<div dir="ltr">Dear OpenStreetMap GSoC Organizers,<br><br>My name is Ansuman and I am currently pursuing the MITx MicroMasters program in Data Science on edX, building upon my Bachelor's degree in Mechanical Engineering. This background has instilled in me a strong analytical mindset and a passion for data-driven solutions.<br><br>While I am in the process of developing expertise in areas such as geospatial analysis and working with OpenStreetMap data, the potential of this project – "Analyzing Urban Expansion vs. Agricultural Land Loss using Historical OSM Data" – deeply resonates with my interests in sustainable development and leveraging data for societal good. I am particularly inspired by the possibility of using OSM's rich historical information to understand and visualize critical land-use changes.<br><br>Although my direct experience with the specific technical skills required for this project (such as in-depth use of the Overpass API, Osmium, and geospatial libraries like GeoPandas/Shapely) is currently limited, I am actively learning these technologies as part of my data science journey. I am a dedicated and quick learner, and I am confident in my ability to acquire the necessary skills with the guidance of an experienced mentor. I am eager to contribute to this project and believe that with mentorship, I can make meaningful progress in developing the proposed tool and analysis. My enthusiasm for this topic and my commitment to learning make me a motivated candidate for this project.<br><br>Project Idea:<br><br>Urban growth often leads to the loss of valuable agricultural land, impacting food security and environmental sustainability. This project aims to develop a tool to quantify and visualize this trend using OpenStreetMap's historical data.<br><br>The proposed solution involves:<br><br><ul><li>Data Acquisition: Developing methods to extract historical landuse data (e.g., using the Overpass API with date filters or processing historical OSM data extracts) for a specified geographic region and time range. This will involve querying and filtering OSM data based on tags like landuse=residential, landuse=farmland, etc.</li><li>Spatial Analysis: Implementing functions to calculate the area covered by urban and agricultural land uses at different time points, identify areas of land-use change (agricultural to urban), and compute summary statistics (e.g., total agricultural land lost, rate of urban expansion). Libraries like GeoPandas and Shapely in Python would be crucial here.</li><li>Visualization: Creating visualizations to effectively communicate the results, such as maps showing land use at different times, change maps highlighting areas of transition, and charts illustrating trends in land cover.</li><li>Tool Development: Packaging the analysis into a reusable tool (e.g., a Python library with a command-line interface or potentially a web-based application) with clear documentation.</li></ul>OSM Relevance:<br><br>This project directly leverages OpenStreetMap's core strength: its rich historical data. By analyzing landuse changes over time, we can demonstrate the value of OSM data for understanding and addressing critical real-world challenges related to land management and sustainable development. The tool developed would be a valuable asset for researchers, planners, and the OSM community.<br><br>Technical Skills:<br><br>I have a foundational understanding of:<br><br><ul><li>Python programming</li><li>Data analysis concepts and libraries like Pandas and NumPy (acquired through the MITx MicroMasters program)</li><li>Problem-solving and logical thinking (developed through my engineering background)</li></ul>I am actively learning and eager to gain practical experience in:<br><br><ul><li>Accessing and processing OpenStreetMap data (Overpass API, Osmium)</li><li>Geospatial data analysis (GeoPandas, Shapely)</li><li>Data visualization techniques</li><li>I am highly motivated to learn these skills under the guidance of a mentor and contribute effectively to this project.</li></ul><br>Project Scope:<br><br>I believe this project is well-suited for a 350-hour GSoC project, especially with the support of a mentor. I am committed to dedicating the necessary time and effort to learn and contribute meaningfully. The deliverables would include:<br><br><ul><li>Progress towards a working tool (Python library/application) for querying and processing historical OSM landuse data.</li><li>Development of functions for calculating land-use statistics and generating visualizations (with mentor guidance).</li><li>Documentation of the learning process and the developed components.</li><li>I am excited about the possibility of contributing to the OpenStreetMap project and would be particularly grateful for the opportunity to work with a mentor who can guide me through the technical aspects of this project. I am eager to learn and contribute to the OSM community.</li></ul><br>Thank you for your time and consideration.<br><br>Sincerely,<br><br><div>Ansuman Mahapatro<br><br><strong>P.S.</strong> I would also like to acknowledge the helpful discussions with a language AI assistant that aided me in formulating and refining this project idea and proposal.  </div></div>