提到路网数据，我猜大家第一时间想到的就是OSM（OpenStreetMap）数据。过去做区域尺度下的研究时，很多时候拿到手上的数据都是别人收集和处理好的，只知道数据来自于OSM平台，但对于OSM数据如何获取与处理过程却并不清楚。
我目前所做的研究工作需要利用到全球400余个特定城市路网数据，但手上仅有中国区域城市路网数据。这几天一直都在琢磨怎么去获取得到我想要的路网数据，在过程中遇到了很多坑，所以做个小小的总结，供大家参考～
（对于急需全球路网数据的同学，直接跳过前两部分的废话～）

1. OSM全球路网数据

首先我再交代一下需要获取的目标数据：全球400余个特定城市路网数据。
我最开始想到的方法是，直接从OSM平台获取全球路网数据，然后借助ArcGIS利用城市行政边界对数据进行裁剪，最终得到需要的城市路网数据。这个方法虽然比较古板，但是思路非常清晰，对于技术要求不高。

OSM数据下载地址

在下载页面，我们可以看到有两种下载数据文件格式类型：.osm.pdf和.osm.bz2，这两种数据文件都是osm压缩文件。我们从OSM获取的数据都是OSM格式的数据，在处理osm文件类型数据时，我们会用到ArcGIS软件（需安装OSM插件）或GDAL。
这里有几个坑：（1）用ArcGIS是无法处理这两类osm压缩文件的，需要转成osm.xml格式才能加载进去，而仅有.osm.bz2能够解压（7Zip）出osm.xml文件，所以说如果你想要用ArcGIS来处理osm数据，请下载.osm.bz2格式的数据，别搞错了各位；（2）那如何处理.osm.pdf呢，这里需要用到GDAL工具，进入数据文件夹，输入以下命令之一

# 从压缩文件export.osm.pdf中直接导出shp文件
ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" map.shp export.osm.pdf

# 从压缩文件export.osm.pdf中先导出gpkg文件
ogr2ogr -f GPKG map.gpkg export.osm.pdf
# 再从gpkg数据中导出shp
ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" output_folder map.gpkg

即可将数据转换为shp数据或GPKG文件（建议转GPKG文件），看上去是不是很简单。但是问题又来了，你下载的原始.osm.pdf文件往往几个G，电脑在处理时会很吃力很慢（我用实验室的高性能工作站也是这种局面），而且意外的错误比较多。如何去解决只能自行Google，我已经放弃了这种做法。

在补充一点，如何使用gdal导出osm文件中的shp数据，代码如下：

ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" map.shp export.osm.pdf
ogr2ogr -f GPKG map.gpkg export.osm

2. 借助overpass-api获取区域路网

OSM提供了一个通过编码检索数据的API接口，这一部分内容就需要有一定的网络爬虫基础。简单来说，找到接口API的URL 也就是这个 https://overpass-api.de/api/interpreter，然后将查询信息封装进一个post请求，将Request发送给API接口，API接口会返回给你最终的查询结果Response。最后你将Response解析成你想要的shp数据。
在利用爬虫检索路网数据时，需要分成两部操作：（1）通过城市名查询该城市的OSM-ID；（2）再通过OSM-ID查询该城市的路网信息，将其解析为osm文件。
以下是代码的关键部分，整个流程看上去是非常清晰的：

def req_id(city_name):
    # 构造PostXml
    xmlData = '<osm-script output=\"json\"><query type=\"relation\">' \
              '<has-kv k=\"boundary\" v=\"administrative\"/>' \
              '<has-kv k=\"name:en\" v=\"city_name\"/>' \
              '</query><print/></osm-script>'
    xmlData = xmlData.replace('city_name', city_name)

    # 请求URL 返回JSON数据
    api_url = 'http://overpass-api.de/api/interpreter'
    try:
        res = requests.get(url=api_url, data=xmlData, headers={'Content-Type': 'application/xml'})
        if res.status_code == 200:
            return res.json()
    except Exception as e:
        print('Error: ', e)
        return None

def req_osm_file(city_id):
    # 构造PostXml
    xmlData = r'<osm-script timeout="18000"><union><area-query ref="city_id"/>' \
              r'<recurse type="node-relation" into="rels"/><recurse type="node-way"/>' \
              r'<recurse type="way-relation"/></union><union><item/><recurse type="way-node"/>' \
              r'</union><print mode="body"/></osm-script>'

    xmlData = xmlData.replace('city_id', city_id)

    # 请求URL 返回JSON数据
    api_url = 'http://overpass-api.de/api/interpreter'
    try:
        res = requests.get(url=api_url, data=xmlData, headers={'Content-Type': 'application/xml'})
        if res.status_code == 200:
            return res.text
    except Exception as e:
        print('Error: ', e)
        return None

但是但是！！当你访问一定次数之后，迎接你的就是429状态码（访问太频繁，直接就拒绝你的请求），技术小白的我也不知道接下来怎么处理，还是果断放弃了这个获取途径。

3. 全球道路数据库

做到后面，我已经对OSM极度厌恶，哎～ 可能还是自己太菜了，是我不配......
后来，我想了想看看找找有没有别的数据源，总不能在一条树上吊s吧。
最终，我发现了GRIP全球道路数据库！！

GRIP全球道路数据库数据下载网站

该数据库是整合了目前所有公开的地理参考道路数据集（包括OpenStreetMap），并且集中协调了道路的属性信息。相比OSM数据，该数据在应用分析时非常方法，下载之后可直接在ArcGIS中打开。并且类别信息也进行了简化，被划分为5种类别：高速公里、主要道路、次要道路、第三级道路与当地道路。总之，强烈推荐！！
参考文献：Paper by Meijer et al (2018)
数据地址：GRIP全球道路数据库