QGIS道路抽出：6つの方法と注意点
で道路を抽出するには、QuickOSMをインストールし、Vector > QuickOSM > QuickOSMを開き、キーhighwayをキャンバス範囲で検索すると、数秒でネットワークがラインとして取得できます。OpenStreetMapが薄い地域では、他に5つの方法で道路を地図化できます：公開済みの国家データセット、手動デジタイズ、GRASSによる細線化、教師あり分類、セグメンテーションモデルです。
- 最速で無料： QuickOSM、すでに誰かがその地域をマッピング済みなら。
- 今日使える全国カバレッジ： 公開データセットのダウンロード、やはり無料。
- 地図より新しい画像がある場合： セグメンテーションモデル、無料枠から。
- マスクやスキャンからラインを得る： GRASSの
r.thin、次にr.to.vect。
最初に一つ選ぶことがあり、それが使える手法を決めます。道路を抽出するのではありません。centreline（中央を通る1本の線で、車線数や制限速度を持つ）とsurface（縁石から縁石までの舗装面）のどちらかを選ぶのです。ルーティングには線が必要です。排水や舗装量の計算には面積が必要です。以下の手法の半分は前者を、半分は後者を返し、両者の変換には一手間かかります。
ウェブの解説で間違っている点
QGISのチュートリアルやフォーラムで繰り返される2つの答えがあり、どちらも午後を無駄にします。
「自動トレースをオンにして、画像上の道路をなぞる」 トレースは画像を見ません。QGIS 3.44のマニュアルは明言しています：既存のベクトル地物のエッジに沿った最短経路を作るだけです。裸の衛星画像の上では、なぞる対象が存在しないため、何も起きません。区画や部分的なネットワークをすでに持っていて、新しい形状をそこにスナップさせたいときに役立ちます。
「空中写真にGRASSのr.thinを掛ける」 r.thinには、道路が1つの値、それ以外が別の値になったrasterが必要です。カラー写真を渡すと、ピクセル値の偶然のまとまりを細線化するだけで、道路にはなりません。良い道具を一手早い場所で使っています：分類や検出の後に置くべきもので、前に置くものではありません。
結論
| 状況 | 手法 | コスト |
|---|---|---|
| OSMマッパーが活発な都市 | 1, QuickOSM | 無料 |
| 国家道路データセットがある国 | 2, ダウンロードしてクリップ | 無料 |
| 少数の道路、または保有するlayerの修正 | 3, トレースをオンにしてデジタイズ | 無料、ただし遅い |
| 道路マスクやスキャン地図 | 4, GRASSのr.thin、次にr.to.vect | 無料 |
| アスファルトが目立つマルチバンドシーン | 5, 教師あり分類 | 無料のplugin、サンプル作業に数時間 |
| OSMが届いていない地域の recent 画像 | 6, セグメンテーションモデル | 無料枠あり、その後はサブスクリプション |
始める前に
投影CRSで作業してください。以下の2つの手順はlayer単位で幅を取るため、度単位の幅では意味がありません。
このページのどの手法も壊す4つの要因があり、金額にかかわらず同じです。住宅街の樹冠が真上からのセンサーから道路を隠すため、結果はちぎれて戻ります。ダートトラックと隣の畑は同じ色のため、まさに地図化が必要な場所で未舗装路が抜け落ちます。
残り2つは形状の問題です。河川、枯れ川、鉄道線路は細長い地物であり、ピクセルベースの手法はどれも道路クラスに落とします。橋とトンネル坑口では面が切れるため、ネットワークがつながっていてほしい場所で切断されます。
Method 1：QuickOSMでOpenStreetMapから取得
以下のすべての手法を試す前に、OSMを確認する30秒が手間を省きます。QuickOSMはOverpass APIに問い合わせ、結果をそのままプロジェクトに取り込みます。
Install QuickOSM
Plugins > Manage and Install PluginsでQuickOSMを検索し、インストールします。
Open the quick query
Vector > QuickOSM > QuickOSMを開き、Quick queryタブを使います。
Set the key
キーにhighway、値を空にすると全道路クラスが対象です。絞るには値を足します：residential、track、motorway。
Bound it
Canvas Extentを選んでください。国全体のような無制限の問い合わせはOverpassでタイムアウトします。
Run and filter
ラインがOSMタグ付きで届きます。highwayで絞り、存在すればsurfaceを読んでください。
マッピング済み地域ではタグが検出に勝つ理由です。highway=trackは農道であることを、highway=unclassifiedは小さな公道であることを教えます。このページのどのモデルもどちらかは教えられません。検出は形状を返し、OSMは誰かがすでに名付けた形状を返すからです。ODbLのもとで帰属表示が必要です。
カバレッジがOSMの限界です。アフリカ農村、南アジア、ほとんどの都市の成長縁辺で、highwayのラインを recent 画像に重ねると、トラックが画像にはっきり写っているのに何も描かれていません。
使う場合： すでに誰かがその地域をマッピング済みなら。
使わない場合： 画像に写る道路がOSMのlayerに無いなら。
Method 2：公開道路データセット
誰かがすでに検出を実行し、結果を無償公開している場合があります。
Microsoft Road Detectionsは235か国で5420万kmをカバーし、Bing Mapsの空中画像から掘り出され、国別ファイルのcentrelineとしてODbLで公開されています。
Metaは独自のAI生成道路をRapid editor経由で公開しています。それらをまとめていたDaylight配布は2024年5月の提供終了案内の通り終了したため、今はRapidが現実的な入手先です。
存在する国では国家機関がどちらにも勝ちます。フランスはBD TOPOを公開し、Troncons de route layerがEtalab 2.0のもとでメートル精度を持ち、掘り出しデータセットの粗い位置合わせとは違います。英国はOS Open RoadsをOS Data Hub経由で無料公開し、毎年4月と10月に更新します。
注意点は古さです。検出セットは掘り出し元画像のスナップショットであり、先春に閉鎖された道路はどれも知りません。
使う場合： 今日中に全国カバレッジが必要で、日付が十分なら。
使わない場合： データセット作成以降の変化が仕事なら。
Method 3：トレースをオンにして手でデジタイズ
50本程度までなら描く方がまだ速く、トレースの実態を知ればQGISは確かな助けになります。
編集を切り替え、Add Line Featureを選び、スナップツールバーのTracingツールを有効にするかTを押します。頂点にスナップし、2つ目の頂点まで動かすと、QGISは既存地物のエッジに沿った最短経路を作ります。トレースアイコンを開いてOffsetを設定すると、沿うのではなく並行にデジタイズできます。
2つの振る舞いが人を驚かせます。キャンバス内の地物が多すぎるとトレースは自動で切れ、ズームインすると戻ります。自由曲線にはRでストリーミングデジタイズを使います。
使う場合： 50本程度まで、または信頼できるlayerに対する修正なら。
使わない場合： 未マッピングのトラックが広がる地区を前にしているなら。
Method 4：GRASSのr.thin、次にr.to.vect
centrelineを直接渡す唯一の手法であり、2026年も生き残る理由です。道路が1つの値、それ以外が別の値になったrasterを渡します：紙地図スキャンの二値化、またはMethod 5や6のマスクです。
r.thinはすべてのストロークを1ピクセル幅まで痩せさせ、そのピクセル連なりがcentrelineになります。r.to.vectをfeature type lineで使うとジオメトリになります。GRASSマニュアルが警告する通り、交差点に過剰なノードと垂れ下がった短枝ができるため、片付けを見込みます：短枝を長さで落とし、一本であるべき区間を結合します。
GRASSはほとんどのQGISインストーラに同梱されるため、追加購入はありません。Method 6の面をライン網に変える手順でもあり、私が最もよく使う組み合わせです。
使う場合： きれいな道路マスクやきれいなスキャンを持ち、ラインが必要なら。
使わない場合： 入力がカラー写真なら。
Method 5：教師あり分類
ピクセルを分類し、道路クラスをベクトル化します。Semi-Automatic Classification Pluginが標準のpluginで、作者はLuca Congedoです。リリース9.0.4はQGIS 3.99、つまりQGIS 4系を要するため、QGIS 3.xではマネージャが代わりに8.5.0を出します。dzetsakaは同じ仕事を小さな画面でします。
道路ピクセルと場面内の他の全クラスに訓練領域を描き、最尤法などの分類器を回し、道路クラスをRaster > Conversion > Polygonizeに送ります。raster to vectorガイドが後半をカバーし、polygonizeが残す階段エッジを直すアルゴリズムも含みます。
アスファルトが周囲と本当に違い、マルチスペクトルのバンドが助ける場合に動きます。似た見た目には倒れます。分類器はピクセル値を比べ、形状を何も知らないためです：灰色の屋根、枯れ川、畑の裸地縁がすべて道路クラスに入ります。訓練サンプルに数時間を見込み、次のシーンでは描き直しを覚悟してください。
使う場合： マルチスペクトルのバンドがあり、道路がその中で目立つなら。
使わない場合： 道路と屋根が同色なら。ほとんどの都市がそうです。
Method 6：セグメンテーションモデル
セグメンテーションモデルは道路の見た目を学習済みのため、形状と文脈でMethod 5を止める似た見た目を越えます。その1つを私たちが作っています、AI Segmentation。この節は私たち自身のツールについてです。
Install from the plugin manager
Windows、macOS、Linux上のQGIS 3.22以降。GPU不要、Python環境不要、重みの取得不要です。
Draw the area
キャンバスに表示中のrasterの上で範囲を描きます。衛星シーンからWMSまで対応します。
Type the word
車道にはroadと入力します。parking lot、sidewalk、drivewayは別の語です。別々に実行してください。道路にくっついた駐車場が一体になります。
Filter, then convert if you need lines
実行がpolygonsを返すと、プロジェクトCRSでのlabel、class、score、area_m2、perimeter_mを持ちます。scoreと面積で絞り、ラインが必要ならGRASSのv.voronoi.skeletonで面を通します。
出力は縁石から縁石までのpolygonsであり、centrelineは出しません。そのためライン納品には上記のスケルトン手順がかかります。両クラウドモードは画像を欧州連合内のサーバに送り、小さなローカルモデルのみが自分のマシンに残ります。
樹冠は面をちぎり、手でつなぎ直します。橋床版も同じです。濡れたアスファルトと新しい舗装直しは色調を変え、区間を落とします。精度の数値は公表しません。画像で数が動くからです。
私たち自身の調整表から1つの数値です。奇妙に見える結果を説明するためです。道路は建物より粗いタイルで動き、地上512 m per tileを下限とし、建物の128 mに対します。アスファルトの断片を渡されたモデルが駐車場と呼ぶからです。ある程度の延長が見えて初めて道路は道路と読めます。
コスト、2026年9月3日読み。無料プランはAutomaticで月3 km2の地上面積をカバーし、カード不要、クラウドSemi-Autoで月50オブジェクト検出を含みます。自分のマシン上のSemi-Autoにはカウンタ自体がありません。Proは月39ユーロ税別で200 km2と500オブジェクトに上がります。Mapflowは道路モデルを1クレジット0.10ドルで出し、1 km2あたり5クレジット＋画像コストで、開始時250クレジット無料です。
使う場合： 画像が地図より新しく、手で描くには多すぎる道路があるなら。
使わない場合： OSMがすでにネットワークを持っているか、画像をマシン外に出せないなら。
覚えておくこと
まずOpenStreetMapを確認してください。そこの30秒が他の5手法を開く価値があるかを決めます。
手法を選ぶ前にcentrelineと面のどちらかを決め、後で決めないでください。ルーティングには線、面積計算にはpolygonが必要で、変換にはどちら向きも一手かかります。
自動トレースは既存ベクトル地物をなぞり、下の画像は決して見ません。r.thinは二値のrasterを要し、写真では動きません。
木の下の道路はこのページのどの手法でもちぎれて戻り、金額では直りません。
Method 6の面をMethod 4に通すと、誰もデジタイズしていないcentreline網が得られます。
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よくある質問
QGISだけで衛星画像から道路を抽出できますか？
自動ではできません。コアのQGISは手デジタイズと、分類済みrasterのベクトル化をします。写真から道路を取るにはpluginが必要です：セグメンテーションモデル、または自分で訓練するSCPのような分類器です。
道路抽出はラインとpolygonのどちらを返しますか？
どちらもあり、手法が決めます。OSM、国家データセット、公開検出、GRASSのr.thinはラインを返します。教師あり分類とセグメンテーションモデルは面を返します。画像に写るのは面だからです。GRASSのv.voronoi.skeletonが一方を他方に変えます。
樹冠下の道路がちぎれるのはなぜですか？
真上からのセンサーは樹冠を通さないため、ソフトウェアに触る前にデータ側で欠けています。編集セッションで区間をスナップして橋渡ししてください。
未舗装トラックはどの手法でも見つかりますか？
部分的です。ダートトラックと隣の畑は同色のため、分類は通常外し、検出モデルは広い方を見つけます。マッパーが歩いた場所ではOSMのhighway=trackが最も確かであり、それが必要な場所ほど欠けるのが問題です。
道路抽出に足りる画像解像度は？
道路と隣が分かれる解像度です。高速道路は粗い衛星シーンで写り、木の下の住宅街路は20 cmオルソ以上が必要です。手法を決める前に自分の画像を無料枠で試してください。
QGISでの道路抽出は無料ですか？
Method 1から5はインストールも実行も無料です。課金はクラウドのセグメンテーションモデルのみで、ここで挙げた2つにはどちらも無料枠があります。
raster to vectorガイドがMethod 5のpolygonize後半をカバーし、建物フットプリントガイドが絞り込み手順を通しで歩きます。QGIS AIハブがpluginを横並びで比べます。
