta differansen mellom to datasett for ulike tidspunkt

NVDB api LES støtter datauttak på angitt tidspunkt (dato), med et par forbehold om at det ikke har vært gjort endringer på områdegrenser fra det første tidspunktet til i dag. Her er status på historisk søk i ulike verktøy per oktober-2019:

Vi har noen forbehold! Hvis det har vært gjort justeringer på kontraktsområder og/eller vegnett kan du få litt … lite intuitive resultater, se under. I tillegg får du litt merarbeid om du ønsker å sammenligne data før og etter en kommunesammenslåing.

NVDB bruker kun de nyeste kommunegrensene!

I NVDB bruker vi kun ferske data for fylker og kommuner – med tilbakevirkende kraft. Så i 2021 finner du for eksempel ingen spor etter gamle Klæbu kommune.

Dette betyr at når du søker etter belysningspunkt i Trondheim for en tidligere dato, for eksempel 1. februar 2017, så får du treff på dagens Trondheim kommune. Mer presist 10625 objekter, hvorav 927 er i gamle Klæbu kommune.

Skjermdump av kart som viser hvordan et søk etter belysningspunkt i Trondheim kommune per 2017 gir 927 treff i gamle Klæbu kommune.
Selv om Trondheim og Klæbu først slo seg sammen i 2020 så gir søket etter belysningspunkt per 2017 deg 927 treff i gamle Klæbu kommune,

Selve søket mot NVDB api ser slik ut:

https://nvdbapiles-v3.atlas.vegvesen.no/vegobjekter/87?kommune=5001&tidspunkt=2019-02-01&inkluder=alle

Men hva med endret – funksjonen i NVDB api? Hvorfor ikke bruke den?

NVDB api LES tilbyr parameteren endret_etter, og den har sin anvendelse – men for akkurat dette behovet blir det for mange snublefeller. Resultatene fra denne spørringen:

https://nvdbapiles-v3.atlas.vegvesen.no/vegobjekter/87?kommune=5001&endret_etter=2021-09-22T00:00:00 

må suppleres med en hel del datamassasje: Du må skille endret fra nye objekter, evt om det er nye versjoner av gamle objekt – og du må sjekke om noen objekter kan være slettet. Etter vårt syn er det bedre å ta differansen mellom to ulike datoer.

Historiske data per Kontraktsområde – brukes på egen risiko

Hvis du henter ut historiske data for et kontraktsområde og enten vegnettet eller kontraktsområdet (eller begge deler!) har vært endret så må vi ta forbehold om at du kan få færre vegobjekter enn det riktige.

Hvis du vet at vegnettet og ditt kontraktsområde har ligget i ro i tiden mellom i dag og bakover til det eldste tidspunkt du trenger data for – så kan du helt fint ta ut historiske data på dette kontraktsområdet.

Forklaringen er komplisert: Når kontraktsomrdet skal brukes som søkefilter i NVDB api les så klarer vi ikke gjenskape området slik det så ut før endringen, men bruker området slik det ser ut i dag – også for historiske søk.

Hvis en bit av vegnettet var i k.området i 2019, men ble satt historisk i 2020 – så vil du ikke klare finne den når du søker på k.området i dag med tidspunkt=2019.

Tilsvarende hvis k.området har vært justert i 2020: Du klarer ikke få frem riktige 2019-data ved å bruke k.området som søkefilter.

Det finnes krokveier om dette problemet, men det er komplekst (hent ut historisk 538-objekt per tidspunkt, finn dette objektet stedfesting og hent ut vegobjekter som hadde overlappende stedfesting på det tidspunktet.) Vi ønsker å tilby ferdige rapporter basert på denne logikken, men det ligger noe fram i tid.

Hvordan vise skjermede data

Visning av skjerma data i Vegkart er det mange som etterlyser, men dette ligger nok et stykke frem i tid. Derfor må vi utforske andre løsninger.

Suverent enklest: Bruk QGIS

Innstaller QGIS, og følg oppskriften her for å installere pythonkode for å lese data fra NVDB via pythonkonsollet i QGIS. Deretter er det kun et par linjer for f.eks. å lese ut Vegros-data for Innlandet kommune

vegros=nvdbFagdata(895)
vegros.filter( { 'fylke' : 34, 'vegsystemreferanse' : 'Fv' } )
vegros.forbindelse.login( username='jajens', miljo='prodles', pw='***' )
nvdbsok2qgis( vegros) 
Skjermdump fra QGIS som viser hvordan du leser inn data fra NVDB api LES med et par kjappe kommandoer i python-konsollet
Skjermdump fra QGIS, 895 Vegros lest inn til QGIS.

Når data er inne i QGIS kan man lagre til populære og moderne kartformater, eller eksportere til for eksempel Excel.

Alternativ løsning: Python, FME eller din egen løsning

De samme python-funksjonene som QGIS bruker er selvsagt tilgjengelig for en python-installasjon som står alene. (Vår anbefaling: Installer python distribusjon fra anaconda ). Vår anbefalte arbeidsflyt er å lese data inn i Pandas Dataframe, og eventuelt gjøre om denne til en GeoDataFrame. Derfra har du mange eksportmuligheter. I tillegg er (geo)dataframes i seg selv veldig kraftige analyseverktøy.

Akkurat i dag (14.04.2021) har vi ingen ferdige FME-workspace der påloggingsritualene er implementert, men det vil være en smal sak å implementere.

De samme påloggingsritualene kan du som utvikler også implementere i ditt favoritt programmeringsspråk. Enten for å lage din egen eksportrutine, eller for integrasjon i ditt favorittsystem.

Betingelser – hvilke rettigheter må man ha?

Tilgang til skjerma data i NVDB reguleres to – 2 – steder. (Jada, det er ett for mye, og vi jobber med det):

  • Du må ha definert riktige roller og tilganger i NVDB databasen
  • NVDB api LES har et eget system for hvilke skjerma data som blir tilgjengelig når du logger inn.

Rettighetene disse to stedene (NVDB databasen og i NVDB api LES) må selvsagt stemme overens.

Ruteplandatasett fra geonorge

Det er visst litt i overkant kronglete å pakke ut ruteplan-datasettet lastet ned fra geonorge på esri fil-geodatabase (FGDB) formatHer er par tricks som gjør livet enklere.

ALLER FØRST: Vis filtype (fil-etternavn) når du jobber skal håndtere dette datasettet! Standard i windows er å skjule filtypene. Det er sikkert fint i andre sammenhenger, men her skaper det problemer.

  • Det du laster ned fra geonorge er en zip-fil med fil-etternavnet .zip, for eksempel Samferdsel_0000_Norge_25833_NVDBRuteplanNettverksdatasett_FGDB.zip
  • En Esri fil-geodatabase er ei mappe (katalog) som inneholder .gdb i navnet – altså et fil-etternavn (.gdb) på ei mappe, for eksempel Samferdsel_0000_Norge_25833_NVDBRuteplanNettverksdatasett_FGDB.gdb
  • Etter å ha «pakket ut» zip-fila så vil du ha en fil og en mappe med samme navn (f.eks Samferdsel_0000_Norge_25833_NVDBRuteplanNettverksdatasett_FGDB), kun fil-etternavnet skiller dem (.zip eller .gdb)
  • Hvis du ikke har aktivert visning av filtyper (fil-etternavn) så har du ingen som helst mulighet til å skille zip-fil fra FGDB-mappen.

I filutforskeren viser du filtype ved å velge «Visning» og huke av for «Filtyper»

Skjermdump som viser hvordan du kan vise filtyper i filutforsker.
I filutforskeren kan du vise filtyper (fil-etternavn) ved å velge fanen «Visning» og huke av for «Filtyper».

Derifra og ut er det vanlig utpakking av zip-fil, men med større kontroll.

I siste datasett (Samferdsel_0000_Norge_25833_NVDBRuteplanNettverksdatasett_FGDB) ser vi at mappen mangler fil-etternavnet .gdb. Dette er enkelt å fikse: Bare døp om mappen og føy til .gdb på slutten av filnavnet. Vi skal prøve å sikre at det blir riktig fil-etternavn på neste nettverksdatasett.

Workarounds: Eksport av data fra vegkart

NVDB api versjon 3 er under rivende utvikling: Vi jobber kontinuerlig med ytelse og feilretting. Dessverre må vi tære enda en stund på tålmodigheten til våre brukere før vi har den stabiliteten og kvaliteten i alle ledd som vi ønsker. Men vi nærmer oss!

Ett av problemene har vært eksport av data fra Vegkart, som CSV eller SOSI prikk (kun vegkart V3). Dette har vi jobbet mye med, og vi er nesten i mål. Oppskrifter finner du i vegkart brukerveiledning eller under «ofte stilte spørsmål«.

For å bruke CSV- eller SOSI eksport må du først utvide infoboksen med søkeresultatet ditt (høyrepil ved der det står antall objekter).

Dessverre vil noen av søkene dine gi feilmeldingen «Det har skjedd en ulykke» når du prøver å utvide resultatboksen (FIKSA 5.6.2020).

Feilen med crash og feilmelding «Det har skjedd en feil» når du prøver å utvide infoboksen om søket ditt skal nå være retta. Men hvis du fremdeles opplever problemer kan du prøve Versjon 2 av Vegkart (eller vegkart-2019, som den også kalles). CSV-eksporten derfra fungerer (krysser fingre). https://www.vegdata.no/ofte-stilte-sporsmal/hvordan-far-jeg-nvdb-data-inn-i-kartsystemet-mitt/

CSV eksport har rader du må ignorere

CSV-eksporten fra vegkart V3 vil ofte, men ikke alltid ha med noen rader som mangler verdi for fylke, kommune, geometri og vegsystemreferanser. Disse må du ignorere / filtrere ut.

For eksempel CSV-dump for søk etter skiltplate i Bjerkreim inneholder 2036 rader. 40 av disse radene mangler fylke, kommune, geometri og vegsystemreferanser. Ignorer disse, og du står igjen med 1996 gyldige rader.

Mer detaljer: https://www.vegdata.no/2020/04/22/csv-dump-fra-vegkart/

CSV-dump fra Vegkart

Vi har en feil i CSV-eksporten fra versjon 2 av vegkart (V2) som gjør at CSV-dumpen ikke inneholder geometri. Fiksa!

Ved CSV nedlasting fra vegkart V3, får du med en del rader med ugyldige data.

Vegkart versjon 3 med søk på trafikkmengde langs E10 og mulighet for nedlasting av data som Sosi eller CSV.

Som nevnt får du en del rader med ugyldige data. Disse mangler blant annet data om geometri, kommune og fylke. Dette kan du trygt ignorere.

Utdrag av tabell med trafikkmengde E10 lastet ned som CSV. Vi ser at fire av radene mangler data om kommune, fylke og geometri. Disse radene kan trygt ignoreres.

Utdrag av tabell med trafikkmengde E10 lastet ned som CSV. Vi ser at fire av radene mangler data om kommune, fylke og geometri. Disse radene kan trygt ignoreres.

Lenker til vegkart V2 og V3: