<div dir="ltr">Suggested By<br>Ansuman<br><br>Summary<br>This project aims to develop a tool to analyze and visualize the conflict between urban expansion and agricultural land loss using OpenStreetMap's historical data. The tool will process historical landuse information within a defined geographic region and time range to quantify changes, identify areas of transition from agricultural to urban land, and generate visualizations (maps and charts) illustrating these trends. The goal is to demonstrate the value of OSM historical data for understanding land management and sustainable development challenges.<br><br>Mandatory skills<br>Python (foundational understanding)<br><br>Useful skills<br>Data analysis (Pandas, NumPy), willingness to learn geospatial data analysis (GeoPandas, Shapely), interest in learning OSM data access (Overpass API, Osmium), data visualization.<br><br>Length<br>350 hours<br><br>Difficulty<br>Medium - Advanced<br><br>Possible Mentors<br>To be determined (seeking mentors interested in historical OSM data analysis, land use change, or geospatial Python development).</div><br><div class="gmail_quote gmail_quote_container"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Sun, 6 Apr 2025 at 23:02, Ansuman Mahapatro <<a href="mailto:ansumanmahapatro24@gmail.com">ansumanmahapatro24@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><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>
</blockquote></div>