当前位置: 首页 > web >正文

全国 OSM 数据集(2014 - 2024 年)

一、数据概述

本数据集整合了全国范围内自 2014 年至 2024 年的 OpenStreetMap(OSM)数据,涵盖了路网、建筑物、POI(兴趣点)、水系及地表覆盖利用等多个方面,数据格式为 shp(Shapefile),便于在各类地理信息系统(GIS)软件中进行处理与分析。

二、数据详情
  1. 路网数据

    • 内容:包含高速、国道、省道、铁路、县道、乡道以及一二三四级公路等详细道路信息。
    • 属性字段:每类道路均配有明确的属性表字段,如高速公路(motorway)、干道(trunk)、主要道路(primary)、次要道路(secondary)、居住区道路(residential)等,便于区分与查询。
    • 应用:适用于地图制作、导航系统开发以及地理信息系统(GIS)分析等。
  2. 建筑物数据

    • 内容:包含建筑物的轮廓和位置信息。
    • 应用:可用于城市规划、灾害风险评估、房地产分析等领域,通过分析建筑物数据,可了解城市的建筑密度、建筑高度以及建筑风格等信息。
  3. POI 数据

    • 内容:OSM 中非常重要的一部分,包含了各种兴趣点的位置和信息,如餐馆、酒店、学校、医院等。
    • 应用:广泛应用于旅游规划、商业分析、公共服务设施布局等领域。
  4. 水系数据

    • 内容:包括河流、湖泊、水库等水体的位置和形状信息。
    • 应用:可用于水资源管理、环境监测、洪水预警等领域。
  5. 地表覆盖利用数据

    • 内容:涵盖土地利用与土地覆盖(landuse)数据,包括城镇位置(places)、自然特征 (natural)、寺庙教堂(pofw)等。
    • 应用:有助于了解土地利用变化、生态环境评估、城市扩张监测等。
三、相关数据类别
  • 城镇位置(places):包含城市、城镇、村庄等人类聚居地的位置信息。
  • 兴趣点(pois):详细记录各类兴趣点的位置及属性信息。
  • 自然特征 (natural):包括山脉、森林、湿地等自然地理特征。
  • 寺庙教堂(pofw):记录宗教建筑的位置与分布。
  • 公路(roads):详见路网数据部分。
  • 轨道交通(railways):包含铁路、地铁等轨道交通线路信息。
  • 水系(waterways):详见水系数据部分。
  • 水体(water):记录湖泊、水库等静态水体信息。
  • 建筑轮廓(buildings):详见建筑物数据部分。
  • 土地利用与土地覆盖(landuse):详见地表覆盖利用数据部分。

本数据集为地理信息研究、城市规划、环境保护等多个领域提供了丰富的数据资源,有助于推动相关领域的科学研究与应用实践。

http://www.xdnf.cn/news/1291.html

相关文章:

  • 深度学习训练中的显存溢出问题分析与优化:以UNet图像去噪为例
  • 逻辑思维:从混沌到秩序的理性推演在软件开发中的应用
  • Vue3 项目中零成本接入 AI 能力(以图搜图、知识问答、文本匹配)...
  • 触摸传感器
  • Timeline
  • SpringBoot入门实战(第四篇:Redis集成配置)
  • 15.第二阶段x64游戏实战-分析怪物血量(遍历周围)
  • Redis在.NET平台中的各种应用场景
  • vue之v-if命令详解
  • 嘻游电玩组件服务端完整搭建教程(含数据库结构与配置详解)
  • 【Python Web开发】01-Socket网络编程01
  • 【使用Plink检测ROH问题查找】为什么检测ROH参数不一样,FROH近交系数结果差异很大?
  • C#抽象类和虚方法的作用是什么?
  • 使用java实现设计图中多个设备的自动布线,根据如下要求生成详细设计方案文档
  • 基于SpringBoot的校园赛事直播管理系统-项目分享
  • AI领域:MCP 与 A2A 协议的关系
  • 文献汇总|AI生成图像模型溯源相关工作汇总(2019年至今)
  • C++中的引用:深入理解与实用示例
  • 爬虫学习——下载文件和图片、模拟登录方式进行信息获取
  • 基于深度学习的校园食堂菜品智能结算系统
  • 面试题-链表(1)
  • 影刀填写输入框(web) 时出错: Can not convert Array to String
  • RAGFlow:构建高效检索增强生成流程的技术解析
  • 【(保姆级教程)Ubuntu24.10下部署Dify】
  • MIT6.S081 - Lab9 File Systems(文件系统)
  • ref绑定函数
  • 关闭111端口监听
  • rlm.exe是什么
  • JS 浅析正则表达式
  • 【pytorch学习】土堆pytorch笔记1