Mapping College Campuses with OpenStreetMap and Python

In this lesson, we will explore how to use OpenStreetMap (OSM) and Python to create maps of college campuses. OpenStreetMap is a free, community-created map of the world that contains information about buildings, roads, trails, parks, and many other geographic features. Because OSM data are open and publicly available, they provide an excellent resource for learning spatial data science and geographic visualization.

We will use the Python package OSMnx to download and work with OSM data. OSMnx allows us to search for geographic features such as buildings and roads using simple Python commands. Throughout this lesson, we will experiment with several different ways to query OSM data, including searching by address, place name, geographic point, and polygon boundary.

Our goal is to build interactive campus maps that help us explore how colleges and universities are represented in OpenStreetMap. Along the way, we will also learn some important ideas in geographic information science (GIS), including spatial features, geometry types, and map visualization.

Throughout the notebook we'll be demonstrating with the University of Colorado Boulder, and then provide space for you try it on your own for a campus you are interested in exploring. By the end of this notebook, you will be able to:

• Query OpenStreetMap data using Python
• Extract buildings and paths from OSM
• Create interactive maps using hvplot
• Explore and visualize college campuses spatially
• Understand how geographic features are stored in OSM

No prior GIS experience is required for this lesson.

# Import python libraries

# Work with vector data
import geopandas as gpd
import pandas as pd

# Save maps and plots to files
import holoviews as hv
# Create interactive maps and plots
import hvplot.pandas

# Search for locations by name - this might take a moment
import osmnx as osm

Part 1 - Searching by address

Here we will show how to query OSM using a known address of a college campus using the osm.features_from_address() function. This approach can be tricky given that campus names are not always valid addresses, rural colleges sometimes geocode poorly, and slight wording differences can break the query leading students to get frustrated with geocoder errors.

# Search OSM for CU Boulder using features_by_address
cu_gdf = osm.features_from_address(
    'University of Colorado Boulder, Boulder, CO, United States',
    {'amenity': ['university']})
cu_gdf

		geometry	nodes	amenity	boundary	internet_access	name	operator	short_name	website	wikidata	wikipedia	ele	gnis:feature_id
element_type	osmid
way	46226108	POLYGON ((-105.27589 40.01047, -105.27597 40.0...	[589514700, 2188984094, 2188984095, 326889012,...	university	administrative	wlan	University of Colorado Boulder (Main Campus)	University of Colorado Boulder	CU Boulder	https://www.colorado.edu/	Q736674	en:University of Colorado Boulder	NaN	NaN
	391232001	POLYGON ((-105.26632 40.01452, -105.26631 40.0...	[3944423259, 3944423260, 3944423261, 394442326...	university	NaN	NaN	Naropa University	Naropa University	NaN	https://www.naropa.edu	Q2975783	en:Naropa University	1620	178660

Notice here that in addition to returning CU Boulder like we had asked for it also includes information about Naropa University, also located in Boulder. We can remove that entry if we only want to focus on the data for CU as follows. Here we select by the 'name' column, and provide the unique ID for CU (University of Colorado Boulder (Main Campus)).

# Select only CU
cu_gdf_filtered = cu_gdf[cu_gdf["name"] == "University of Colorado Boulder (Main Campus)"]
cu_gdf_filtered

		geometry	nodes	amenity	boundary	internet_access	name	operator	short_name	website	wikidata	wikipedia	ele	gnis:feature_id
element_type	osmid
way	46226108	POLYGON ((-105.27589 40.01047, -105.27597 40.0...	[589514700, 2188984094, 2188984095, 326889012,...	university	administrative	wlan	University of Colorado Boulder (Main Campus)	University of Colorado Boulder	CU Boulder	https://www.colorado.edu/	Q736674	en:University of Colorado Boulder	NaN	NaN

Now let's plot an interactive map of the boundary of our data using hvplot.

cu_gdf_filtered.hvplot(
    geo=True,
    tiles="EsriImagery",
    line_color="black",
    fill_color="lightgray",
    alpha=0.7,
    width=800,
    height=600,
    title="University of Colorado Boulder (Main Campus)"
)

/opt/conda/lib/python3.11/site-packages/dask/dataframe/__init__.py:31: FutureWarning: 
Dask dataframe query planning is disabled because dask-expr is not installed.

You can install it with `pip install dask[dataframe]` or `conda install dask`.
This will raise in a future version.

  warnings.warn(msg, FutureWarning)

Part 2 - Searching by point

Here we'll demonstrate how to set up a query using the features_from_point() function. We'll estimate the lat/lon of the center of CU Main Campus using Google Maps or another mapping tool of your choice. From there, we'll look for everything that is tagged as a 'building' within a specified distance and then plot the results. You could also look for things tagged as parks, waterways, highways (anything that is road-like), etc. depending on how much information you want your map to contain. Here is your opportunity to be creative. Read more about how tags are used in OSM here: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Tags.

# Approximate center of the University of Colorado Boulder campus
cu_point = (40.0076, -105.2659)  # latitude, longitude

# Search for buildings near the campus point
cu_buildings = osm.features_from_point(
    cu_point,
    tags={"building": True},
    dist=750
)

cu_buildings

		geometry	access	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	description	phone	website	...	location	cooling:method	check_date	opening_date	ways	type	construction	roof:colour	internet_access	internet_access:fee
element_type	osmid
way	28775431	POLYGON ((-105.26585 40.00596, -105.26585 40.0...	NaN	Boulder	2200	NaN	CO	Baker Drive	Residence hall with a new food court; home of ...	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775448	POLYGON ((-105.26486 40.00597, -105.26469 40.0...	NaN	Boulder	1001	NaN	CO	Cockerell Drive	Residence hall with buffet apartments, for sen...	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775533	POLYGON ((-105.26486 40.00654, -105.26481 40.0...	NaN	Boulder	1015	NaN	CO	Cockerell Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775536	POLYGON ((-105.26461 40.00653, -105.26441 40.0...	NaN	Boulder	2370	NaN	CO	Libby Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775541	POLYGON ((-105.26530 40.00707, -105.26515 40.0...	NaN	Boulder	2350	NaN	CO	Libby Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
relation	12097289	POLYGON ((-105.26285 40.00283, -105.26285 40.0...	NaN	Boulder	2480	NaN	NaN	Kittredge Loop Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	[46938900, 888721100]	multipolygon	residential	NaN	NaN	NaN
	12098405	POLYGON ((-105.26289 40.00134, -105.26289 40.0...	NaN	Boulder	2450	NaN	CO	Kittredge Loop Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	[168647687, 888779941, 888779946]	multipolygon	NaN	red	NaN	NaN
	12903697	MULTIPOLYGON (((-105.26872 40.01444, -105.2686...	NaN	Boulder	2020	NaN	CO	Arapahoe Avenue	NaN	NaN	https://www.choicehotels.com/colorado/boulder/...	...	NaN	NaN	NaN	NaN	[119524745, 452957200]	multipolygon	NaN	NaN	wlan	customers
	18555106	MULTIPOLYGON (((-105.26781 40.00893, -105.2678...	NaN	Boulder	2085	NaN	NaN	Colorado Avenue	Athletics and events stadium, expanded with sk...	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	[46371962, 318135984]	multipolygon	NaN	NaN	NaN	NaN
	18723484	POLYGON ((-105.27360 40.01321, -105.27366 40.0...	NaN	Boulder	1604	80302	CO	Arapahoe Avenue	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	[52429583, 1360976244]	multipolygon	NaN	NaN	NaN	NaN

752 rows × 97 columns

# Plot the buildings near CU Main campus
cu_buildings.hvplot(
    geo=True,
    tiles="EsriImagery",
    line_color="black",
    fill_color="yellow",
    alpha=1,
    width=800,
    height=600,
    title="University of Colorado Boulder Buildings (by point)"
)

Here we were fortunate that all of the buildings that were returned in this search were geocoded as polygons. You may encounter situations where your query returns a mix of points (nodes) and polygons (ways) which will require filtering before the data can be plotted interacatively with hvplot. We'll try to demonstrate how to resolve this issue when it comes up.

Part 3 - Searching by place

In this example, we will use the features_from_place() function from OSMnx to search for geographic features inside the boundary of the University of Colorado Boulder campus.

Unlike features_from_point(), which searches around a coordinate location, features_from_place() first searches OpenStreetMap for the boundary of a named place and then retrieves features that fall inside that boundary.

# Define a variable name for our place
place = "University of Colorado Boulder (Main Campus), Boulder, Colorado, USA"

# Search for all buildings within the boundary of this place
cu_buildings = osm.features_from_place(
    place,
    tags={"building": True}
)

cu_buildings

		geometry	access	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	description	website	amenity	...	covered	bench	location	cooling:method	check_date	opening_date	ways	type	construction	roof:colour
element_type	osmid
way	28775431	POLYGON ((-105.26585 40.00596, -105.26585 40.0...	NaN	Boulder	2200	NaN	CO	Baker Drive	Residence hall with a new food court; home of ...	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775448	POLYGON ((-105.26486 40.00597, -105.26469 40.0...	NaN	Boulder	1001	NaN	CO	Cockerell Drive	Residence hall with buffet apartments, for sen...	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775533	POLYGON ((-105.26486 40.00654, -105.26481 40.0...	NaN	Boulder	1015	NaN	CO	Cockerell Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775536	POLYGON ((-105.26461 40.00653, -105.26441 40.0...	NaN	Boulder	2370	NaN	CO	Libby Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775541	POLYGON ((-105.26530 40.00707, -105.26515 40.0...	NaN	Boulder	2350	NaN	CO	Libby Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
relation	9826677	POLYGON ((-105.26199 40.00749, -105.26199 40.0...	NaN	Boulder	1095	NaN	NaN	Regent Drive	State-of-the-art research and learning laborat...	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[706728927, 706728926]	multipolygon	NaN	NaN
	11964909	POLYGON ((-105.26163 40.00346, -105.26129 40.0...	NaN	Boulder	25890	80310	CO	Kitterege Loop Road	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[879469306, 879469307, 879469308, 879469305, 8...	multipolygon	NaN	NaN
	12097289	POLYGON ((-105.26285 40.00283, -105.26285 40.0...	NaN	Boulder	2480	NaN	NaN	Kittredge Loop Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[46938900, 888721100]	multipolygon	residential	NaN
	12098405	POLYGON ((-105.26289 40.00134, -105.26289 40.0...	NaN	Boulder	2450	NaN	CO	Kittredge Loop Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[168647687, 888779941, 888779946]	multipolygon	NaN	red
	18555106	MULTIPOLYGON (((-105.26781 40.00893, -105.2678...	NaN	Boulder	2085	NaN	NaN	Colorado Avenue	Athletics and events stadium, expanded with sk...	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[46371962, 318135984]	multipolygon	NaN	NaN

164 rows × 76 columns

# Plot the data interactively using hvplot
cu_buildings.hvplot(
    geo=True,
    tiles="EsriImagery",
    line_color="black",
    fill_color="yellow",
    alpha=1,
    width=800,
    height=600,
    title="University of Colorado Boulder Buildings (from place)"
)

Observe that there are now fewer buildings than resulted from the previous example that used features_by_point, and are now strictly contained within the boundary of the CU Boulder Main Campus. This may be preferred depending on the information you are trying to convey with your map.

NOTE: features_from_place() works best when OpenStreetMap contains a clearly defined boundary for the place being searched. Some campuses and institutions may not have complete or well-defined boundaries in OSM. When this happens, features_from_point() is often a more reliable alternative.

Part 4 - Searching by polygon

Here we will extract polygon geometry and then query OSM for all buildings inside the specified boundary. Polygons can come from many different sources including features_from_place like we just saw, OSM way ID (obtained from the interactive web map), geoJSON or shapefile, or from a boundary that you define with coordinates. For this demonstration we will use the OSM way ID (https://www.openstreetmap.org/way/46226108) and the geocode_to_gdf() function, but you can try playing around with these other approaches if you are curious and have time. Once we have our polygon geometry, we can then use features_from_polygon to search for buildings or other OSM objects.

# OSM way ID
osm_way_id = 46226108

# Retrieve polygon boundary
campus_boundary = osm.geocode_to_gdf(
    "W46226108",
    by_osmid=True
)

campus_boundary

	geometry	bbox_north	bbox_south	bbox_east	bbox_west	place_id	osm_type	osm_id	lat	lon	class	type	place_rank	importance	addresstype	name	display_name
0	POLYGON ((-105.27660 40.01029, -105.27660 40.0...	40.013632	40.000279	-105.258821	-105.276605	329820921	way	46226108	40.007006	-105.266442	amenity	university	30	0.583709	amenity	University of Colorado Boulder (Main Campus)	University of Colorado Boulder (Main Campus), ...

# Extract polygon geometry
campus_polygon = campus_boundary.geometry.iloc[0]
campus_polygon

# Search for everthing tagged as 'building' within the specified boundary
campus_buildings = osm.features_from_polygon(
    campus_polygon,
    tags={"building": True}
)

campus_buildings

		geometry	access	addr:city	addr:housenumber	addr:postcode	addr:state	addr:street	description	website	amenity	...	covered	bench	location	cooling:method	check_date	opening_date	ways	type	construction	roof:colour
element_type	osmid
way	28775431	POLYGON ((-105.26585 40.00596, -105.26585 40.0...	NaN	Boulder	2200	NaN	CO	Baker Drive	Residence hall with a new food court; home of ...	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775448	POLYGON ((-105.26486 40.00597, -105.26469 40.0...	NaN	Boulder	1001	NaN	CO	Cockerell Drive	Residence hall with buffet apartments, for sen...	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775533	POLYGON ((-105.26486 40.00654, -105.26481 40.0...	NaN	Boulder	1015	NaN	CO	Cockerell Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775536	POLYGON ((-105.26461 40.00653, -105.26441 40.0...	NaN	Boulder	2370	NaN	CO	Libby Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	28775541	POLYGON ((-105.26530 40.00707, -105.26515 40.0...	NaN	Boulder	2350	NaN	CO	Libby Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
relation	9826677	POLYGON ((-105.26199 40.00749, -105.26199 40.0...	NaN	Boulder	1095	NaN	NaN	Regent Drive	State-of-the-art research and learning laborat...	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[706728927, 706728926]	multipolygon	NaN	NaN
	11964909	POLYGON ((-105.26163 40.00346, -105.26129 40.0...	NaN	Boulder	25890	80310	CO	Kitterege Loop Road	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[879469306, 879469307, 879469308, 879469305, 8...	multipolygon	NaN	NaN
	12097289	POLYGON ((-105.26285 40.00283, -105.26285 40.0...	NaN	Boulder	2480	NaN	NaN	Kittredge Loop Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[46938900, 888721100]	multipolygon	residential	NaN
	12098405	POLYGON ((-105.26289 40.00134, -105.26289 40.0...	NaN	Boulder	2450	NaN	CO	Kittredge Loop Drive	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[168647687, 888779941, 888779946]	multipolygon	NaN	red
	18555106	MULTIPOLYGON (((-105.26781 40.00893, -105.2678...	NaN	Boulder	2085	NaN	NaN	Colorado Avenue	Athletics and events stadium, expanded with sk...	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	[46371962, 318135984]	multipolygon	NaN	NaN

164 rows × 76 columns

Let's try adding the water bodies that fall within the campus boundary to this map.

# Search for everthing tagged as 'water' within the specified boundary
campus_water = osm.features_from_polygon(
    campus_polygon,
    tags={"natural":"water",
        "waterway": True,
        "water":True}
)

campus_water

		nodes	ele	gnis:feature_id	name	natural	short_name	water	geometry	description	intermittent	waterway	source	usage
element_type	osmid
way	46197729	[589040165, 2496839092, 589040178, 589040176, ...	1649	178656	Varsity Lake	water	W-VL	reservoir	POLYGON ((-105.27394 40.00972, -105.27393 40.0...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	46938874	[599116490, 599116491, 599116492, 599116493, 5...	NaN	NaN	NaN	water	NaN	NaN	POLYGON ((-105.25921 40.00682, -105.25919 40.0...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	46938875	[599116499, 4753724662, 599116500, 599116501, ...	NaN	NaN	NaN	water	NaN	NaN	POLYGON ((-105.25954 40.00786, -105.25957 40.0...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	46938882	[599116565, 599116566, 599116567, 599116568, 5...	NaN	NaN	Kitt Pond	water	NaN	pond	POLYGON ((-105.26259 40.00270, -105.26258 40.0...	No fishing allowed, frequented by canadian gee...	no	NaN	NaN	NaN
	61758946	[434098986, 434098987, 434098988, 434098989, 4...	NaN	NaN	Boulder Creek	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.29443 40.01364, -105.29417 40...	NaN	no	stream	NaN	NaN
	194217260	[2047352879, 2047352903, 2047352859, 204735286...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.26105 40.00291, -105.26101 40...	NaN	NaN	drain	bing	NaN
	482560081	[4753724705, 4753724706]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.25917 40.00785, -105.25913 40...	NaN	yes	canal	NaN	spillway
	888538283	[8260987529, 8260987530]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.26306 40.00090, -105.26300 40...	NaN	NaN	drain	NaN	NaN

campus_water.plot()

<Axes: >

Here you'll notice that the query returns polygons (lakes/ponds) and linestrings (streams/creeks). This will complicate things when we try to map them interactively later on with hvplot. We can separate out the lines from the polygons as outlined below for easier plotting.

# Splitting water into lines and polygons for easier plotting 
water_polygons = campus_water[
    campus_water.geometry.geom_type.isin(
        ["Polygon", "MultiPolygon"])]

water_polygons


water_lines = campus_water[
    campus_water.geometry.geom_type.isin(
        ["LineString", "MultiLineString"])]

water_lines

		nodes	ele	gnis:feature_id	name	natural	short_name	water	geometry	description	intermittent	waterway	source	usage
element_type	osmid
way	61758946	[434098986, 434098987, 434098988, 434098989, 4...	NaN	NaN	Boulder Creek	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.29443 40.01364, -105.29417 40...	NaN	no	stream	NaN	NaN
	194217260	[2047352879, 2047352903, 2047352859, 204735286...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.26105 40.00291, -105.26101 40...	NaN	NaN	drain	bing	NaN
	482560081	[4753724705, 4753724706]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.25917 40.00785, -105.25913 40...	NaN	yes	canal	NaN	spillway
	888538283	[8260987529, 8260987530]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.26306 40.00090, -105.26300 40...	NaN	NaN	drain	NaN	NaN

# Clip water lines to campus boundary
water_lines_clipped = gpd.clip(
    water_lines,
    campus_boundary
)

water_lines_clipped

		nodes	ele	gnis:feature_id	name	natural	short_name	water	geometry	description	intermittent	waterway	source	usage
element_type	osmid
way	888538283	[8260987529, 8260987530]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.26306 40.00090, -105.26300 40...	NaN	NaN	drain	NaN	NaN
	194217260	[2047352879, 2047352903, 2047352859, 204735286...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.26105 40.00291, -105.26101 40...	NaN	NaN	drain	bing	NaN
	482560081	[4753724705, 4753724706]	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.25917 40.00785, -105.25913 40...	NaN	yes	canal	NaN	spillway
	61758946	[434098986, 434098987, 434098988, 434098989, 4...	NaN	NaN	Boulder Creek	NaN	NaN	NaN	LINESTRING (-105.27247 40.01180, -105.27216 40...	NaN	no	stream	NaN	NaN

Let's try adding the roads that fall within the campus boundary to this map.

# Search for everthing tagged as 'highway' within the specified boundary
campus_roads = osm.features_from_polygon(
    campus_polygon,
    tags={"highway": True}
)

campus_roads

		crossing	crossing:markings	highway	geometry	traffic_signals	button_operated	crossing:signals	traffic_signals:direction	direction	tactile_paving	...	area	informal	smoothness	cycleway:right:buffer	covered	loc_name	junction	cutting	source:width	traffic_calming
element_type	osmid
node	176407697	uncontrolled	yes	crossing	POINT (-105.26847 40.00650)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	176526906	uncontrolled	zebra	crossing	POINT (-105.27277 40.00943)	NaN	NaN	no	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	176565498	zebra	NaN	crossing	POINT (-105.26954 40.00788)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	176567142	NaN	NaN	stop	POINT (-105.26485 40.00331)	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	176567160	NaN	NaN	give_way	POINT (-105.26401 40.00159)	NaN	NaN	NaN	NaN	backward	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
way	1476032523	NaN	NaN	tertiary	LINESTRING (-105.27277 40.00943, -105.27307 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1476932185	NaN	NaN	cycleway	LINESTRING (-105.26038 40.00059, -105.26039 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	table
	1476932544	uncontrolled	surface	cycleway	LINESTRING (-105.26949 40.00455, -105.26953 40...	NaN	NaN	no	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1476932545	NaN	NaN	cycleway	LINESTRING (-105.26956 40.00454, -105.26960 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1506480041	NaN	NaN	path	LINESTRING (-105.26732 40.01184, -105.26729 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

1438 rows × 113 columns

# Create simple plot with .plot()
campus_roads.plot()

<Axes: >

Again, like with the water data, you'll notice there are lines and points in this roads data. They can be plotted together using a .plot() function as above, but will need to be separated by geometry if we want to plot them together interactively using hvplot. We'll separate out the linestrings below and use those for interactive plotting.

# Select the road objects represented with LineString/MultiLineString
road_lines = campus_roads[
    campus_roads.geometry.geom_type.isin(
        ["LineString", "MultiLineString"])]

road_lines

		crossing	crossing:markings	highway	geometry	traffic_signals	button_operated	crossing:signals	traffic_signals:direction	direction	tactile_paving	...	area	informal	smoothness	cycleway:right:buffer	covered	loc_name	junction	cutting	source:width	traffic_calming
element_type	osmid
way	4325623	NaN	NaN	service	LINESTRING (-105.26497 40.00734, -105.26519 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	8051748	NaN	NaN	service	LINESTRING (-105.26296 40.00331, -105.26287 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	17018618	NaN	NaN	service	LINESTRING (-105.26862 40.00495, -105.26855 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	17019971	NaN	NaN	service	LINESTRING (-105.26879 40.00987, -105.26868 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	17020517	NaN	NaN	tertiary	LINESTRING (-105.26136 40.00735, -105.26136 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
	1476032523	NaN	NaN	tertiary	LINESTRING (-105.27277 40.00943, -105.27307 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1476932185	NaN	NaN	cycleway	LINESTRING (-105.26038 40.00059, -105.26039 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	table
	1476932544	uncontrolled	surface	cycleway	LINESTRING (-105.26949 40.00455, -105.26953 40...	NaN	NaN	no	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1476932545	NaN	NaN	cycleway	LINESTRING (-105.26956 40.00454, -105.26960 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	1506480041	NaN	NaN	path	LINESTRING (-105.26732 40.01184, -105.26729 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

1241 rows × 113 columns

# Clip road lines to campus boundary
road_lines_clipped = gpd.clip(
    road_lines,
    campus_boundary
)

road_lines_clipped

		crossing	crossing:markings	highway	geometry	traffic_signals	button_operated	crossing:signals	traffic_signals:direction	direction	tactile_paving	...	area	informal	smoothness	cycleway:right:buffer	covered	loc_name	junction	cutting	source:width	traffic_calming
element_type	osmid
way	194216335	NaN	NaN	cycleway	LINESTRING (-105.26260 40.00053, -105.26251 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	33969475	NaN	NaN	path	LINESTRING (-105.26324 40.00060, -105.26335 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	194216330	NaN	NaN	cycleway	LINESTRING (-105.26260 40.00053, -105.26273 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	216703143	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26294 40.00078, -105.26282 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	878796413	NaN	NaN	service	LINESTRING (-105.26315 40.00093, -105.26313 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
	767654726	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26769 40.01340, -105.26761 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	214006625	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26850 40.01316, -105.26856 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	767654728	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26894 40.01334, -105.26896 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	214006627	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26851 40.01361, -105.26851 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	214006617	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26836 40.01334, -105.26837 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

1241 rows × 113 columns

# Select the clipped road objects represented with LineString/MultiLineString
clipped_road_lines = road_lines_clipped[
    road_lines_clipped.geometry.geom_type.isin(
        ["LineString", "MultiLineString"])]

clipped_road_lines

		crossing	crossing:markings	highway	geometry	traffic_signals	button_operated	crossing:signals	traffic_signals:direction	direction	tactile_paving	...	area	informal	smoothness	cycleway:right:buffer	covered	loc_name	junction	cutting	source:width	traffic_calming
element_type	osmid
way	194216335	NaN	NaN	cycleway	LINESTRING (-105.26260 40.00053, -105.26251 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	33969475	NaN	NaN	path	LINESTRING (-105.26324 40.00060, -105.26335 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	194216330	NaN	NaN	cycleway	LINESTRING (-105.26260 40.00053, -105.26273 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	216703143	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26294 40.00078, -105.26282 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	878796413	NaN	NaN	service	LINESTRING (-105.26315 40.00093, -105.26313 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
	767654726	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26769 40.01340, -105.26761 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	214006625	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26850 40.01316, -105.26856 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	767654728	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26894 40.01334, -105.26896 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	214006627	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26851 40.01361, -105.26851 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
	214006617	NaN	NaN	footway	LINESTRING (-105.26836 40.01334, -105.26837 40...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

1239 rows × 113 columns

# Create an interactive map of the boundary and buildings
building_layer = campus_buildings.hvplot(
    geo=True,
    tiles="EsriImagery",
    line_color="black",
    fill_color="yellow",
    alpha=0.9,
    width=850,
    height=650,
    title="CU Boulder (Main Campus)"
)

road_line_layer = clipped_road_lines.hvplot(
    geo=True,
    line_color="grey",
    line_width=1
)

boundary_layer = campus_boundary.hvplot(
    geo=True,
    line_color="yellow",
    fill_color="yellow",
    fill_alpha=0.2,
    line_width=4
)

water_boundary_layer = water_polygons.hvplot(
    geo=True,
    line_color="blue",
    line_width=1.5,
    fill_color="lightblue",
    fill_alpha=0.8
)

water_line_layer = water_lines_clipped.hvplot(
    geo=True,
    line_color="blue",
    line_width=2
)

building_layer * road_line_layer * boundary_layer * water_boundary_layer * water_line_layer

Why Use an OSM Object ID?

Advantages:

• avoids geocoding problems
• uses an exact OSM boundary
• highly reproducible
• common in GIS and research workflows

This workflow is especially useful when:

• place names fail
• campuses have multiple boundaries
• you want consistent study areas across analyses

Now it is your turn

You have seen 4 different approaches to querying OSM for information about CU Boulder through seaching by address, point, place, and polygon. Now it is your turn to try this workflow out for a campus you are intersted in. Try adding buildings, highways, waterways, parks, etc. if you are feeling creative. Try adding more code and markdown cells below to get started creating your campus maps, and have some fun!

%%capture
%%bash
jupyter nbconvert new-map-workflow.ipynb --to html