Hallo zusammen,
ich bin neu hier & würde gerne die Nähe von E-Scootern zu z.B. Haltestellen des ÖPNV untersuchen.
Daher ist meine erste generelle Frage:
→ Gibt es eine Seite mit allen tags (?) bzw. Kategorisierungen, die man mit OSM bzw. Overpass nutzen kann, um entsprechende Standortdaten zurückzubekommen? Von Apotheken, über Bars & Clubs bis hin zu eben Haltestellen?
Bislang habe ich nur verschiedene Einzelseiten oder -einträge gefunden…
Bei dem speziellen Fall der Haltestellen nutze ich aktuell den selector “public_transport”=“stop_position”, der bei Bushalten idR Sinn macht, aber bei z.B. U-Bahn Stationen nicht optimal ist, da die Scooter an den Zugängen abgestellt werden und entsprechend die Eingangspunkte interessant wären.
**-> Kennt da jemand einen besseren Selector? **
Meinen bisherigen Code habe ich unten angehängt… in dem darauf folgenden Schritt berechne ich dann die Distanz von den einzelnen Scootern zu den Haltepunkten.
from OSMPythonTools.nominatim import Nominatim
from OSMPythonTools.overpass import Overpass
from OSMPythonTools.overpass import overpassQueryBuilder
from geopy import distance
import json
import csv
nominatim = Nominatim()
hannover = nominatim.query('Hanover, Germany')
query = overpassQueryBuilder(area=hannover.areaId(), elementType='node', selector='"public_transport"="stop_position"')
# public_transport = platform zT mit noch leicht abweichenden/mehr Stationen
overpass = Overpass()
response = overpass.query(query)
stations = list()
for s in response.elements():
station = dict()
station["name"] = s.tag("name")
station["lat"] = s.lat()
station["lon"] = s.lon()
stations.append(station)
with open("publicTransportHannover.csv", "w", newline="") as csvFile:
fieldnames = list(station.keys())
writer = csv.DictWriter(csvFile, fieldnames = fieldnames)
writer.writeheader()
for station in stations:
writer.writerow(station)
Vielen Dank vorab!!