Pythonによる地理空間データ分析 ―例題で学ぶロケーションインテリジェンス

5章OpenStreetMap：OSMnxで地理空間データにアクセスする

OpenStreetMap（OSM、https://oreil.ly/UWkLH）は、全世界の編集可能な地理データベースです。地理データを作成し、すべての人に無料で配布するという、素晴らしい目標を持ったボランティアによって構築されました。もしあなたがGPSを使った経路探索機能を利用しているなら、あるいは位置情報が利用できるデバイスなら、すでにスマートフォンでOSMとやりとりしていることでしょう。PythonでOSMが扱えるライブラリOSMnx（https://osmnx.readthedocs.io）があり、都市計画者や他のさまざまなユーザが道路網を作成し、他の「隠れた」地理情報を操作・分析することができます。個人的な使用、あるいは都市環境の特徴を研究するといった目的であれば、歩きやすい、運転しやすい、あるいは自転車に乗りやすい都市ネットワークを探すことができます。ロバスト分析によってインフラの枠組みが明らかになり、例えば車道のネットワークや相互関連性を分析すると、非効率であることが理解できます。

個人的には、道路網は芸術作品だと思っています。しかし、おそらくあまり活用されていないかもしれませんが、その本当の用途は、構築されたインフラに幾何学的な形状を追加することです。建物（病院、学校、食料品店など）、公園、その他エッジ、建物、地域に分類されるデータフレーム（DataFrame）を追加することができます。OSMでは、建物という用語は大まかに定義されており、Buildings（https://oreil.ly/ZuB1n）のWikiページがあります。地名を探すのに最適なリソースは、OSM Nominatim（ ...