我正在使用真实的GPS数据（在智能手机应用程序的实验中收集）。数据集由每个时间步（每1秒）的位置（纬度和经度）组成。
我使用OSMNX库在Map上绘制轨迹（参见下面的示例）。
对于给定的个人/轨迹，我想识别那些沿着人行道或绿色区域运行的GPS位置。我知道我可以通过表示轨迹并添加带有标记“行人区域”和“公园”的OSMNX层来可视化地完成，但是，有没有办法将OSMNX信息与真实的数据进行对比，从而根据每个GPS位置是否经过行人区来自动标记该位置还是没有
这里的代码我用来表示一个单一的轨迹和OpenStreetMap与标签对应的步行区和公园。

import networkx as nx
import osmnx as ox
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import glob
import os
import osrm

#%matplotlib inline
ox.config(log_console=True)
ox.__version__

# Create the graph with a given GPS coordenates.
G = ox.graph_from_point((41.31367857092018, 2.0233411472684057), dist=1000, network_type='walk')

# Plot the OSM graph together with the real GPS trajectory
fig, ax = ox.plot_graph(G, show=False, close=False)

df = pd.read_csv('2018-11-05_sgv_0101_PEU.csv')  # read the GPS data

# Get the parks (in green) and the pedestrian areas (in purple)
place = "Viladecans, Baix Llobregat"   
tags = {"leisure": "park"}
tags2 = {"highway": "pedestrian", "area": True}
gdf = ox.geometries_from_place(place, tags)
gdf2 = ox.geometries_from_place(place, tags2)
gdf.shape
gdf2.shape
gdf.plot(ax=ax,color='darkgreen')
gdf2.plot(ax=ax,color='purple')

ax.scatter(2.0233411472684057,41.31367857092018, marker='*', c='yellow', s=200)
ax.scatter(df['longitude'],df['latitude'], c='red', s=1)

plt.show()