樹木普查怎麼做？QGIS 空拍影像建立樹木資料庫教學
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QGIS 中的樹木普查，是一個點位圖層，每棵樹一個點，並附上一列屬性：編號、樹種、樹幹大小、健康狀況，以及上次檢查的日期。空拍影像或 LiDAR 讓你在辦公室就能取得點位、樹冠大小和樹高。樹種、樹幹和健康狀況則要靠現場調查。
中的樹木普查，是一個點位圖層，每棵樹一個點，並附上一列屬性：編號、樹種、樹幹大小、健康狀況，以及上次檢查的日期。空拍影像或 LiDAR 讓你在辦公室就能取得點位、樹冠大小和樹高。樹種、樹幹和健康狀況則要靠現場調查。多數教學都漏掉這個分工。沒有任何模型能從 20 公分解析度的正射影像讀出樹種，或看出樹幹是否腐朽，所以最快的做法是：辦公室負責計數，現場負責判斷。
簡短回答
| 你的起點 | 方法 | 辦公室能得到什麼 |
|---|---|---|
| 你的城市或客戶已經公開樹木名錄 | 方法 1：開放樹木資料 | 含樹種的點位，通常還有樹幹大小 |
| 一張正射影像和幾百棵樹 | 方法 2：手動數化點位 | 你自己標出的點位 |
| LiDAR 表面模型和地形模型 | 方法 3：從樹冠高度模型找樹頂 | 每個點都有樹高 |
| 一張正射影像和數千棵樹 | 方法 4：分割模型 | 每棵樹一個樹冠多邊形，再轉成帶樹冠大小的點 |
四種方法的結尾都一樣：把圖層帶到現場，用平板讓調查人員補上影像看不到的資料。
樹木普查要記錄什麼
在標下第一個點之前，先寫好屬性表。現場調查後才改欄位，就得再跑一趟。
| 屬性 | 辦公室取得 | 現場取得 |
|---|---|---|
| 樹木編號 | 可以，自動產生 | 若樹上有掛牌，記錄牌號 |
| 位置 | 可以 | 樹冠遮住樹幹的地方需要修正 |
| 樹冠直徑或面積 | 可以，從影像量測 | 現場檢核 |
| 樹高 | 有 LiDAR 就可以 | 沒有 LiDAR 時現場量測 |
| 樹種 | 不行 | 可以 |
| 樹幹直徑或胸圍 | 不行 | 可以，依你的標準規定的高度量測 |
| 健康狀況、缺陷、下次檢查 | 不行 | 可以 |
在德國，Baumkataster（樹木名錄）記錄的是注意義務所要求的檢查，多數所有人遵循 FLL 樹木檢查準則（2020 年版）和 GALK 的樹木名錄指南。這些文件已經規定了現場欄位清單，所以請從它們出發，而不是從上面這張表開始。
網路上常見的錯誤說法
「AI 可以只靠影像建立完整的樹木普查。」 它能計數並量測樹冠。它看不到樹冠下的樹幹，無法從 RGB 照片辨識大部分樹種，也無法判斷樹枝會不會掉落。任何宣稱飛一趟就能得到完整名錄的頁面，賣的只是工作的前半段。
「樹冠圖就是樹木普查。」 樹冠圖是一個表面，回答的是「這個區有多少比例被遮蔭」。樹木普查回答的是「哪一棵樹、在哪裡、狀況如何」。如果你需要的是覆蓋率，請看在 QGIS 繪製樹冠圖這篇指南。
開始之前
- QGIS 3.22 或更新版本。
- 影像要夠新，能呈現今年的樹木。有葉期的影像最能顯示樹冠；落葉期的影像則更能顯示樹幹和分枝。
- 使用以公尺為單位的投影 CRS，這樣面積和直徑才會以公尺計算。
免費影像比多數人想的更好用：
- 波蘭： Geoportal 的全國正射影像自 2020 年 6 月 24 日起可免費用於任何用途，大部分為 25 公分解析度，城市為 10 公分或更細。免費的 "Pobieracz danych GUGiK" plugin 可以直接在 QGIS 裡下載。
- 德國： 多個邦以開放資料公開 DOP20，也就是 20 公分的正射影像，包括巴登-符騰堡邦和下薩克森邦。聯邦機關提供的全德國服務則需付費。
- 英格蘭： 環境署依開放政府授權（Open Government Licence）公開幾乎全國的 1 公尺 LiDAR 表面模型和地形模型。
- 美國： NAIP 空拍影像由 USDA 免費提供。
方法 1：開放樹木資料
許多城市已經有樹木名錄並且公開。柏林公開行道樹和公園樹木，多特蒙德公開一份由自有資料和空拍影像建立的名錄，科隆在 2025 年 7 月把名錄上線，巴黎則以點位提供 219,432 棵樹。在 QGIS 載入檔案或服務，一開始就有填好的樹種。
OpenStreetMap 也以 natural=tree 點位標示單棵樹。在 QGIS 下載 OSM 資料示範如何用 QuickOSM 取得它們。
適用時機： 樹木屬於市府，而且名錄夠新。
不適用時機： 工作範圍包含私人土地、校園或新開發區。開放名錄只涵蓋公有樹木。
方法 2：手動數化點位
用 Layer > Create Layer > New GeoPackage Layer… 建立圖層，幾何類型選 Point，並加入上表中的欄位。開啟編輯，然後在正射影像上逐一點擊每個樹冠的中心。
這是辦公室方法中最準確、也最慢的一種。每個點都由你決定，所以樹籬不會變成十二棵樹，兩個相連的樹冠也不會變成一棵。
適用時機： 幾百棵樹，或每棵樹都很重要的場址，例如申請規劃許可。
不適用時機： 數量達到數千棵。
方法 3：從樹冠高度模型找樹頂
有了 LiDAR，每棵樹的樹頂就是它鄰域內最高的像元，所以不需要任何訓練就能找出樹頂。先建立樹冠高度模型，也就是表面模型減去地形模型，做法見樹冠指南；DSM 與 DTM 說明則介紹這兩種輸入資料。
找出局部最大值
對樹冠高度模型執行 r.neighbors（GRASS），方法設為 maximum，鄰域設為 5 個像元。在 1 公尺像元下，這就是 5 公尺的視窗。
保留樹頂
在 Raster > Raster Calculator… 中，保留等於局部最大值且高於 3 公尺的像元：("chm@1" = "chm_max@1") AND ("chm@1" > 3)。
把像元轉成點
用 Raster pixels to points 轉換結果，再用 Extract by attribute 保留值為 1 的點。
加入樹高
用 Sample raster values 對樹冠高度模型取樣，把樹高加到每個點上。
視窗大小是最關鍵的設定。太小的話，一棵寬大的橡樹會找出三個樹頂；太大的話，兩棵小樹會合成一個。請依你場址上常見的樹冠寬度來設定，並用目視檢查一個樣本。
適用時機： 你有 LiDAR，而且需要樹高。
不適用時機： 你只有影像，或 LiDAR 比你要計數的樹木還舊。
方法 4：分割模型
分割模型學過樹冠長什麼樣子，能從一般的 RGB 正射影像為每棵樹回傳一個多邊形。我們做了一個，AI Segmentation，這一節講的是我們自己的工具。
在 QGIS 中開啟的正射影像上畫一個範圍，輸入 tree。模型在我們的伺服器上執行，所以不需要顯示卡，每個樹冠會以多邊形回傳，採用你專案的 CRS，並帶有 area_m2 和信心分數 score。
把樹冠轉成普查點位的做法：
每個樹冠建立一個點
對樹冠圖層執行 Centroids。每個點都保留它所屬樹冠的屬性。
加入樹冠直徑
用欄位計算機加入樹冠直徑，欄位類型為小數：2 * sqrt("area_m2" / pi())。
替樹木編號
加入 tree_id 欄位，以 @row_number 填入，再加上屬性表中要由現場填寫的空白欄位。
適用時機： 街道、公園或花園中的數千棵樹，而且你手上已有影像。
不適用時機： 林分鬱閉。樹冠之間沒有空隙時，tree 的結果會是一個大形狀，而不是每棵樹幹一個多邊形，這時請改用方法 3。影像圖磚會傳送到我們的伺服器；如果影像不能離開你的電腦，請用方法 2 或 3。
在現場完成
用 QField 把點位圖層帶到樹旁。這是 OPENGIS.ch 為 QGIS 專案開發的免費行動 App，可離線使用，能開啟你在 QGIS 中設定好的表單，也能為每棵樹加上照片。出發前先在 QGIS 為樹種和健康狀況設定下拉選單，讓每位調查人員寫的都是同樣的用語。
如果需要有法律紀錄的定期檢查，也有專門的名錄軟體，其中一部分，例如德國的 Baumsicht，是在 QGIS 上執行的。你在這裡建立的點位圖層可以匯入其中。
重點整理
- 樹木普查是每棵樹一個點並附上屬性，不是樹冠表面。
- 辦公室提供位置、樹冠大小，有 LiDAR 時還有樹高。現場提供樹種、樹幹和健康狀況。
- 先找開放名錄；幾百棵樹用手動數化；需要樹高時用 LiDAR 樹頂；影像上有數千棵樹時用分割模型。
- 信任總數之前，每一種自動方法都要用你親手計數的樣本檢查。
常見問題
樹木普查是強制的嗎？
通常沒有法律要求必須建立名錄本身。道路和步道旁樹木的所有人有責任檢查安全，名錄就是證明檢查確實進行的方式。在德國，這項注意義務就是多數城鎮維護 Baumkataster 的原因。
AI 能從空拍影像辨識樹種嗎？
從多數人手上的 RGB 正射影像，無法可靠辨識。樹種對照需要多光譜或高光譜影像和當地的訓練資料，即使如此仍要在現場檢核。我們的 plugin 回傳的是樹冠，不是樹種。
自動偵測樹木的準確度如何？
比起工具，更取決於樹冠的狀況。獨立的行道樹和庭園樹效果很好，樹冠相連時則會合併。在你自己的影像上手動數 50 棵樹，與圖層比對，就能得到你這個場址的誤差率。
可以免費在 QGIS 建立樹木普查嗎？
可以。開放名錄、手動數化和 LiDAR 樹頂只花時間，QField 也是免費的。分割模型能在大量計數時省時間，並且可以免費開始。
延伸閱讀：什麼是正射影像說明本文每種方法背後的影像，QGIS AI plugin 頁面則列出每個 plugin 執行所需的條件。
