運用 AI 進行地圖空間對位（Georeferencing）

隨著視覺語言模型（Vision-Language Model, VLM）技術持續進步，最新的 VLM 模型已具備相當程度的影像辨識、視覺閱讀與文字理解能力，因此嘗試運用 AI 執行傳統 GIS 軟體中的地圖空間對位（Georeferencing）工作。

所謂空間對位（Georeferencing），是指將原本不具備地理座標資訊的地圖影像，透過辨識座標格網、控制點或其他地理參考資訊，建立影像與實際地理空間的對應關係，使其能在 GIS 軟體中正確定位，並與其他地理圖層套疊分析。這項工作過去通常需要人工操作，如今則可嘗試透過 VLM 的視覺辨識與推理能力，探索地圖空間對位自動化的可能性。

以這張臺灣全圖為例，原始檔案為 JPG 影像格式，並未附帶世界檔（World File）或其他空間參考資訊，因此 GIS 軟體無法直接判定其地理位置，也無法正確與其他地理圖層套疊。然而，地圖本身已標示座標格網（Grid）及對應的座標數值，這些資訊正好可以作為空間對位（Georeferencing）的依據。若能運用 VLM 自動辨識格網交點及其座標數值，便有機會將原本需要人工操作的空間對位程序，轉化為 AI 輔助的自動化作業。

運用 Claude Opus 5.5 ，上傳地圖並輸入以下提示文字：

請依據地圖上標示的 EPSG:3826（TWD97／TM2 臺灣二度分帶座標系統）座標格網（Grid），辨識格網交點及其對應座標，作為地面控制點（Ground Control Points, GCPs），進行地圖空間對位（Georeferencing），使影像正確對應至實際地理位置，並輸出具有空間參考資訊的 GeoTIFF 檔案。

AI 會自動辨識出 20 個 GCP，並運用一階多項式進行座標轉換，輸出 GeoTiff 檔案及 GCP 控制點檔。

地理對位成果可以在 GIS 軟體中檢查，套疊參考底圖及縣市界，評估後確認對位成果精確度很高。

倘若地圖上沒有座標格網，只有圖廓外框（Frame），一般來說人工進行地圖空間對位上變有困難。

同樣上傳地圖並輸入以下提示文字：

請依據地圖上標示的 EPSG:3826（TWD97／TM2 臺灣二度分帶座標系統）座標圖廓外框（Frame），辨識出圖廓黑白線段交界及其對應座標，作為地面控制點（Ground Control Points, GCPs），進行地圖空間對位（Georeferencing），使影像正確對應至實際地理位置，並輸出具有空間參考資訊的 GeoTIFF 檔案。

AI 會自行沿著四邊圖廓黑白帶的中心線，逐像素掃描明暗變化，並用內插把每個黑白交界的位置算到次像素精度，並計算出 X 刻度與 Y 刻度的交界位置，換算出像素座標。

地理對位成果可以在 GIS 軟體中檢查，套疊參考底圖及縣市界，評估後確認對位成果精確度很高。