【Python】如何将轨迹node路径匹配到路网edge信息

外面纷纷扰扰里面乱乱糟糟
我们别再闹了
这个冬天已然很冷了
我们靠在一起好吗
我们聊些有趣的事情
别把气氛弄的如此低沉
我知道这几天你心烦
每个人的活都不简单
🎵 毛不易《别再闹了》

在地理信息系统（GIS）和路网分析中，经常需要将实际的轨迹数据映射到预先定义的路网模型上。这个过程允许我们分析物体在空间中的移动模式，优化路径规划，评估交通流量等。今天，我们将通过一个实用的例子，探讨如何使用Python及其相关库，如NetworkX和GeoPandas，实现轨迹节点到路网边缘信息的匹配。

使用的工具

NetworkX: 用于创建、操作以及分析复杂网络的结构、动态和功能的Python库。
GeoPandas: 用于在Python中更容易地进行地理数据的处理的开源项目。
其他工具: Python标准库中的os和time模块，分别用于处理文件路径和计时。

步骤概述

数据准备：示例中使用的数据包括路网数据（edges.shp）和轨迹节点数据。
加载路网数据：利用GeoPandas和NetworkX，我们首先读取路网的边缘信息，构建出路网模型。
轨迹到路网的映射：对于每一条轨迹，我们将轨迹的节点映射到路网的边缘上，并保存这些信息。

实现细节

数据准备
案例中使用两种主要的数据：路网数据和轨迹数据。路网数据以Shapefile格式存储。
加载路网数据
```
import networkx as nx
import geopandas as gpdG = nx.read_shp("./porto_osm2rn_l2mm/edges.shp")
edges = gpd.read_file("./porto_osm2rn_l2mm/edges.shp")
```
这段代码首先导入所需的库，然后加载Shapefile格式的路网数据。read_shp方法用于读取路网数据并构建一个NetworkX图，而read_file方法则加载边缘信息到GeoPandas的DataFrame中。
轨迹到路网的映射
假设我们有一组轨迹节点数据，这些数据可能来源于GPS设备或其他位置传感器。我们的目标是将这些轨迹节点映射到路网上。
```
import os
import time
from pathlib import PathOUT_PATH = Path("/data/xrx/data/porto_out_bfs")def process_edge(path):st = time.time()# 假设路径数据格式为[(x1, y1), (x2, y2), ...]with open(OUT_PATH / f"bfs_{path_id}_{len(path)-1}.txt", "a+") as f:for u, v in zip(path[:-1], path[1:]):if G.has_edge(u, v):f.write(str(G[u][v]) + "\n")print(f"Processing time: {time.time() - st}")
```
在这个函数中，我们假设path变量包含了从某个数据源中检索到的轨迹节点坐标序列。函数迭代轨迹中的每对连续节点，检查这对节点是否在图G中形成了一条边。如果是，将该边的信息写入到一个文件中。这样，我们便将轨迹映射到了路网上。