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基于OSMnx的TransCAD路網(wǎng)模型快速構(gòu)建

TransCAD和TransModeler交通軟件 ? 來源:TransCAD和TransModeler交通軟件 ? 2025-01-03 10:33 ? 次閱讀
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開源數(shù)據(jù)對(duì)交通模型貢獻(xiàn)與日俱增。就道路網(wǎng)絡(luò)建模而言,隨著數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升,開源OpenStreetMap矢量數(shù)據(jù)已經(jīng)具備較強(qiáng)的可用性。首先,OpenStreetMap矢量數(shù)據(jù)更新速度較快,且具備較為準(zhǔn)確的幾何線形信息,自帶路名、路名和等級(jí)等信息,使其具備了較好的基本條件;其次,采用通用的WGS84坐標(biāo)系,可以更方便的與其它開源數(shù)據(jù)源協(xié)同利用。不過,OpenStreetMap矢量數(shù)據(jù)文件是xml格式,直接用于建模也存在不同程度的障礙,尤其是網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浯嬖谄毡榈膯栴}。本文探討基于Python + OSMnx軟件包的OpenStreetMap矢量數(shù)據(jù)在TransCAD交通規(guī)劃模型軟件中的路網(wǎng)建模方法,發(fā)掘開源數(shù)據(jù)利用新路徑。

1 OSMnx簡(jiǎn)介及路網(wǎng)數(shù)據(jù)提取方法

1.1 OSMnx簡(jiǎn)介及安裝

OSMnx 是南加州大學(xué)的Geoff Boeing助理教授開發(fā)的一個(gè) Python 軟件包,可以用于從OpenStreetMap下載、拓?fù)涮幚怼⒎治龊涂梢暬值谰W(wǎng)絡(luò)和其他地理要素。只需一行代碼,就能下載步行、駕車或騎車網(wǎng)絡(luò)并建立模型,然后對(duì)其進(jìn)行分析和可視化。OSMnx還可以輕松處理城市設(shè)施/興趣點(diǎn)、建筑占地面積、公交站點(diǎn)、高程數(shù)據(jù)、街道方向、速度/旅行時(shí)間和路線。本文著重介紹怎樣基于OSMnx構(gòu)造交通模型的道路網(wǎng)絡(luò),關(guān)于其它功能詳見OSMnx官網(wǎng)。

OSMnx的安裝方法之一是可以在Anaconda環(huán)境下運(yùn)行以下命令:

conda create -n ox -c conda-forge --strict-channel-priority osmnx

Anaconda是一個(gè)功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái),可安裝、管理Python相關(guān)包的軟件,自帶Python、Jupyter Notebook、Spyder等工具。其自帶Python解釋器,用戶可以方便地進(jìn)行Python編程。當(dāng)然,也可以使用pip安裝,不過Anaconda軟件安裝說明文檔提示這不屬于官方支持做法。

1.2 OSMnx在線路網(wǎng)下載和拓?fù)涮幚?/p>

OSMnx 提供5種方式下載在線路網(wǎng),本文主要介紹多邊形面域和矩形框兩種,其他具體詳見使用手冊(cè)的函數(shù)參數(shù)說明。

序號(hào) 方式 函數(shù)
1 地址 graph_from_address()
2 矩形框 graph_from_bbox()
3 位置 graph_from_place()
4 坐標(biāo)點(diǎn) graph_from_point()
5 多邊形 graph_from_polygon()

(1)多邊形面域graph_from_polygon()

OSMnx可以獲取OpenStreetMap自帶的行政邊界,用作選擇范圍的面域。當(dāng)然,也可以通過外部讀入面域圖形的shp文件作為邊界。以下以北京海淀區(qū)范圍為例演示通過多邊形面域構(gòu)建圖網(wǎng)絡(luò)。

6aabce50-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

6af273e6-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

6b2a12f6-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

6b535c2e-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

注意運(yùn)行以上操作需要有對(duì)國外網(wǎng)站的訪問權(quán)限,生成的gpkg文件是GeoPackage的文件格式,可以用QGIS打開看到包含edges和nodes兩個(gè)圖層,分別對(duì)應(yīng)線層和點(diǎn)層。將這兩個(gè)圖層分別導(dǎo)出為shp文件,即可作為TransCAD建模的路網(wǎng)輸入文件。

6b6bceee-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

需要說明的是面域文件可以使用外部讀入權(quán)威的shp文件替代,考慮到OpenStreetMap自帶行政邊界缺少權(quán)威性,建議使用自定義邊界以避免產(chǎn)生不必要的爭(zhēng)議。

6b8f135e-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

(2)矩形框graph_from_bbox()

矩形框操作和多邊形面域類似,使用graph_from_bbox()函數(shù),通過元組數(shù)據(jù)指定邊界范圍即可,使用海淀區(qū)的坐標(biāo)范圍所得小汽車網(wǎng)絡(luò)見下圖。

6bad1bf6-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

1.3 離線osm文件的獲取、切割和OSMnx拓?fù)涮幚?/p>

OSMnx還提供基于osm文件的離線建模方式,不受網(wǎng)絡(luò)下載的限制。但一般而言可直接獲取的數(shù)據(jù)是一個(gè)包含全中國的范圍的osm文件,數(shù)據(jù)量很大。因此在使用前需要對(duì)osm文件根據(jù)需要的范圍進(jìn)行切割。

(1)OSM文件下載

通過https://download.geofabrik.de/網(wǎng)站,可以下載全國的osm文件,點(diǎn)擊Asia然后選擇子區(qū)域中的China。原始文件大小約2G,解壓縮后約22.6G。

6c0b4cf8-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

6c2f6fb6-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

(2)使用osmosis工具切割OSM文件

切割OSM文件需要用到osmosis工具。osmosis是一個(gè)基于Java的開源osm文件切割工具,當(dāng)前最新版為0.49.2,下載鏈接:

https://github.com/openstreetmap/osmosis/releases/download/0.49.2/osmosis-0.49.2.zip

osmosis切割osm同樣提供矩形框和面域兩種形式。對(duì)于矩形框而言操作較為簡(jiǎn)單,以前文的北京市海淀區(qū)為例,其命令為:

osmosis--read-xml file=f:china-latest_20240518.osm --bounding-boxtop="40.173" left="116.059" bottom="39.871"right="116.398" clipIncompleteEntities=true--wx file=f:haidian.osm

通過上下左右的坐標(biāo)來指定矩形范圍,特別需要注意的是clipIncompleteEntities需要設(shè)置為true,否則OSMnx在讀入文件構(gòu)建圖網(wǎng)絡(luò)時(shí)會(huì)提示節(jié)點(diǎn)信息不完整出錯(cuò)。

osmosis同樣提供面域切割的模式,面域文件后綴為“.poly”。根據(jù)shp文件生成“.poly”建議使用QGIS的插件osmploy_export。安裝完成后,選擇面域,點(diǎn)擊菜單圖標(biāo)6c565ae0-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png,指定字段作為面域名稱即可生成“.poly”文件。注意面域需要包含字符型字段才可以作為面域“.poly”文件的面域標(biāo)簽。

6c6e2ab2-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

基于面域“.poly”文件的osm文件切割命令如下:

osmosis--read-xml file=f:china-latest_20240518.osm --bounding-polygonfile="f:Haidian.poly" clipIncompleteEntities=true --wxfile=f:Haidian_poly.osm

(3)離線osm文件拓?fù)涮幚?/p>

使用OSMnx對(duì)離線osm文件拓?fù)涮幚磉^程如下:

6c891f3e-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

從上圖不難發(fā)現(xiàn)離線osm文件的要素遠(yuǎn)比直接在線地圖建模的內(nèi)容要豐富,主要是因?yàn)榍拔脑诰€地圖中只包含小汽車通行的網(wǎng)絡(luò),而在離線osm建模結(jié)果包含了鐵路、地鐵、小汽車、步行等所有網(wǎng)絡(luò)信息。相對(duì)在線下載的osm文件,遺憾的是未能在離線osm文件找到通行權(quán)選擇集參數(shù)。因此如采用離線osm文件得到的結(jié)果作為后續(xù)交通模型輸入需要通過選擇集做進(jìn)一步篩選和清洗。

上圖為多邊形切割后的建模結(jié)果,網(wǎng)絡(luò)冗余明顯減少。因此,考慮后續(xù)處理的工作量,建議采用多邊形切割代替矩形框。

2 基于OSMnx數(shù)據(jù)的TransCAD路網(wǎng)建模

2.1 gpkg數(shù)據(jù)導(dǎo)出

OSMnx生成的圖網(wǎng)絡(luò)保存gpkg,對(duì)應(yīng)生成edges和nodes兩個(gè)圖層。gpkg文件可以直接用QGIS打開,分別將這兩個(gè)文件導(dǎo)出保存為shp備用。為了防止shp文件中文字段的亂碼,需要針對(duì)不同的TransCAD版本選擇不同編碼方式,下面的例子是選擇UTF-8編碼方式。順便說一下,使用QGIS保存shp文件為不同編碼方式,可以解決TransCAD早期版本對(duì)一些特定編碼的shp文件顯示為亂碼的問題。

6cd8aa68-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

6cf602f2-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

2.2 shp文件導(dǎo)入TransCAD

TransCAD支持帶有拓?fù)潢P(guān)系的點(diǎn)和線兩個(gè)圖層同時(shí)導(dǎo)入,也支持雙向的道路雙線要素格式轉(zhuǎn)換為單線要素格式,并用AB/BA字段表示雙向的不同屬性,較為靈活。參見:TransCAD導(dǎo)入常用交通規(guī)劃軟件網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

在TransCAD通過File菜單,Open找到edges.shp文件,并按下圖設(shè)置(包括nodes.shp文件),待完成后即可生成TransCAD模型路網(wǎng)。

6d136360-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

6d2d93fc-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

6d3d8bf4-c84d-11ef-9310-92fbcf53809c.png

不難發(fā)現(xiàn),導(dǎo)入后的網(wǎng)絡(luò)link屬性中路名、道路等級(jí)等屬性比較完整,但車道數(shù)、自由流車速等指標(biāo)存在缺失。這是由于OpenStreetMap地圖數(shù)據(jù)本身的缺陷。要用于交通模型,還需要通過標(biāo)準(zhǔn)化屬性賦值來彌補(bǔ)這一缺陷的方法。下面介紹標(biāo)準(zhǔn)化屬性賦值方法。

2.3 道路屬性配置

考慮OpenStreetMap數(shù)據(jù)車道和自由流車速缺失的問題。經(jīng)對(duì)osm地圖數(shù)據(jù)的梳理,發(fā)現(xiàn)車行道的linktype約有89種。結(jié)合道路等級(jí)和連接屬性,進(jìn)一步分成22類,分別對(duì)于每一類道路的車道數(shù)和自由流車速進(jìn)行初始化。相關(guān)參數(shù)見下表。

NO linktype type lanes speed
1 motorway 1 3 120
2 trunk 2 4 70
3 primary 3 3 50
4 secondary 4 2 40
5 tertiary 5 1 30
6 residential 6 1 20
7 living_street 7 1 15
8 road 8 1 20
9 unclassified 8 1 20
10 busway 9 1 40
11 escape 10 1 10
12 motorway_link 11 2 60
13 trunk_link 12 2 40
14 primary_link 13 1 30
15 secondary_link 14 1 25
16 tertiary_link 15 1 20
17 ['motorway', 'motorway_link'] 21 1 30
18 ['motorway_link', 'motorway'] 21 1 30
19 ['primary', 'motorway'] 21 1 30
20 ['secondary', 'motorway'] 21 1 30
21 ['trunk', 'motorway'] 21 1 25
22 ['trunk_link', 'motorway'] 21 1 25
23 ['motorway_link', 'primary_link'] 22 1 25
24 ['motorway_link', 'tertiary'] 22 1 25
25 ['motorway_link', 'unclassified'] 22 1 25
26 ['primary', 'motorway_link'] 22 1 25
27 ['residential', 'motorway_link'] 22 1 25
28 ['secondary', 'motorway_link'] 22 1 25
29 ['secondary_link', 'motorway_link'] 22 1 25
30 ['tertiary_link', 'motorway_link', 'tertiary'] 22 1 25
31 ['tertiary_link', 'motorway_link'] 22 1 25
32 ['trunk', 'motorway_link'] 22 1 25
33 ['trunk_link', 'motorway_link'] 22 1 25
34 ['unclassified', 'motorway_link'] 22 1 25
35 ['primary', 'trunk', 'primary_link'] 23 1 20
36 ['primary', 'trunk'] 23 1 20
37 ['secondary', 'secondary_link', 'trunk'] 23 1 20
38 ['secondary', 'trunk', 'trunk_link', 'unclassified'] 23 1 20
39 ['secondary', 'trunk'] 23 1 20
40 ['secondary_link', 'trunk', 'secondary'] 23 1 20
41 ['secondary_link', 'trunk'] 23 1 20
42 ['trunk', 'primary_link'] 23 1 20
43 ['trunk', 'tertiary'] 23 1 20
44 ['trunk', 'trunk_link'] 23 1 20
45 ['primary', 'trunk_link'] 24 1 20
46 ['residential', 'trunk_link'] 24 1 20
47 ['secondary', 'trunk_link'] 24 1 20
48 ['secondary_link', 'trunk_link'] 24 1 20
49 ['trunk_link', 'primary_link'] 24 1 20
50 ['trunk_link', 'tertiary'] 24 1 20
51 ['trunk_link', 'unclassified'] 24 1 20
52 ['primary', 'primary_link'] 25 1 20
53 ['primary', 'tertiary'] 25 1 20
54 ['primary', 'tertiary_link'] 25 1 20
55 ['primary_link', 'tertiary'] 25 1 20
56 ['residential', 'primary'] 25 1 20
57 ['residential', 'primary_link'] 25 1 20
58 ['secondary', 'primary', 'tertiary'] 25 1 20
59 ['secondary', 'primary'] 25 1 20
60 ['secondary', 'primary_link'] 25 1 20
61 ['tertiary', 'primary_link'] 25 1 20
62 ['unclassified', 'primary_link'] 25 1 20
63 ['residential', 'secondary'] 26 1 15
64 ['secondary', 'living_street'] 26 1 15
65 ['secondary', 'secondary_link'] 26 1 15
66 ['secondary', 'tertiary'] 26 1 15
67 ['secondary', 'tertiary_link', 'tertiary'] 26 1 15
68 ['secondary', 'tertiary_link'] 26 1 15
69 ['secondary', 'unclassified'] 26 1 15
70 ['secondary_link', 'secondary', 'tertiary'] 26 1 15
71 ['secondary_link', 'secondary'] 26 1 15
72 ['secondary_link', 'tertiary'] 26 1 15
73 ['secondary_link', 'tertiary_link', 'tertiary'] 26 1 15
74 ['secondary_link', 'tertiary_link'] 26 1 15
75 ['secondary_link', 'unclassified'] 26 1 15
76 ['living_street', 'tertiary'] 27 1 15
77 ['living_street', 'unclassified'] 27 1 15
78 ['residential', 'living_street', 'unclassified'] 27 1 15
79 ['residential', 'living_street'] 27 1 15
80 ['residential', 'road'] 27 1 15
81 ['residential', 'tertiary'] 27 1 15
82 ['residential', 'tertiary_link'] 27 1 15
83 ['residential', 'unclassified', 'tertiary'] 27 1 15
84 ['residential', 'unclassified'] 27 1 15
85 ['road', 'residential'] 27 1 15
86 ['road', 'unclassified'] 27 1 15
87 ['tertiary_link', 'tertiary'] 27 1 15
88 ['tertiary_link', 'unclassified'] 27 1 15
89 ['unclassified', 'tertiary'] 27 1 15

建議在shp文件導(dǎo)入TransCAD之前完成數(shù)值初始化,這樣雙向的屬性更容易一次性操作。

3結(jié)語

總體來說通過OpenStreetMap來構(gòu)建交通模型網(wǎng)絡(luò)雖然還存在一定缺陷,特別是道路等級(jí)、車道數(shù)和自由流車速的問題。但無疑這是一種高效的交通網(wǎng)絡(luò)建模方法,再配合公交模型數(shù)據(jù)庫自動(dòng)創(chuàng)建工具,能夠快速完成基礎(chǔ)交通網(wǎng)絡(luò)模型的開發(fā),是一種值得推廣的工作模式。當(dāng)然,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的可靠性對(duì)模型的精度也會(huì)有直接的影響,在條件允許的情形下,其他高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)仍然是交通建模的首選(例如導(dǎo)航地圖矢量數(shù)據(jù))。

OSMnx不僅可以作為道路網(wǎng)絡(luò)的建模工具,還有其他一些重要的功能,包括k最短路分析、距離計(jì)算等。這些功能具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。騎行、步行網(wǎng)絡(luò)也能夠直接支持開展城市騎行和步行網(wǎng)絡(luò)的研究工作。

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原文標(biāo)題:基于OSMnx的TransCAD路網(wǎng)模型快速構(gòu)建

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    小白學(xué)大<b class='flag-5'>模型</b>:<b class='flag-5'>構(gòu)建</b>LLM的關(guān)鍵步驟

    Simulink模型仿真與分析技巧

    1. 模型構(gòu)建基礎(chǔ) 1.1 理解系統(tǒng)需求 在開始構(gòu)建模型之前,明確系統(tǒng)的需求和目標(biāo)是至關(guān)重要的。這包括了解系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性、輸入輸出關(guān)系以及預(yù)期的性能指標(biāo)。 1.2 選擇合適的模塊 Simulink
    的頭像 發(fā)表于 12-12 09:23 ?2475次閱讀

    如何使用Python構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    構(gòu)建一個(gè)LSTM(長短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)涉及多個(gè)步驟的過程。以下是使用Python和Keras庫構(gòu)建LSTM模型的指南。 1. 安裝必要的庫 首先,確保你已經(jīng)安裝了Python
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:10 ?1585次閱讀

    為THS3001構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的SPICE模型

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《為THS3001構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的SPICE模型.pdf》資料免費(fèi)下載
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    為THS3001<b class='flag-5'>構(gòu)建</b>一個(gè)簡(jiǎn)單的SPICE<b class='flag-5'>模型</b>

    【「大模型時(shí)代的基礎(chǔ)架構(gòu)」閱讀體驗(yàn)】+ 未知領(lǐng)域的感受

    ”,好奇于這種大模型算力中心到底是如何建設(shè)的,用什么設(shè)備、什么架構(gòu)建設(shè)的?對(duì)這些問題真是一無所知,甚至都沒有想過,帶著這份好奇開始閱讀。 先瀏覽目錄,共分十三章,目錄中出現(xiàn)最多的就是GPU,比如機(jī)器學(xué)習(xí)
    發(fā)表于 10-08 10:40

    快速部署Tensorflow和TFLITE模型在Jacinto7 Soc

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《快速部署Tensorflow和TFLITE模型在Jacinto7 Soc.pdf》資料免費(fèi)下載
    發(fā)表于 09-27 11:41 ?0次下載
    <b class='flag-5'>快速</b>部署Tensorflow和TFLITE<b class='flag-5'>模型</b>在Jacinto7 Soc

    【飛凌嵌入式OK3576-C開發(fā)板體驗(yàn)】rkllm模型量化構(gòu)建

    (model = modelpath) if ret != 0: print(\'Load model failed!\') exit(ret) 模型量化構(gòu)建 # Build model ret
    發(fā)表于 08-27 22:50

    什么是大模型?快速了解大模型基本概念

    “在人工智能的世界里,大模型就像超級(jí)大腦一樣,能夠處理和理解大量的信息。你可能聽說過ChatGPT,它就是大模型的一個(gè)典型代表。那么,什么是大模型呢?讓我們一起來探索這個(gè)神奇的領(lǐng)域。什么是大
    的頭像 發(fā)表于 08-07 08:28 ?2785次閱讀
    什么是大<b class='flag-5'>模型</b>?<b class='flag-5'>快速</b>了解大<b class='flag-5'>模型</b>基本概念