本文主要介绍如何在OpenStreetMap上获取AOI数据，点到为止 🤏 。原文可参考我的公众号文章《不写一行代码在OSM上获取地点的轮廓数据》
有时候业务上需要在地图上展示AOI（兴趣面）数据，每一个AOI对应的是一个不规则的封闭区域，由一组坐标表示，比如小区轮廓。国内的百度和高德地图都没有提供相应方法来获取这类数据（谈业务合作的话是有的），普通开发者基本拿不到。不过没关系，国外有一个OSM网站，在那里可以查询到指定类型的轮廓数据。
OSM介绍
“OpenStreetMap 是一个由地图制作爱好者组成的社区。这些爱好者提供并维护世界各地关于道路、小道、咖啡馆、铁路车站等各种各样的数据。”
编辑地图数据
访问网站 openstreetmap 支持【点、线、面】的方式在卫星地图上编辑地图。
查看地图数据
还是openstreetmap网站，搜索某一个地点，如果存在，则会在地图上展示它的轮廓，比如这里搜索“世纪公园”：
如图展示了该地点的详细数据，包括是哪个用户在时候编辑的。
获取地图数据
访问网站 overpass-turbo 使用Overpass查询语言（Overpass QL）构建查询想要的数据，如：获取“上海市所有的小区”
// @name 上海市所有小区
/*
This has been generated by the overpass-turbo wizard.
The original search was:
“residential=apartment in Shanghai”
*/
[out:json][timeout:25];
// fetch area “Shanghai” to search in
{{geocodeArea:Shanghai}}->.searchArea;
// gather results
nwr["landuse"="residential"](area.searchArea);
// print results
out geom;
查询语句可以交给ChatGPT。点击“运行”按钮
如果查询到数据，可以点击右上角的“地图”按钮，然后点击地图工具里的放大镜：“缩放到数据”，就可以在地图上显示刚刚查询的结果了。
放大地图，展示小区的轮廓：
最后可以把数据导出，支持JSON、GPX、KML，以及图片格式。
另外，也可以直接请求接口查询：
const axios = require('axios');
// 构建Overpass查询
const overpass_query = `
[out:json];
area[name="上海市"]->.a;
(node["shop"="mall"](area.a); way["shop"="mall"](area.a); relation["shop"="mall"](area.a););
out body;
>;
out skel qt;
`;
// Overpass API端点
const overpass_url = "https://overpass-api.de/api/interpreter";
// 发送Overpass查询请求
axios.post(overpass_url, overpass_query)
.then(response => {
const data = response.data;
console.log('data:', data);
})
.catch(error => {
console.error('Error:', error);
});
需要注意的是，数据量太大会导致查询请求报错中止，这时候可以到网页上查询试试。
查询结果demo：
{
"version": 0.6,
"generator": "Overpass API 0.7.61.5 4133829e",
"osm3s": {
"timestamp_osm_base": "2024-02-18T04:08:14Z",
"timestamp_areas_base": "2024-02-18T00:39:44Z",
"copyright": "The data included in this document is from www.openstreetmap.org. The data is made available under ODbL."
},
"elements": [
{
"type": "way",
"id": 48873443,
"bounds": {
"minlat": 31.3237333,
"minlon": 121.5218845,
"maxlat": 31.3267723,
"maxlon": 121.5274975
},
"nodes": [
620110214,
620110215,
620110216,
620110217,
620110218,
620110219,
620110220,
640424170,
1032444307,
640424176,
1032444233,
1032444238,
620110221,
1493810686,
1493810647,
1878618593,
1493810667,
620110222,
620110223,
1177786393,
620110224,
2355402966,
2355402952,
620110214
],
"geometry": [
{ "lat": 31.3252665, "lon": 121.5218845 },
{ "lat": 31.3252848, "lon": 121.5227213 },
{ "lat": 31.3253385, "lon": 121.5230239 },
{ "lat": 31.3254554, "lon": 121.5232328 },
{ "lat": 31.3257800, "lon": 121.5230624 },
{ "lat": 31.3260089, "lon": 121.5230218 },
{ "lat": 31.3267684, "lon": 121.5229826 },
{ "lat": 31.3267613, "lon": 121.5250161 },
{ "lat": 31.3267618, "lon": 121.5251091 },
{ "lat": 31.3267594, "lon": 121.5253529 },
{ "lat": 31.3267618, "lon": 121.5255422 },
{ "lat": 31.3267537, "lon": 121.5258913 },
{ "lat": 31.3267723, "lon": 121.5273240 },
{ "lat": 31.3267524, "lon": 121.5273902 },
{ "lat": 31.3267079, "lon": 121.5274506 },
{ "lat": 31.3266721, "lon": 121.5274793 },
{ "lat": 31.3266315, "lon": 121.5274975 },
{ "lat": 31.3256535, "lon": 121.5274785 },
{ "lat": 31.3256489, "lon": 121.5272586 },
{ "lat": 31.3249724, "lon": 121.5272586 },
{ "lat": 31.3237334, "lon": 121.5272586 },
{ "lat": 31.3237333, "lon": 121.5219434 },
{ "lat": 31.3243177, "lon": 121.5219173 },
{ "lat": 31.3252665, "lon": 121.5218845 }
],
"tags": {
"landuse": "residential",
"name": "开鲁新村",
"name:en": "Kailu Xincun"
}
},
//...
]
可以看到，数据中包含AOI点位轮廓坐标数组和其它信息。
使用数据
在overpass网站上导出的数据的经纬度是gps84坐标系，如果要在高德地图里使用，需要转换成gcj02（火星）坐标系，如果要在百度地图种使用，需要转换成bd09坐标系。这里推荐一个坐标转换开源库 coordtransform。
下面放一张在高德地图中，用不同颜色区块显示小区的demo：
由于OSM上的数据是全世界的用户自发编辑发布维护的，因此难免会存在数据不全、有误的情况。但是总体而言，这可能是普通开发者获取AOI最方便有效的途径了。
原文链接：https://juejin.cn/post/7336530993493901364 作者：Bexliever
