GeoAI 是什麼？QGIS 使用者看得懂的地理空間 AI 入門指南
GeoAI 是在地理資料上執行的機器學習，資料可以是衛星與航拍影像、點雲或向量圖層。模型讀取像素，再將物件、類別或變化以資料形式交回，讓你在 
中編輯。它處理工作流程中最耗時的部分，但不會替你做決定。
我們正是這個領域中其中一個 QGIS 外掛的開發者，因此閱讀本文時，也請記得這篇文章的作者立場。
GeoAI 不是什麼
它不是一個了解你專案的聊天機器人。它不會讀取客戶的規格、你的屬性規則，或你去年春天進行的測量。任何 GeoAI 都無法取代實地真值資料。
這個詞本身也很寬泛。2005 年的隨機森林分類器和去年的分割模型，都可能被當作 GeoAI 販售。當供應商使用這個詞時，請問清楚他們指的是哪一種，因為硬體帳單和失效模式都不同。
它目前能做的五件事
從影像中擷取物件。 這是目前明顯最成熟的用途。你圈選一個區域，輸入想找的物件，就能在專案 CRS 中取得多邊形。建築物、樹冠、汽車、游泳池、太陽能陣列都可以。邊緣清晰時，輪廓會很乾淨。若田地邊界逐漸融入灌木叢，模型遇到的困難也會和你一樣。
土地覆蓋分類。 每個像素都會得到一個類別：水體、建成區、裸土、森林。如果你有良好的訓練多邊形和多光譜波段，較舊的方法在這方面仍然表現出色，而且任何筆記型電腦都能執行。
找出兩個日期之間的變化。 提供同一地點的兩張正射影像，模型會標示發生變化的部分。對新建築或被清除的地塊等明顯變化，它的效果很好。但季節造成的色彩變化和不同的太陽角度會產生誤報，因此請預留時間檢查每個標記。
填補與整理資料。 將建築物轉角修成直角、填補屋頂遮罩中的孔洞、簡化逐像素描繪的輪廓。這些工作不吸引人注意，卻是最能節省工時的部分。
用一般文字提出要求。 輸入 solar panels，而不是挑選模型和波段組合。它適合用來尋找物件，但不要期待它回答屬性表中的問題。
模型從哪裡來
主要有三個家族，而且它們的行為各不相同。
分割模型，例如 Segment Anything 家族，學習辨識一個物件在哪裡結束、下一個物件從哪裡開始。它們使用一般照片訓練，因此不知道什麼是建築物。只要邊界清晰，它們就能很好地轉移到地理影像上。SAM 指南介紹哪些 QGIS 外掛執行哪個版本。
影像轉影像模型會生成新的像素。雲層移除、季節變化和已清除場址的視圖，都是透過這種方式運作，功能可見於 AI Edit。輸出是在相同範圍內、具地理參考的點陣圖，而它本質上是一幅繪圖，因此永遠不應放進證據圖層。
傳統機器學習是指隨機森林或支援向量機逐像素讀取波段值。這類方法已有二十年歷史，成本低。對於使用自有訓練多邊形的多光譜土地覆蓋分類，它仍然是正確選擇。SCP 和 dzetsaka 都能在 QGIS 內免費執行這些方法。
實際成本是多少
硬體。 本機模型需要顯示卡。Segment Anything 3 完全沒有 CPU 路徑，因此所有 Mac 和使用整合式顯示卡的電腦都無法執行。當模型改在伺服器上執行時，辦公室筆記型電腦就足夠了，這正是我們做出的取捨。
影像。 地面解析度的影響大於模型本身。我們的調校目標是太陽能板約 0.05 m per pixel、汽車 0.09、建築物 0.18。比這更粗時，物件只剩一團模糊影像，任何模型都無法恢復。
時間。 偵測需要幾分鐘。檢查所需的時間更長，任何在估算中忽略這一點的人，最後都會錯過期限。
金錢。 免費的 QGIS 選項不收費，但需要你自己的 GPU 和一個下午的 Python 工作時間。我們的方案每月提供 200 次自動偵測，不需要顯示卡，另外也能在你的電腦上不限次數使用點擊分割。Pro 方案的價格為 AI Edit 每月 €29、AI Segmentation 每月 €39，兩者合計每月 €59，以上價格均未含 VAT。
四個值得懷疑的說法
單一的準確度數字。 準確度會隨你的影像和擷取目標而變化。任何聲稱一個數字適用於所有情況的人，提供的都是行銷數字。
從未看過你所在區域的訓練資料。 現成的建築圖層就是最明顯的例子。在 Luanda 的同一平方公里範圍內，OpenStreetMap 沒有任何資料，Microsoft 有 3,140 個建築物足跡，而 Google Open Buildings 有 4,468 個。
「在本機執行，你的資料永遠不會離開電腦。」 如果是安裝在你電腦上的小型模型，這句話成立。所有雲端模式都會將影像傳送到某個地方，我們的方案也一樣。誠實的做法是說明你目前使用的是哪種模式。
可以直接交付的輸出。 每次執行回傳的內容都會比你要求的更多：通風口、天窗、陰影、庭院棚屋。它們可能是真實物件，也可能有正確輪廓，但並不是你想要的目標。請為清理工作預留時間。
我不會在哪些情況使用它
如果少於五十個圖徵，就手動數化。開啟捕捉功能後，你會在模型下載權重之前完成工作，而且結果能完全符合規格。我也會避免將 GeoAI 用在任何法律相關內容上，例如地籍界線、保護區或補償索賠。模型提供的是候選結果，而候選結果不是測量成果。我的原則是，GeoAI 適合用在第一輪處理，但永遠不應該用在最後定案。建築物足跡指南在同一個街區示範了這兩種路徑。
十分鐘內在 QGIS 執行
開啟外掛管理員
Plugins -> Manage and Install Plugins。需要 QGIS 3.22 或更新版本。
安裝 AI Segmentation
不需要下載其他內容，也不需要建立 Python 環境。
從面板登入
輸入電子郵件並點擊一下即可。免費額度每月更新，不需要信用卡。
在已開啟的影像上繪製區域
任何可見的點陣圖都可以使用：GeoTIFF、無人機正射影像或 XYZ 底圖。免費帳戶最多可繪製 15 km²。
輸入物件，然後檢查結果
building、tree、car。依信心度和大小篩選，修正錯誤，然後匯出 GeoPackage。
將輸出結果與你原本會手動數化的內容進行比較。這是唯一能真正判定結果的方法。
常見問題
GeoAI 和遙測是一樣的東西嗎？ 不是。遙測是測量的方法，而 GeoAI 是讀取遙測資料的一種方式，除此之外還有指數、閾值和你自己的雙眼。
我需要寫程式嗎？ 如果使用傳統方法，需要寫一些。若是在 QGIS 中進行分割，則不需要，外掛已經涵蓋這部分。當你要對數百個圖磚執行相同流程時，Python 仍然是最佳選擇。
我需要 GPU 嗎？ 只有在模型於自己的電腦上執行時才需要。伺服器端工具不需要 GPU。QGIS AI 中心列出了每個選項的需求。
最後會得到什麼？ 在專案 CRS 中取得包含標籤、類別、信心分數和面積的多邊形。AI Segmentation會將它們寫入帶有樣式的 GeoPackage。檢查結果仍然是你的責任。
