Python 用于地理空间数据分析

第 5 章 OpenStreetMap OpenStreetMap：使用 OSMnx访问地理空间数据

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OpenStreetMap（OSM）是一个可编辑的全球地理数据库，由志愿者建立，其目标是：创建地理数据并免费向所有人发布。如果您使用 GPS 或任何支持定位功能的设备来指路，那么您的智能手机已经与 OSM 进行了交互。 Python 提供了一个名为OSMnx 的软件包，可让城市规划者和其他各类用户创建街道网络，并与其他 "隐藏 "的地理信息进行交互和分析。您可以找到适合步行、驾车或骑车的城市网络，供个人使用或用于研究，例如研究城市环境的特征。强大的分析功能可以揭示基础设施框架，例如，在分析道路网络和相互关联的性质时，可以发现效率低下的问题。

我个人认为，街道 Network+ 是一件艺术品。不过，它们的真正用途或许还未得到充分利用，那就是为您的建筑基础设施添加几何图形。您可以添加建筑物（例如医院、学校和杂货店）、公园以及其他分类为边缘、建筑物和区域的数据帧。建筑物一词的定义比较宽泛，有一个关于建筑物标签的 Wiki。OSM Nominatim 是查找地名的重要资源。您还可以添加兴趣点、高程等。

乍一看，OSMnx 似乎有点技术性，也有点复杂。但在本章中，当你使用 OSM 构建街道 Network+ 时，你将学会如何应用这个功能强大、可定制的软件包并与之互动。

OpenStreetMap 概念模型

OSM 数据库包含 8 万多个标签键和 600 多种关系类型，因此你可以为地图定义适当的粒度。 在本章中，您将学习如何访问这些特征、自定义它们、将它们添加到地图上并进行分析。例如，您可以确定一个地点并探索农业、商业或住宅用地的分布情况。(本节后面的图 5-2 显示了您可以通过查询数据库访问的不同土地利用值的快照）。如果您对某一地区的洪涝灾害发生率或如何计算暴雨径流感兴趣，了解该地区的土地利用分布情况可能非常重要。截至本文撰写时，数据库中最常用的标签包括建筑物、高速公路、地表和水道数据。

OSM 的结构有一些规则，但相对简单明了。例如，节点可以是任意（可散列）的 Python 对象，节点和边都是可选的键/值属性。要查看这些可选值的全部内容，请访问 OSM地图特征或标签信息（或阅读全文）。

可散列与不可变一样吗？

你可能还记得不可变对象是指不会改变的值。它们的值已经设定，你无法编辑它们--想想元组，比如一周的天数、一年的月份等列表。

如果某个内容是可散列的，则可以调用hash() ，其值在生命周期内不会改变。这在创建key=value 时非常重要。

你可以把一个可变对象（如列表）放在一个元组中。元组仍然是不可变的，但你可以改变其中的列表，所以它不是可散列的。

标签

OSM 应用一个由键值对组成的标签。我们将在本章编写的代码单元中看到这些定义。 它们的格式是键及其对应的值，格式为key=value 。例如，如果某个地点的关键字设置为highway ，值为residential ，那么就可以知道这是一条有人居住的道路。

下面是几个标签示例：

surface=asphalt
highway=residential
building=commercial 

根据您所寻找的内容，这种粒度可能对您的数据探索有用。例如，我曾使用这些标签来探索城市环境中的不透水表面。 不透水表面容易积聚热量，而拥有大量不透水表面的地方往往洪水泛滥率较高--这对于比较不同社区的特征非常重要。再比如，您可能只想获得一个社区内所有建筑物的地图。然后将上传默认值 ...