安装库

需要实验conda创建一个环境，专门用来运行osmnx；切勿使用pip，需要安装大量依赖包。

conda config --prepend channels conda-forge
conda create -n ox --strict-channel-priority osmnx
conda install spyder
1
2
3

PS：要将 OSMnx 升级到较新版本，请删除您创建的 conda 环境，然后再次创建一个新环境，如上所述。不要只是运行“conda update”，否则你可能会遇到软件包冲突。

安装后切换到ox环境中

conda env list
activate ox
1
2

OSMnx是由南加大规划系的Geoff Boeing教授编写的OpenStreetMap的python拓展包。OSMnx的基本功能：下载街道网络、下载POI、下载城市路网结构、可视化等。使用教程：参考教程

获取POI

OSMnx中的osmnx.geometries module模块提供了多种方法获取POI的方法，具体可参考官方文档

这里使用如下函数，该函数可以获取一个经纬度矩阵内的数据

geometries.geometries_from_bbox(north, south, east, west, tags)

north, south, east, west,分别为矩形的北纬、南纬、东经和西经

另外值得注意的是tags 参数。tags用于筛选POI类型的字典。字典的键为OSM标记、值为True或者单个标记字符串。

如：OSM Tags为：railway=station；这里就输入tags = {‘railway’：‘station’}；官方文档和网上的教程中都没有给出具体的POI和OSM Tags的对照表。

经过查询最后在geofabrik下载中找到了具体的对照表。

另外也找到了一个OSM帮助论坛 提供了很多解答

函数返回的数据是一个DataFrame，index包括三个：node，way，relation。其中way和relation是图中的多边形，对于获取POI而言意义不大，我们只需要node。

import osmnx as ox
# 获取数据
p1 = ox.geometries.geometries_from_bbox(north, south, east, west, tags={'railway': 'station'})
print(p1.loc['node']['name'])
1
2
3
4

结果如下：

可视化、输出数据

使用python进行可视化操作

ds = p1.loc['node']['geometry']
fig = plt.figure(figsize = (15,10))
ax = plt.subplot()
ds.plot(edgecolor = 'b', alpha = 0.5, ax = ax)
ds2.plot(edgecolor = 'k',alpha = 0.5, ax = ax)
ds3.plot(edgecolor = 'r',alpha = 0.5, ax = ax)
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7

最后是储存数据，可以将p1所有的内容都存储为csv，方便对POI进行分类和分析，也可以将POI点存为shp文件，方便在gis软件操作。

p2.to_csv(r'..\all_poi.csv')
p2.loc['node']['geometry'].to_file(r'..\node.shp')
1
2

其他获取方法

在OSM官网，点击导出。选择Geofabrik下载；选择要下载的国家和地区。下载适合arcgis的shp格式文件

https://master.apis.dev.openstreetmap.org/export#map=10/51.4899/-0.0879

面数据导出为shp

geometries_from_point返回的’way’是面数据，对其可视化结果如下

from matplotlib import pyplot as plt
import osmnx as ox
import geopandas
# 经度 -122.3133443   维度37.9285095
p1 = ox.geometries.geometries_from_point((51.551,-0.125),
                                         tags={'leisure': 'park'},
                                         dist=5000)
ds = p1.loc['way']['geometry']
fig = plt.figure(figsize = (15,10))
ax = plt.subplot()
ds2.plot(edgecolor = 'k',alpha = 0.5, ax = ax)
plt.show()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

geometries_from_point返回的’way’就已经是GeoDataFrame格式（GeoPandas库下的地理数据格式）；因此可以直接用GeoPandas导出为shp格式。代码如下：注意要先删除冗余的字段，否则会报错。这里只保留了名称和经纬度信息

#去除冗余列
gdf=p1.loc['way'][['name','geometry']]
#保存为shp
gdf.to_file('city.shp', driver='ESRI Shapefile',encoding='utf-8')
1
2
3
4

在Arcgis打开如下：

新开通了本人的公众号，欢迎关注：燕南路GISer ，专注GIS干货分享，不定期更新。
主要兴趣：GIS、时空数据挖掘、python、机器学习深度学习
提问、求资源等都可在公众号后台留言
CSDN的部分内容会重写再搬迁到公众号，欢迎关注！