Preluarea datelor din OpenStreetMap folosind Overpass

Baza de date OpenStreetMap conține o varietate și cantiate imensă de informații spațiale, actualizate de voluntari, și disponibile sub o licență liberă. În acest articol vedem cum putem prelua date din OpenStreetMap filtrând exact ce avem nevoie.

Vom folosi serviciul Overpass API, un motor de interogare pentru baza de date OpenStreetMap. Overpass este un serviciu web pentru aplicații, de aceea nu îl vom folosi direct, ci vom executa căutări prin interfața grafică Overpass Turbo.

Reprezentarea datelor în OpenStreetMap

Datele spațiale, în mod normal, sunt reprezentate folosind câteva tipuri de geometrie standard: punct, linie, poligon, multipoligon, etc. În OpenStreetMap datele sunt reprezentate altfel: node, way, relation.

• Node reprezintă un punct în spațiu cu coordonate “latitudine” și “longitudine” (WGS84). Poate fi un obiectiv de sine stătător, cum ar fi un stâlp de înaltă tensiune, sau poate fi parte dintr-un way.
• Way este o listă de obiecte node și poate reprezenta o linie (de exemplu o șosea) sau un inel închis (de exemplu o clădire).
• Relation este o colecție de node, way și relation, și reprezintă obiecte mai complexe. De exemplu, o șosea compusă din mai multe segmente lipite, o clădire cu o curte interioară, sau traseul unui autobuz, unde drumul e reprezentat prin way-uri și stațiile sunt reprezentate prin node-uri).

Orice obiect (node, way, relation) poate avea tag-uri atașate. Tag-urile ne spun ce reprezintă acel obiect. De exemplu, un stâlp de înaltă tensiune va avea tag-ul power=tower (cheia power și valoarea tower). Aceleași noduri pot face parte dintr-un way care reprezintă o linie de înaltă tensiune și care va avea tag-ul power=line. Linia poate avea alte tag-uri, de exemplu voltage= 400000, pentru linii de 400KV. Tag-urile sunt documentate pe wiki-ul OpenStreetMap în secțiunea Map Features. Ne vom folosi de aceste tag-uri ca să filtrăm datele care ne interesează.

Filtrare

filtru după tag

node
  [amenity=cafe]
  ({{bbox}});
out;

În tab-ul “data” din dreapta putem vedea rezultatul în format OpenStreetMap XML.

Exercițiu: extrageți restaurantele, hotelurile și spitalele din zonă.

query “și”

node
  [amenity=cafe]
  [wheelchair=yes]
  ({{bbox}});
out;

Exercițiu: extrageți spitalele care au cameră de gardă (emergency=yes).

query “sau”

(
  node
    [amenity=cafe]
    ({{bbox}});
  node
    [tourism=hotel]
    ({{bbox}});
);
out;

Exercițiu: extrageți toate cafenelele, barurile, pub-urile și cluburile.

expresie regulată

node
  [amenity~"cafe|bar|restaurant"]
  ({{bbox}});
out;

Exercițiu: La fel ca punctul precedent, scris sub formă de expresie regulată

query “tot”

(
  node({{bbox}});
  <;
);
out meta;

Returnează toate datele din regiunea vizibilă. Operatorul <; înseamnă “ia obiectele părinte” (poligoane și relații care conțin noduri din zonă)

query “unde sunt?”

[out:json];
is_in({{center}});
out;

Returnează toate poligoanele care conțin centrul hărții vizibile (clădiri, teren, regiuni administrative). Am cerut rezultatele în format JSON ca să fie mai ușor de citit.

Regiuni

Până acum, toate query-urile noastre au fost limitate la {{bbox}}, regiunea vizibilă din hartă. Mai departe vom folosi poligoanele place (localități, regiuni) pentru a defini limite geografice.

query după numele unui loc

relation
  [place=city]
  [name="Cluj-Napoca"];
>;
out;

• >; înseamnă “ia obiectele copil” (nodurile care formează poligonul)

Exercițiu: extrageți conturul altor localități.

limită query la o regiune

area[place=city][name="Cluj-Napoca"];

node [amenity=cafe] (area);
out;

Definim area ca limitele orașului Cluj și îl folosim ca filtru spațial pentru noduri.

Exercițiu: extrageți hotelurile din Cluj.

zone

area[place=city][name="Cluj-Napoca"];

( way [leisure=park] (area); >;
);
out;

Căutăm obiecte de tip “way” poligoane care au tag leisure=park.

Multe din rezultatele care apar ca puncte sunt de fapt poligoane, dar sunt afișate ca puncte, din cauza simplificărilor făcute de viewer-ul din Overpass Turbo. Datele exportate vor fi de tip poligon.

Exercițiu: extrageți și grădinile (leisure=garden) în același query.

structuri complexe

area[place=city][name="Cluj-Napoca"];

( relation [route=bus] [ref=27] (area); >;
);
out;

Plecând de la relația [route=bus][ref=27], cerem toate obiectele copil (way-uri și noduri, adică traseul și stațiile).

Exercițiu: extrageți magistrala de metrou M2 din București.

centrele poligoanelor

area[place=city][name="Cluj-Napoca"];

way [leisure=park] (area);
out center;

Nu mai cerem elementele copil de la poligoane (nodurile de pe contur), vrem doar centrele.

Exercițiu: extrageți centrele aeroporturilor din România (poligoane aeroway=aerodrome).

Exercițiu: extrageți centrele localităților din județul Timișoara ([place~"city|town|village"]). Nu uitați să modificați și area de căutare.

Simbolizare

Overpass Turbo (interfața de rulat query-uri și vizualizat rezultate) poate să simbolizeze rezultatul conform unor reguli definite de noi. Sintaxa, MapCSS, este explicată pe wiki.

Cafenele, pub-uri

area[place=city][name="Cluj-Napoca"];

node[amenity~”^cafe|pub$”](area);
out;

{{style: node { symbol-size: 8; } node[amenity=cafe] { color: blue; fill-color: blue; } node[amenity=pub] { color: green; fill-color: green; }
}}

Prima regulă de CSS spune că toate simbolurile au rază 8. Următoarele două colorează simbolurile în funcție de tag-uri.

La expresia regulată am adăugat regulile ^ și $ (început și sfârșit de text), ca să primim rezultate exacte pub și cafe, fără rezultate de tipul amenity=public_building, care conțin în parte expresia căutată.

Exercițiu: simbolizați spitalele din Cluj. Cele care au cameră de gardă să fie colorate cu roșu, restul albastru.

Linie de autobuz

area[place=city][name="Cluj-Napoca"];

( relation [route=bus] [ref=27] (area); >;
);
out;

{{style: node { symbol-shape: none; } relation node[public_transport=stop_position] { symbol-shape: circle; symbol-size: 5; }
}}

Ascundem toate nodurile, mai puțin cele care fac parte din relație, și sunt marcate ca stație.

Exercițiu: simbolizați magistrala de metrou M2 din București.

Rețeaua de înaltă tensiune

area[name="România"];

way (area) [power=line] [voltage~”…000”];
out geom;

{{style: node[voltage=400000], line[voltage=400000] { color:red; fill-color: red; }

node[voltage=220000], line[voltage=220000] { color:blue; fill-color: blue; } node[voltage=110000], line[voltage=110000] { color:green; fill-color: green; } }}

Linii de înaltă tensiune (110kV, 220kV și 400kV). Expresia regulată filtrează liniile care au 3 cifre urmate de 3 zero-uri.

Din cauza simplificărilor făcute de Overpass Turbo, la zoom out, unele segmente de linie sunt reprezentate ca noduri, de aceea regulile de simbolizare operează și pe noduri și pe linii.

Exercițiu: simbolizați rețeaua de autostrăzi (highway=motorway) din România și colorați fiecare autostradă (A1, A2…) diferit.

Localități după tip și mărime

area[place=county][name="Cluj"];

node(area)[place~“city|town|village”];
out;

{{style: node { symbol-size: 2; } node[population>100] { symbol-size: 4; } node[population>10000] { symbol-size: 8; } node[population>100000] { symbol-size: 12; } node[place=village] { color: brown; } node[place=town] { color: blue; } node[place=city] { color: red; }
}}

Cuoarea reprezintă tipul localității, mărimea reprezintă populația.

Exercițiu: simbolizați localitățile din alt județ.

Export

Putem salva rezultatele unui query în format GeoJSON. Alternativ, putem construi o hartă care, la fiecare încărcare, execută un query Overpass și afișează rezultatele.

Export GeoJSON

După ce am rulat un query în Overpass Turbo putem exporta rezultatul în format GeoJSON din meniul “Export”. Putem vizualiza și modifica fișierul exportat prin serviciul geojson.io .

Exercițiu: Rulați un query din exercțiile anterioare, salvați rezultatul ca GeoJSON, și încarcați-l în geojson.io.

Hartă web cu query live

Hartă Leaflet care afișează rezultate din Overpass. Codul este generic, afișează orice rezultate primim de la Overpass, în urma query-ului. Rezultatele vor fi tot timpul la zi cu actualizările din OpenStreetMap.

cafes.html

Exercițiu: Salvați local fișierul HTML și deschideți-l în browser. Înlocuiți query-ul cu diverse query-uri din exercițiile anterioare.

QGIS

QGIS deschide fișiere GeoJSON ca vector layer. Dacă vrem să verificăm poziția datelor, putem instala plugin-ul “OpenLayers Plugin”, și din menul “web > OpenLayers Plugin”, alegem o hartă ca background. Proiecția proiectului curent va deveni “EPSG:3857” – Web Mercator – proiecția folosită de majoritatea slippy map-urilor.