OpenStreetMap *

В одной прошлых публикации получил массу полезных коментариев от читателей. Среди них просили для Москвы кроме "плохих" районов было бы интересно увидеть и хорошие.

Честно скажу, что определить какие хорошие непросто. Ведь у каждого свое понятие о том что такое хорошо и нужен доступ к данным, которого у нас нет. Поэтому давайте посмотрим где жить "неплохо". Не жить рядом с тем, что влияет на качество воздуха, уровень шума, ежедневное memento mori, близость к промышленности, безопасность. Найдем группы домов в Москве в пределах МКАД, отдаленные на 150м от перечисленных факторов. Если живете в Москве, то удивитесь - вашего дома скорее всего не будет на этой карте

Японцы уже в 2018 году научили немецкий GraphHopper строить маршруты по дорогам хранящимся в PostgreSQL.

Как кастомизировать источник данных, и сохранять новые дороги в таблицу правильно?

Геоаналитика с помощью Python: GeoPandas, folium, Uber H3, OSM + примеры как можно определять лучшие локации для поиска помещений под открытие кофейни (и не только).

В своих различных геосервисах мы используем данные OpenStreetMap (OSM). Данные в OSM заносятся, в основном, через специальные программы-редакторы, про самые популярные из которых мы писали тут и тут. На программном уровне редакторы общаются с главным сервером через OSM API. Этот API работает как на чтение, так и на запись и предоставляет лишь минимально необходимые возможности. Через него выборку можно ограничить только прямоугольником, но не произвольной полигональной областью, также нет ни фильтрации данных, ни способов их преобразования перед отправкой клиенту. Но что делать, если тебе нужно выбрать данные из OSM, отсеив много лишнего, желательно сразу показать результаты на карте, и при этом ты ни разу не программист? Тут-то на помощь и приходит Overpass API — мощный инструмент запросов к данным OSM, и Overpass Turbo — веб-приложение, предоставляющее графический интерфейс к Overpass API и дополнительные удобства при работе с запросами.

Форма для печенья от Кристиана (Christian Quest)^[1]

Карты

• Исследовательская группа GIScience из Гейдельбергского университета сообщает о новой версии OSMlanduse.org. Пробелы в данных OSM (только для Германии), теперь заполнены данными извлечёнными из спутниковых снимков, полученных использованием методов машинного обучения.
• Сайт TravelTime предоставляет две интересные карты, основанные на различных источниках, на данных OSM: RadiusMap, который сравнивает простой «радиус доступности» вокруг точки с временем проезда (изохроны) и карту времени только для путешествия, которая включает в себя ходьбу, поездку на велосипеде, автомобиле и на общественном транспорте.

Продолжу рассказ "Как поместить весь мир в обычный ноутбук: PostgreSQL и OpenStreetMap" секретами о геоданных OpenStreetMap, на которых множество компаний построили бизнес но не все делятся подробностями... Что ж, сегодня приоткроем завесу!

База данных в PosgreSQL после загрузки из дампа занимает больше 587 GB. Это уже по меркам СУБД большая база и одна огромная таблица на каждый тип объектов не сработает. Для управляемости такие данные надо секционировать, хорошо что PostgreSQL поддерживает декларативное секционирование данных. Осталось лишь придумать как разделить географические данные. После поисков и сравнений мне на помощь пришла иерархическая гексагональная геопространственная система индексирования H Все это было реализовано в моем проекте openstreetmap_h3 для быстрой обработки и загрузки мира в базу.

Новогодние подарки, выборы, долой OAuth 1.0, OSM в науке, QGIS и на бумаге, а также 700-ый выпуск weeklyOSM!

Предыстория

• Открытый исходный код
• Реал тайм рендеринг мира в игровом движке
• Поддержка основных платформ (mobile, web, desktop)
• Желательно C# как основной язык разработки