QGIS 道路萃取：6 種方法與一個陷阱
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要在 QGIS 中萃取道路，請安裝 QuickOSM，開啟「向量」→「QuickOSM」→「QuickOSM」，用鍵 highway 查詢畫布範圍，路網幾秒內就會以線載入。OpenStreetMap 稀疏的地方，還有五種方法可以把道路放上地圖：分割模型、已發布的國家資料集、手動數化、GRASS 細化和監督式分類。
中萃取道路，請安裝 QuickOSM，開啟「向量」→「QuickOSM」→「QuickOSM」，用鍵 有一個選擇要先做，它決定了您能用哪些方法。您不是在萃取道路，您是在 中心線 和 路面 之間二選一：中心線是一條走在路中間的線，帶著車道數和速限；路面是路緣到路緣的鋪面。路徑規劃需要線，排水和重鋪工程量需要面。下面一半方法給您前者，一半給您後者，兩者互轉都要多一步。
| 您的情況 | 方法 | 費用 |
|---|---|---|
| 有活躍 OSM 圖客的城市 | 1、QuickOSM | 免費 |
| OSM 還沒畫到的地方的最新影像 | 2、分割模型 | 免費額度，之後要訂閱 |
| 有國家道路資料集的國家 | 3、下載並裁剪 | 免費 |
| 少數幾條路，或修正手上的圖層 | 4、開追蹤手動數化 | 免費，但很慢 |
| 道路遮罩或掃描地圖 | 5、GRASS r.thin 接著 r.to.vect | 免費 |
| 瀝青特別突出的多波段影像 | 6、監督式分類 | 免費外掛，加數小時採樣 |
每個價格、版本和選單路徑都在 2026 年 9 月 3 日對照 QGIS 3.44 手冊 和各工具自家說明文件讀過。
方法 1：用 QuickOSM 拿 OpenStreetMap 道路
先花三十秒查 OSM，能省掉下面所有方法。QuickOSM 查詢 Overpass API，直接把結果丟進您的專案。
安裝 QuickOSM
「外掛程式」→「管理並安裝外掛程式」，搜尋 QuickOSM，安裝。
開啟快速查詢
「向量」→「QuickOSM」→「QuickOSM」，切到 Quick query 分頁。
設定鍵
鍵 highway，值留空就是全部道路等級。要縮小範圍就加值：residential、track、motorway。
限定範圍
選 Canvas Extent。不設邊界的整國查詢會在 Overpass 超時。
執行並篩選
線載入時會帶著 OSM 標籤。用 highway 篩選，有 surface 的就讀 surface。
標籤就是已測繪地區勝過任何偵測的原因。highway=track 告訴您那是農業便道，highway=unclassified 則是次要公共道路。這一頁沒有模型能告訴您這兩者的差別，因為偵測只給您形狀，OSM 給您的是有人命名過的形狀。依 ODbL 必須署名。
覆蓋率就是 OSM 停下的地方。在非洲鄉村、南亞，或多數城市的擴張邊緣，把 highway 線疊上最新影像，土路在圖裡看得清清楚楚，圖上卻什麼都沒畫。
適合： 該地區已有人測繪。
略過： 影像裡的道路在 OSM 圖層上看不到。
OpenStreetMap 有多完整？法國四個市鎮實測
2026 年 9 月 23 日，我們量測了四個法國市鎮：OpenStreetMap 涵蓋了 IGN 官方 BD TOPO 鋪面道路長度的 96% 至 98%，而在三個鄉村市鎮裡，IGN 的農路與林道有 20% 至 32% 在 OSM 中不存在，Microsoft 的免費偵測結果找到其中的 6% 至 12%。在像法國這樣測繪完整的國家，從影像萃取道路的難題是土路，而不是道路。
| 市鎮 | IGN 鋪面道路 | OSM 缺漏 | IGN 土路 | OSM 缺漏 | 其中 Microsoft 找到 |
|---|---|---|---|---|---|
| Villeurbanne，密集城區，15 km² | 280 km | 10.3 km（3.7%） | 15 km | 0.8 km（6%） | 0.3 km |
| Orgères-en-Beauce，開闊農地，15 km² | 27 km | 0.5 km（2.0%） | 27 km | 5.6 km（21%） | 0.7 km（12%） |
| Saint-Léonard-de-Noblat，樹籬農地，55 km² | 147 km | 3.9 km（2.6%） | 113 km | 36.4 km（32%） | 2.2 km（6%） |
| Gérardmer，山區森林，56 km² | 216 km | 3.8 km（1.7%） | 228 km | 44.7 km（20%） | 2.8 km（6%） |
在這四個市鎮中，Microsoft 的線涵蓋了 IGN 鋪面道路長度的 89% 至 95%，土路則為 17% 至 37%。
缺漏的土路位在哪裡，決定了影像能不能找到它們。我們在每個鄉村市鎮隨機抽出 20 段缺漏路段，逐一對照 IGN 正射影像檢視。在 Orgères-en-Beauce，7 段在地面上看得到土路，5 段落在空無一物的田埂上，沒有東西可描。在 Gérardmer，20 段中有 15 段位於針葉樹冠底下，任何由上往下看的模型都看不到。Saint-Léonard 介於兩者之間，7 段看得見，5 段在樹下。
另外還發現兩件事，會改變您的查詢方式。在 Gérardmer，IGN 另外 93 km 的土路在 OSM 裡標為 highway=path，所以只查 track 的 QuickOSM 查詢會漏掉它們：請把值留空。此外，OSM 也有 IGN 沒畫的東西，例如 Gérardmer 的 100 km 步道與山徑，以及 Villeurbanne 的 64 km 服務道路（停車場通道、院落、車道）。
我們如何量測
我們從 Géoplateforme WFS 取得 IGN BD TOPO troncon_de_route，在 2026 年 9 月 22 日與 23 日從 Overpass 取得每一條 OSM highway 路徑（即 QuickOSM 回傳的內容，不含人行道），並加上 Microsoft 2025 年 4 月 28 日釋出的資料，全部裁切到各市鎮範圍。每條線都切成 10 m 一段，當另一個資料集在 10 m 內沒有與它夾角在 45 度以內的線時，該段就算缺漏。改用 5 m 或 20 m 時，鋪面道路的缺漏仍低於 5%，鄉間土路則介於 15% 至 37%。四個市鎮不等於整個法國，BD TOPO 是參考基準而不是真值（Orgères 的 20 段中有 5 段在地面上什麼都沒有），正射影像的檢查也只是一個人對 60 張影像的判斷。
方法 2：分割模型
分割模型學過道路長什麼樣子，靠形狀和上下文越過了卡住方法 6 的相似物。我們自己做了一個，AI Segmentation。這一節講的是我們自己的工具。
從外掛管理員安裝
Windows、macOS 或 Linux 上的 QGIS 3.22 或更新版。不用 GPU，不用 Python 環境，不用抓權重。
畫出範圍
對畫布上已有的任何網格圖層畫範圍，從衛星場景到 WMS 都可以。
輸入關鍵字
車行道請輸入 road。parking lot、sidewalk 和 driveway 是不同的詞。分開跑，不然緊貼道路的停車場會連在一起。
篩選，需要線再轉換
跑完回來的多邊形帶有 label、class、score、area_m2 和 perimeter_m，以專案 CRS 計算。按 score 和面積篩選，再把面送進 GRASS v.voronoi.skeleton 取中心線。
輸出是路緣到路緣的多邊形，永遠不是中心線，所以要交線就得多做上面的骨架步驟。兩種雲端模式都會把影像送到歐盟境內的伺服器，只有小的本地模型留在您的電腦上。
樹冠會把面打斷，要手工接回去，橋面也一樣。潮濕瀝青和剛重鋪的色調差到會掉一段。我們不公布精度數字，因為數字隨您的影像而變。
講一個我們調參表裡的數字，因為它解釋了一個讓人覺得奇怪的結果。道路用的圖磚比建物粗，每張圖磚的地面下限是 512 m，建物是 128 m，因為只拿到一小片瀝青，模型會叫它停車場。模型要看到一段路，才讀得出那是路。
費用，讀於 2026 年 9 月 28 日。免費方案在自動模式上每月含 1.5 km² 地面，不用卡，雲端半自動模式每月另加 20 個物件偵測，在自己電腦上的半自動模式則完全不限量。Pro 提高到 100 km² 和 500 個物件，每月 €39，未稅。Mapflow 的道路模型按點數計價，每點 0.10 美元，每 km² 另加 5 點與影像費用，開頭送 250 點。
適合： 影像比地圖新，且道路多到手畫不完。
略過： OSM 已有路網，或影像不能離開您的電腦。
方法 3：已發布的道路資料集
可能已經有人跑過偵測，並把結果公開了。
Microsoft Road Detections 涵蓋 235 個國家、5,420 萬公里道路，從 Bing Maps 航照影像探勘而來，以中心線形式、依世界區域分檔，依 ODbL 釋出。在上面量測的四個法國市鎮中，它涵蓋了約十分之九的鋪面道路公里數，土路則約五分之一。
Meta 透過 Rapid 編輯器 發布自家 AI 生成的道路。原本打包它們的 Daylight 發布版已於 2024 年 5 月終止，所以現在實際拿到的管道是 Rapid。
有國家測繪單位的地方，兩者都比不上國家資料。法國發布 BD TOPO，其中的 Troncons de route 圖層在 Etalab 2.0 下達到公尺級精度，遠勝探勘資料集的粗略套合。英國透過 OS Data Hub 免費發布 OS Open Roads，每年四月和十月更新。
問題在時間。偵測資料集是探勘當時影像的快照，沒有一個知道去年春天封了哪條路。
適合： 今天下午就要全國覆蓋，且時間夠用。
略過： 工作是資料集建成之後的變化。
方法 4：手動數化，開著追蹤畫
五十條以下的道路，用畫的還是最快，只要搞懂追蹤到底在跟什麼，QGIS 真的幫得上忙。
切換編輯模式，選「加入線圖徵」，再在接合工具列上啟用「追蹤」工具，或按 T。接合一個頂點，再移到第二個頂點，QGIS 就會沿既有圖徵邊在兩點間建立最短路徑。展開追蹤圖示並設定「偏移」，就能沿這些圖徵平行數化，而不是貼著畫。
有兩個行為常讓人意外。圖幅裡圖徵太多時，追蹤會自己關掉，放大後又回來。要畫自由曲線，按 R 改用串流數化。
適合： 五十條以下的道路，或對照您信任的圖層做修正。
略過： 面對整區沒畫的土路。
方法 5：GRASS r.thin，再 r.to.vect
請在投影 CRS 下工作。下面有兩個步驟要用圖層單位取寬度，用度為單位的寬度沒有意義。
這是唯一直接給您中心線的方法，這也是它到 2026 年還在用的原因。餵給它一個道路是一種值、其他都是一種值的網格資料：紙圖經閾值化的掃描，或方法 2、6 來的遮罩。
r.thin 把每條筆畫縮到一個像素寬，這條像素鏈就是中心線。r.to.vect 以圖徵類型 line 把它轉成幾何。GRASS 手冊提醒它會在路口產生過多節點和懸空短刺，所以要預留清理時間：按長度刪掉短刺，再把該連成一條的段合併。
GRASS 隨多數 QGIS 安裝包一起來，不用另買。它也是把方法 2 的面轉成線路網的那一步，是我最常用的組合。
適合： 手上有乾淨的道路遮罩或乾淨的掃描，且要的是線。
略過： 輸入是彩色照片。
方法 6：監督式分類
先把像素分類，再把道路類向量化。Semi-Automatic Classification Plugin 是標準工具，作者 Luca Congedo。9.0.4 版需要 QGIS 3.99，也就是 QGIS 4 系列，所以在 QGIS 3.x 上，管理器給您的是 8.5.0。dzetsaka 做同樣的事，介面更小。
您在道路像素和其他每個地物類上畫訓練區，跑 Maximum Likelihood 這類分類器，再把道路類送進「影像」→「轉換」→「影像向量化（影像轉向量）」。網格轉向量指南 講了後半段，包括修掉向量化留下的階梯邊的演算法。
瀝青和周圍真的不同時才有效，多光譜波段有幫助。遇到長得很像的就會倒，因為分類器只比像素值，不懂形狀：灰屋頂、乾河床、光禿田邊全都會掉進道路類。訓練樣本要預留幾小時，且下一個場景要重畫。
適合： 有多光譜波段，且道路在其中突出。
略過： 道路和屋頂同色，也就是多數城市。
重點回顧
這一頁的每個方法都會被四件事打斷，花多少錢都一樣。住宅街道上的樹冠擋住了往下看的任何感測器，所以結果總是斷成幾截。土路和旁邊田地的顏色一樣，這正是未鋪面道路恰恰在最需要成圖的地方缺失的原因。
另外兩個是形狀問題。河流、乾河床和鐵路都是細長特徵，任何基於像素的方法都會把它們丟進道路類。橋面和隧道口恰恰在路網最需要連通的地方把路面切斷。
先查 OpenStreetMap，因為那三十秒決定其他五個方法值不值得開。在測繪完整的國家，剩下要找的多半是土路，而且其中許多位在樹下。
先決定要中心線還是面，再選方法，不要反過來。路徑規劃要線，面積計算要多邊形，互轉都要多一步。
自動追蹤跟的是既有向量圖徵，永遠不是底下的影像。r.thin 要的是二值網格資料，永遠不是照片。
樹下的道路在這一頁每個方法裡都會斷掉，花再多錢也修不好。
方法 2 的面再過方法 5，就得到不用手動數化的中心線路網。
常見問題
QGIS 能自己從衛星影像萃取道路嗎？
無法自動完成。QGIS 核心只能手動數化，以及把您已分類好的網格資料向量化。要從照片拿道路，需要一個外掛：分割模型，或自己訓練的 SCP 這類分類器。
道路萃取給的是線還是多邊形？
兩種都有，看方法決定。OSM、國家資料集、已發布偵測和 GRASS r.thin 給線。監督式分類和分割模型給面，因為影像上看到的就是面。GRASS v.voronoi.skeleton 可以互轉。
樹下的道路為什麼總是斷的？
往下看的感測器都看不穿樹冠，所以缺口在軟體動手之前就已在資料裡。進入編輯模式，用接合把幾段接起來。
OpenStreetMap 的道路路網有多完整？
就測繪完整國家的鋪面道路而言，接近完整：在我們於 2026 年 9 月量測的四個法國市鎮，OSM 涵蓋了 IGN 鋪面道路長度的 96% 至 98%。缺口在土路，鄉村市鎮裡 IGN 的土路長度有 20% 至 32% 缺漏。放眼全球，2017 年的一項研究估計 OSM 的道路網約完整 83%。
有方法找得到未鋪面土路嗎？
部分可以。土路和旁邊田地同色，所以分類通常漏掉，偵測模型只找得到較寬的。有圖客到過的地方，OSM highway=track 最可靠，問題是，最需要它們的地方恰恰沒人畫。
道路萃取需要多高的影像解析度？
能把路和旁邊分開就行。高速公路在粗衛星場景就看得到；樹下的住宅小巷要 20 cm 正射影像或更好。選定方法前，先拿自己的影像在免費額度上試。
在 QGIS 裡萃取道路免費嗎？
方法 1 和 3 到 6 安裝免費、執行免費。只有雲端分割模型收費，這裡提到的兩家都有免費額度。
可以開啟追蹤，沿著影像上的道路描嗎？
追蹤完全不看影像。QGIS 3.44 手冊寫得很清楚：它是沿著既有向量圖徵的邊建立最短路徑。在只有裸衛星影像的地方，沒有東西可跟，這個工具什麼都不會做。只有當您手上已有地籍或部分路網，想讓新幾何自動貼齊它們時，它才有用。
可以對航照影像直接執行 GRASS r.thin 嗎？
r.thin 需要一個道路是一種值、其他都是一種值的網格資料。直接丟彩色照片給它，它只會按像素值相近去細化，細出來的不是道路。這是個很強的工具，只是放早了一步：它屬於分類或偵測之後，而不是之前。
網格轉向量指南 講了方法 6 的向量化半段，建物輪廓指南 走完篩選步驟。方法 2 的偵測再取骨架這條流程，若在多個圖磚上變得重複，AI Agent 能在 QGIS 中依一句指令執行同樣的步驟。QGIS AI hub 並排比較各外掛。
