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esy-osmfilter - A Python Library to Efficiently Extract OpenStreetMap Data

Pluta, Adam und Lünsdorf, Ontje (2020) esy-osmfilter - A Python Library to Efficiently Extract OpenStreetMap Data. Journal of Open Research Software, 8 (19). Ubiquity Press. doi: 10.5334/jors.317. ISSN 2049-9647.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: http://dx.doi.org/10.5334/jors.317

Kurzfassung

OpenStreetMap is the largest freely accessible geographic database of the world. The necessary processing steps to extract information from this database, namely reading, converting and filtering, can be very consuming in terms of computational time and disk space. esy-osmfilter is a Python library designed to read and filter OpenStreetMap data under optimization of disc space and computational time. It uses parallelized prefiltering for the OSM pbf-files data in order to quickly reduce the original data size. It can store the prefiltered data to the hard drive. In the main filtering process, these prefiltered data can be reused repeatedly to identify different items with the help of more specialized main filters. At the end, the output can be exported to the GeoJSON format. Funding statement: This work was funded as part of DLR Institute for Networked Energy Systems project SciGRID_gas by the German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy (BMWi) within the funding of the 6. Energieforschungsprogramm der Bundesregierung. Funding Code: 03ET4063.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/135931/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:esy-osmfilter - A Python Library to Efficiently Extract OpenStreetMap Data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Pluta, AdamAdam.Pluta (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3423-3246NICHT SPEZIFIZIERT
Lünsdorf, OntjeOntje.Luensdorf (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 September 2020
Erschienen in:Journal of Open Research Software
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:8
DOI:10.5334/jors.317
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Hong, Neil ChueN.ChueHong (at) software.ac.ukNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Ubiquity Press
ISSN:2049-9647
Status:veröffentlicht
Stichwörter:OSM, OpenStreetMap, Python, GeoJSON, PBF, Protocol buffers, GeoJSON, geo
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:TIG Technologie, Innovation und Gesellschaft
HGF - Programmthema:Erneuerbare Energie- und Materialressourcen für eine nachhaltige Zukunft
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SY - Energiesystemanalyse
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Systemanalyse und Technikbewertung (alt)
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemanalyse
Hinterlegt von: Pluta, Adam
Hinterlegt am:01 Okt 2020 09:11
Letzte Änderung:27 Okt 2023 15:20

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