【教程】道路矢量数据下载教程
道路矢量数据是基础地理信息数据,我整理了几种常见道路矢量数据的下载方法。
Part1NASA 道路数据
Global Roads Open Access Data Set是NASA在联合国空间数据基础设施运输通用数据基础上制作的全球道路数据集。许多国家针对该数据集进行了编辑,数据时间范围从 1980 年代到 2010 年不等(具体取决于国家),此外该数据集的空间精度在不同国家各不相同。
下载该数据,进入网址:https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/groads-global-roads-open-access-v1/data-download
将页面滑动到页面最底部,会出现按大洲的道路数据下载链接:
我们点击下载亚洲的道路数据,点击下载会出现登录框提示,点击login登录NASA。如果没有账号,可以使用我创建的公共账号:ruiduobao 账号密码:Ruiduobao123
数据下载完毕后,解压并查看数据。有条件的可以使用Google影像查看道路数据的准确率。粗略一看貌似还不错。
但实际上放大,我们加载到成都地区,数据就明显不足了:
Part2全国公众版基础地理数据
地理信息专业知识服务系统是中国工程院的数据下载网站,该网站提供部分地区的1:25万的道路数据:
首先进入网址:http://kmap.ckcest.cn,选中全国DLG数据:
根据个人需求,选择需要下载的地区数据,需要注意:该数据库不包含所有地区的道路数据,因此只能看运气。我这里下载的是2015年的成都市道路数据:
点击下载,需要登录账号。如果没有账号,需要注册账号:
之后返回数据下载界面,下载前先看看数据信息介绍。
点击页面的数据下载,下载完毕之后。有条件的可以使用Google影像查看道路数据:
使用时需注意,该数据已经经过了保密技术处理,因此数据有偏移,该数据仅适合作为参考。
Part3GRIP Global Roads
GRIP 数据集是荷兰的GLOBIO团队基于许多不同的道路数据制作的全球道路整合数据,旨在提供用于全球环境和生物多样性研究项目的道路数据集,该数据集由全球矢量道路数据集和8km分辨率的道路密度栅格数据集两部分组成。
下载网址为:www.globio.info,进入网址后选中Resource,再选择Datasets
在数据集中找到道路数据,点击进入:
进入界面后,点击Download the GRIP data:
选择对应的区域下载数据,如果是下载中国的数据,选择South and East Asia:
数据下载完成后,加载到GIS软件中查看:
Part4北京大学地理数据平台
北京大学地理数据平台,是由北京大学城市与环境学院于2017年建立。平台建立的宗旨是为本院和地理专业的学生、教师以及科研人员提供全面、丰富、专业的数据信息,力图搭建一个地理数据共享交流的平台,构建从不同方向描述地球系统的数据库。该平台的道路数据仅北京大学师生可下载:
下载网址:https://geodata.pku.edu.cn/index.php?c=content&a=show&id=713
Part5OSM数据
OpenStreetMap(简称OSM)是一个网上地图协作计划,目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界地图。该平台的数据可以自由下载。
下载OSM的道路数据,可以借助第三方平台。网址为:https://extract.bbbike.org 打开链接,将地图移动到待下载区域:
在format中选择下载格式,一般选择shp数据即可:
再填写基本信息,其中邮箱地址确保正确:
点击here,框选下载区域。该区域可以通过add ponits to polygon进行修改。确认范围后,点击extract:
之后你的邮箱会收到一封包含该地区所有矢量数据的下载链接,点击链接进行下载:
将下载的数据解压,找到道路数据roads:
将数据加载到gis软件中进行查看:
关于OSM数据,我录了一个下载与使用视频,感兴趣的可以看一看:
Part6福利
OSM的全国道路数据、NASA道路数据、GRIP道路数据已上传到遥感论坛(ruiduobao.com),欢迎自行提取:
查看更多数据教程,前往地信遥感数据汇(www.gisrsdata.com):
Part7参考
哥伦比亚大学.https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/groads-global-roads-open-access-v1
地理信息专业知识服务系统.http://kmap.ckcest.cn
Globio.https://www.globio.info/download-grip-dataset
小猿猴Giser.https://mp.weixin.qq.com/s/zs9rkAeMeTsEDpAXerJ3TQ
北京大学地理数据平台.https://geodata.pku.edu.cn
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