Как вырезать сабсет города (любого отношения) из OSM данных

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.
Однажды мне потребовалось получить из сырых ОСМ данных чистый сабсет города (потому что так удобно, компактно и просто красиво). К моему удивлению я не нашел готового рецепта, из-за чего для выполнения этой задачи потребовалось немного попотеть.

Ввиду вышеизложенного считаю своим долгом поделиться накопленным опытом.

Кишинев OSM

Допустим я хочу получить сабсет Кишинёва (почему? … там тепло, там мой дом, там моя мама)

Planet.osm нас, конечно, не интересует, зато есть geofabrik, но там планета нарезана на достаточно крупные шматки — http://download.geofabrik.de/europe/moldova.html

Значит, граница города есть в сырых данных.

Из отношения несложно получить полигон, делаем это либо руками, либо при помощи любой подходящей утилиты, например, этой.

Иии… теперь в игру вступает osmosis.

У нас есть осм всея Молдовы и ограничивающий полигон Кишинёва, этого вполне достаточно для получения сабсета города из сырого XML (OSM) файла:

osmosis --read-xml file="moldova.osm" --bounding-polygon file="kishinev.poly" --write-xml file="kishinev.osm"

Аналогично можно выковырять данные из PBF (Protocolbuffer Binary Format) файла:

osmosis --read-pbf file="moldova.osm.pbf --bounding-polygon file="kishinev.poly" --write-xml file="kishinev.osm"

Немногим больше про osmosis можно почитать здесь.

Ну а готовый сабсет нужно срочно открывать в JOSM или импортировать в личный проект!

Кишинев JOSM
Источник: https://habr.com/ru/post/463251/


Интересные статьи

Интересные статьи

Большинство IT профессионалов видели бизнес-процессы, в которых пользователям приходилось включать документы, такие как счета-фактуры, в одну систему, а затем повторно вв...
Казалось бы, валидация данных — это одна из базовых задач в программировании, которая встретится и в начале изучения языка вместе с "Hello world!", и в том или ином виде будет...
Развертывание машинного обучения (machine learning, ML) в продакшн – задача нелегкая, а по факту, на порядок тяжелее развертывания обычного программного обеспечения. Как итог, большинство ML ...
Самые большие телеком-компании нашей страны давно перестали считать себя исключительно телеком-компаниями — теперь это одни из главных игроков ИТ-индустрии. Они вынуждены меняться потому что ...
Первым делом, приступая к работе с новым набором данных, нужно понять его. Для того чтобы это сделать, нужно, например, выяснить диапазоны значений, принимаемых переменными, их типы, а также узна...