在規劃「2026 台灣河流探索」的過程中，除了路線本身的挑戰，最實際的問題往往是：「哪裡可以補給？」以及更重要的——「哪裡有廁所？」。

雖然 Google Maps 很強大，但要一眼在地圖上看出「哪一家超商有廁所」並不容易。於是，我決定自己動手做一張專屬的地圖，並將其整合到我的主力導航工具 Google My Maps 與 ATAK 中。

🚀 任務目標

  1. 取得全台灣便利商店的資料。
  2. 篩選出標記為「有廁所」的店家。
  3. 製作成 Google My Maps 可以吃的 KML 檔。
  4. 打包成 ATAK 可以用的 Data Package。

🛠️ Step 1: 資料來源 - OpenStreetMap (OSM)

相較於政府資料只有地址，OpenStreetMap (OSM) 社群維護的資料包含了更多屬性（如廁所、ATM、品牌）。我使用 Overpass API 來抓取資料。

Python 抓取腳本 (核心邏輯)

我們不需要下載整個台灣的圖資，只需針對 shop=convenience 進行查詢：

overpass_query = """
[out:json][timeout:60];
area["name:en"="Taiwan"]->.searchArea;
(
  node["shop"="convenience"](area.searchArea);
  way["shop"="convenience"](area.searchArea);
);
out center;
"""

這段腳本會抓下全台約 13,000+ 筆超商資料。

🧹 Step 2: 現實的殘酷 - 資料篩選

抓下來後，我原本期待能有滿滿的廁所清單，結果進行統計後發現：

  • Total Stores: 13,000+
  • Toilets = Yes: ~550
  • Toilets = No: ~150
  • Toilets = Unknown: 12,000+

顯然 OSM 上關於廁所的標記還很不普及（填寫率不到 5%）。但換個角度想，這 550 間 是經過熱心網友確認「一定有」廁所的精華名單，對於急需的人來說，這就是最可靠的綠洲。

於是，我用 Python 只保留 toilets 屬性為 yes 或 customer 的節點。

🗺️ Step 3: 進軍 Google My Maps

原本想直接匯入 GeoJSON，但立刻撞牆：

  1. Google My Maps 不支援 GeoJSON。
  2. 檔案大小限制 5MB (原始檔即便是篩選後轉 KML 有時也會因為描述欄位太多而過大)。

解決方案是轉成 KML 格式，並精簡 description 欄位的 HTML 內容，只保留必要資訊（店名、品牌）。

# 簡化的 KML 轉換邏輯
kml = ET.Element('kml', xmlns='http://www.opengis.net/kml/2.2')
# ... (建立 Placemark 與 Point 的過程) ...
tree.write('taiwan_convenience_stores_with_toilets.kml')

匯入成功後，地圖上出現了這 500 多個珍貴的藍點！

📱 Step 4: 戰術地圖 ATAK 整合

對於戶外探索，離線地圖 ATAK 是我的首選。ATAK 需要特定的 Data Package 格式（一個包含 MANIFEST.xml 的 ZIP 檔）。

我寫了一個腳本自動生成這個包：

  1. 產生 MANIFEST.xml，指定 UID 與檔案類型。
  2. 將剛做好的 KML 與 Manifest 壓成 ZIP。
manifest_content = f'''<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<MPoZIP>
    <Manifest>
        <UID>{package_uid}</UID>
        <Name>Taiwan Convenience Stores with Toilets</Name>
        <Content>
            <Item><name>{kml_file}</name><type>kml</type></Item>
        </Content>
    </Manifest>
</MPoZIP>'''

將生成的 zip 檔傳到手機，ATAK 秒匯入而且完美顯示。

📝 結語

這次實戰驗證了 Open Data + Python Automation 的強大之處。雖然目前廁所資料的覆蓋率還不夠高，但這套流程建立起來後，未來想要製作「飲水機地圖」、「AED 地圖」或「露營點地圖」，也就是改改查詢條件的事了。

這正是 WalkGIS 2.0 的核心精神：用數據導引腳步，用技術解決旅途中的真實問題。

AI 協作宣告：本文初稿由 AI 助手（Antigravity）協助生成，並由人類作者進行核實與修訂。文中使用的 Python 腳本為人類與 AI 透過 Pair Programming 共同開發之成果。