Python Basemapで利用できる無料地図タイル（背景地図）一覧
前回、Python Basemapの背景地図を緯度・経度を指定してOpenStreetMapで描画してみましたが、
実は、Python Basemapには以下のような形でArcGIS REST APIを呼び出すだけで、
map = Basemap(epsg=3857,
lat_ts=center_Lat, resolution='h',
llcrnrlon=minLon, llcrnrlat=minLat,
urcrnrlon=maxLon, urcrnrlat=maxLat)
map.arcgisimage(service='Ocean_Basemap',verbose=True,dpi=96, xpixels=1200)
簡単にArcGISの背景地図を描画するためのAPIが用意されているのですが、
NatGeo_World_Map（ArcGIS）
World_Imagery（ArcGIS）
World_Physical_Map（ArcGIS）
World_Shaded_Relief（ArcGIS）
World_Street_Map（ArcGIS）
Ocean_Basemap（ArcGIS）
今回は、OpenStreetMapをはじめ、Wikimedia Maps、国土地理院などの無料で利用できる地図タイルの一覧を集めてみました。なお、使用規定などは各タイルで異なりますので、実際の使用の際にはそれぞれのサービス先でご確認ください。
タイル名：OpenStreetMap's Standard tile layer
https://a.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png
https://b.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png
https://c.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：Wikimedia Maps
https://maps.wikimedia.org/osm-intl/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：OpenCycleMap
https://tile.thunderforest.com/cycle/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：Transport
https://tile.thunderforest.com/transport/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：Landscape
https://tile.thunderforest.com/landscape/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：Outdoors
https://tile.thunderforest.com/outdoors/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：Transport Dark
https://tile.thunderforest.com/transport-dark/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：SpinalMap
https://tile.thunderforest.com/spinal-map/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：Pioneer
https://tile.thunderforest.com/pioneer/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：Mobile Atlas
https://tile.thunderforest.com/mobile-atlas/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：Neighbourhood
https://tile.thunderforest.com/mobile-atlas/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：Humanitarian map style
http://a.tile.openstreetmap.fr/hot/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：Toner
http://a.tile.stamen.com/toner/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：Terrain
http://a.tile.stamen.com/terrain/{z}/{x}/{y}.jpg
タイル名：Watercolor
http://a.tile.stamen.com/terrain/{z}/{x}/{y}.jpg
タイル名：Transport map
http://www.openptmap.org/tiles/{z}/{x}/{y}.png
以下国土地理院
タイル名：電子国土基本図
https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/std/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：土地利用図
https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/lum200k/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：全国最新写真（シームレス）
https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/seamlessphoto/{z}/{x}/{y}.jpg
タイル名：色別標高図
https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/relief/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：陰影起伏図
https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/hillshademap/{z}/{x}/{y}.png
タイル名：傾斜量図
https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/slopemap/{z}/{x}/{y}.png
などなど、国土地理院には他にも様々な地図タイルが存在するほか
他にも探せばまだまだ色々ありそうですね。
上のサンプル地図を描いた際のソースは以下
import requests from StringIO import StringIO import string import pandas as pd import numpy as np import hjson import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as colors from matplotlib import cm from scipy import misc from mpl_toolkits.basemap import Basemap from osgeo import gdal from math import pi from math import tanh from math import sin from math import asin from math import exp from numpy import arctanh from pyproj import Geod # 1タイルのピクセル数 pix = 256 # 描画に使用する縦横の最小タイル数 Tiles = 2 g = Geod(ellps='WGS84') # ピクセル座標を経緯度に変換する def fromPointToLatLng(pixelLat,pixelLon, z): L = 85.05112878 lon = 180 * ((pixelLon / 2.0**(z+7) ) - 1) lat = 180/pi * (asin(tanh(-pi/2**(z+7)*pixelLat + arctanh(sin(pi/180*L))))) return lat, lon # 経緯度をピクセル座標に変換する def fromLatLngToPoint(lat,lon, z): L = 85.05112878 pointX = int( (2**(z+7)) * ((lon/180) + 1) ) pointY = int( (2**(z+7)/pi) * (-1 * arctanh(sin(lat * pi/180)) + arctanh(sin(L * pi/180))) ) return pointX, pointY # 経緯度をタイル座標に変換する def fromLatLngToTile(lat,lon, z): pointX, pointY = fromLatLngToPoint(lat,lon, z) return pointX/pix, pointY/pix # 指定経緯度範囲が異なるタイルにまたがる最小のズームレベルとそのタイル座標を返す def getTile(Tiles, minLat, minLon, maxLat, maxLon): for z in range(0,20): tileX1, tileY1 = fromLatLngToTile(minLat, minLon, z) tileX2, tileY2 = fromLatLngToTile(maxLat, maxLon, z) if tileX2 - tileX1 >= Tiles - 1 and tileY1 - tileY2 >= Tiles - 1: break return z, tileX1, tileY1, tileX2, tileY2 # 地図画像データを読み込み各ピクセルをRGB値に変換した配列を返す def load_imgColors(urlFormat, z, x1, y1, x2, y2): for x in range(x1, x2+1): for y in range(y2, y1+1): #地図画像データを読み込む url = urlFormat.format(z=z,x=x,y=y) print url response = requests.get(url) if response.status_code == 404: #地図画像データが無い区画は白塗りにする colors=np.ones((256, 256, 3), dtype=object) else: #画像READ img = misc.imread(StringIO(response.content)) # 画像タイルを縦に連結 if y == y2: im_v = img else: #im_v = cv2.vconcat([im_v, img]) #im_v = np.append(im_v,img,0) im_v = np.concatenate((im_v, img), axis = 0) #縦 # 画像タイルを横に連結 if x == x1: im = im_v else: #im = cv2.hconcat([im, im_v]) #im = np.append(im,im_v,1) im = np.concatenate((im,im_v), axis = 1) #横 return im def makeMap(tileServer, center_Lat, center_Lon, minLat, minLon, maxLat, maxLon): # 指定経緯度範囲の最適ズームとタイル座標範囲を求める z, x1, y1, x2, y2 = getTile(Tiles, minLat, minLon, maxLat, maxLon) # タイルURL f=open('tiles.hjson') tiles = hjson.load(f) f.close() # OpenStreetMapのタイル画像のURLフォーマット urlFormat = tiles['tiles'][tileServer] print urlFormat # OpenStreetMapのタイル画像を読み込み連結して１枚の画像として返す imgColors = load_imgColors(urlFormat, z, x1, y1, x2, y2) # 指定経緯度のピクセル座標を求める pointX1, pointY1 = fromLatLngToPoint(minLat, minLon, z) pointX2, pointY2 = fromLatLngToPoint(maxLat, maxLon, z) # 経緯度範囲に地図タイルをカット imgColors = imgColors[pointY2-y2*pix:pointY2-y2*pix+pointY1-pointY2, pointX1-x1*pix:pointX1-x1*pix+pointX2-pointX1, :] # 地図を作成する # 3857 球面メルカトル # 3395 回転楕円体メルカトル fig = plt.figure(figsize=(4,4)) #plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1) map = Basemap(epsg=3857, lat_ts=center_Lat, resolution='h', llcrnrlon=minLon, llcrnrlat=minLat, urcrnrlon=maxLon, urcrnrlat=maxLat) # 背景地図画像を描画 mx0, my0 = map(minLon, minLat) mx1, my1 = map(maxLon, maxLat) extent = (mx0, mx1, my0, my1) plt.imshow(imgColors, vmin = 0, vmax = 255, extent = extent) # 経緯度線を描画 map.drawparallels(np.arange(int(minLat), int(maxLat)+1, coordinateLineStep[z]), labels = [1,0,0,0], fontsize=8) map.drawmeridians(np.arange(int(minLon), int(maxLon)+1, coordinateLineStep[z]), labels = [0,0,0,1], fontsize=8) plt.savefig('1.jpg', dpi=72) plt.show() # ズームレベルに応じた経緯度線のステップ coordinateLineStep = { 5 : 5.0, 6 : 5.0, 7 : 2.5, 8 : 1.0, 9 : 0.5, 10 : 0.25, 11 : 0.2, 12 : 0.1, 13 : 0.05, 14 : 0.02, 15 : 0.01, 16 : 0.005, 17 : 0.0025, 18 : 0.002, 19 : 0.002 } if __name__ == '__main__':
# 東京駅 center_Lat = 35.681111 center_Lon = 139.766667 gap = 0.01 minLat = center_Lat - gap minLon = center_Lon - gap * 1.2 maxLat = center_Lat + gap maxLon = center_Lon + gap * 1.2 print "北緯%f 東経%f - 北緯%f 東経%f" % (minLat, minLon, maxLat, maxLon) makeMap('Neighbourhood', center_Lat, center_Lon, minLat, minLon, maxLat, maxLon)
タイルサーバー一覧（tiles.hjson）
{
"tiles": {
// OpenStreetMap's Standard tile layer
"OSMA" : "https://a.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png",
"OSMB" : "https://b.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png",
"OSMC" : "https://c.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png",
// Wikimedia Maps
"WikiMaps" : "https://maps.wikimedia.org/osm-intl/{z}/{x}/{y}.png",
// OpenCycleMap
"OpenCycleMap" : "https://tile.thunderforest.com/cycle/{z}/{x}/{y}.png?apikey=取得したAPIキー",
// Transport
"Transport" : "https://tile.thunderforest.com/transport/{z}/{x}/{y}.png?apikey=取得したAPIキー",
// Landscape
"Landscape" : "https://tile.thunderforest.com/landscape/{z}/{x}/{y}.png?apikey=取得したAPIキー",
// Outdoors
"Outdoors" : "https://tile.thunderforest.com/outdoors/{z}/{x}/{y}.png?apikey=取得したAPIキー",
// Transport Dark
"TransportDark" : "https://tile.thunderforest.com/transport-dark/{z}/{x}/{y}.png?apikey=取得したAPIキー",
// Spinal Map
"SpinalMap" : "https://tile.thunderforest.com/spinal-map/{z}/{x}/{y}.png?apikey=取得したAPIキー",
// Pioneer
"Pioneer" : "https://tile.thunderforest.com/pioneer/{z}/{x}/{y}.png?apikey=取得したAPIキー",
// Mobile Atlas
"MobileAtlas" : "https://tile.thunderforest.com/mobile-atlas/{z}/{x}/{y}.png?apikey=取得したAPIキー",
// Neighbourhood
"Neighbourhood" : "https://tile.thunderforest.com/neighbourhood/{z}/{x}/{y}.png?apikey=取得したAPIキー",
// Humanitarian map style
"HumanitarianMapA" : "http://a.tile.openstreetmap.fr/hot/{z}/{x}/{y}.png",
// Hillshading
"Hillshading" : "http://c.tiles.wmflabs.org/hillshading/{z}/{x}/{y}.png",
// Black & White map
"toner" : "http://a.tile.stamen.com/toner/{z}/{x}/{y}.png",
// Terrain
"Terrain" : "http://a.tile.stamen.com/terrain/{z}/{x}/{y}.jpg",
// Watercolor
"Watercolor" : "http://a.tile.stamen.com/watercolor/{z}/{x}/{y}.jpg",
// Transport map
"Transportmap" : "http://www.openptmap.org/tiles/{z}/{x}/{y}.png",
// 国土地理院
// 電子国土基本図
"std" : "https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/std/{z}/{x}/{y}.png",
// 土地利用図
"lum200k" : "https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/lum200k/{z}/{x}/{y}.png",
// 全国最新写真（シームレス）
"seamlessphoto" : "https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/seamlessphoto/{z}/{x}/{y}.jpg",
// 色別標高図
"relief" : "https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/relief/{z}/{x}/{y}.png",
// 陰影起伏図
"hillshademap" : "https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/hillshademap/{z}/{x}/{y}.png",
// 傾斜量図
"slopemap" : "https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/slopemap/{z}/{x}/{y}.png",
"toner" : "http://a.tile.stamen.com/toner/{z}/{x}/{y}.png",
}
}
