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网站搜索栏建立,自己网站制作,温州网站建设专家,wordpress支付宝alipayPOI是“Polnt of Information”的缩写#xff0c;中文可以翻译为“信息点”。是地图上任何非地理意义的有意义的点#xff0c;如商店#xff0c;酒吧#xff0c;加油站#xff0c;医院#xff0c;车站等。POI#xff0c;道路网#xff0c;河流等是我们日常研究中经常需…POI是“Polnt of Information”的缩写中文可以翻译为“信息点”。是地图上任何非地理意义的有意义的点如商店酒吧加油站医院车站等。POI道路网河流等是我们日常研究中经常需要使用的数据。 目前这些数据的获取都有一定的难度有的下载需要付费使用代码爬取又需要编写复杂的代码。有时很难成功获得我们想要的数据。 OSM地图数据是指来自OpenStreetMap开放街道地图项目的地理信息数据。OpenStreetMap是一个由全球志愿者共同维护的开源地图项目OSM地图数据的特点包括开放性和可编辑性这意味着任何人都可以贡献和改进地图数据。这些数据涵盖了道路、建筑、水系、地形等多种地理要素具有丰富的地理信息和细节。先看看效果 今天使用R语言调用的就是OSM的各类数据R语言中的osmdata 包提供有关全球各种空间属性和对象的空间数据。available_features 函数可用于获取 OSM 中已识别特征的列表。可用功能的列表可以在 OSM wiki 中找到。 ## [1] 4wd_only abandoned

[3] abutters access

[5] addr addr:city

[7] addr:conscriptionnumber addr:country

[9] addr:county addr:district

[11] addr:flats addr:full

[13] addr:hamlet addr:housename

[15] addr:housenumber addr:inclusion

[17] addr:interpolation addr:place

[19] addr:postbox addr:postcode

[21] addr:province addr:state

[23] addr:street addr:subdistrict

[25] addr:suburb addr:unit

[27] admin_level aeroway

[29] agricultural alt_name

[31] amenity area

[33] atv backward

[35] barrier basin

[37] bdouble bicycle

[39] bicycle_road biergarten

[41] boat border_type

[43] boundary brand

[45] bridge building

[47] building:colour building:fireproof

[49] building:flats building:levels

[51] building:material building:min_level

[53] building:part building:soft_storey

[55] bus_bay busway

[57] capacity castle_type

[59] change charge

[61] clothes construction

[63] construction#Railways covered

[65] craft crossing

[67] crossing:island cuisine

[69] cutting cycleway

[71] denomination destination

[73] diet direction

[75] dispensing disused

[77] drinking_water drive_in

[79] drive_through ele

[81] electric_bicycle electrified

[83] embankment embedded_rails

[85] emergency end_date

[87] entrance est_width

[89] fee female

[91] fire_object:type fire_operator

[93] fire_rank foot

[95] footway ford

[97] forestry forward

[99] frequency fuel

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[103] goods hazard

[105] hazmat healthcare

[107] healthcare:counselling healthcare:speciality

[109] height hgv

[111] highway historic

[113] horse hot_water

[115] ice_road incline

[117] industrial inline_skates

[119] inscription int_name

[121] internet_access junction

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[127] lanes:psv layer

[129] leaf_cycle leaf_type

[131] leisure lhv

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[135] location male

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[141] maxheight maxlength

[143] maxspeed maxstay

[145] maxweight maxwidth

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[149] min_level minspeed

[151] mofa moped

[153] motor_vehicle motorboat

[155] motorcar motorcycle

[157] motorroad mountain_pass

[159] mtb:description mtb:scale

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[165] name_2 narrow

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[173] official_name old_name

[175] oneway opening_hours

[177] opening_hours:drive_through operator

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[191] produce proposed

[193] protected_area psv

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[199] recycling_type ref

[201] reg_name religion

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[211] shelter_type shop

[213] short_name shower

[215] sidewalk site

[217] ski smoothness

[219] social_facility sorting_name

[221] speed_pedelec start_date

[223] step_count substation

[225] surface tactile_paving

[227] tank tidal

[229] toilets toilets:wheelchair

[231] toll topless

[233] tourism tracks

[235] tracktype traffic_calming

[237] traffic_sign trail_visibility

[239] trailblazed trailblazed:visibility

[241] tunnel turn

[243] type unisex

[245] usage vehicle

[247] vending voltage

[249] water wheelchair

[251] wholesale width

[253] winter_road wood

这些就是你可以调用的OSM数据种类 我们今天想使用的是某地区的医院道路河流等数据它们分别属于amenityhighwaywaterway。 下面我们开始具体代码 #导入OSMdata和处理矢量数据的包 library(osmdata) library(sf) 下一步就是创建 osmdata 查询第一步是定义我们想要包含在查询中的地理区域这通常是一个城市osmdata提供了查询函数十分方便。 nc_bb - getbb(nanchang) nc_bb #这会返回南昌市的边界范围

min max

x 115.43870 116.56548

y 28.15784 29.1223

确认没问题我们就可以直接查询南昌市境内的所有医院 nc_hospitals - nc_bb %%opq() %%add_osm_feature(key amenity, value hospital) %%osmdata_sf() 然后我们就获得了南昌市医院的数据nc_hospitals,当然上面的代码由于一些不能科学上网或者服务限制的原因不出问题的话肯定会出问题。所以下面贴出改进后的代码 原理一样只是写法变化了我们直接使用我们本地的南昌市数据 library(osmdata) library(sf) zh st_read(E:/Arcgis 地图资源/市县/市县/南昌市.shp) bb st_bbox(zh) bbnanc_hosiptal - opq (bbox c (115.43870,28.15784,116.56548,29.12239 )) %% # add_osm_feature(key amenity, value hospital) %%osmdata_sf () 我们可以开心的可视化了osm 数据支持“点”“线”“”面多种的数据类型像医院我们就可以有面数据和点数据。我这里的demo将只展示面的如果你想要南昌市医院的点数据可以把“nanc_hosiptal\(osm_polygons”改成“nanc_hosiptal\)osm_point” # install.packages(leaflet) library(leaflet)leaflet() %%addTiles() %%addPolygons(data nanc_hosiptal\(osm_polygons,label nanc_hosiptal\)osm_polygons\(name) 我们就可以得到 最后如果你想要在arcgis,或者QGIS中使用可以将数据转化成shp格式或者GeoPackage,ESRI Shapefile只支持255列列名限制为10个字符文件大小限制为10G所以这里转成shp保存下来必须要根据这些要求进行处理。因此这里最推荐使用GeoPackage它是一个轻量级的空间数据库容器没有奇奇怪怪的限制。它只需要一句话 nch nanc_hosiptal\)osm_polygons st_write(nch, G:/R/nanc_hospital.gpkg) 我们可以打开QGIS看看如下图没有任何问题。通过这个方法实际上我们可以获取很多有意思的数据上面提到的数据我们都可以通过这个方法下载。在这里不得不感叹OSM的强大。 今天就到这里结束了小编也是摸索了很久才给大家带来这篇推文的如果大家觉得有用希望点赞转发支持一下我是加拿大一枝黄花我们下期再见。