Digital Twin lasów Quebecu z 115 000 ortofotomap

Fundament, który stoi nad wszystkim innym

Terytorialny Digital Twin żyje i umiera wraz z jakością swoich danych. Scalanie tysięcy niejednorodnych kafli ortofotomap, pochłanianie niekompatybilnych układów odniesienia, wypełnianie braków w pokryciu, ujednolicanie kolorów między sensorami i rocznikami zdjęć. To najmniej widoczna praca, ale strukturalnie najważniejsza. Dopóki ten fundament nie jest solidny, nic z tego, co następuje później (renderowanie 3D, nawigacja wieloskalowa, analiza terytorialna) się nie utrzyma.

Ten wpis to raport z postępów tego etapu, zastosowanego do terytorium Quebecu.

Gdzie jesteśmy dzisiaj

Pipeline TerraLab: jedna scena, wszystkie źródła

TerraLab-Twin to planetarny wirtualny globus. Jego zadaniem jest łączenie w czasie rzeczywistym niejednorodnych źródeł geoprzestrzennych (publicznych ortofotomap, ortofotomap dronowych o wysokiej rozdzielczości, numerycznych modeli terenu, warstw wektorowych, zdjęć satelitarnych) w jeden nawigowalny teren 3D, od skali planetarnej aż po poziom pojedynczej parceli.

Trzy cechy definiują poziom techniki, do którego dążymy:

• Ciągłość skali: od całego Quebecu (przekątna 10 000 km) aż po 50-metrową parcelę, bez przerw, bez zmian układu odniesienia i bez szwów na granicach administracyjnych.
• Dynamiczna fuzja wielu źródeł: źródła o różnej jakości i rozdzielczości współistnieją na tym samym terenie i są wybierane na bieżąco w zależności od obszaru, wymaganej rozdzielczości i dostępności danych.
• Pełna abstrakcja u źródła: użytkownik końcowy nigdy nie widzi formatu plików, kodu EPSG czy strefy MTM. Po prostu nawiguje.

Cała praca opisana poniżej dotyczy realizacji tych trzech właściwości dla konkretnego przypadku: terytorium Quebecu.

Kafle MRNF połączone przez TerraLab WorldMapServer. Ciągły teren, bez widocznych szwów między oryginalnymi arkuszami.

Co sprawia, że dane Quebecu są unikalne

Quebec dysponuje jednym z najbogatszych publicznych zbiorów danych w Ameryce Północnej do tego typu prac. Quebeckie Ministerstwo Zasobów Naturalnych i Lasów (MRNF, wcześniej MERN) publikuje ponad 115 000 kafli ortofotomap, w sumie kilkaset gigabajtów danych, w natywnej rozdzielczości od 20 do 30 cm na piksel. To około trzydzieści razy dokładniej niż zdjęcia satelitarne Sentinel-2, używane jako uzupełnienie.

Ortofotomapa MRNF w natywnej rozdzielczości 20-30 cm nad fragmentem lasu w Quebecu.

To bogactwo niesie ze sobą własne wyzwania: niejednorodną rodzinę odwzorowań kartograficznych, wiele formatów plików, zdjęcia wykonane na przestrzeni różnych lat i sezonów. To dokładnie ten typ zbioru danych, do którego wirtualny globus został stworzony, tam gdzie tradycyjne narzędzie GIS zmusiłoby użytkownika do wyboru odwzorowania, sezonu i formatu, i do życia z konsekwencjami tego wyboru.

A my wiemy, jak obsłużyć taką skalę. 115 000 kafli, setki gigabajtów, różne formaty, dane z różnych roczników: architektura TerraLab-Twin została zaprojektowana, aby natywnie wchłonąć taki wolumen, na stacji roboczej dewelopera, bez potrzeby specjalnej infrastruktury.

Oryginalny kafel MRNF w rozdzielczości 20 cm. Drzewa, drogi i parcele widoczne wyraźnie jeszcze przed jakimkolwiek przetwarzaniem.

Najbardziej bolesna część: odwzorowania kartograficzne

Chcę zatrzymać się na tym punkcie, bo dla każdego, kto pracował w geoprzestrzeni, to operacyjny koszmar.

Publiczne dane Quebecu nie przychodzą w jednym odwzorowaniu. Docierają jako cała rodzina wariantów NAD83: odmiana Quebec Lambert (EPSG:32198), nowsze warianty oparte na CSRS oraz dziesięć stref MTM (Modified Transverse Mercator), które dzielą terytorium z historycznych, kartograficznych powodów. W praktyce każdy kafel może przychodzić w innym układzie odniesienia. Każdy datum ma swoje pułapki. Każde narzędzie w łańcuchu geoprzestrzennym ma swoje odziedziczone zachowania wokół biblioteki PROJ. W produkcji bardzo często zdarza się, że pipeline zawodzi po cichu, bo nieaktualna instalacja zwraca transformacje przesunięte o dziesięć metrów lub więcej.

To właśnie ten problem abstrahuje wirtualny globus. TerraLab-Twin zna tylko jedno finalne odwzorowanie: WGS84 na planetarnym elipsoidzie. Cała złożoność projekcyjna zostaje pochłonięta wcześniej, w pipeline ingestii. Użytkownik końcowy nigdy nie widzi kodu EPSG. Widzi ciągłe, nawigowalne terytorium 3D, od całego Quebecu aż po pojedynczą parcelę leśną, bez żadnych przerw na granicach stref.

Kiedy ten trudny problem jest już rozwiązany, wszystko inne staje się możliwe: fuzja wielu źródeł, ciągła nawigacja, 3D w czasie rzeczywistym.

Wewnętrzne narzędzie kafelkowania: każde źródło jest przeprojektowywane do WGS84, a następnie komponowane w scenę 3D.

Dlaczego WGS84 w wirtualnym globusie i czemu to ma znaczenie

Wybór WGS84 na elipsoidzie nie jest przypadkowy. Klasyczne odwzorowanie kartograficzne jest z definicji kompromisem: spłaszcza obiekt 3D (elipsoidę Ziemi) na płaszczyznę 2D, co zawsze wprowadza zniekształcenia (kątów, powierzchni, odległości albo wszystkich trzech naraz). Akceptowalne w małej skali, nie do przyjęcia w skali kontynentalnej.

Wirtualny globus obchodzi ten problem, pozostając w 3D przez cały czas. Silnik działa na rzeczywistej elipsoidzie, nie na płaskiej projekcji. Bezpośrednia konsekwencja dla użytkownika: można swobodnie przybliżać od całego Quebecu aż po 50-metrową parcelę, bez zmiany układu odniesienia, bez szwów na granicach stref MTM, bez rozciągnięcia w okolicach biegunów, bez artefaktów wyrównania krawędzi. To właśnie dzięki temu nawigacja jest ciągła, i to jest coś, czego żadne tradycyjne narzędzie GIS 2D nie może zaoferować.

Kalibracja kolorów i fuzja: wyzwanie wizualne

Kiedy odwzorowania są już obsłużone, kolejnym wyzwaniem jest kwestia wizualna. Digital Twin Quebecu w 3D nie łączy jednego, lecz trzy uzupełniające się źródła obrazów:

1. Lotnicza ortofotomapa MRNF: priorytet 1, 20-30 cm, warstwa szczegółów
2. Zdjęcia satelitarne Sentinel-2: priorytet 2, 10 m, wypełniają obszary bez pokrycia lotniczego (zwykle regiony przybrzeżne)
3. Planetarna mapa bazowa Blue Marble: ostateczne zabezpieczenie, gwarantuje, że żaden obszar nigdy nie zostanie pusty

Każde z tych trzech źródeł ma swoją własną sygnaturę kolorymetryczną: inne sensory, inne warunki akwizycji, inne daty wykonania zdjęć, inne wcześniejsze przetwarzanie. Wyzwaniem nie jest samo wyświetlenie ich razem, lecz zapewnienie, że granice pozostają niewidoczne dla oka i że sąsiadujące kafle mają ten sam zakres kolorów.

Niektóre kafle MRNF są też niekompletne: na krańcach kampanii lotniczych pokrycie lotnicze zatrzymuje się w połowie kafla, zostawiając obszary nodata. Bez przetwarzania te braki objawiają się jako czarne pasy w terenie 3D. To kolejny powód, dla którego pipeline musi łączyć wiele źródeł: wypełniając te braki danymi Sentinel-2 tam, gdzie ortofotomapa lotnicza nie wystarcza.

Kafel MRNF z częściowym pokryciem. Pipeline automatycznie wypełnia braki danymi Sentinel-2.

Po stronie Sentinel-2 komponujemy obraz za pomocą mediany wieloczasowej w ustalonym zakresie odbicia (reflektancji): to usuwa wartości odstające (obłoki, cienie, nietypowe dni) i zapewnia, że wszystkie kafle mają tę samą kalibrację.

Po stronie Quebecu niektóre starsze kampanie lotnicze (zwłaszcza z 2015 roku) mają systematyczny niebieski odcień. Dostawca danych nie dokumentuje dokładnej przyczyny tej wady, ale nienaturalnie wysoki współczynnik niebieski/czerwony (B/R ~1,30 wobec ~0,88 dla normalnych kampanii) dotyczy dużej części kafli z tego roku. Pipeline filtruje dane według sezonu (zdjęcia letnie dla spójnych odcieni zieleni), ale problem pozostaje w obszarach, gdzie istnieją tylko kafle z 2015 roku.

Dla tych obszarów możliwych jest kilka podejść: automatyczna korekcja kolorów (dopasowanie histogramów między sąsiednimi kaflami) lub zastąpienie zdjęciami satelitarnymi (Sentinel-2 jako pierwszy wybór, darmowy w rozdzielczości 10 m, lub komercyjne źródła takie jak Airbus Pleiades i Maxar dla dokładniejszej rozdzielczości, choć przy znaczącym koszcie). Żadna z tych opcji nie jest idealna sama w sobie. Najbardziej prawdopodobnym rozwiązaniem jest połączenie filtrowania według rocznika z awaryjnym wykorzystaniem Sentinel-2 dla obszarów bez alternatywy. Dobrą wiadomością jest to, że MRNF regularnie publikuje nowe kampanie lotnicze (ortofotomapy z 2023 i 2024 roku są już dostępne jako otwarte dane dla niektórych regionów). Z czasem obszary pokryte tylko wadliwymi kaflami z 2015 roku będą najpewniej zastępowane nowszymi i lepiej skalibrowanymi zdjęciami.

Góra: kafel MRNF z 2015 roku z niebieskim odcieniem (B/R ~1,30). Dół: 2016 rok z normalnym kolorem (B/R ~0,88).

Niebiesko zabarwione kafle z 2015 roku obok normalnie skalibrowanych: widoczna mozaika przerywająca jednorodność terenu.

Na granicy między źródłami Quebecu i Sentinel-2 przejście geometryczne jest niezauważalne. Przejście kolorymetryczne natomiast pozostaje widoczne w niektórych obszarach przybrzeżnych. To świadomy kompromis: mieszanie na poziomie pikseli na setkach kilometrów linii brzegowej stanowiłoby nieproporcjonalny koszt obliczeniowy w porównaniu z zyskiem wizualnym, zwłaszcza w skalach nawigacji typowych dla Digital Twin. Pipeline priorytetyzuje pokrycie i ciągłość nad kosmetyczną perfekcją na marginesach.

Góra: tylko Sentinel-2. Dół: kompozyt Quebec + Sentinel-2. Widoczna strefa mieszania wzdłuż linii brzegowej.

Pipeline zawiera etap dopasowania kolorystycznego, który wygładza te przejścia. Poniższy przykład z okolic Rivière-du-Loup pokazuje różnicę: bez dopasowania kolorystycznego granica między ortofotomapą Quebecu i Sentinel-2 jest wyraźnie widoczna. Z dopasowaniem kolorystycznym przejście staje się dużo bardziej subtelne.

Rivière-du-Loup. Góra: bez dopasowania kolorystycznego. Dół: z dopasowaniem kolorystycznym.

Półwysep Gaspé, szeroki widok. Strefa cyjanowa (po lewej) = niebiesko zabarwione kafle z 2015 roku, kontynent = ortofotomapa Quebecu, ocean = Sentinel-2.

Gdzie jesteśmy teraz

Na dzień 7 kwietnia 2026 roku jesteśmy na dobrej drodze. Rodzina NAD83 jest już pochłonięta wcześniej, a pipeline ingestii przetwarza sukcesywnie około 115 000 kafli MRNF. Pokrycie terytorium jest na tym etapie częściowe: obszary już przetworzone (na przykład Półwysep Gaspé) są nawigowalne z ortofotomapą Quebecu, podczas gdy inne obszary są w międzyczasie wypełniane danymi Sentinel-2. Kompozycja trzech warstw została zwalidowana na wybrzeżu Gaspé, a wolumen danych działa komfortowo na standardowej stacji roboczej dewelopera.

Silnik obecnie generuje wynik w rozdzielczości 10 m na piksel. To świadoma decyzja dla tej pierwszej iteracji: praca najpierw w skali globalnej pozwala nam zwalidować cały pipeline (odwzorowania, fuzję, kalibrację kolorów, wolumen danych), zanim zwiększymy rozdzielczość strefa po strefie. Źródłowe dane MRNF w rozdzielczości 20-30 cm już tam są. Dopracowanie do 30 cm będzie odbywać się w zależności od konkretnego przypadku, w miarę potrzeb.

Po stronie wysokościowej teren 3D opiera się na numerycznym modelu wysokościowym SRTM (Shuttle Radar Topography Mission). To nie jest najdokładniejsze dostępne źródło, ale obejmuje całe terytorium i pozwala nam zwalidować cały łańcuch przetwarzania. Przejście na dokładniejsze modele terenu (DTM) Quebecu jest możliwe dla obszarów priorytetowych.

Oto obecny wynik: ortofotomapa Quebecu w rozdzielczości 10 m nałożona na relief SRTM, bez wegetacji 3D i bez danych wektorowych. To surowy fundament terenu, na którym zostanie zbudowane wszystko inne.

Pierwsze widoki 3D Quebecu. Ortofotomapa 10 m + relief SRTM. Od góry do dołu: rozpraszanie atmosferyczne, oświetlenie bezpośrednie, brak oświetlenia.

Ważny wniosek: jakość renderowania nie może przewyższyć jakości danych źródłowych. Tam, gdzie dane MRNF są czyste i prawidłowo skalibrowane (kampanie po 2015 roku), wynik jest doskonały. Tam, gdzie dane mają wady (niebiesko zabarwione kampanie z 2015 roku), pipeline nie jest w stanie wymyślić prawidłowej kalibracji kolorów.

Co działa już teraz:

• Lotnicza ortofotomapa Quebecu (MRNF) połączona z Sentinel-2
• Relief 3D za pomocą SRTM
• Pełny pipeline zwalidowany na wybrzeżu Gaspé

Co dalej:

• Rozdzielczość 20-30 cm przy dużym przybliżeniu
• Dane wektorowe OSM Quebec
• Drzewa 3D na terytorium całego Quebecu