魁北克森林数字孪生：处理 11.5 万张正射影像
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一切之前的基础工作
魁北克发布了超过 115,000 张正射影像瓦片，每像素 20 到 30 cm，总量达数百 GB。我们将它们全部铺设在一片连续的 3D 地形上。这项工作的几乎全部内容都不是 3D，而是合并投影不一致的瓦片、填补瓦片之间的缺口，并统一不同传感器和拍摄年份之间的色彩。
这正是没人展示的部分，也是决定上层一切能否工作的部分。在底层数据变得连续之前，3D 视图、从省级范围缩放到地块，以及所有领土计算都建立在不稳定的基础上。这篇文章是这一阶段的进度报告，应用对象是魁北克。
TerraLab pipeline：一个场景，所有数据源
TerraLab-Twin 是一个行星级虚拟地球仪。它的任务是实时将异构地理空间数据源（公共正射影像、高分辨率无人机正射影像、数字地形模型、矢量图层、卫星影像）融合到同一片可导航的 3D 地形上，范围从行星尺度一直到地块级别。
我们要实现的先进能力由三个属性定义：
- 尺度连续性：从整个魁北克（对角线 10,000 km）一直缩放到 50 m 地块，中间没有断裂，不需要切换 CRS，行政边界处也没有接缝。
- 动态多源融合：不同质量和分辨率的多个数据源共存于同一地形上，并根据区域、请求的分辨率和数据可用性动态选择。
- 上游完全抽象：最终用户永远不会看到文件格式、EPSG 代码或 MTM 分区。他们只需要导航。
下面描述的全部工作，都是为了在一个具体案例中实现这三个属性：魁北克的领土。
MRNF 瓦片由 TerraLab WorldMapServer 融合。地形连续，原始图幅之间没有可见接缝。
魁北克数据的独特之处
对于这类工作而言，魁北克提供了北美最丰富的公共数据集之一。魁北克自然资源与森林部（MRNF，前称 MERN）发布了超过 115,000 张正射影像瓦片，总数据量达数百 GB，原生分辨率为每像素 20 到 30 cm。这大约是作为补充数据使用的 Sentinel-2 卫星影像分辨率的三十倍。
魁北克森林区域原生 20-30 cm 分辨率下的 MRNF 正射影像。
这种丰富性也带来了自身的挑战：异构的地图投影体系、多个文件格式，以及跨越多个年份和季节拍摄的影像。这正是虚拟地球仪所针对的数据类型。传统 GIS 工具会要求用户选择投影、季节和格式，然后承担由此带来的后果。
**而且我们知道如何处理这种规模。**115,000 张瓦片、数百 GB、混合格式、多年份数据：TerraLab-Twin 的架构从设计上就能原生吸收这样的数据量，在开发者工作站上运行，无需任何特殊基础设施。
原始 MRNF 瓦片，20 cm 分辨率。经过任何处理之前，树木、道路和地块都清晰可见。
最棘手的部分：地图投影
我想在这里停下来强调这一点，因为对于任何从事地理空间工作的人来说，这都是一场运营噩梦。
魁北克的公共数据并不使用单一投影。它来自一系列 NAD83 变体：一种魁北克 Lambert 形式（EPSG:32198）、更现代的基于 CSRS 的变体，以及出于历史制图原因将领土划分开的十个 MTM 分区（Modified Transverse Mercator）。在实际工作中，每一张瓦片都可能使用不同的坐标参考系统。
工具是问题的另一半。每个基准都有自己的陷阱，地理空间链路中的每个工具也都带有围绕 PROJ library 的历史行为。在生产环境中，pipeline 因为过时的安装返回偏差达到十米甚至更大的转换结果而静默失败，这种情况极其常见。
这正是虚拟地球仪所抽象掉的部分。TerraLab-Twin 只知道一个最终投影：行星椭球上的 WGS84。所有投影复杂性都在上游的 ingestion pipeline 中被吸收。最终用户永远不会看到 EPSG 代码。他们看到的是一片连续、可导航的 3D 领土，从整个魁北克一直到单个森林地块，在分区边界处不会发生任何中断。
一旦解决这个困难问题，其他一切都会成为可能：多源融合、连续导航、实时 3D。
内部瓦片工具：每个数据源都先重投影到 WGS84，然后合成到 3D 场景中。
为什么虚拟地球仪使用 WGS84，以及这为何重要
选择椭球上的 WGS84 并非随意。经典地图投影从定义上就是一种折中：它将 3D 对象（地球椭球体）展平到 2D 平面上，因此总会引入变形（角度、面积、距离，或三者同时变形）。在小尺度下可以接受，在大陆尺度下却无法容忍。
虚拟地球仪通过让数据全程保持在 3D 中避开了这个问题。引擎运行在真实椭球体上，而不是平面投影上。对用户而言，直接结果是：您可以从整个魁北克自由缩放到 50 m 地块，无需切换 CRS，无需处理 MTM 分区边界处的接缝，没有极区拉伸，也没有边缘对齐伪影。这正是导航能够连续进行的原因，也是任何传统 2D GIS 工具都无法提供的能力。
色彩校准与融合：视觉挑战
投影处理完成后，下一个挑战是视觉层面。魁北克的 3D Digital Twin 融合的不是一个，而是三个互补的影像数据源：
- MRNF 航空正射影像：优先级 1，20-30 cm，细节图层
- Sentinel-2 卫星影像：优先级 2，10 m，填补没有航空覆盖的区域（通常是沿海地区）
- Blue Marble 行星底图：最终后备，确保任何区域都不会空白
这三个数据源各自拥有自己的色彩特征：不同的传感器、不同的采集条件、不同的拍摄日期，以及不同的上游处理方式。挑战不仅是把它们同时显示出来，还要确保边界在视觉上不可见，并让相邻瓦片使用相同的色彩范围。
部分 MRNF 瓦片也并不完整：在飞行任务的边缘，航空覆盖可能在一张瓦片的中间停止，从而留下 nodata 区域。未经处理时，这些缺口会在 3D 地形中显示为黑色带状区域。这也是 pipeline 必须融合多个数据源的另一个原因：在航空正射影像覆盖不足的地方，使用 Sentinel-2 自动填补这些缺口。
部分覆盖的 MRNF 瓦片。pipeline 自动使用 Sentinel-2 填补缺口。
对于 Sentinel-2，我们在固定反射率范围上使用多日期中值进行合成：这会移除异常值（云层、阴影、异常日期），并确保所有瓦片使用相同的校准方式。
2015 年航拍任务的蓝色色调
在魁北克一侧，一些较早的航拍任务（尤其是2015 年）呈现出系统性的蓝色色调。数据提供方没有记录这一缺陷的确切来源，但异常偏高的蓝红比（B/R 约为 1.30，而正常任务约为 0.88）影响了该年份的大量瓦片。pipeline 会按季节筛选数据（选择夏季采集结果，以获得一致的绿色色调），但对于只有 2015 年瓦片的区域，这个问题仍然存在。
这些区域有几种可行方案：自动色彩校正（对相邻瓦片进行直方图匹配），或使用卫星影像替换（首先考虑 Sentinel-2，免费且分辨率为 10 m；如果需要更高分辨率，也可以使用 Airbus Pleiades 和 Maxar 等商业数据源，但成本较高）。这些方案单独来看都不理想。最有可能的组合是按年份筛选，并为没有替代数据的区域提供 Sentinel-2 后备数据。
时间对我们有利。MRNF 仍在定期发布新的航拍任务，2023 年和 2024 年的正射影像已经作为开放数据提供给部分地区。那些目前只能使用有缺陷的 2015 年瓦片覆盖的区域，很可能会被更新、校准更好的数据替换。
上：带有蓝色色调的 MRNF 2015 年瓦片（B/R 约为 1.30）。下：色彩正常的 2016 年瓦片（B/R 约为 0.88）。
蓝色色调的 2015 年瓦片与正常校准的瓦片相邻，形成可见的拼接效果，破坏了地形的均质性。
魁北克正射影像与 Sentinel-2 的交界处
在两个数据源的边界处，几何过渡是不可察觉的。然而，在部分沿海地区，色彩过渡仍然可见。
这种色彩接缝是有意做出的权衡。对数百公里的海岸线进行像素级融合，其处理成本高于视觉收益，尤其是在 Digital Twin 的典型导航尺度下。pipeline 优先保证覆盖范围和连续性，而不是追求边缘处的外观完美。
上：仅 Sentinel-2。下：魁北克 + Sentinel-2 合成影像。海岸线沿线可见融合区域。
pipeline 包含一个色彩匹配步骤，用于平滑这些过渡。下面来自 Rivière-du-Loup 区域的示例展示了其中的差异：没有色彩匹配时，魁北克正射影像与 Sentinel-2 之间的边界清晰可见。进行色彩匹配后，过渡变得细微得多。
Rivière-du-Loup。上：没有色彩匹配。下：完成色彩匹配。
加斯佩半岛广域视图。青色区域（左侧）= 带蓝色色调的 2015 年瓦片，大陆区域 = 魁北克正射影像，海洋 = Sentinel-2。
当前进展
截至 2026 年 4 月 7 日，我们正在按计划推进。NAD83 系列已在上游被吸收，ingestion pipeline 正在逐步处理约 115,000 张 MRNF 瓦片。
**当前阶段的领土覆盖仍不完整。**已经处理的区域（例如加斯佩半岛）可以使用魁北克正射影像进行导航，而其他区域暂时由 Sentinel-2 填充。三层合成已在加斯佩海岸完成验证，数据量也可以在标准开发者工作站上稳定运行。
当前分辨率
引擎目前输出每像素 10 m的结果。这是第一阶段的有意选择：先在全球尺度上工作，可以让我们在逐个分区提升分辨率之前，验证完整 pipeline（投影、融合、色彩校准、数据量）。MRNF 原始数据的 20-30 cm 分辨率已经具备。根据实际需求，细化到30 cm将在具体案例中逐步完成。
高程
在高程方面，3D 地形依赖于 SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）Digital Elevation Model。它并不是现有的最高精度数据源，但覆盖整个领土，并让我们能够验证完整链路。对于优先区域，可以切换到精度更高的魁北克 DTM。
以下是当前结果：将 10 m 分辨率的魁北克正射影像覆盖在 SRTM 地形上，没有 3D 植被，也没有矢量数据。这是构建其他一切内容所依赖的原始地形基础。
魁北克的首批 3D 视图。10 m 正射影像 + SRTM 地形。自上而下：大气散射、直接光照、无光照。
一个重要结论是：**渲染质量不可能超过源数据质量。**在 MRNF 数据干净且校准正确的区域（2015 年之后的航拍任务），结果非常出色。在存在缺陷的区域（带蓝色色调的 2015 年航拍任务），pipeline 无法凭空创造出正确的色彩校准。
当前已上线：
- 魁北克航空正射影像（MRNF）与 Sentinel-2 融合
- 通过 SRTM 提供 3D 地形
- 在加斯佩海岸完成验证的完整 pipeline
下一步：
- 近距离缩放时支持 20-30 cm 分辨率
- OSM 魁北克矢量数据
- 覆盖魁北克领土的 3D 树木
