從 115,000 張正射影像打造魁北克森林的 Digital Twin

一切的基礎

一個地域級 Digital Twin 的成敗，完全取決於它背後的資料。整合成千上萬張性質各異的正射影像圖磚、吸收互不相容的座標參考系統、填補覆蓋範圍的缺口、統一不同感測器與不同年份影像之間的色彩。這是最不起眼、卻在結構上最關鍵的工作。只要這個基礎不夠穩固，後面的一切（3D 渲染、多尺度導航、地域分析）都站不住腳。

這篇文章是這個階段的進度報告，聚焦在魁北克的領土範圍。

我們目前的進度

TerraLab 的處理流程：一個場景，涵蓋所有資料來源

TerraLab-Twin 是一個行星級的虛擬地球。它的任務是即時融合各種異質地理空間資料來源（公開正射影像、高解析度無人機正射影像、數位地形模型、向量圖層、衛星影像），整合成單一、可自由導航的 3D 地形，尺度從整個地球一路延伸到單一地籍。

以下三項特性，定義了我們追求的技術水準：

• 尺度連續性：從整個魁北克（對角線長達 10,000 公里）一路縮放到 50 公尺的地籍範圍，過程中不中斷、不需切換座標參考系統，行政界線之間也不會出現接縫。
• 動態多來源融合：不同品質、不同解析度的多個資料來源共存在同一片地形上，並依照區域、所需解析度與資料可得性即時動態選用。
• 上游完全抽象化：終端使用者永遠不會看到檔案格式、EPSG 代碼或 MTM 分區，他們只需要專心導航瀏覽。

以下描述的所有工作，都是為了在一個具體案例，魁北克的領土，實現這三項特性。

TerraLab WorldMapServer 融合後的 MRNF 圖磚。地形連續一致，原始圖幅之間看不出接縫。

魁北克資料的獨特之處

在這類工作上，魁北克提供了北美最豐富的公開資料集之一。魁北克自然資源與森林部（MRNF，前身為 MERN）發布了超過 115,000 張正射影像圖磚，總資料量達數百 GB，原始解析度為每像素 20 到 30 公分。這比作為輔助資料的 Sentinel-2 衛星影像精細了大約三十倍。

MRNF 正射影像，原始解析度 20-30 公分，涵蓋魁北克某一林區。

這樣的豐富資料也帶來自己的挑戰：五花八門的地圖投影系統、多種檔案格式，以及跨越好幾年、好幾個季節拍攝的影像。這正是虛擬地球最擅長處理的資料型態，因為傳統 GIS 工具通常會要求使用者自己選定一種投影、一個季節、一種格式，然後自行承擔後果。

而這樣的規模，我們有能力處理。 115,000 張圖磚、數百 GB 的資料、混雜的格式、跨年份的影像資料：TerraLab-Twin 的架構天生就是為了吞下這樣的資料量而設計的，而且只需要一台開發者的工作站，不需要任何特殊的基礎設施。

原始 MRNF 圖磚，解析度 20 公分。未經任何處理，樹木、道路與地籍界線都清晰可見。

最頭痛的部分：地圖投影

我想特別停下來談這一點，因為對任何做過地理空間工作的人來說，這在實務上簡直是一場惡夢。

魁北克的公開資料並不是用單一投影系統發布的，而是一整個 NAD83 家族的變體：其中一種是 Quebec Lambert（EPSG:32198），還有更新的 CSRS 基準變體，以及基於歷史地圖繪製理由把領土切分開的十個 MTM 分區（Modified Transverse Mercator）。實際上，每一張圖磚都可能落在不同的座標參考系統裡。每一種基準面都有自己的陷阱；地理空間處理鏈上的每一個工具，對 PROJ 函式庫也都有各自的舊版相容行為。在正式環境中，因為某個過時的安裝版本悄悄回傳誤差十公尺以上的座標轉換，導致整個處理流程無聲失敗，是非常常見的情況。

這正是虛擬地球所抽象掉的問題。TerraLab-Twin 只認得一種最終投影：建立在行星橢球體上的 WGS84。所有投影上的複雜性，都在上游的資料匯入流程中被吸收處理掉。終端使用者永遠看不到 EPSG 代碼，他們看到的是一片連續、可自由導航的 3D 領土，從整個魁北克一路延伸到單一林地地籍，分區交界處也不會有任何斷裂。

一旦解決這個最棘手的難題，接下來的一切都變得可能：多來源融合、連續導航、即時 3D。

內部圖磚化工具：每個資料來源先重投影為 WGS84，再合成進入 3D 場景。

為什麼虛擬地球要用 WGS84，以及它的意義

選擇建立在橢球體上的 WGS84，並不是隨意的決定。傳統的地圖投影，就其本質而言，是一種妥協：它把一個 3D 物體（地球橢球體）壓平成 2D 平面，這個過程必然會產生扭曲（角度、面積、距離，或三者皆有）。在小尺度下還能接受，但在洲際尺度下就完全無法容忍。

虛擬地球則是從頭到尾都維持在 3D 空間中，藉此完全避開這個問題。引擎直接運算在真實的橢球體上，而不是平面投影上。對使用者而言，這帶來一個直接的結果：你可以從整個魁北克自由縮放到 50 公尺的地籍範圍，完全不需要切換座標參考系統，MTM 分區交界處不會有接縫，兩極不會出現拉伸變形，邊緣也不會有對齊瑕疵。這就是為什麼導航體驗能夠連續不斷，而這正是傳統 2D GIS 工具做不到的事。

色彩校正與融合：視覺上的挑戰

投影問題處理完之後，下一個挑戰就是視覺呈現。魁北克的 3D digital twin 融合的不是一種，而是三種互補的影像來源：

1. MRNF 空拍正射影像：優先順序第一，解析度 20-30 公分，提供細節層
2. Sentinel-2 衛星影像：優先順序第二，解析度 10 公尺，用來填補沒有空拍覆蓋的區域（通常是沿海地帶）
3. Blue Marble 行星級底圖：最後的備援方案，確保任何區域都不會出現空白

這三種資料來源各自有不同的色彩特徵：感測器不同、拍攝條件不同、拍攝日期不同、上游處理方式也不同。挑戰並不只是把它們同時顯示出來，而是要確保接縫在視覺上完全看不出來，並讓相鄰的圖磚共享一致的色彩範圍。

有些 MRNF 圖磚本身也並不完整：在飛行任務的邊緣，空拍覆蓋範圍會在圖磚中間戛然而止，留下無資料（nodata）區域。如果不處理，這些空缺就會在 3D 地形上呈現黑色色帶。這也是為什麼處理流程必須融合多個資料來源的另一個理由：在空拍正射影像不足的地方，用 Sentinel-2 補齊這些缺口。

覆蓋範圍不完整的 MRNF 圖磚。處理流程會自動用 Sentinel-2 補齊缺口。

在 Sentinel-2 這一側，我們採用固定反射率範圍內的多時期中位數合成：這能去除異常值（雲、陰影、拍攝條件異常的日子），並確保所有圖磚共享同一套校正基準。

在魁北克這一側，部分較舊的飛行任務（尤其是2015 年）呈現出系統性的偏藍色調。資料提供方並未記錄這個缺陷的確切成因，但異常偏高的藍紅比值（B/R 約 1.30，相對於正常任務約 0.88）影響了當年大量的圖磚。處理流程會依季節篩選（挑選夏季拍攝以取得一致的綠色色調），但在只有 2015 年圖磚可用的區域，問題依然存在。

針對這些區域，可行的做法有幾種：自動色彩校正（在相鄰圖磚之間做直方圖比對），或是改用衛星影像取代（Sentinel-2 是免費、10 公尺解析度的優先選項，也可以選用 Airbus Pleiades、Maxar 等商業資料來源取得更細的解析度，但成本相當可觀）。單靠其中任何一種方法都不算理想。最可能的做法，是依拍攝年份篩選，再搭配 Sentinel-2 作為沒有其他選擇時的備援。好消息是，MRNF 仍持續定期發布新的空拍任務（部分地區已經能取得開放資料形式的 2023 與 2024 年正射影像）。隨著時間推進，目前只能靠有缺陷的 2015 年圖磚覆蓋的區域，很有機會被更新、校正更好的影像取代。

上：偏藍色調的 MRNF 2015 年圖磚（B/R 約 1.30）。下：色彩正常的 2016 年圖磚（B/R 約 0.88）。

偏藍的 2015 年圖磚與校正正常的圖磚相鄰：明顯的拼貼感破壞了地形的一致性。

在魁北克資料與 Sentinel-2 資料的交界處，幾何上的過渡幾乎察覺不到，但色彩上的過渡在部分沿海區域仍然可見。這是一個經過權衡的取捨：要在數百公里長的海岸線上做到像素級的無縫融合，所付出的處理成本，相對於視覺上的提升，並不成比例，尤其是在 digital twin 常見的導航尺度下更是如此。處理流程優先確保覆蓋範圍與連續性，而不是在邊界處追求視覺上的完美。

上：僅使用 Sentinel-2。下：魁北克 + Sentinel-2 合成影像。海岸線沿線可見融合區域。

處理流程中包含一道**色彩比對（color matching）**步驟，用來柔化這些過渡區域。下方以 Riviere-du-Loup 地區為例，可以看出明顯差異：沒有做色彩比對時，魁北克正射影像與 Sentinel-2 之間的界線非常清楚；做了色彩比對之後，過渡就變得柔和許多。

Riviere-du-Loup。上：未做色彩比對。下：已做色彩比對。

加斯佩半島，大範圍視角。青色區域（左側）＝偏藍色調的 2015 年圖磚，陸地＝魁北克正射影像，海洋＝Sentinel-2。

現況總結

截至 2026 年 4 月 7 日，進度一切如預期。NAD83 系列座標系統已在上游被完全吸收處理，資料匯入流程也正逐步處理約 115,000 張 MRNF 圖磚。目前領土覆蓋範圍仍是部分完成：已處理完的區域（例如加斯佩半島）已經可以用魁北克正射影像自由導航，其他區域則暫時以 Sentinel-2 填補。三層合成已在加斯佩海岸驗證完成，而且資料量在一台一般規格的開發者工作站上就能順暢運作。

引擎目前的輸出解析度是每像素 10 公尺。這是這一階段刻意的選擇：先在全域尺度上驗證整套處理流程（投影、融合、色彩校正、資料量），再依區域逐步提升解析度。原始的 MRNF 資料本身已經具備 20-30 公分的解析度，未來會依實際需求，逐一針對特定區域細化到 30 公分。

在高程資料方面，3D 地形目前依賴 SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）數位高程模型。它不是目前可取得中最精細的資料來源，但涵蓋整個領土範圍，足以驗證整條處理鏈。針對優先區域，改用更精確的魁北克數位地形模型（DTM）在技術上是可行的。

以下是目前的成果：10 公尺解析度的魁北克正射影像疊在 SRTM 地形之上，還沒有 3D 植被，也沒有向量資料。這就是後續一切建設所依賴的原始地形基礎。

魁北克最初的 3D 視角。10 公尺正射影像 + SRTM 地形。從上到下：大氣散射效果、直射光照、無光照。

一個重要的心得是：渲染品質不可能超越原始資料的品質。在 MRNF 資料乾淨、校正得當的地方（2015 年之後的任務），結果非常出色；但在資料本身有缺陷的地方（偏藍色調的 2015 年任務），處理流程也無法憑空生出正確的色彩校正結果。

目前已經上線的內容：

• 融合 Sentinel-2 的魁北克空拍正射影像（MRNF）
• 透過 SRTM 呈現的 3D 地形
• 在加斯佩海岸驗證完成的完整處理流程

接下來的計畫：

• 近距離縮放時達到 20-30 公分解析度
• 魁北克 OSM 向量資料
• 遍佈魁北克全境的 3D 樹木