如何优雅的从OSM（OpenStreetMap）上获取一个城市的路网？

在科研、竞赛中，很多时候需要获取一个城市的交通路网数据，一般而言就会从开源的公开地图数据Openstreetmap中获取。Openstreetmap（简称osm）其包含图层主要有高速公路、铁路、水系、水域、建筑、边界、建筑物等图层。其中OSM的下载主页为： 传送门。使用说明为： 传送门。

申明：

• 本文只是介绍以城市为单位获取一个市的路网数据方法，只是OSM中一个小功能，OSM还提供很多很强大的功能。
• 已经有很多优秀的博客记录了处理方法，本文也从中受益很多，贴出好的blog供大家学习。
  从Openstreetmap获取路网数据并制作shapefile图层
  利用OpenStreetMap获取大洲、国家、省市、行政区路网数据
• 还可以配合中国行政区域边界shp图层下载，参考这个老哥的blog。

OKK，下面正式开始介绍——以下载福建省南平市路网为例。

一、通过Overpass API获取OSM文件

1、在openstreetmap上搜会发现，南平市的行政区域是不规则的，但是直接通过openstreetmap上只能通过小范围的矩形经纬度进行框选直接导出，这显然不符合我们的需求。（重点：可以记一下下图框选出来的南平市ID）

2、Overpass API是一个可以写代码获取一个城市路网的接口。具体使用方法为：

① 根据城市名获取城市的ID：
进入网页，然后在Overpass API QueryForm这个窗口中输入以下代码（需要把南平市替换为您的目标城市），然后点击query，就会下载一个interpreter的文件。

<osm-script>
	<query type="relation">
	    <has-kv k="boundary" v="administrative"/>
		<has-kv k="name:zh" v="南平市"/>
	query>
	<print/>
osm-script>

打开下载的文件（记事本打开就行），可以看到一个ID，这个ID与第一步在openstreetmap中写的城市ID是一致的。

② 依据城市的ID获取路网数据：还是在网页，然后在Overpass API QueryForm这个窗口中输入以下代码（需要把中的数字替换为您的目标城市的ID+3600000000，也就是前三位为360，后面7位数是上一步得到的城市ID），然后点击query，又会下载一个interpreter的文件。

<osm-script timeout="1800" element-limit="100000000">
  <union>
    <area-query ref="3603283765"/>
    <recurse type="node-relation" into="rels"/>
    <recurse type="node-way"/>
    <recurse type="way-relation"/>
  union>
  <union>
    <item/>
    <recurse type="way-node"/>
  union>
  <print mode="body"/>
osm-script>

二、OSM文件转为shapefile

刚刚下载的interpreter文件在ArcGis中打不开，需要进行转换。

1、安装ArcGIS Editor for OpenStreetMap插件

资源下载：https://blog.csdn.net/weixin_41070993/article/details/120982415
下载地址查询：

• https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-editor-for-openstreetmap
• https://github.com/Esri/arcgis-osm-editor

下载后直接解压，双击对应版本.exe安装即可，安装完成后。打开ArcMap，发现ArcToolbox还没有该插件，点击自定义，勾选上Openstreetmap，将插件添加到工具箱中，工具箱会出现OpenStreetMap Toolbox.tbx。

2、将OSM数据转为shp数据

① 在本地新建一个文件地理数据库。

② 使用OpenStreetMap Toolbox.tbx工具中的Load OSM File功能，将生成结果输出到新建的文件地理数据库。转换完成后，会生成点线面shp文件，对应着不同的数据信息，可以查看官方文档对不同字段的定义。这时文件地理数据库中存储着转换后的数据，我们只需要将路网图层导出为shapefile文件就可以了。

会生成一个数据集

上述的图和说明都是直接复制前人的，确实写的不错。踩坑点在于：文件路径不能出现中文，否则会出现线状图层没数据。

三、路网数据处理

1、数据字段含义

从openstreetmap上下载的数据其实很乱的，字段含义也与国内的道路分级不太相同，我们依然可以根据下面的图表按照需求进行处理。
我们打开道路SHP数据属性表，OSM对道路的分级在fclass字段里，字段里包含27个分类。

• tertiary（第三级道路）：城市支路，
• tertiary_link（第三级道路-连接）：匝道，机场集散车行道路（数据量极少，多是未知道路）
• residential（居住区道路）：居住区车行道路，
• unclassified（未分类道路）：居住区车行道路，滨水车行道路，机场机动车通道
• secondary（次要道路）：城市次要车行道路，机场外围车行道路，
• secondary_link（次要道路-连接）：城市次要车行道路立交、匝道（数据量少，部分零散分布未知类别）
• primary（主要道路）：城市主要车行道路
• primary_link（主要道路）：城市主要车行道路立交，城市主要车行道路匝道（数据量少，部分零散分布未知类别）
• motorway（高速公路）：高速公路，过江隧道
• motorway_link（高速公路-连接）：高速公路立交，匝道
• trunk（干道）：高架快速路，机场进站快速路，过江隧道，桥上快速路
• trunk_link（干道-连接）：立交，匝道，桥上引道，机场进站快速路，国道改道
• track（小路）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
• track_grade1（小路 级别1）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
• track_grade2（小路 级别2）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
• track_grade3（小路 级别3）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
• track_grade4（小路 级别4）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
• track_grade5（小路 级别5）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
• bridleway（马道）：体育场馆内部专用道路（数据量极少，零星道路在公园、居住区内部）
• living_street（生活街道）：居住区车行道路，公园车行道路
• path（小道）：公园车行道路，居住区车行道路（分布零碎，量少）
• service（服务性道路）：居住区车行道路，火车站集散车行道，公园车行道路，公共建筑集散车行道，公交枢纽入口车行道路，停车场入口车行道路
• footway（人行道）：滨水绿道，公园步行道，广场步行道，大学步行道路，人行道，火车站人行集散道路
• pedestrian（步行街道）：步行街，广场步行道路，公园步行道路，居住区步行道路
• steps（台阶踏步）：人行过街天桥台阶，广场台阶、公共建筑入口台阶，登山台阶
• cycleway（自行车道）：滨水绿道，非机动车道，公园自行车道
• unknown（未知道路）：滨水车行道路，校园广场车行道路，乡道（数据量少，比较难判别道路类型）

然后，还可能出现水系、行政边界啥的，就很乱。按照需求采用删掉不合规的数据。

具体咋做？先调出edit的窗口，start editing然后把不合规的全部删掉。

2、根据路网提取路段交点

这个道路数据除了特别乱，而且拓扑关系也乱，线图层可以视作路段，点图层是路段矢量化的点，太多了不适合做分析，因此本文想提取出所有路段交点，用路段交点打断路网，生成一个点图层和一个线图层。

① 将所有路段合并为一个矢量要素

start editing，选中所有的要素，点击“合并”

② 打断相交线

③ 建立网络数据集

然后一直按next，建立完之后就形成了一个图层

具体的操作看这个吧

四、总结

记录是为了避免重复的学习