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B5_osmdata.md

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title author date output
B5 Das `osmdata` Paket
Jan-Philipp Kolb
23 Oktober 2018
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tango
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CambridgeUS

Themen dieses Abschnitts

  • Das R-Paket osmdata mit dem man OSM-Daten herunterladen kann und das auf der Overpass API beruht.

  • Das Paket osmplotr

Das osmdata Paket

Mark Padgham - Import 'OpenStreetMap' Data as Simple Features or Spatial Objects

Das osmdata Paket

  • Mit dem Paket kann man Daten von OpenStreetMap importieren
  • Die OSM Daten sind unter ODbL licence zu haben
install.packages("osmdata")
library(osmdata)
citation("osmdata")

Das Paket osmplotr

library("osmplotr")
library("osmdata")

Beispiel Kindergärten in Mannheim

bbox <- getbb("Mannheim")
dat_osm <- extract_osm_objects(key='building', 
                              value="kindergarten",
                              bbox=bbox)

Einen Rahmen definieren um Daten zu bekommen

  • Der Rahmen kann entweder erstellt werden, indem die Koordinaten angegeben werden:
q <- opq(bbox = c(52.3, 4.7, 52.4, 5.1))
  • oder indem man den Befehl getbb verwendet:
bb <- getbb('Ladenburg')

  • In bb sind nun vier Werte gespeichert, die den Rahmen definieren

  • Befehl opq - eine Overpass Anfrage erstellen

q <- opq(bbox = bb)

Die Grenze von Mannheim

  • Erst mit dem Argument format_out=polygon Befehl getbb erhält man das Polygon:
bb_poly <- getbb(place_name = "Ladenburg", 
                 format_out = "polygon")
  • Das Ergebnis ist sind zwei Vektoren mit den Longitude und Latitude Koordinaten.
##          [,1]     [,2]
## [1,] 8.569720 49.49107
## [2,] 8.569858 49.49101
## [3,] 8.569999 49.49096
## [4,] 8.570342 49.49085

Das Paket für simple feature (sf)

Simple Features for R

  • Das Paket sf ist ein Paket um geometrische Operationen durchzuführen.
library(sf)

Die Funktion st_linestring

Create simple feature from a numeric vector, matrix or list

library(sf)
ls <- st_linestring(bb_poly)
sfc <- st_sfc(ls)

Den linestring plotten

library(tmap)
qtm(sfc)

Einrichtungen (amenity)

OSM map features

  • Alle benannten Objekte findet man, wenn man OSM map features in eine Suchmaschine eingibt.

  • Achtung, wenn man bspw. alle Objekte mit dem Schlüssel amenity für eine Stadt heraussucht, bekommt man einen recht großen Datensatz

q <- add_osm_feature (q, key = 'amenity')
osmdata_xml(q, '../data/Ladenburg_amenity.osm')

Was dahinter steckt

dat <- sf::st_read ('../data/Ladenburg_amenity.osm', 
                    layer = 'points', 
                    quiet = TRUE)
nrow(dat)
?osmdata_sf

Die Funktion osmdata_sf

  • Die Funktion osmdata_sf gibt ein osmdata ObjeKt im sf Format.
library(magrittr)
dat1 <- opq(bbox = 'Ladenburg') %>%
    add_osm_feature(key = 'shop', value = 'bakery') %>%
    osmdata_sf ()
unlist(lapply(dat1,nrow))
##        osm_points         osm_lines      osm_polygons    osm_multilines 
##                16                 0                 0                 0 
## osm_multipolygons 
##                 0

Beispiel Fahrradparkplätze

q <- add_osm_feature (q, key = 'amenity',value = "bicycle_parking")
osmdata_xml(q, '../data/Amsterdam_amenity_bicycle_parking.osm')
dat <- sf::st_read ('../data/Amsterdam_amenity_bicycle_parking.osm', 
                    layer = 'points', 
                    quiet = TRUE)

Die Daten plotten

library(tmap)
qtm(dat)

Sehen was dahinter steckt

dat <- sf::st_read ('../data/Amsterdam_amenity.osm', 
                    layer = 'points', 
                    quiet = TRUE)
nrow(dat)
names(dat)

Bar`s in Mannheim

?add_osm_feature
q <- opq (bbox = 'Mannheim')
q <- add_osm_feature (q, key ="amenity",value = 'bar') 
osmdata_xml (q, 'data/Mannheim_bar.osm')
dat_bar <- sf::st_read ('../data/Mannheim_bar.osm', 
                        layer = 'points', quiet = TRUE)

Bus stations in Amsterdam

q <- opq (bbox = 'Amsterdam')
q <- add_osm_feature (q, key ="amenity",
                      value = 'bus_station') 
osmdata_xml (q, 'data/Amsterdam_bus_station.osm')
dat_bus <- sf::st_read ('../data/Amsterdam_bus_station.osm', 
                        layer = 'points', quiet = TRUE)
nrow(dat_bus)
?sf::st_read

An alternative

q <- opq (bbox = 'Amsterdam')
q <- add_osm_feature (q, key ="public_transport",
                      value = 'station') 
osmdata_xml (q, '../data/Amsterdam_bus_pubtrans.osm')
dat_bus <- sf::st_read ('../data/Amsterdam_bus_pubtrans.osm', 
                        layer = 'points', quiet = TRUE)
nrow(dat_bus)

Further information about public transport

Stop area

dat3 <- opq(bbox = 'Amsterdam') %>%
    add_osm_feature(key = 'railway', 
                    value = 'tram_stop') %>%
    osmdata_sf ()
dat3$osm_points$geometry

Das Ergebnis graphisch darstellen

# install.packages("osmplotr")
library("osmplotr")
bbox <- getbb("Amsterdam")
dat_pa <- extract_osm_objects(key='highway', 
                              value="primary",
                              bbox=bbox)
dat_sa <- extract_osm_objects(key='highway', 
                              value="secondary",
                              bbox=bbox)
dat_ta <- extract_osm_objects(key='highway', 
                              value="tertiary",
                              bbox=bbox)

Die Graphik erzeugen

map <- osm_basemap(bbox = bbox, bg = c("#F5F5DC"))
map <- add_osm_objects(map, dat_pa, col = c("#00008B"))
map <- add_osm_objects(map, dat_sa, col = "green")
map <- add_osm_objects(map, dat_ta, col = "lightblue")
map <- add_osm_objects(map, dat3$osm_points, col = c("red"))
print_osm_map(map)

Get an overview of the available features

features <- available_features()
head(features,n=20)
##  [1] "4wd only"                "abandoned"              
##  [3] "abutters"                "access"                 
##  [5] "addr"                    "addr:city"              
##  [7] "addr:conscriptionnumber" "addr:country"           
##  [9] "addr:district"           "addr:flats"             
## [11] "addr:full"               "addr:hamlet"            
## [13] "addr:housename"          "addr:housenumber"       
## [15] "addr:inclusion"          "addr:interpolation"     
## [17] "addr:place"              "addr:postcode"          
## [19] "addr:province"           "addr:state"

Changing the API

api_list <- c('http://overpass-api.de/api/interpreter',
              'https://lz4.overpass-api.de/api/interpreter',
              'https://z.overpass-api.de/api/interpreter',
              'https://overpass.kumi.systems/api/interpreter')

api_to_use <- sample(1:length(api_list), 1)

set_overpass_url(api_list[api_to_use])

Die wichtigsten Funktionen im Paket osmdata

# https://rdrr.io/cran/osmdata/man/osmdata_sp.html
?osmdata_sp

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