OSM地图道路如何分类，这篇文章讲明白了！

2020-08-21 36597 admin

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小编：OSM地图数据是具有代表性的开放数据，作为矢量空间数据，例如城市道路网是我们经常用到的，但是从OSM官方网站直接下载的道路图层数据分类与我们常用的分级并不是一一对应，另外由于分类较多，大家对这个分类概念不是很了解。于是，我们对OSM道路数据进行了详细分类，让你更清楚认识OSM道路数据~

1.OSM地图数据获取

OSM数据为开源数据，可在网站上直接下载，有两种下载方式，第一种方式是框选范围下载，第二种方式是直接下载整个国家或地区的全部数据。其中第一种下载的格式为OSM格式，需要arcgis插件打开，当然也可以直接拖进入Qgis中打开，目前两种下载方式如下：

下载方式一：框选下载范围

具体而言，框选下载范围就是在网页上面点击选择你要下载的区域，一种方法是在官网，也就是www.openstreetmap.org，但是这个是国外网站，下载速度有点慢，推荐在“规划云”网站的OSM下载页面，直接点击要下载区域的“左上角”，然后点击下载区域的“右下角”，再点击“下载”，即可直接下载OSM数据，如果范围较大，需要等一会，但基本速度是稳定的，推荐使用。

规划云OSM下载页面

http://www.guihuayun.com/maps/osm/

下载方式二：Geofabrik下载

进入OSM官方网站，点击“导出”，然后在左下角会发现一些分流的网站，里面点击选择【Geofabrik 下载】，可打包下载特定洲、国家和特定城市的数据。

以下载整个中国数据为例：

点击进去，可以直接下载shp文件，但是注意还要再下载台湾的shp，这种国境线的边界一定不能出错，虽然OSM地图数据不错，但是在这种大是大非面前还是要认真仔细。

注意下面还有一行要下载，就不截图了

2.SHP文件字段详解

我们以批量下载的这个shp文件为例，包含点、线、面三类数据，先看一下道路线数据下载下来是什么样~

道路网还是很密集的，但是OSM毕竟是开放数据，所以说还不是很全，但一些大城市也够用。

如果你是在用Arcgis打开，首先一定要对OSM数据进行“修复几何”操作，这样可以避免后续处理计算中出问题，另外，为了让数据更为规则，例如数据索引更加完整，建议再把数据导出到GDP或者MDB数据库中。

我们打开道路SHP数据属性表，OSM对道路的分级在fclass字段里，字段里包含27个分类。

要细化具体这些分类，我们先将fclass 字段名称翻译成中文，对照在线GIS地图判别道路用途进行描述，由此，我们制作了一个OSM道路分类表格，具体描述及分类见下表。大家可以点开图片放大看，我们把大类分为高架及快速路、城市主干道、城市次干道、城市支路、内部道路、人行道路、自行车道、郊区乡村道路。其实这个分类并不一定完全准确，但这个分类对于我们做一些规划行业的分析研究应该是可以的。

分类中城市道路比较全，郊区乡村道路其实包括了很多田间道路甚至工矿区道路，这些都是一些小路，而自行车道部分不知OSM是如何分的，不是很完整，所以这个分类其实国内的用处不大。

道路字段描述及分类表

点开图片看大图

OSM分类都在里面了

tertiary（第三级道路）：城市支路，
tertiary_link（第三级道路-连接）：匝道，机场集散车行道路（数据量极少，多是未知道路）
residential（居住区道路）：居住区车行道路，
unclassified（未分类道路）：居住区车行道路，滨水车行道路，机场机动车通道
secondary（次要道路）：城市次要车行道路，机场外围车行道路，
secondary_link（次要道路-连接）：城市次要车行道路立交、匝道（数据量少，部分零散分布未知类别）
primary（主要道路）：城市主要车行道路
primary_link（主要道路）：城市主要车行道路立交，城市主要车行道路匝道（数据量少，部分零散分布未知类别）
motorway（高速公路）：高速公路，过江隧道
motorway_link（高速公路-连接）：高速公路立交，匝道
trunk（干道）：高架快速路，机场进站快速路，过江隧道，桥上快速路
trunk_link（干道-连接）：立交，匝道，桥上引道，机场进站快速路，国道改道
track（小路）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
track_grade1（小路级别1）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
track_grade2（小路级别2）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
track_grade3（小路级别3）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
track_grade4（小路级别4）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
track_grade5（小路级别5）：郊区、乡村、工矿区、田间、林间小路
bridleway（马道）：体育场馆内部专用道路（数据量极少，零星道路在公园、居住区内部）
living_street（生活街道）：居住区车行道路，公园车行道路
path（小道）：公园车行道路，居住区车行道路（分布零碎，量少）
service（服务性道路）：居住区车行道路，火车站集散车行道，公园车行道路，公共建筑集散车行道，公交枢纽入口车行道路，停车场入口车行道路
footway（人行道）：滨水绿道，公园步行道，广场步行道，大学步行道路，人行道，火车站人行集散道路
pedestrian（步行街道）：步行街，广场步行道路，公园步行道路，居住区步行道路
steps（台阶踏步）：人行过街天桥台阶，广场台阶、公共建筑入口台阶，登山台阶
cycleway（自行车道）：滨水绿道，非机动车道，公园自行车道
unknown（未知道路）：滨水车行道路，校园广场车行道路，乡道（数据量少，比较难判别道路类型）

3.道路分类可视化

我们按照以上分类表，从大类方面，对道路图层进行可视化，以上海市为例，通过不同宽度和灰度的分级进行表示，结构就相当清晰了：

从上图看，上海市的主要车行道路网已经层级鲜明，放大看看中心城区的道路网示意如下，这类数据就可以做一些网络分析，或者是简单计算：

上图是主要道路，而一些生活性道路、服务性道路，我们作为“内部道路”分类，这些还是比较密集的，如果做小区域的分析，可以把这些图层打开：

内部道路示意图

除了以上主要车行道路数据的可视化，我们接着来看下人行道路、自行车道等分类~

人行道路：包含人行道、步行街道、台阶踏步等，主要分布于公园、广场、居住区、公共建筑及滨水绿道。

人行道路示意图

自行车道：这个数据分布比较诡异，它主要是滨水绿道，非机动车道，公园自行车道，但是细看，非机动车道主要是分布在浦东区域，浦西区域几乎很少，这也说明上传到OSM上的数据不完整，且受上传的用户分布影响，大家在使用OSM数据还是需要校核一下。

4.相关应用

在一些城市地区，OSM道路可以用来做一些网络分析、服务区分析，比如分析设施的网络服务半径、15分钟等时圈等。由于这个数据获取比较容易，因此分析较快，也比较便捷。另外也可以分析不同道路的生活便利性，例如距离道路200米范围内，有多少家便利店等。在获取百度高德地图以及其他矢量路网数据较困难时，可以考虑使用OSM地图。