第十一章：网络分析步骤详解

网络分析步骤（network.*）提供基于图论的路网分析和地理编码功能，共 3 个步骤，需要安装 [network] 可选依赖（networkx、geopy）。

11.1 安装依赖

pip install -e ".[network]"

11.2 步骤总览

11.3 network.shortest_path：最短路径

在线矢量网络（道路、管线等）中计算两点之间的最短路径，使用 networkx 构建图论模型。

参数

输出

实现原理

1. 将线矢量网络的每条线段端点作为图节点，线段作为边
2. 边权重默认为几何长度，也可使用指定属性字段
3. 找到最近的图节点作为起终点
4. 使用 networkx.shortest_path（Dijkstra 算法）计算最短路径
5. 将路径节点序列构建为 LineString

示例

pipeline:
  name: "最短路径分析"

  steps:
    - id: load-network
      use: io.read_vector
      params: { path: "data/road_network.shp" }

    - id: reproject
      use: vector.reproject
      params:
        input: "$load-network"
        target_crs: "EPSG:3857"

    - id: find-path
      use: network.shortest_path
      params:
        input: "$reproject"
        origin: [12952000, 4835000]       # EPSG:3857 坐标
        destination: [12960000, 4840000]
        weight: "travel_time"              # 按行驶时间最短
      on_error: fail

    - id: save-path
      use: io.write_vector
      params:
        input: "$find-path"
        path: "output/shortest_path.geojson"
        format: "GeoJSON"

  outputs:
    path_cost: "$find-path.path_cost"
    path_length: "$find-path.path_length"

注意：若起终点之间没有连通路径，步骤会抛出 ValueError: No path found。建议配合 on_error: fail 快速发现网络连通性问题。

11.4 network.service_area：服务区分析

从指定起点出发，计算在给定代价限制内能到达的所有节点，并构建服务区多边形（等时圈或等距圈）。

参数

输出

示例

pipeline:
  name: "医院 15 分钟步行服务区"

  steps:
    - id: load-network
      use: io.read_vector
      params: { path: "data/street_network.shp" }

    - id: reproject
      use: vector.reproject
      params:
        input: "$load-network"
        target_crs: "EPSG:3857"

    # 步行速度约 80 米/分钟，15 分钟 = 1200 米
    - id: service-area
      use: network.service_area
      params:
        input: "$reproject"
        origin: [12953000, 4836000]     # 医院坐标（EPSG:3857）
        max_cost: 1200                  # 1200 米

    - id: save-service-area
      use: io.write_vector
      params:
        input: "$service-area"
        path: "output/hospital_15min.geojson"
        format: "GeoJSON"

11.5 network.geocode：地理编码

将地址字符串列表批量转换为地理坐标，使用 geopy 库，目前支持 Nominatim（OpenStreetMap 数据）。

参数

输出

示例

pipeline:
  name: "学校地理编码"

  steps:
    - id: geocode-schools
      use: network.geocode
      params:
        addresses:
          - "北京市海淀区清华大学"
          - "北京市海淀区北京大学"
          - "北京市朝阳区中国传媒大学"
        provider: "nominatim"
        user_agent: "my-gis-project"    # 自定义标识，避免被限速
      on_error: retry    # 网络问题时重试

    - id: save-locations
      use: io.write_vector
      params:
        input: "$geocode-schools"
        path: "output/schools.geojson"
        format: "GeoJSON"

  outputs:
    success_count: "$geocode-schools.success"
    failed_count: "$geocode-schools.failed"

使用限制：Nominatim 是开放服务，有使用速率限制（1 请求/秒）。批量地理编码时请设置合理的 user_agent 并注意请求频率。商业场景建议使用付费地理编码 API。

11.6 网络分析注意事项

6.1 网络数据质量要求

网络分析步骤将线矢量网络转换为图，网络数据质量直接影响分析结果：

• 连通性：道路线必须在端点处精确相交，存在悬挂线或缺口会导致网络不连通
• 方向性：当前实现为无向图，不区分单行道方向
• 坐标系：建议使用投影坐标系（单位米）进行距离计算，使用 WGS84（度）时权重单位为度

6.2 数据预处理建议

# 最短路径分析前的数据准备
steps:
  - id: load-roads
    use: io.read_vector
    params: { path: "data/roads.shp" }

  # 过滤出可通行道路
  - id: filter-passable
    use: vector.query
    params:
      input: "$load-roads"
      expr: "road_class not in ['footway', 'cycleway']"

  # 转换为米制坐标
  - id: reproject
    use: vector.reproject
    params:
      input: "$filter-passable"
      target_crs: "EPSG:3857"

  - id: find-path
    use: network.shortest_path
    params:
      input: "$reproject"
      origin: [12952000, 4835000]
      destination: [12960000, 4840000]

11.7 本章小结

本章介绍了 3 个网络分析步骤（需安装 [network] 依赖）：

1. network.shortest_path：Dijkstra 最短路径算法，支持自定义权重字段，网络不连通时报错
2. network.service_area：从起点出发的可达服务区，基于代价限制（距离/时间），结果为凸包多边形
3. network.geocode：批量地址→坐标转换，使用 Nominatim，注意使用频率限制，建议配 on_error: retry

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