关于栅格数据四兄弟-.osm文件、shp文件、node\link文件、json文件(下)

关于栅格数据四兄弟-.osm文件、shp文件、node\link文件、json文件(上) 万丈高楼平地起 数据还得靠自己 阅读详情

.osm文件、shp文件、node\link文件、json文件四兄弟的最基本逻辑是基本一致的,先确定点,然后用线将点连起来形成网,最后给需要补充说明的因素贴标签。

node\link文件

抒情的部分请看:
专栏内另一篇《一种从OSM上获得区域路网数据的方法(以南京市为例)(铺垫)》

node文件大概是这样,看图吧,最重要的字段是:编号、经纬度,如果数据足够全,还会有这个点位的名称,所属区域啥的

数据内容并无特殊,只是关于每一个node的所有信息都在这一个文件里面展示了。

在这里插入图片描述
link文件也请看下图:
最重要的字段:路段名称、编号、路段起终点的编号、车道数、自由流车速、路段等级。。

node文件已经把所有有效的点在地图上确定好了,link文件只是按照连通关系,把有路连通的点位用线段连起来,然后再告诉你这个路段的一些基本信息。

话句话说:如果link文件里没有的连通关系,现实中就不存在路段直接相连;link文件里存在的连通关系,现实中一定可以不通过别的node就直接到达,但是这不意味着这样的连通距离是最经济的。

在这里插入图片描述

扩展:
如果把交通运输工程中的交通小区集计为一个node,那么link可以用来表示交通小区之间的连通关系,这对于四阶段法做交通规划具有很好的效果。
此时,可以选取各交通小区的中心作为node,赋予交通小区的编号和经纬度信息;测量交通小区之间的交通流量、连通道路情况等,形成link文件。

这样就形成了升华之后的城市路网,这既是交通规划的常见做法,也是提高运算效率的一种手段。

JSON文件

JSON文件是一种轻量级的数据交换格式,常用于客户端和服务器之间的数据传输。它使用键值对的方式来表示数据,因此易于解析和生成,同时也非常容易阅读和理解。

JSON文件通常以.json为文件扩展名,可以在多种编程语言中进行解析和使用。常见的应用包括Web应用程序、移动应用程序和API。

JSON是纯文本,具有层级结构,易于阅读和编写,其本质是字符串

赘述这个格式,主要是因为mapbox基于地图做可视化,就是这么弄的。

在这里插入图片描述

从实用性角度来说,假如我要在地图上画个区域,那本质上就是,我先用无数个点框定出一个范围,然后按照顺序围成一圈。

{
  "type": "Feature",
  "properties": {"11": 3},
  "geometry": {
    "coordinates": [
      [
        [120.508456, 31.85704 ],
        [120.525008, 31.86319 ],
        [120.525138, 31.873379],
        [120.502895, 31.877517],
        [120.501643, 31.875033],
        [120.499365, 31.869153],
        [120.508456, 31.85704 ]
      ]
    ],
    "type": "Polygon"
  }
}

比如上面这个,就是一个闭合的Polygon(多边形),依次连接7个点,形成一个多边形区域,顺便打个标签,给个编号啥的。

后面在做可视化和分析的时候,最复杂就是给不规则封闭区域上色了

相应减少数据信息,那么表述:

点、路段、轨迹(多段线)、区域边界等就都很简单了

按照我的理解,json文件是最接近口头指令的,不仅只需要一个文件,避免了 多个文件需要统一要素编号的问题,也更容易迅速看明白形状是怎么画出来的。

以下是戏精拟人化指令:

计算机,我给你四个点,经纬度分别是xxxx,你用线段把他们按顺序连起来,形成一个的封闭区域,顺便记下来,这个区域名字叫南京杀猪场

在这里插入图片描述

【Python】批量爬取OSM建筑瓦片数据并整合为shp格式数据 目录1 简介2 效果展示3 思路及代码3 完整代码 1 简介 最近在做一项课题,涉及到建筑足迹(Building footprints)数据。所以想看看现在比较常用的都有什么产品。 目前查到的比较权威的有微软的和谷歌的,虽然以上两个数据的覆盖率都挺全的,但是无奈几乎都只有图形信息,没有其他字段。所以我还找到了OSM建筑数据作为补充,OSM数据虽然遗漏的建筑比较多,但有比较丰富的字段信息,如下。 比较麻烦的是,OSM建筑数据不是一键下载的,而是geojson的瓦片数据。但还好它提供了url。 所以,这篇文 阅读详情

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