詳解OSMnx：Python中的開源地理空間分析工具包

一、OSMnx概述

OSMnx是一個開源的Python地理空間數據可視化和分析工具包，基於OpenStreetMap數據源，可以用來分析城市的街道網路、生成全景地圖等。使用OSMnx，你可以輕鬆獲取城市的複雜路網和建築結構。同時，OSMnx允許你使用不同的分析方法，如自行車網路的生成、確定分層路網等。這個工具包的優勢在於，不必了解複雜的GIS或地理空間分析技術，就能快速的處理和可視化地理空間數據。

二、安裝OSMnx

要安裝OSMnx，首先需要確保你已經安裝了Python和JupyterNotebook。打開Anaconda Prompt或命令行控制台，輸入以下命令：

conda config --prepend channels conda-forge
conda create -n ox --strict-channel-priority osmnx

由於OSMnx包含大量的依賴關係，因此安裝時可能需要一些時間。安裝完成後，可以通過打開jupyter notebook來檢驗是否安裝完成。新建一個notebook,輸入以下代碼，檢查是否出錯:

import osmnx as ox
ox.config(log_console=True, use_cache=True)
place_name = "Piedmont, California, USA" #構建地點
graph = ox.graph_from_place(place_name)
ox.plot_graph(graph)

如果沒有任何錯誤，查看你的Jupyter Notebook，你應該可以看到從OpenStreetMap下載的Piedmont， 加利福尼亞州的道路網路。

三、獲取地理空間數據

在OSMnx中，獲取地理空間數據的方法非常容易。最常用的方法之一是通過place名稱獲取道路網路。可以按以下方式執行代碼來實現

import osmnx as ox
ox.config(log_console=True, use_cache=True)
place_name = "Piedmont, California, USA" #構建地點
graph = ox.graph_from_place(place_name)
ox.plot_graph(graph)

OSMnx還允許我們根據坐標範圍來獲取道路網路。要獲取地理空間範圍，請按以下方式執行代碼：

import osmnx as ox
ox.config(log_console=True, use_cache=True)
north, south, east, west = 37.79, 37.78, -122.41, -122.43
graph = ox.graph_from_bbox(north, south, east, west)
ox.plot_graph(graph)

除了道路網路，OSMnx還允許您獲取建築物、商店、運動設備等各種信息。以下是一些選擇的示例代碼：

# 獲取建築物和道路
G = ox.graph_from_point((37.79, -122.41), distance=750, network_type='all')
area = ox.project_gdf(ox.gdf_from_place('Berkeley, California'))
buildings = ox.buildings_from_place(place_name)
streets = ox.core.graph_to_gdfs(graph, nodes=False, edges=True, node_geometry=False, fill_edge_geometry=True)

# 獲取購物點和其他點
poi2 = ox.pois_from_place(place_name, amenities=['restaurant'])

# 獲取街道名
streets_names = ox.core.get_route_edge_attributes(graph, attribute='name')

四、生成具有地理意義的可視化圖像

OSMnx提供了幾種直接可視化圖像的方法，其中最常用的 метод是plot_graph()。以下代碼演示如何生成帶有彩色道路和節點類型的圖像。

import osmnx as ox
ox.config(log_console=True, use_cache=True)
place_name = "Piedmont, California, USA"
graph = ox.graph_from_place(place_name, network_type='drive')
fig, ax = ox.plot_graph(graph, node_size=0, edge_color=『y』, edge_linewidth=0.5, show=False, close=False)
fig.canvas.draw()
ax.set_title(『{} (drive network)』.format(place_name), fontsize=20)
plt.show()

可以看到我們繪製了一個擁有各種顏色的道路和點的圖像。

五、分析網路結構

OSMnx對分析和可視化街道網路非常適用。以下是OSMnx提供的一些分析方法：

1. 分層路網

跨越多個交通模式的「圖層」路網。如下所示，通過network_type參數值為all，OSMnx可以生成一個圖層路網。

G_all = ox.graph_from_place(place_name, network_type='all')
fig, ax = ox.plot_graph(G_all, node_size=0)

2. 生成街區

使用graph_from_address（）函數生成地址。此函數需要一個字元串地址作為參數，例如「1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA」。使用此功能，您可以生成指定地址周圍的街區，如下圖所示

import osmnx as ox
ox.config(log_console=True, use_cache=True)
address = '955 Westwood Blvd, Los Angeles, CA' #構建地點
G = ox.graph_from_address(address, dist=750, network_type='drive')
fig, ax = ox.plot_graph(G)
fig.savefig('images/los-angeles.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

六、自行車路網分析

OSMnx包含了許多功能，可以生成不同類型的網路。在下面的代碼段中，我們使用network_type=『bike』將OSMnx配置為只找到自行車道路。然後，我們使用make_route_graph()函數來找到在兩個點之間的最短自行車路線。

import osmnx as ox
ox.config(use_cache=True, log_console=True)
G = ox.graph_from_address('1118 26th St, Santa Monica, California', network_type='bike')
route = ox.shortest_path(G, "1118 26th St, Santa Monica, California」, 「1832 11th St, Santa Monica, California」)

七、總結

OSMnx是一個用於地理空間數據的分析和可視化的強大工具箱。它為我們提供了許多特性，使我們能夠方便地獲取和分析地理空間數據。能夠生成具有地理意義的可視化圖像，生成街區和自行車路網分析。 如果您想開始自己的地理空間數據項目，OSMnx是您不可或缺的工具！