QGIS 太陽能板偵測教學：5 種方法比較
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要在 QGIS 裡繪製屋頂太陽能，先從別人已繪好的開始。開啟 Vector > QuickOSM > QuickOSM…，在 key 欄填入 generator:source，value 欄填入 solar，對您的範圍執行。OpenStreetMap 帶有 6,143,024 個該標籤物件，2026 年 9 月 3 日讀取，因此在調查完善的城鎮兩分鐘即完成。覆蓋稀疏處則自行偵測陣列，方法取決於您的波段與像素尺寸。
裡繪製屋頂太陽能，先從別人已繪好的開始。開啟 | 您的輸入 | 方法 | 費用 |
|---|---|---|
| OpenStreetMap 已調查完善的區域 | 方法 1，QuickOSM | 免費 |
| 畫布顯示的任何網格圖層，在任何電腦上 | 方法 2，雲端分割模型 | 每月免費 1.5 km²，之後 €39 |
| 具近紅外波段的多光譜影像 | 方法 3，Raster > Raster Calculator… | 免費，QGIS 內建 |
| 四個波段以上，且有時間繪製訓練區 | 方法 4，Semi-Automatic Classification Plugin | 免費外掛 |
| 接近 20 cm 的 RGB 正射影像，且有 GPU 或耐心 | 方法 5，Deepness 加其 Solar PV 模型 | 免費 |
價格、外掛版本與標籤數量均於 2026 年 9 月 3 日讀取。
方法 1：使用已繪製的資料
QGIS 在 3.0 移除自帶的 OSM 下載器，改指向 QuickOSM，所以先安裝它。
查詢發電設施
Vector > QuickOSM > QuickOSM…，key 填 generator:source，value 填 solar，對您的範圍或命名區域執行。屋頂陣列帶有 power=generator，常帶有 generator:method=photovoltaic。
另外查詢電站
地面型電站標為 power=plant 加 plant:source=solar，是不同的查詢。漏掉它，您的圖層就會缺掉所有電站。
到登記資料查瓩數
德國的 Marktstammdatenregister 以 XML 每日發布，但 30 kW 以下機組隱去座標，所以屋頂只落到郵遞區號。法國的登記資料止於 IRIS 區，36 kW 以下全部併入彙總列。
三個開放資料集可用作訓練資料或基準。Bradbury 等人，加州四城 19,863 個已標註 PV 多邊形，30 cm，CC0。BDAPPV，28,807 個法國案場含遮罩，CC BY 4.0。DeepSolar 數出美國本土 147 萬套系統，但發布的是普查區計數，而非多邊形。
適用時機： 有人已調查過您的區域，或您要的是容量而非形狀。
略過時機： 覆蓋零散，而這只有看了才知道。
方法 2：雲端分割模型
分割模型已學會陣列的外觀，因此能在方法 3 與方法 4 無法區分之處，把陣列與深色屋頂分開。我們打造其中一種，即 AI Segmentation。本節談的是我們自己的工具。
在畫布顯示的任何網格圖層上框出區域，輸入 solar panel，每個陣列即以專案 CRS 的多邊形回傳，附面積與信心分數。模型跑在我們位於歐洲的伺服器上，不需顯示卡，也不需 Python 環境。
2026 年 7 月 5 日至 9 月 1 日期間，團隊外的 47 人執行 solar panel 104 次，15.6% 圖磚回傳空白。在 96 次匯出中，模型找到 40,088 個候選，他們保留 14,245 個，即 35.5%，共 496,931 m² 面板。
輸入 solar panel，而非 solar farm。後者問的是整個案場，模型會回一個均勻面或空白。就我們少數幾次執行，它讓 24 個圖磚空了 21 個。
適合： 在任何電腦上，跨街區的屋頂陣列。
不適合： 數模組。密集陣列會回成一整面，所以在 QGIS 切開，或除以您已知的模組尺寸。住宅模組約 1.7 m x 1.1 m。
價格： 每月免費 1.5 km²，不需信用卡。Pro 每月 €39，未稅。免費試用 Pro 7 天：綁定信用卡，到期前取消就不收費。
執行環境： 我們在歐洲的伺服器。
安裝： 經外掛管理員，QGIS 3.22 或更新，再從面板登入。
方法 3：用網格計算器取門檻
使用投影 CRS 作業，因為下面有兩個步驟以圖層單位計算面積。
Raster > Raster Calculator…，演算法 ID 為 native:rastercalc。面板偏暗，在近紅外比深色屋頂暗得多，因此紅光與 NIR 波段間的正規化指數在多數場景可分開兩者。接著以 gdal:sieve 去除碎斑，再以 gdal:polygonize 轉成多邊形。
在 RGB 三波段上這會失敗，因為深色屋頂與面板數值重疊。質地是常用解法。grass:r.texture 計算十三種 GLCM 量測，陣列在對比度高分、在逆差矩低分。GRASS 隨 Windows 安裝包提供，macOS 包則無。
適用時機： 您有近紅外波段，且是單一乾淨場景。
略過時機： 影像是 RGB，或門檻須跨多日拍攝的鑲嵌圖成立。
方法 4：用 SCP 做監督式分類
Semi-Automatic Classification Plugin 會加入 SCP 選單與 SCP Dock。建立 Band set，在面板與每種易混物上繪製 ROIs，再以 Maximum Likelihood、Minimum Distance、Spectral Angle Mapping、Random Forest、Support Vector Machine 或 Multi-layer Perceptron 分類。QGIS 3.x 安裝的是 8.5.0 版，GPL v3，已下載 2,644,482 次。
它自己的 FAQ 排除了多數人手上的輸入。「You cannot use orthophotos with less than 4 bands」，因為低於四個波段演算法無法分開類別。
適用時機： 您有四個波段以上，且想要可重複、有記錄的分類。
略過時機： 輸入是 RGB 正射影像或底圖。
方法 5：在 Deepness 跑本機模型
地面解析度決定一切。Bradbury 等人以 30 cm 建立參考 PV 資料集，因為「太陽能板通常長 1 到 2 公尺」，讓每塊板上有數個像素。這能解出陣列，而非其中的模組。Clark 與 Pacifici 發現單一面板「即使在 15.5 cm 解析度下仍難以區分」。已發表的屋頂 PV 研究介於 10 cm 到 31 cm 之間。10 m 的 Sentinel-2 只適用電站，永遠不適用屋頂。
Deepness 在 QGIS 內跑 ONNX 模型，免費且 Apache 2.0，其 model zoo 內建 Solar PV Segmentation 模型，20 cm/px，由 Kleebauer 等人訓練、Fraunhofer 託管。指向您的正射影像即得面板遮罩，不需帳戶，資料不離開您的電腦。
速度是代價。有使用者在 CPU 上實測該模型「80+ minutes for a digital Orthophoto tile (20 cm resultion, 5000 points in each direction)」，該 issue 仍未關閉。除此之外，沒有維護良好的開放屋頂 PV 模型。
適用時機： 資料不得離開電腦，且正射影像接近 20 cm。
略過時機： 沒有 NVIDIA 卡，卻要覆蓋一整個區域。
五種方法並排比較
| QuickOSM | AI Segmentation | 網格計算器 | SCP | Deepness | |
|---|---|---|---|---|---|
| 所需波段 | 無 | 三個 | 需 NIR | 四個以上 | 三個 |
| 影像是否留在本機 | 是 | 否 | 是 | 是 | 是 |
| GPU | 否 | 否 | 否 | 否 | 建議 |
| 輸出 | OSM 多邊形 | 每個陣列一個多邊形 | 網格遮罩 | 分類網格 | 面板遮罩 |
| 費用 | 免費 | 免費額度，之後 €39 | 免費 | 免費 | 免費 |
重點回顧
先查 OpenStreetMap，因為調查完善的城鎮兩分鐘即完成，沒有任何偵測勝過到過現場的圖客。
若影像不得離開電腦，Deepness 及其本機 Solar PV 模型能讓一切留在您的電腦上。
在 RGB 底圖上，網格計算器與 SCP 出局，因為兩者都無法僅以數值區分面板與深色屋頂。
約 30 cm 可解出陣列，但解不出其中模組，所以只圖面積，永不從影像數面板。
瓩數來自公用事業登記資料，永不來自圖片，而法國與德國登記資料都會模糊小型屋頂機組的位置。
常見問題
QGIS 能自己偵測太陽能板嗎？
不行。核心 QGIS 只有門檻與多邊形化，需要光譜差異，所以 RGB 底圖給不了您東西。偵測來自外掛，本機用 Deepness，雲端用我們的。
需要什麼影像解析度？
約 30 cm 可解出陣列，依 Bradbury 等人。單一模組即使在 15.5 cm 下仍難分辨，所以規劃上圖陣列與面積，而非數面板。
如何區分太陽能板與深色屋頂？
在三波段上，僅以數值無法區分。使用近紅外波段、如 grass:r.texture 的質地量測，或已學會陣列外觀的模型。
地面型太陽能電站也找得到嗎？
可以，在 OpenStreetMap 中它們是獨立查詢，power=plant 加 plant:source=solar。用模型時，電站也輸入 solar panel，因為它偵測每塊面板，而非整個場址。
能算出裝了幾塊面板嗎？
不能從影像。偵測給的是外框與面積。模組數量與瓩數來自登記資料，在法國止於 IRIS 區。
想走完整過濾步驟，見建築足跡指南，SAM in QGIS 文章說明這些模型擅長找哪些物件。若想把偵測與面積計算合成一道指令，而不必一步步手動操作外掛，AI Agent 能在同一個 QGIS 專案中完成。QGIS AI 中心比較各外掛，產品頁見 AI Segmentation。
