OpenStreetMapとPythonで地域道路データを解析: OSMnxとGeoPandasの使い方

地図データや道路ネットワークの解析に興味があるPython開発者向けにこの記事では、OpenStreetMapとPythonライブラリOSMnxおよびGeoPandasを使って、地域の道路データを取得し、そのデータを解析する方法を紹介します。具体的には、東京都渋谷区の道路データを例に、道路の形状や特性に関する情報を取得し、その意味や利用方法を説明します。

インストール

まず、必要なライブラリをインストールしてください。

pip install osmnx geopandas

コード

次に、コードを実行します。

import osmnx as ox
import geopandas as gpd

# エリアを指定（例: 東京都渋谷区）
place_name = "Shibuya, Tokyo, Japan"

# OpenStreetMapから指定したエリアの道路データを取得
graph = ox.graph_from_place(place_name, network_type='all')

# 道路データをGeoDataFrameに変換
gdf_edges = ox.graph_to_gdfs(graph, nodes=False, edges=True)

# 道路データを表示
print(gdf_edges)

このコードは、指定したエリア（例：東京都渋谷区）の道路データを取得し、GeoDataFrameに変換して表示します。

結果

結果は以下になります。

この表には、24165行の道路データが含まれており、16列の属性情報があります。各行は、道路ネットワーク上の1つのエッジ（道路セグメント）を表し、各列はそのエッジに関連する情報（osmid, oneway, widthなど）を示します。

属性の説明

• osmid: OpenStreetMapで道路セグメントに割り当てられた一意のID。複数のIDがある場合は、それらがリスト形式で表示されます。
• oneway: 一方通行の道路かどうかを示すブール値（TrueまたはFalse）。
• lanes: その道路の車線数。
• name: 道路の名前。
• highway: 道路のタイプ（例：主要道路、歩行者道路など）。
• maxspeed: その道路の最高速度制限（km/h）。
• length: その道路セグメントの長さ（メートル）。
• geometry: 道路の形状を表すshapely.geometryオブジェクト。
• bridge: その道路が橋かどうかを示すブール値（TrueまたはFalse）。
• tunnel: その道路がトンネルかどうかを示すブール値（TrueまたはFalse）。
• ref: 国際道路網における道路の参照番号。
• access: その道路へのアクセス制限（例：歩行者専用、自転車専用など）。
• junction: 交差点のタイプ（例：ラウンドアバウトなど）。
• service: サービス道路のタイプ（例：駐車場へのアクセス道路など）。
• width: その道路の幅（メートル）。
• est_width: 道路の推定幅（メートル）。

u, v, keyは、GeoDataFrameのマルチインデックス（MultiIndex）を構成するラベルです。これらのインデックスは、道路ネットワークのエッジ（道路セグメント）を一意に識別するために使用されます。

• u: エッジの始点ノード（交差点や分岐点）の一意のID。
• v: エッジの終点ノード（交差点や分岐点）の一意のID。
• key: 同じ始点ノードuと終点ノードvを持つ複数のエッジを区別するための追加のインデックス。通常、単一の始点ノードと終点ノードの間に複数のエッジは存在しないため、keyの値は通常0です。ただし、例外的に同じ始点ノードと終点ノードの間に複数のエッジが存在する場合、keyは1, 2, 3, …と増加していきます。

u, v, keyの組み合わせによって、道路ネットワーク上の各エッジ（道路セグメント）が一意に識別されます。これにより、エッジに関連する属性（列）を効率的に検索、フィルタリング、操作することができます。