如何移除OSMnx自行车路网中居民区等无用路段以降低复杂度？

• 利用OSM自定义过滤器提前筛选
  直接在调用ox.graph_from_bbox时使用custom_filter参数，根据OSM的highway标签指定只保留需要的路段类型，从源头减少无用数据。比如你要排除居民区道路，可以只保留自行车道、主次干道这类：

# 注意你原代码里lng1重复了，应该是lng2
G = ox.graph_from_bbox(lat1, lat2, lng1, lng2, 
                       custom_filter='["highway"~"cycleway|primary|secondary|tertiary|trunk"]', 
                       simplify=True)

常用的highway标签对应类型：

• cycleway：专用自行车道

• primary/secondary/tertiary：主/次/三级公路

• trunk：干线道路
  这样就能直接跳过residential（居民区）、service（服务道路）这类你不需要的路段。

• 获取路网后基于边属性过滤
  如果已经拿到了原始路网，也可以事后遍历边的属性来删除无用路段。比如根据highway标签排除居民区和服务道路：

# 遍历所有边，筛选出需要保留的边
edges_to_keep = []
for u, v, k, data in G.edges(data=True, keys=True):
    # 排除居民区和服务道路，可根据需求调整标签列表
    if data.get('highway') not in ['residential', 'service', 'unclassified']:
        edges_to_keep.append((u, v, k))

# 生成过滤后的子图
G_filtered = G.edge_subgraph(edges_to_keep).copy()

还可以结合access标签进一步过滤，比如只保留允许自行车通行的路段：data.get('access') != 'no'。

• 基于连通性保留核心路网
  有些居民区路段是孤立的小分支，或者和主路网连通性差，可以保留最大的连通分量来简化路网：

from networkx.algorithms.components import strongly_connected_components

# 针对有向图，提取最大强连通分量
largest_component = max(strongly_connected_components(G), key=len)
G_filtered = G.subgraph(largest_component).copy()

# 如果是无向图，用connected_components
# from networkx.algorithms.components import connected_components
# largest_component = max(connected_components(G.to_undirected()), key=len)
# G_filtered = G.subgraph(largest_component).copy()

这种方法能自动去掉那些游离在主路网之外的小支路，适合快速简化。

• 结合道路等级和使用场景细化过滤
  如果你的需求更具体，比如只保留适合长距离骑行的道路，还可以结合maxspeed（限速）、bicycle（自行车通行权限）等标签进一步筛选：

edges_to_keep = []
for u, v, k, data in G.edges(data=True, keys=True):
    # 保留自行车允许通行、且道路等级不是居民区的路段
    if data.get('bicycle') != 'no' and data.get('highway') not in ['residential', 'service']:
        # 可选：过滤掉限速过低的小路（比如低于20km/h）
        maxspeed = data.get('maxspeed')
        if maxspeed is None or int(maxspeed) >= 20:
            edges_to_keep.append((u, v, k))

G_filtered = G.edge_subgraph(edges_to_keep).copy()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Junez