Python の overpass を用いて OpenStreetMap のデータをダウンロード

前準備

本記事のプログラムを実行するには、以下の環境構築が必要である。

winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""
powershell -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $m=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if($m -notlike \"*$s*\") { [Environment]::SetEnvironmentVariable('Path', \"$p;$s;$m\", 'Machine') }"

python --version

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

geopandas などの Python パッケージは、インストール時に C言語で記述された拡張モジュールのコンパイルが必要になる場合がある。このコンパイルには Visual Studio Build Tools が必要である。

REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"

REM Build Tools + Desktop development with C++（VCTools）+ 追加コンポーネント（一括）
winget install --id Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools --accept-source-agreements --accept-package-agreements ^
    --override "--passive --wait --norestart --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.ClangCL --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"

--add で追加されるコンポーネント

上記のコマンドでは，まず Build Tools 本体と Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールし，次に setup.exe を用いて以下のコンポーネントを追加している。

• VCTools：C++ デスクトップ開発ワークロード（--includeRecommended により、MSVC コンパイラ、C++ AddressSanitizer、vcpkg、CMake ツール、Windows 11 SDK 等の推奨コンポーネントが含まれる）
• VC.Llvm.Clang：Windows 向け C++ Clang コンパイラ
• ClangCL：clang-cl ツールセットを含むコンポーネントグループ（MSBuild から Clang を使用するために必要）
• VC.CMake.Project：Windows 向け C++ CMake ツール
• Windows11SDK.26100：Windows 11 SDK（ビルド 10.0.26100）

インストール完了の確認

winget list Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools

上記以外の追加のコンポーネントが必要になった場合は Visual Studio Installer で個別にインストールできる。

必要な Python ライブラリのインストール(Windows上)

1. Windowsで、管理者権限でコマンドプロンプトを起動する(手順: Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」)。
2. 以下のコマンドを実行し、必要なライブラリをインストールする。

   pip install -U overpass
   pip install -U geopandas
   

Google Map を用いて緯度経度を調べる

OpenStreetMap からデータをダウンロードするには、対象地域の緯度と経度の指定が必要である。ここでは Google Map を使用して座標を取得する。

1. Google Map を開く。

   https://www.google.co.jp/maps

2. Google Map で任意の場所に移動する。

   

3. 目的の場所で右クリックし、「この場所について」を選択する。

   

4. 画面下部に緯度と経度が表示される。この値を記録しておく。

   

Python を用いて OpenStreetMap のデータをダウンロード

1. Python で、ダウンロードしたい地図の緯度と経度を設定する。

   以下の Python プログラムを実行する。緯度と経度には、前節で取得した値を使用する。

   MapQuery の引数は、取得範囲を示すバウンディングボックス(南端の緯度、西端の経度、北端の緯度、東端の経度)である。以下の例では、指定した座標を中心に約200m四方の範囲を取得する。

   (実行例)

   import overpass
   lat = 34.4461
   lon = 133.2315
   api = overpass.API()
   map_query = overpass.MapQuery(lat - 0.001, lon - 0.001, lat + 0.001, lon + 0.001)
   response = api.Get(map_query)
   

   

2. 結果である response オブジェクトを確認する。

   取得したデータは GeoJSON 形式 で返される。GeoJSON は地理情報データを表現するための JSON ベースの標準フォーマットであり、多くの GIS ツールやライブラリで利用できる。

   print(response)
   

   

3. 取得したいデータのタイプを指定して抽出する。

   以下は、「ライン」データのうち「highway」タグを持つもの(道路データ)を抽出する例である。

   以下の Python プログラムを実行する。

   import json
   # GeoJSON データから必要な情報を抽出
   data = json.loads(response)
   # highway タグを持つラインのみを抽出
   highways = []
   for feature in data['features']:
       if feature['geometry']['type'] == 'LineString':
           if 'highway' in feature['properties']:
               highways.append(feature)
   print(f"highway タグを持つラインの数: {len(highways)}")
   # 最初の highway を表示
   if highways:
       print(highways[0])
   

4. 「ライン」データの構造を確認する。

   ラインは複数のポイント(座標)で構成される。

   • ラインが線分の場合: 端点が2個
   • ラインが折れ線の場合: 端点が2個に加え、中間点が存在する

   以下の Python プログラムを実行する。

   # ラインのデータ構造を確認
   for i, highway in enumerate(highways[:3]):  # 最初の3つだけ表示
       print(f"ライン {i+1}:")
       print(f"  ID: {highway['id']}")
       print(f"  タイプ: {highway['properties'].get('highway', '不明')}")
       print(f"  名前: {highway['properties'].get('name', '名前なし')}")
       # 座標点の数を確認
       coords = highway['geometry']['coordinates']
       print(f"  ポイント数: {len(coords)}")
       print(f"  座標: {coords}")
       print()
   

   出力の各行は1個の「ライン」オブジェクトを表す。coordinates には、ラインを構成する各ポイントの座標が格納されている。

   注意: GeoJSON の座標は(経度、緯度)の順で格納される。これは一般的な(緯度、経度)の順とは逆である。

5. 「ノード」データの構造を確認する。

   以下の Python プログラムを実行する。

   # ノード（ポイント）のデータを抽出
   nodes = []
   for feature in data['features']:
       if feature['geometry']['type'] == 'Point':
           nodes.append(feature)
   
   print(f"ポイントの総数: {len(nodes)}")
   # 最初の数個のノードを表示
   for i, node in enumerate(nodes[:3]):  # 最初の3つだけ表示
       print(f"ノード {i+1}:")
       print(f"  ID: {node['id']}")
       print(f"  緯度経度: {node['geometry']['coordinates']}")
       print(f"  タグ: {node['properties']}")
       print()
   

   出力の各行は1個の「ポイント」オブジェクトを表す。各ポイントは ID、座標、およびタグ(属性情報)を持つ。

まとめ

本記事で取得したデータの構造は以下のとおりである。

• ラインデータ: 複数のポイント座標で構成され、道路や河川などの線形要素を表す
• ポイントデータ: ID、座標(経度、緯度)、およびタグ(属性情報)で構成される

取得したデータは geopandas などのライブラリを使用して、地図上への可視化や空間分析に活用できる。