Google My Maps

在進行長距離的河川探索（如大甲溪、濁水溪）時，我們依賴 ATAK (Android Team Awareness Kit) 作為主要的軌跡記錄工具。然而，在實際作業中遇到了一個痛點： ATAK 為了效能或訊號不穩，常會將一整天的行程自動切分成多個軌跡檔案 (GPX/KML)。 這造成兩個後續應用的問題： 管理困難：一天產生 3-4 個檔案，Day 4 就有三個 GPX (01:31, 04:47, 06:12)。 Data Package 限制：ATAK 的 Data Package 雖然好用，但主要針對靜態圖層 (Points, Shapes)，對於「動態軌跡」的打包支援較弱，往往需要手動匯出 GPX。 Google My Maps 拒收：當我們想把這些高精度的原始軌跡整合到 Google My Maps 分享時，會因為點數過多 (Over 2000 points) 而導致上傳失敗或顯示不全。 🛠️ 解決方案：Python 自動化合併與抽稀 為了不僅將檔案「接起來」，還要能「瘦身」給 Google 吃，我開發了一個 Python 腳本來處理這個標準作業程序。 步驟一：處理 Namespace 陷阱 ATAK 輸出的 GPX 檔案，其 XML Namespace 有時會帶有尾端斜線（.../GPX/1/1/），這會導致標準的 Python xml.etree.ElementTree 解析失敗。 解法：寫一個 Helper Function strip_ns()，不管 Namespace 長怎樣，只認標籤名稱（如 trkpt），這樣最穩健。 ...

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 取得全台灣便利商店的資料。 篩選出標記為「有廁所」的店家。 製作成 Google My Maps 可以吃的 KML 檔。 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。 ...

本實驗記錄了從政府開放資料平台取得水利署河川流域 Shapefile 資料，並將其中「大甲溪」流域資料篩選後，使用 GDAL/ogr2ogr 工具轉換為 Google My Maps 支援的 KML 格式的完整過程。