开放街图的海拔API

Question

有没有类似于谷歌地图的开放街图高程API呢？在谷歌高程API中，我们可以传递坐标，并得到海拔作为响应。

- Santhosh Kadavy

Answer 1

我最近发布了Open-Elevation，这是一个免费且开源的高程API，也可在Github上使用。我们提供免费的公共API以及有关如何设置产品自己实例的文档。

它还可以在Github上获得。

欢迎提交pull请求！

- Jorl17

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公共API背后的数据不清楚，请添加该信息。 - adr

Open-Elevation目前似乎无法正常工作。这有点遗憾，因为它看起来是一个很棒的项目。我花了最近几个小时尝试各种方法，甚至公共API也无法正常工作:( - Alex Horlock

服务现在应该更加可靠地运行。遗憾的是，该服务被广泛免费使用，但几乎没有捐赠，因此我一直无法适当地升级它以处理负载。在接下来的一个月中进行迁移（每个月从我的口袋里拿出更多的钱），使其再次可用。 - Jorl17

Answer 2

OpenStreetMap并没有包含太多高程数据。 https://help.openstreetmap.org/questions/3069/elevation-maps

- Jan Mattsson

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还有其他公共数据源可供使用，例如SRTM/CGIAR等。 - Karussell

Answer 3

我最近正在开发一个新的开源高程服务GeoPicker，非常高性能，并且具有广泛且易于使用的API，适用于各种情况，使用Fastify和GDAL编写。 在接下来的实现中，有一个与Openstreetmap节点集成的想法here。

这是项目页面： https://github.com/opengeo-tech/geopicker 还有一篇详细的文章：

https://stefcud.medium.com/geopicker-bf4c4321c9ec

- stefcud

Answer 4

看看Open Topo Data。它有一个免费且公开的API，提供不同的数据集，例如，可以尝试使用25米分辨率的欧洲数据集。

https://api.opentopodata.org/v1/eudem25m?locations=50.7827,6.0941|50.651,13.1469

这导致了以下结果：

{
  "results": [
    {
      "dataset": "eudem25m",
      "elevation": 192.93936157226562,
      "location": {
        "lat": 50.7827,
        "lng": 6.0941
      }
    },
    {
      "dataset": "eudem25m",
      "elevation": 635.0579833984375,
      "location": {
        "lat": 50.651,
        "lng": 13.1469
      }
    }
  ],
  "status": "OK"
}

Python示例与Pandas DataFrame。顺序必须是纬度，经度！

import pandas as pd
import requests

# assuming you have lat/long coords in a DataFrame, maybe from geopandas
coords = pd.DataFrame([[53.66, 13.84],
                       [51.71, 13.76],
                       [48.75, 13.76],
                       [53.95, 13.81],
                       [50.94, 13.75]],
                      columns=['lat', 'long'])

# convert to a string for the request, like '53.66,13.84|51.71,13.76|...'
coords_str = coords.to_string(col_space=1, index=False, header=False)
coords_str = ",".join(coords_str.replace('\n', '|').split())

# query Open Topo Data using post request
url = "https://api.opentopodata.org/v1/eudem25m"
req_data = {"locations": coords_str, "interpolation": "bilinear"}
r = requests.post(url, data=req_data)
results = r.json()['results']

# add elevations to DataFrame
elevations = [res['elevation'] for res in results]
coords['elevations'] = elevations
print(coords)

输出：

     lat   long  elevations
0  53.66  13.84    4.061932
1  51.71  13.76  144.021271
2  48.75  13.76  692.658936
3  53.95  13.81   23.207273
4  50.94  13.75  249.106003

对于超过100个位置，请使用分块技术：

results = []
for i, coords in tqdm(all_coords.groupby(all_coords.index // 100)):
    coords_str = ...
    ...
    results += r.json()['results']

要查询单个位置，请查看我的SO答案这里。

- John