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小编：交通态势数据，是指当前道路交通状况，我们比较熟悉的是在百度高德地图APP上面显示的红、黄、绿等拥堵与畅通状况，而这些图是栅格数据，无法进行量化分析，那么是否能够获取到这个数据呢，其实也是非常简单的，接下来为大家解读下如何获取，同时和大家分享如何生成道路矢量数据~
规划云网站道路肌理开篇 （和本文无关，纯粹觉得好看）
guihuayun.com/maps/en
首先我们需要知道交通态势数据来自哪里，目前高德是比较容易通过API获取的，我们首先看看高德对交通态势的一些定义：
交通态势是一类简单的HTTP接口，提供根据用户输入的内容能够返回希望查询的交通态势情况。注意他并不是每个城市都有：
目前支持城市：北京，上海，广州，深圳，宁波，武汉，重庆，成都，沈阳，南京，杭州，长春，常州，大连，东莞，福州，青岛，石家庄，天津，太原，西安，无锡，厦门，珠海，长沙，苏州，金华，佛山，济南，泉州，嘉兴，西宁，惠州，温州，中山，合肥，乌鲁木齐，台州，绍兴，昆明。
使用API前需先申请Key，若无高德地图API账号需要先申请账号。
如上所述，我们首先要申请一个高德的Key，这是API运作的基础。接下来分为四个部分给大家介绍：
第一部分：获取高德Key（用本文工具的话可以略过） 第二部分：使用规划云工具获取交通态势 第三部分：Arcmap中把交通态势转为道路矢量 第四部分：拓展分析，破除区域范围限制
高德Key是和高德API通信的钥匙，要想使用高德的API服务，就需要Key。申请网址在这里：
https://console.amap.com/dev/key/app
注册并登录进入之后，点击“创建新应用”：
然后填写应用名称，选择应用类型，这里可以随意填写：
然后点击“添加”按钮，添加一个Key：
这里注意选择“Web服务”，注意里面有一个“Web端”，是做网站在网页用的，不要选他：
上面填写Key名称方便自己记忆，底下的IP白名单部分可以不填，只要不把自己的Key告知别人即可。勾选“阅读并同意”框，点击提交，就可以获得自己的Key了：
上图中红色部分就是自己的Key了。
高德交通态势API介绍链接在这里：
https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/trafficstatus
不过先别忙去看，我们把这个放在最后讨论，我们先介绍工具，大家可以使用这个工具，获取部分地区的交通态势数据，工具链接：
http://www.guihuayun.com/tools.php?id=22
界面截图：
打开页面之后，可以看到有三个框，分别是：
（1）输入搜索地址 （2）输入高德WebAPI的key （3）坐标
“输入搜索地址框”，是为了给大家选点用的，因为要输入经纬度，所以放个地图，方便大家搜索，点击地图，右侧的“坐标”框会发生变化，显示当前地图上点选的经纬度。
接下来，点击确定，就可以获取交通态势了。这个交通态势是指“当前填写的经纬度”为中点，对角线10公里范围内的交通态势。
点击后界面如下：
点击下载，直接下载CSV~~
既然我们拿到了CSV数据，那我们就可以在gis软件里面导入了，在Arcmap中，我们选择 文件->添加数据->添加XY数据，即可选择字段，添加成为点：
坐标系可以选择wgs84，x字段选择经度，y字段选择维度，即可生成点：
接下来就可以通过交通态势、车速等字段进行符号可视化表达了：
在此基础上，把点文件导出为SHP文件，接下来我们使用“点集转线”工具：
线字段选择编号，排序字段选择FID，即可生成道路矢量数据：
我们也可以加上底图，做一些效果：
按照车速进行观测点与路段属性显示
这样，我们就获取了一个矢量道路数据集，且与车速、交通态势相关联，更多效果和数据应用就靠大家继续去探索了~
说到这里，大家回过头来看看这个API的说明文件：
https://restapi.amap.com/v3/traffic/status/rectangle?参数
工具中使用的是矩形区域交通态势，也就是需要构建一个链接，输入key、level、extensions、retangle等，其中最重要的是输入左下角、右上角的坐标。
https://restapi.amap.com/v3/traffic/status/rectangle?key=xxx&extensions=all&rectangle=116.351147,39.966309;116.357134,39.968727
之所以上面的工具让输入的是中心点坐标，是因为这个API规定了只能获得对角线一定范围内的数据，过大则无法获取，所以工具做成了中心点获取。如果上述工具可以一次性获取九宫格相邻地区的数据，相信能解决更大问题，且看后续更新。
如何获取全量数据呢？方法有很多，一种是采用Python编程的方式进行获取，另一种也可以使用FME进行获取，其思路比较相似，都是对城市或者大区域进行网格划分：
网格示意，对角线小于10公里
保证每个渔网面对角线小于10公里，这样就可以循环获取每个方格网的数据，然后进行去重，即可得到所有大区域的交通态势。
以上就是本次分享的全部内容，更多经验交流、数据分享、数据讨论，欢迎加入城市数据学社，每日学习，共同进步~
参考文献： [1] Python爬取高德API实时交通态势数据 [2] 利用FME实现城市高德路况抓取及增量更新
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