OSM路网简化文档+实操视频讲解（道路中心线提取、拓扑检查，学术论文处理方式）4

0、简介

优势：全网最全最细！
1、有论文支撑！！！《地理科学》。
2、定量数据！
3、从数据原理到应用给你讲清楚。
4、专注于城市研究。
邮箱：邮箱已设置自动回复！！！随意发送邮件即可获得联系方式。437969428@qq.com

1、OSM路网简化教程

直接上简化前后对比图，如下图所示：
在这里插入图片描述

OSM路网简化前后对比图（深圳市福田区）

道路和街道的定义不一样，街道与街道空间的定义也不一样，定义见下龙瀛文中的定义。路是路，街道是街道。道路的英文是road，街道的英文是street。
在这里插入图片描述

2019 龙瀛城市街道空间品质大规模量化测度研究进展

街道空间统一55m还是不同等级不同m？
我的研究是统一55m，能找到好几篇文章做支撑。
如果你能保留道路等级信息，你可以尝试不同等级不同米（如司睿，主干道primay，次干道Secondary，支路tertiary），我的路网简化流程很难做到保留等级信息。
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2021 司睿基于街景数据的建成环境与街道活力时空分析—以深圳福田区为例

请添加图片描述

文档+文档讲解21min+实操演示31min，付费！我会直接给你报价！

1、准备OSM路网，行政区划，全网一大堆。
2、行政区域导出，行政区域裁剪OSM路网。叠OSM底图看一下是否匹配。
3、筛选需要的类型，先删不需要的路网，精简结果。
具体删哪些，看自己实验。没有统一的标准，我也不想误导大家。
4、 xxx道路提取中心线(xxx，xxx，xxx，xxx，xxx这些路相距远，较容易提取出中心线。
a) 一般来说只保留xxx道路。具体保留哪些等级，看你自己研究的精度。
b) residential是否保留看研究精度。residential需手动处理了。多看一看不同类型街道的百度在线街景。
5、拓扑检查（悬挂点，伪结点），pro——调整交叉口——拓扑检查。
6、交叉口特殊处理。
7、定义编号bh列，很重要！！！每当街道更新时，就要重新赋值bh。Check。
8、投影坐标系！！！转换投影（投影带）。

在这里插入图片描述

11、其他数据处理/程序/指导！！！

直接看PDF吧，搬过来调格式类似了。
通过网盘分享的文件：v1.1 数据_代码_指导.pdf
链接: https://pan.baidu.com/s/1E93QTFcdl7DQjCYZW1Kj2Q?pwd=GGGX 提取码: GGGX

目录：GIS数据处理/程序/指导，街景百度热力图POI路网建筑物AOI等

百度热力图指导，买数据提供指导，含详细说明文档。链接0-数据介绍：百度慧眼百度热力图数据处理，可直接用于论文。链接1-原理及应用：百度热力图数据获取，原理，处理及论文应用-CSDN博客。链接2-Pro操作：百度热力图数据处理流程Arcgis PRO篇，Arcgis,QGIS见链接其他文章-CSDN博客。

多模型（含全部树模型）分类回归精度结果对比（回复审稿人意见之：为什么选某个模型？比如为什么选XGBoost？）。

回归模型：线性模型（Linear、Ridge 、Lasso、Huber 、Partial Least Squares），KNN，SVR，树模型（Decision Tree、RF、AdaBoost 、GBDT、XGBoost、LightGBM 、CatBoost ）。可自定义增加。
分类模型：Logistic Regression、Naive Bayes、KNN、SVM、树模型（Decision Tree、RF、AdaBoost 、GBDT、XGBoost、LightGBM 、CatBoost ）可自定义增加。

树模型-SHAP分析，上一步选模型，这一步用模型进行分析。
GCN用于街道研究，如GCN实现街道功能分类。
树模型-SHAP分析，上一步选模型，这一步用模型进行分析。
街景语义分割后像素提取，指标计算代码（绿视率、天空开阔度、界面围合度、视觉熵/景观多样性等），含详细说明文档。deeplabv3+街景图片语义分割，无需训练模型，看不懂也没有影响，直接使用，cityscapes数据集。
街景主观感知两两对比程序（数据集生成，自定义每张图片出现次数，提示剩余总对比次数，对比程序！最少对比次数，最高的效率。街景主观感知1：街景图片两两对比程序），TrueSkill计算beautiful、safer等维度主观感知评分（原理，代码）均含详细说明文档。街景两两对比程序，Trueskill计算评分代码，训练模型，预测街景。
街景主观感知训练，预测模型（beautiful, safer等自定义维度），多模型对比（ResNet50，ResNet101，EfficientNet、VGGNet、GoogleNet、DenseNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception、ConvNeXt、Vision Transformer (ViT)、RegNet等），beautiful和safer维度精度均达到0.89。街景两两对比程序，Trueskill计算评分代码，训练模型，预测街景。
街景图片色彩聚类。
全国街景数据。
OSM路网简化指导（详细说明文档，双线变单线，fclass选择，拓扑检查，短道路处理）。
POI数据，重分类，各种密度，各种比例，功能混合度/熵/多样性计算。
建筑物各种指标计算（建筑密度，容积率）。
坐标系转化代码（bg09，wgs84，Gcj02等各种地理，投影转化）。
2019-2024年最新全国四级行政区划矢量数据shp 省市县乡镇
全国村级行政区划shp数据，村级矢量行政区划界线！
MIT Place Pulse 2.0数据集
18.街景全景图切分六面视图（含数据处理教程，可批量处理）
GIS相关处理，指标计算，街道街区相关，活力相关，街道品质相关。