QGIS 自動化教學：同一任務 4 種方法，2 座城市實測計時
發布於
重複性的 QGIS 工作流程有四種自動化方式：用批次處理（Batch Processing）把同一個工具套用到大量檔案，用圖形建模器（Graphical Modeler）串起一條會重複使用的工具鏈，用 PyQGIS 腳本寫迴圈並精準控制每一步，或在 QGIS 裡使用 AI 代理，只要一則白話訊息就能拿到結果。
工作流程有四種自動化方式：用批次處理（Batch Processing）把同一個工具套用到大量檔案，用圖形建模器（Graphical Modeler）串起一條會重複使用的工具鏈，用 我讀過的教學都只單獨教其中一種，而且用的是玩具範例，沒有一篇測試過把工作流程換到新城市再跑一次會發生什麼事。2026 年 11 月 7 日，我拿一個多步驟任務（用德國 Bielefeld 的 180,602 棟 OpenStreetMap 建物計算各行政區的建成區面積），在 QGIS 3.44.15 中用四種方法各做一次，再把四種方法全部換到 Münster（135,577 棟建物、6 個行政區）重跑。四種方法在兩座城市都通過檢查，不過圖形建模器有一次執行先顯示「OK」，實際卻寫出了 1,058 個多邊形，而不是 10 個。
8.1秒
PyQGIS 腳本跑 Bielefeld（Münster 為 7.4 秒）
62.7秒
QGIS 內的圖形建模器（無介面執行 44.5 秒）
60秒
AI Agent 用 1 句話重做 Münster
1,058筆
模型靜默出錯時寫出的列數，應為 10
什麼是 QGIS 自動化？
QGIS 自動化是指不必逐一點開對話框，就能把一個處理工具或一整串工具套用到多個圖層上。每種方法的底層都是 QGIS Processing 框架，也就是驅動 Processing Toolbox（處理工具箱）的同一套引擎。不論你是從批次表格、圖形建模器的流程圖、Python 腳本，還是 qgis_process 命令列工具呼叫，工具本身都完全一樣。所以選擇自動化方法，其實是在選擇你想怎麼把這些工具串起來，以及下個月想在硬碟上留下什麼檔案。
測試任務與資料
我挑了一個在都市計畫與顧問工作中很常見的任務：對每個行政區，把建物裁切到行政區邊界內，計算建物數量，加總面積（平方公尺），將裁切後的建物做 25 公尺緩衝區並融合成單一建成區多邊形，最後輸出一個乾淨的 GeoPackage，每個行政區一列。
如果建物跨越行政區界線，就會被裁切，並在它碰到的每個行政區各算一次。兩座城市都使用 BBBike PBF 擷取檔中的 OpenStreetMap 資料（ODbL，OpenStreetMap 貢獻者），所有測量都重投影到 EPSG:25832（ETRS89 / UTM zone 32N）。
- 城市 1 Bielefeld 共 10 個行政區（
admin_level=9）、180,602 個建物多邊形，裁切後產生 115,002 個建物片段。原始 OSM 中有兩棟建物的幾何無效，先用 Fix geometries（修正幾何）修復一次，讓四種方法都從同一組乾淨檔案開始。 - 城市 2 Münster 為重跑用城市，共 6 個行政區、135,577 個建物多邊形，裁切後產生 116,382 個片段。
在跑任何一種方法之前，我先用純 PyQGIS 幾何呼叫寫了一份獨立的參考答案（QgsSpatialIndex、geometry.intersection()、unaryUnion() 和 buffer(25, 5)，完全不呼叫 Processing 演算法），並存成一支檢查腳本。一種方法要算通過，必須輸出一個 GeoPackage，內含 EPSG:25832 的 built_up 多邊形圖層，各行政區建物數量完全正確，建物面積與參考值差距在 0.5% 以內，建成區公頃數差距在 1% 以內，而且事後不做任何手動修改。
方法 1：批次處理
Processing Toolbox 裡每個工具的對話框左下角都有 Run as Batch Process （以批次處理執行）按鈕。按下去，對話框會變成一張試算表，每一列就是該工具的一次執行。
在這個任務中，批次處理能乾淨地完成各行政區的 Clip 和各行政區的 Buffer，因為這兩步都是對 10 個行政區重複同一個演算法。但它沒辦法一次做完整個流程，因為批次處理一次只能跑一個工具，而且會留下 10 個獨立的輸出圖層，你還得自己合併、再接回同一張表。
重投影並拆分輸入資料
對建物執行 Reproject layer （Vector general），轉成 EPSG:25832。接著對行政區圖層執行 Split vector layer （Vector general），依 name 欄位拆分，會在資料夾中為每個行政區各寫出一個 GeoPackage。
對所有行政區批次執行 Clip
開啟 Clip （Vector overlay），點 Run as Batch Process ，每個行政區檔案新增一列。把重投影後的建物設為 Input layer，用 Autofill 自動填入行政區疊加圖層與輸出表名稱（clip_<district>），並取消勾選 Load layers on completion 。Bielefeld 的 10 列全部在 13.7 秒內完成（每個行政區 1.0 到 4.2 秒）。
開啟 Dissolve 並批次執行 Buffer
以批次模式開啟 Buffer （Vector geometry）：每個裁切圖層一列，Distance 設 25，Segments 設 5，並勾選 Dissolve result 。Bielefeld 的 10 個緩衝區花了 27.7 秒。
合併、彙總，再把表格接回來
執行兩次 Merge vector layers （一次合併 10 個裁切圖層，一次合併 10 個緩衝區圖層）。對合併後的裁切結果執行 Aggregate （Vector geometry），依 layer 欄位分組，得到 building_count（count($id)）與 building_area_m2（sum(area($geometry))）。對合併後的緩衝區執行 Refactor fields （Vector table），用 $area / 10000 這個欄位計算機運算式算出 built_up_ha，最後用 Join attributes by field value （Vector general）以 district 連接，產生單一輸出圖層。
9 次執行（8 種不同演算法）下來，Bielefeld 的工具總執行時間為 62.0 秒，每個行政區的數量都與參考值相符。換到 Münster，6 個行政區的工具時間降到 39.8 秒，但我必須重建 6 列的批次表格，再手動重跑全部 9 個步驟。如果你的工作流程是一串不同的工具，而不是同一個工具套用到 50 個檔案，批次處理就不是合適的形式。
方法 2：圖形建模器
圖形建模器（Processing > Graphical Modeler）讓你把一串 Processing 工具接成一張流程圖，存成 .model3 檔。建好之後，模型會像原生工具一樣出現在 Processing Toolbox 裡。
你可能以為要在建模器裡對行政區跑迴圈，其實不用。先對建物和行政區執行 Intersection ，每個建物片段就會繼承所屬行政區的 name 屬性，接著 Aggregate 和 Dissolve 依 name 分組，一次就能產生每個行政區一列。（如果不需要嚴格在行政區界線上切開建物，也可以改用空間連接。）
新增三個模型輸入
在新模型中新增兩個 Vector Layer 輸入（Polygons），分別命名為 Buildings 與 Districts，再新增一個 Number 輸入，命名為 Buffer distance (m)，預設值 25。
重投影兩個輸入並做交集
新增兩個目標為 EPSG:25832 的 Reproject layer 節點。把兩者都接到 Intersection 節點（Buildings 為 Input，Districts 為 Overlay）。在 Intersection 的 Input fields to keep 中，建物欄位只保留 osm_id；在 Overlay fields to keep 中保留 name。
分支到 Aggregate 計數，以及 Dissolve + Buffer 處理幾何
從 Intersection 拉一條分支到 Aggregate ，依 name 分組，計算 count($id) 與 sum(area($geometry))。再從 Intersection 拉第二條分支到 Dissolve （欄位 name），後接 Buffer （連到 Buffer distance (m) 輸入，5 個 segments）。
合併分支並整理輸出表格
新增 Join attributes by field value ，以 name 把 Aggregate 表接到緩衝區多邊形上，再用 Refactor fields 把 name 改名為 district，並以 $area / 10000 計算 built_up_ha。將輸出標記為 built_up，模型存成 built_up_by_district.model3。
在 Bielefeld 上從模型對話框執行花了 62.7 秒，所有檢查都通過。更棒的是，同一個 .model3 檔透過 qgis_process 在 macOS 終端機中執行、不開任何 QGIS 視窗，只要 44.5 秒。
真正的回報出現在 Münster 重跑時。我打開同一個模型對話框，在兩個下拉選單中選 muenster_buildings 和 muenster_districts，按下 Run 。67.2 秒跑完，模型一個字都沒改。
方法 3：在 Python 主控台執行 PyQGIS 腳本
如果你熟悉 Python，在 Plugins > Python Console > Show Editor 裡寫腳本，就能有真正的 for 迴圈，輸入參數放在檔案最上方當變數，也不需要合併步驟。
以下是我在 QGIS 3.44.15 中執行的 38 行腳本（built_up_by_district.py），檔案路徑已縮短：
# Built-up area by district. Run in the QGIS Python console (Plugins > Python Console > Show Editor > Run).
# Change the first five lines for a new city.
BUILDINGS = "data/bielefeld_buildings.gpkg"
DISTRICTS = "data/bielefeld_districts.gpkg"
NAME_FIELD = "name"
BUFFER_M = 25
OUT = "out/script/built_up_script.gpkg"
import processing
from qgis.core import (QgsVectorLayer, QgsCoordinateReferenceSystem, QgsFeature, QgsField, QgsFields, QgsGeometry)
from qgis.PyQt.QtCore import QVariant
crs = QgsCoordinateReferenceSystem("EPSG:25832") # metric, Germany
def run(alg, **p):
return processing.run(alg, p)["OUTPUT"]
buildings = run("native:reprojectlayer", INPUT=BUILDINGS, TARGET_CRS=crs, OUTPUT="memory:")
districts = run("native:reprojectlayer", INPUT=DISTRICTS, TARGET_CRS=crs, OUTPUT="memory:")
result = QgsVectorLayer("MultiPolygon?crs=EPSG:25832", "built_up", "memory")
result.dataProvider().addAttributes([QgsField("district", QVariant.String), QgsField("building_count", QVariant.Int),
QgsField("building_area_m2", QVariant.Double), QgsField("built_up_ha", QVariant.Double)])
result.updateFields()
for d in districts.getFeatures():
one = run("native:extractbyexpression", INPUT=districts, EXPRESSION=f"$id = {d.id()}", OUTPUT="memory:")
clipped = run("native:clip", INPUT=buildings, OVERLAY=one, OUTPUT="memory:")
area = sum(f.geometry().area() for f in clipped.getFeatures())
built_up = run("native:buffer", INPUT=clipped, DISTANCE=BUFFER_M, SEGMENTS=5, DISSOLVE=True, OUTPUT="memory:")
geom = next(built_up.getFeatures()).geometry()
f = QgsFeature(result.fields())
f.setGeometry(geom)
f.setAttributes([d[NAME_FIELD], clipped.featureCount(), area, geom.area() / 10000])
result.dataProvider().addFeature(f)
print(d[NAME_FIELD], clipped.featureCount(), round(area), round(geom.area() / 10000, 1))
processing.run("native:savefeatures", {"INPUT": result, "OUTPUT": OUT, "LAYER_NAME": "built_up"})
print("saved", OUT)
這支腳本把所有中間圖層都留在記憶體中，並對行政區跑迴圈，是目前最快的方法（我們沒有分析原因）。它在 8.1 秒內跑完 Bielefeld，每個行政區都與獨立參考值相差 0.00%。
要換到 Münster 重跑，我改了最上面三行（BUILDINGS、DISTRICTS 和 OUT），再按綠色的 Run Script 播放按鈕，7.4 秒就跑完。想深入了解 processing.run 的運作方式，請看我們的 PyQGIS 指南。
四種方法在兩座城市的比較
以下是我們在 2026 年 11 月 7 日對四種方法的實測結果：
| 批次處理 | 圖形建模器 | PyQGIS 腳本 | AI Agent（Medium、Balanced） | |
|---|---|---|---|---|
| 設定 / 結構 | 9 次執行、8 種演算法（2 張 10 列的批次表） | 3 個輸入 + 8 個演算法節點 + 1 個輸出 | 38 行 Python、5 種演算法 | 1 則白話訊息（代理呼叫 27 次工具） |
| Bielefeld 執行時間 (10 個行政區) | 工具時間 62.0 秒（逐一啟動） | 對話框 62.7 秒（qgis_process 為 44.5 秒） | 8.1 秒（修正 1 次失敗的存檔呼叫後） | 從送出到結果表 110 秒 |
| Münster 重跑 (6 個行政區) | 工具時間 39.8 秒（重建批次列並重跑 9 步） | 67.2 秒（選 2 個新圖層，按 Run） | 7.4 秒（改 3 行檔案路徑，按 Run） | 60 秒（1 則 46 字的追加訊息、15 次工具呼叫） |
與參考值的最大差距 (built_up_ha) | +0.08% | +0.08% | 0.00% | +0.21% |
| 事後留下什麼 | 約 20 個中間圖層 | 一個 .model3 檔（可在介面或無介面執行） | 一個 .py 腳本檔 | 對話紀錄和你的提示文字 |
每種方法的建物數量與建物面積（building_area_m2）都與參考值相差 0.00%。批次處理和圖形建模器在 built_up_ha 上的 +0.08% 差距，來自 Refactor fields 中的 $area 是以專案橢球體計算，而腳本和參考值用的是 EPSG:25832 下的平面 geometry().area()。
過程中出了哪些問題（包括一次靜默的錯誤結果）
教學很少展示失敗的執行，所以我把當天所有錯誤都記錄下來。最可怕的失敗不是當機，也不是紅色錯誤訊息，而是一次圖形建模器執行回報成功，給出的卻是錯誤結果。
我第一次以無介面方式執行模型時，還沒限制 Intersection 節點的欄位，記錄印出：
Model processed OK. Executed 8 algorithm(s) total in 84.548 s.
沒有錯誤，也沒有警告。我檢查輸出的 GeoPackage，built_up 裡有 1,058 個多邊形 ，而不是 10 個。
原因是：OpenStreetMap 建物本身有 name 欄位（商店、學校或教堂的名稱），行政區圖層也有 name 欄位。Intersection 合併兩個圖層的所有欄位時，建物的 name 維持 name，行政區的 name 則被靜默改名為 name_2。下游的 Aggregate 和 Dissolve 依 name 分組，結果是依建物名稱分組，而不是依行政區！把 Intersection 的 Input fields to keep 限制為 osm_id 後，就避開了這個衝突，輸出也回到 10 個行政區。
另外還有三件事出了問題，在你自動化自己的資料前值得先知道：
- 無效的 OSM 幾何預設會讓 Processing 停止 Bielefeld 的 180,602 棟建物中有兩棟是自相交的環。在 QGIS 預設設定下，Clip 會立刻停止並顯示
Feature (18818404) from 'b' has invalid geometry。只要輸入來自原始 OpenStreetMap，第一步就先執行 Fix geometries 。 - PyQGIS 的
savefeatures不接受 GDAL 連線字串 第一次執行腳本時（10.0 秒），把ogr:dbname='...' table="built_up"傳給native:savefeatures會出現OGR driver for '' not found。請在OUTPUT傳入單純的.gpkg路徑，另外把LAYER_NAME: "built_up"設為獨立參數。 - 載入大量中間圖層讓我們的工作階段當機 勾選 Load layers on completion 時，Processing 輸出載入圖層樹的過程中，QGIS 當機（
SIGSEGV）了三次。對批次中的中間列取消勾選後，就不再當機。
方法 4：在 QGIS 裡請 AI 代理處理
AI Agent 是我們開發的，所以這一節談的是我們自己的外掛。它會在 QGIS 裡停駐一個聊天面板，檢查專案中現有的圖層和欄位，自行呼叫 QGIS Processing 工具和 PyQGIS，並在回答前檢查輸出。
如果只是一次性的工作，或只有兩座城市的專案，建一個 8 節點的圖形模型或除錯一支 38 行的腳本，常常比任務本身還費工。我打開一個含有 Bielefeld buildings 和 districts 圖層的專案，把面板設為 Medium 推理強度和 Balanced 權限，送出一則訊息：
The project has two layers: "buildings" (OSM buildings of Bielefeld, Germany) and "districts" (its 10 city districts, the district name is in the field "name"). For each district: clip the buildings to the district, count the buildings, sum their footprint area in square meters, and build a 25 m buffer around the clipped buildings, dissolved into one built-up polygon, with its area in hectares. Measure in a metric CRS (EPSG:25832). Write one GeoPackage at [output folder]/built_up_agent.gpkg with a single polygon layer named built_up, one feature per district, fields district, building_count, building_area_m2, built_up_ha, in EPSG:25832. Then show me the result table.
(兩則提示中的輸出路徑都已縮短。透明說明：第一次嘗試時，我按下送出 9 秒後 QGIS 就因 Qt slot segfault 當機，還沒回傳任何答案。我重新開啟專案，把完全相同的提示再送一次，之後就沒有再重送。)
在 110 秒內，代理呼叫了 27 次工具（12 run_processing、7 get_algorithm_help、4 execute_code、2 get_layer_info、1 export_layer、1 get_features），自行從一次內部 Processing 錯誤中恢復，沒有跳出權限卡片，寫出 GeoPackage，並在聊天中列出 10 個行政區的表格。它還在沒有被要求的情況下，在回答中提醒：「25 公尺緩衝區可能跨越行政區邊界並互相重疊。」
接著我把 muenster_buildings 和 muenster_districts 拖進專案，在同一個對話中輸入一則 46 字的追加訊息：
Now do the same for Münster. I added two layers: "muenster_buildings" and "muenster_districts" (6 districts, the name is in the field "name"). Same fields and same 25 m buffer, in a new GeoPackage at [output folder]/built_up_agent_muenster.gpkg with the layer named built_up. Then show me the result table.
由於第一次測試就在同一個對話中，代理只用 60 秒 、15 次工具呼叫（11 run_processing、1 export_layer、1 get_features、1 zoom_to_layer、1 execute_code）就完成 Münster，零錯誤。
兩座城市的每個建物數量和建物面積都與參考值相差 0.00%。
限制在哪裡？第一，代理的 built_up_ha 數值比平面參考值高出 0.07% 到 0.21%（例如 Brackwede 得出 1,390.51 ha，參考值為 1,388.31 ha；我們沒有測量是哪個內部步驟造成這個小差距）。第二，匯出的 GeoPackage 多了一個 _export_fid 欄位。第三，也是對自動化最重要的一點：代理每則訊息都會重新規劃步驟（Bielefeld 27 次工具呼叫，Münster 15 次），而且是在開著的 QGIS 工作階段中運作，所以不會留下可以用 cron 無人值守排程的 .model3 或 .py 檔。
該選哪一種 QGIS 自動化方法？
與其認定某個工具是贏家，不如依你重複這項工作的頻率來選方法：
- 要把同一個工具套用到 10 到 100 個檔案 用 批次處理 。它內建在每個 Processing 對話框中，免費，也不用寫程式。一旦工作流程要串三、四個不同工具，就別再用它。
- 你或團隊每個月都要跑一條多步驟工具鏈，或要在伺服器上排程 用 圖形建模器 建。你會得到單一
.model3檔，可以分享給不寫 Python 的同事，也能透過qgis_process從 shell 腳本或排程工作以無介面方式執行。 - 需要自訂迴圈、精準的平面計算控制或最快的執行速度 寫一支 PyQGIS 腳本 。我們的 38 行腳本在兩座城市都比建模器快 8 到 9 倍。
- 今天要把一個複雜任務跑一兩次，或套用到幾個專案變體 使用 QGIS 內的 AI 代理，例如 AI Agent（或參考 QGIS AI 專區的整體介紹）。你不必到處找確切的工具名稱，一句話就能換到第二座城市重做。Free 方案每月提供 5 個 Low 推理強度的任務；這些測試使用 Medium，屬於 Pro 方案（每月 49 EUR 未稅，300 個任務）。
我們如何測量 所有測試都在 2026 年 11 月 7 日，於一台 Apple Silicon Mac（macOS 27.0.1，arm64）上的獨立 QGIS 3.44.15-Solothurn 工作階段（Python 3.12.11）中進行，搭配 AI Agent 1.9.4（Medium 推理強度、Balanced 模式）。當天電腦負載有變動，所以請把時間當作數量級比較，而不是 CPU 效能基準。我們測量的是機器的實際執行時間與步驟數，不是 GIS 分析師從零開始拼出模型或寫出腳本所花的人工時間。所有輸入、.model3 檔、.py 腳本、參考檢查程式與原始 JSON 記錄都保存在我們的實驗檔案庫中。
常見問題
如何在 QGIS 中自動化重複性的工作流程？
依工作重複的頻率，你有四個主要選擇。單一工具套用到大量檔案，就在工具對話框中點 Run as Batch Process 。會定期重跑的多步驟工具鏈，就在 Processing > Graphical Modeler 中把工具接起來，存成 .model3 檔。需要迴圈和最快效能，就在 QGIS Python 主控台中用 processing.run() 寫 Python 腳本。只做一次或少數幾次、不想接節點也不想寫程式的分析，就在 AI Agent 這類代理外掛中用白話描述工作流程。
QGIS 圖形建模器和 Python（PyQGIS）該選哪個？
如果工作流程是一條直線串接的 Processing 演算法，而且你想要一個團隊中不寫程式的人也能打開的視覺化 .model3 檔，或想用 qgis_process 從命令列執行，就用圖形建模器。如果你需要對圖徵跑迴圈、把中間圖層留在記憶體中（在我們的 Bielefeld 測試中，腳本 8.1 秒，模型 62.7 秒）、在程式中處理錯誤，或明確控制輸出結構，就用 PyQGIS。
可以把 QGIS 圖形模型匯出成 Python 腳本嗎？
可以。圖形建模器能把模型匯出成 Python Processing 腳本（ Export as Script Algorithm ），之後你可以再編輯，加入迴圈、變數或自訂邏輯。這次比較中我們沒有測試匯出功能。
QGIS 能不開啟程式就排程執行自動化工作流程嗎？
可以。QGIS 內建一個名為 qgis_process 的命令列工具。你可以從 bash 腳本、Windows 工作排程器或 cron 工作，把任何原生演算法或已存的 .model3 檔傳給它（例如 qgis_process run model3 --BUILDINGS=... --DISTRICTS=... --built_up=...），完全不必啟動 QGIS 圖形介面。在我們的 Bielefeld 測試中，模型透過 qgis_process 以無介面方式執行，耗時 44.5 秒。
