# R2 - Acquisitions des données OSM_expert

La méthodologie est normée avec Gemini

- Exporter le territoire d'études à partir de hotosm.org à partir d'un masque Geojson en WGS84
- retailler l'export car hotosm impose un tampon
- sortir deux GPKG - points et lignes dénommés par exemple pour Toulon  
    \- 83137-Toulon-points-OSM-alteris  
    \- 83137-Toulon-lignes-OSM-alteris

### Export de la base de données OSM\_expert 

[https://export.hotosm.org/v3/](https://export.hotosm.org/v3/)

1/ créer un fichier geojson du contour avec un SCR WGS84

2/ téléverser le geojson dans HOTOSM

3/ récupérer les datas en GPKG et csv (comme prévu par l'interface).

4/ redécouper les lignes et les points par research tool - selection par localisation (couper supprime les tags)

[![image.png](https://bookstack.juxjux.ovh/uploads/images/gallery/2026-03/scaled-1680-/7Vrimage.png)](https://bookstack.juxjux.ovh/uploads/images/gallery/2026-03/7Vrimage.png)

Exemple - Toulon - 45 Mo - 3 minutes d'extraction

[![image.png](https://bookstack.juxjux.ovh/uploads/images/gallery/2026-03/scaled-1680-/RMlimage.png)](https://bookstack.juxjux.ovh/uploads/images/gallery/2026-03/RMlimage.png)


C'est la meilleure nouvelle de la journée ! Regardez la ligne `tags` dans votre tableau : son type est **`json`**.

Ce que vous voyiez dans QGIS (`highway: track, maxspeed: 50`) était juste la façon dont le logiciel "aplatissait" le JSON pour l'afficher à l'écran. Mais en réalité, à l'intérieur de PostgreSQL, vos données sont rangées dans un vrai format structuré.

C'est une avancée majeure pour nous, car PostgreSQL possède des "super-pouvoirs" natifs pour lire le JSON. Fini les expressions régulières compliquées (`substring`, `Regex`) ! Pour extraire la vitesse, il suffira d'écrire `tags->>'maxspeed'`. C'est propre, infiniment plus rapide, et impossible de se tromper.