QGIS 道路提取：6 种方法与一个陷阱

要在 QGIS 中提取道路，先安装 QuickOSM，打开 矢量 > QuickOSM > QuickOSM（Vector > QuickOSM > QuickOSM），以 key highway 查询画布范围，几秒钟内路网就会以线条形式载入。在 OpenStreetMap 稀疏的地方，还有五种方法可以把道路做到图上：分割模型、已发布的国家数据集、手工数字化、GRASS 细化和监督分类。

有一个选择在最前面，它决定了哪些方法对您可用。您不是在提取道路。您是在中心线和路面之间做选择，中心线是一条走在路中间、带有车道数和限速的线，路面是路缘到路缘的沥青面。路径规划要的是线，排水和重铺工程量要的是面。下面一半方法给您线，一半给您面，两者之间转换还要多一步。

所有价格、版本和菜单路径都在 2026 年 9 月 3 日核对过，对照了 QGIS 3.44 手册 和各工具自己的文档。

方法 1：用 QuickOSM 拿 OpenStreetMap 道路

花三十秒查一下 OSM，能省掉下面所有方法。QuickOSM 查询 Overpass API，直接把结果丢进您的工程。

标签就是测绘过的地区胜过任何检测的原因。highway=track 告诉您这条是农用便道，highway=unclassified 告诉您这是次要公共道路。这一页上的模型都做不到，因为检测只返回形状，而 OSM 返回的是有人命名过的形状。按 ODbL 要求署名。

覆盖率就是 OSM 止步的地方。在非洲乡村、南亚，或大多数城市的新扩张边缘，把 highway 线叠到最新影像上，田间的土路在图片里看得清清楚楚，图层上却什么都没画。

**适用：**这个区域已经有人测绘过。

**不适用：**影像里的道路在 OSM 图层上没有。

OpenStreetMap 有多完整？测量四个法国市镇

我们在 2026 年 9 月 23 日测量了四个法国市镇：OpenStreetMap 包含了 IGN 官方 BD TOPO 中 96% 到 98% 的铺装道路里程；在其中三个乡村市镇里，IGN 的农用和林间土路有 20% 到 32% 不在 OSM 里，而微软的免费检测数据找到了这些缺失土路的 6% 到 12%。在法国这种测绘得很好的国家，从影像中提取道路是土路问题，而不是道路问题。

在这四个市镇里，微软的线路覆盖了 IGN 铺装道路里程的 89% 到 95%，以及土路的 17% 到 37%。

缺失的土路在哪里，决定了影像能不能找到它们。我们在每个乡村市镇随机画出 20 段缺失路段，并在 IGN 正射影像上逐一查看。在 Orgères-en-Beauce，7 段在地面上能看到土路，5 段落在没有任何可追踪痕迹的裸露田埂上。在 Gérardmer，20 段中有 15 段位于针叶林冠层之下，任何从上往下看的模型都永远看不到它们。Saint-Léonard 介于两者之间，7 段可见，5 段在树下。

还有两点会改变您的查询方式。在 Gérardmer，IGN 的另外 93 km 土路在 OSM 中被标为 highway=path，所以只查 track 的 QuickOSM 查询会漏掉它们：把 value 留空。另外，OSM 还包含 IGN 不绘制的内容，例如 Gérardmer 的 100 km 步道和小径，以及 Villeurbanne 的 64 km 服务道路（停车场通道、院子、车道）。

我们如何测量

我们取 Géoplateforme WFS 中的 IGN BD TOPO troncon_de_route，2026 年 9 月 22 日和 23 日从 Overpass 获取的所有 OSM highway 路段（即 QuickOSM 返回的内容，不含人行道），以及微软 2025 年 4 月 28 日发布的数据，并全部裁剪到各市镇范围。每条线都被切成 10 m 的小段，如果另一个数据集在 10 m 范围内没有与之夹角在 45 度以内的线，这一小段就算缺失。改用 5 m 或 20 m 时，铺装道路的缺失率仍低于 5%，乡村土路在 15% 到 37% 之间。四个市镇不等于整个法国，BD TOPO 是参照而不是真值（Orgères 的 20 段中有 5 段在地面上什么都看不到），正射影像核查则是一个人对 60 张图像的判断。

方法 2：分割模型

分割模型学过道路长什么样，靠形状和上下文跨过了拦住方法 6 的长得像的东西。我们做的就是这类，AI Segmentation。这一节讲我们自己的工具。

输出永远是路缘到路缘的多边形，从不直接给中心线，所以要交线就得多走上面的骨架那步。两种云模式都会把影像发到欧盟境内的服务器，只有小的本地模型留在您机器上。

树冠会把面切成几段，要手工接回去，桥面也一样。潮湿沥青和新重铺改变色调，整段会漏掉。我们不发布精度数字，因为数字跟着您的影像走。

说一个我们调参表里的数字，因为它解释了很多人觉得奇怪的结果。道路用的分块比建筑物粗，地面每分块按 512 m 封底，建筑物是 128 m，因为模型拿到一小片沥青会把它叫成停车场。只有看到一段路，模型才认得出这是路。

价格，2026 年 9 月 28 日读取。Free 套餐每月在自动模式下提供 1.5 km² 地面，无需信用卡，云端半自动模式每月另给 20 次对象检测，本地半自动模式完全不限量。Pro 提高到 100 km² 和 500 个对象，每月 €39 不含增值税。Mapflow 的道路模型按积分出售，每个积分 0.10 美元，每 km² 收 5 个积分外加影像费，新用户送 250 个积分起步。

**适用：**影像比地图新，道路多到不想手工画。

**不适用：**OSM 里已有路网，或影像不能出您的机器。

方法 3：已发布的道路数据集

可能已经有人跑过检测，还把结果免费放出来了。

Microsoft Road Detections 覆盖 235 个国家的 5420 万公里道路，从 Bing Maps 航片里挖掘出来，按 ODbL 以中心线发布，每个世界区域一个文件。在上文测量的四个法国市镇中，它大约包含了十分之九的铺装道路里程和五分之一的土路里程。

Meta 自己用 AI 生成的道路通过 Rapid editor 发布。原来打包它们的 Daylight 分发版已于 2024 年 5 月停止服务，所以现在拿它们的实际路线是 Rapid。

有国家测绘机构的地方，国家数据比两者都好。法国发布 BD TOPO，其中的 Troncons de route 图层达到米级精度，按 Etalab 2.0 许可开放，而挖掘出的数据集只有粗略套合。英国发布 OS Open Roads，通过 OS Data Hub 免费获取，每年 4 月和 10 月更新。

问题是时效。检测数据集只是它所挖掘影像的快照，去年春天封闭的道路，这些数据都不知道。

**适用：**今天下午就要全国覆盖，日期够用就行。

**不适用：**任务是数据集建成之后的变化。

方法 4：手工数字化，开追踪画

五十条以下的道路，手工画依然最划算，一旦搞清追踪到底跟什么，QGIS 能帮上真忙。

开编辑，选 Add Line Feature，再在捕捉工具条上打开 Tracing 工具，或按 T。贴到一个节点，移动到第二个节点，QGIS 沿已有要素边在两点间构建最短路径。展开追踪图标设 Offset，就能沿这些要素平行画，而不是贴着画。

两处行为常让人意外。画布里要素太多时追踪会自动关闭，放大后又回来。要画自由曲线，按 R 用流式数字化。

**适用：**五十条以下的道路，或对照您信任的图层改图。

**不适用：**面对一整个全是未成图土路的地区。

方法 5：GRASS r.thin，再接 r.to.vect

用投影 CRS 工作。下面有两步要以图层单位输入宽度，用度表示的宽度没有意义。

这是唯一直接给您中心线的方法，所以到 2026 年还活着。输入一个道路是一种值、其余一切是另一种值的栅格：纸质地图的二值化扫描，或方法 2、方法 6 出的掩膜。

r.thin 把每条线收窄到一个像素宽，这条像素链就是中心线。r.to.vect 用要素类型 line 把它转成几何。GRASS 手册提醒，路口会产生过多节点，还会有悬挂短线，所以要留出清理时间：按长度删掉短线，再把该是一条路的分段合并。

GRASS 随大多数 QGIS 安装包一起装，不用再花钱。它也是把方法 2 的面转成线网的那一步，是我用得最多的组合。

**适用：**手里有干净的道路掩膜或干净的扫描图，要出线。

**不适用：**输入是一张彩色照片。

方法 6：监督分类

先给像素分类，再把道路类矢量化。Semi-Automatic Classification Plugin 是标准工具，作者 Luca Congedo。9.0.4 版要 QGIS 3.99，也就是 QGIS 4 那条线，所以在 QGIS 3.x 上管理器只会给您 8.5.0 版。dzetsaka 做同样的事，界面更小。

在道路像素和场景里每个其他类别上画训练区，跑最大似然（Maximum Likelihood）这类分类器，再把道路类走 栅格 > 转换 > 栅格矢量化 (栅格转矢量)（Raster > Conversion > Polygonize）。后半段见栅格转矢量指南，包括修掉栅格矢量化留下的锯齿边的算法。

沥青真跟周围不一样时能成，多光谱波段有帮助。栽在长得像的东西上，因为分类器只比像素值，不懂形状：灰屋顶、干河床、光秃的田边全会进道路类。训练样本要留几小时，每个新场景多半要重画。

**适用：**有多光谱波段，道路在里面确实突出。

**不适用：**道路和屋顶一个颜色，也就是大多数城市。

记住什么

四件事会搞砸这一页上的每种方法，花多少钱都一样。住宅街道上的树冠挡住了从上往下看的传感器，结果回来就是断的。土路和旁边的田颜色一样，所以未铺装道路恰恰在最需要成图的地方消失。

另外两件是形状问题。河流、干河床和铁路都是又长又细的要素，任何基于像素的方法都会把它们丢进道路类。桥面和隧道口会在路网最需要连通的地方把路面切断。

先查 OpenStreetMap，那三十秒决定了后面五种方法值不值得打开。在测绘得好的国家，剩下要找的多半是土路，其中不少还在树下。

先在中心线和面之间选，再选方法，别反过来。路径规划要线，算面积要多边形，转换都要多一步。

自动追踪只跟已有矢量要素，从不跟下面的影像。r.thin 要的是二值栅格，从不是照片。

树下的道路在这一页每种方法里回来都是断的，花多少钱都修不好。

方法 2 的面走一遍方法 5，就得到没人手工画过的中心线网。

在 QGIS 中免费试用，无需信用卡

大家常问

QGIS 自己能从卫星影像里提取道路吗？

不能自动。QGIS 核心只能手工数字化和矢量化您已分类好的栅格。从照片里拿道路要靠插件：分割模型，或 SCP 这类自己训练的分类器。

道路提取给的是线还是多边形？

两种都有，方法决定。OSM、国家数据集、已发布的检测和 GRASS r.thin 给线。监督分类和分割模型给面，因为影像里看到的就是面。GRASS v.voronoi.skeleton 负责两者互转。

树盖下的道路为什么出来是断的？

从上往下看的传感器都穿不透树冠，缺口在软件碰到数据之前就有了。在编辑会话里把断开的分段贴起来接上。

OpenStreetMap 的道路网有多完整？

对于测绘得好的国家里的铺装道路，接近完整：在我们于 2026 年 9 月测量的四个法国市镇中，OSM 包含了 IGN 铺装道路里程的 96% 到 98%。缺口在土路上，在乡村市镇里，IGN 土路里程有 20% 到 32% 缺失。放眼全球，2017 年的一项研究认为 OSM 道路网约完整 83%。

有办法找到未铺装土路吗？

部分可以。土路和旁边的田颜色一样，分类多半漏掉，检测模型能找到宽一些的。有制图者到过的地方，OSM highway=track 最可靠，而这恰恰是最需要成图的地方缺的东西。

道路提取要什么分辨率的影像才够？

能把路和旁边分开就行。高速路在粗分辨率卫星场景里就看得到，树下的住宅小路要 20 cm 正射或更好。定方法之前，先拿自己的影像在免费额度上试一下。

在 QGIS 里道路提取免费吗？

方法 1 和方法 3 到方法 6 安装免费，跑也免费。只有云端分割模型收费，这里提到的两家都有免费额度。

能打开追踪功能，让它沿着影像上的道路画线吗？

追踪根本不看图片。QGIS 3.44 手册写得很明确：它只沿已有矢量要素的边构建最短路径。在裸卫星影像上没有任何可跟的东西，这个工具什么也做不了。当您手里已有地块或不完整的路网、想让新几何与它们贴合时，它才有用。

能对航拍照片直接运行 GRASS r.thin 吗？

r.thin 要的是一个栅格，道路是一种值，其余一切是另一种值。直接丢一张彩色照片进去，它只会按像素值碰巧聚出的结果去细化，那不是道路。这是个放错了一步的好工具：它属于分类或检测之后，不属于之前。

栅格转矢量指南讲了方法 6 的栅格矢量化后半段，建筑物轮廓指南把过滤那步从头走到尾。如果方法 2 先检测再提取骨架的流程在多个切片上变得重复，AI Agent 可以在 QGIS 中用一句指令运行同样的步骤。QGIS AI hub 把插件放在一起比。