QGIS获取城市路网数据(经纬度)

1 前言

       本文介绍如何通过QGIS来获取境内任意城市的路网数据(经纬度坐标),并以上海市为例,一步步演示最终得到全市路网的百度坐标。

1.1 准备工作
  • 下载QGIS(本文所用版本:QGIS-OSGeo4W-2.18);下载完成后双击安装。安装完可以设置语言为简体中文Setting→Options→Locale→Override system locale→中文。
  • 下载QGIS的坐标转换插件GeoHey Toolbox;下载完成后将其解压到“C:\Users{用户名} .qgis2\python\plugins”,如果没有这个文件夹,则新建之。
  • 下载QGIS的底图插件Quick Map Services;并将其解压到“C:\Users{用户名}.qgis2\python\plugins”。
  • 全国矢量数据获取;网上有很多资源可以下载,保存于本地即可。
  • 全国路网数据下载,可通过OSM Geofabrik项目下载中国水系、道路路网、建筑物、湖泊河网数据,数据坐标系为WGS84,下载地址http://download.geofabrik.de/asia/china-latest-free.shp.zip 。
    以上步骤不做赘述,有疑问可留言交流 。
2 上海市路网数据获取

       打开QGIS(该软件也甚是奇怪,安装完成之后,快捷方式在一桌面文件夹中,里面有多个快捷方式),双击名为QGIS Desktop 2.18.11的快捷方式打开该软件。

2.1 选择OSM打开底图

在这里插入图片描述
       OSM的坐标系是WGS84。打开之后,中间画板可随意拖动地图,鼠标滚轮也可以将其放大缩小。

2.2 添加全国省级行政区图层

       点击图层-添加图层-添加矢量图层,或使用左侧菜单栏中添加图层按钮,如图,添加图层,数据集选择打开全国矢量部分中的省级行政区文件(选择后缀shp文件即可)。
在这里插入图片描述
       添加后如图所示:
在这里插入图片描述
       可以看到全国行政区和OSM的地图几乎完全重合,因此该行政区文件是WGS84或者国标2000的坐标系。

2.3 获取上海行政区划数据

       当我们需要从全国路网数据里裁剪出上海市的路网,那么我们最好使用上海市的行政区划对全国路网进行裁剪。基本思路就是把上海市行政区的图斑复制一下,然后通过这块图斑裁剪全国路网数据图层,再把裁剪下来的上海市路网数据保存到一个空白的新的矢量文件(shapefile)中。

2.3.1 新建图层

       新建shapefile图层,因为行政区划是一个多边形,所以这里选择多边形。文件编码可选择UTF-8(默认是System,以免最后路网数据文件中的街道名称中文乱码),新建字段不必填,这属于入门知识,初学者可以忽略。点击ok后另存为上海行政区。
在这里插入图片描述

2.3.2 选中上海市图斑并启动编辑

       在全国行政区图层上选择上海市图斑,选中后如图所示:
在这里插入图片描述
       再在左侧面板栏中右键省级行政区,选择切换编辑状态:
在这里插入图片描述

2.3.3 复制并粘贴上海市图斑

       在上述步骤操作完成后,点击菜单栏中的编辑-----复制要素
在这里插入图片描述
       然后再按照图中演示步骤在上海市行政区图层中粘贴要素,先取消勾选省级行政区,将该图层隐藏,再点击上海行政区图层,并选择切换编辑状态,然后再在菜单中粘贴要素。
在这里插入图片描述
       上述步骤完成后右键上海行政区选择保存图层编辑
在这里插入图片描述

2.4 使用行政区划裁剪全国路网

       从上述准备工作中的china-xxxx-free.shp.zip中找到gis_osm_roads_free_1.*并解压,在QGIS中添加gis_osm_roads_free_1矢量文件。
在这里插入图片描述
       添加后如图所示
在这里插入图片描述
       在右侧工具栏中搜索裁剪,对路网进行裁剪操作,步骤如图所示,最后选择保存路径,点击run运行
在这里插入图片描述
       裁剪后的路网显示:
在这里插入图片描述
       如上图左侧图层面板中的“剪下”文件就是裁剪下来的上海市路网shapefile文件(shp文件,wgs坐标系),得到该文件后即可将其进行坐标转换。

2.4.1 对裁剪文件进行格式和坐标转换

       准备工作中的坐标转换插件安装完成并激活后,可以在右侧工具栏中找到该工具,坐标转换步骤如下图所示:
在这里插入图片描述
       点击run之后,转换过程如下图所示
在这里插入图片描述
       如此,我们便得到了百度坐标系的上海市路网数据shp文件,但该文件无法用notepad打开,我们最终需要的是经纬度坐标的文本文件,因此还需将其转换成geojson文件,先在左侧图层面板中右击要转换的图层,另存为geojson文件,定义好输出路径即可。
在这里插入图片描述

2.5 输出验证

       最后geojson文件:
在这里插入图片描述
       检测一下,取几个坐标在百度坐标拾取器上验证,可发现路名与geojson文件中的路名完全相同,说明我们的路网数据获取正确。
在这里插入图片描述

### QGIS 可达性分析插件教程与方法 在 QGIS 中进行可达性分析可以通过多种工具和插件实现,以下是具体的方法和技术细节: #### 1. 安装必要插件 为了执行可达性分析,可以使用 `ORS Tools` 或其他类似的插件。这些插件能够帮助计算基于交通网络的距离矩阵、等时线以及其他空间可达性指标。 - **安装 ORS Tools 插件**: 用户可以在 QGIS 的插件市场中找到并安装此插件[^1]。该插件支持通过 OpenRouteService API 访问全球范围内的路由数据。 ```plaintext 菜单路径: Plugins -> Manage and Install Plugins... ``` #### 2. 数据准备 在开始分析之前,需准备好基础地理数据集,包括但不限于道路网矢量文件(通常是 Shapefile 格式)、兴趣点(POI)位置以及起始点坐标。 - 如果需要额外的空间句法分析功能,则可考虑加载 `Space Syntax Toolkit` 插件[^2]。这有助于理解城市结构如何影响移动性和可达性。 #### 3. 执行可达性分析 利用已安装的插件来定义参数设置,并运行具体的算法流程如下: - 对于时间成本或距离成本矩阵生成: - 设置输入要素层为起点集合; - 配置目标要素作为终点候选区域; - 调整出行模式选项(步行、骑行、驾车等),指定最大行程限制条件。 - 创建等时线地图展示不同时间段内可到达范围的变化情况: - 基于单个源节点或者多个分布式的种子点展开探索; - 输出结果将以多边形形式呈现出来,覆盖所有满足设定阈值的位置。 上述操作均能在图形界面指导下顺利完成,无需编写复杂脚本程序。 #### 4. 结果解释与可视化表达 最后一步是对所得成果加以解读说明,并采用适当方式展现给受众群体查看。例如绘制热力图突出显示高密度访问区;叠加人口统计数据揭示潜在的社会经济差异现象等等。 --- ### 示例代码片段:批量处理任务自动化 如果希望进一步提升效率,还可以借助 PyQGIS 编写自定义脚本来完成重复劳动密集型工作流。 ```python from qgis.core import * import processing # 加载路网数据 network_layer = QgsVectorLayer("/path/to/network.shp", "Network Layer", "ogr") # 设定OD对表 od_pairs_table = "/path/to/origin_destination.csv" # 运行插件核心函数 processing.run("ors:isochronesfromlayer", {'INPUT': network_layer, 'PROFILE':'driving-car', 'INTERVALS':[5,10], 'OUTPUT':'memory:'}) ``` 以上示例演示了调用 ORS 工具箱中的“从图层生成等时面”命令过程。 ---
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