City-Scale COPC & COG — Kofu City, from File Distribution to Cloud Services
The surveyors I work with want their data used — and they told me there still aren't many use cases. So the question I started from: how does a delivered dataset become something people keep using?
Kofu City's point cloud is a typical case. 2,008 tiles on the 1/500 図郭 grid cover the city, each 400 × 300 m — one ZIP per tile, per product, around 200 MB each. The data is open, properly licensed, and carefully made. But getting into it means learning a stack of tools. I'm a designer — I couldn't really use it either. People use what's easy to use, so fewer steps should mean more use cases.
So, an experiment: one city, two steps. Convert it into something a browser can open, then see whether use cases actually turn up. Kofu is 212 km², about 9.6 billion points in the source — and the result is one 13.9 GB COPC file and two COG terrain files. No downloads; just navigate. The pipeline tried EPT, Potree and 3D Tiles along the way, and the two formats that got published are exactly the two that are single files.
What does it cost to leave it up? 18.7 GB on object storage, $0.28 a month, zero egress — about $3 a year. And nothing gets replaced: the 図郭 tiles stay exactly where they are; this is one more object sitting next to them. The front door is a single STAC catalog URL, carrying the CRS, the extent, the licence, and a link back to where the data came from.
Two things I'd like to see, and neither one is big: for the data that already exists, one cloud-native copy alongside it; for the data made from here on, publish it this way from the start. The second is the easier of the two — easier to publish, easier to use, better for everyone. There are 68 more point-cloud datasets like this on the national portal; Yamanashi's aerial LiDAR alone is 37,926 files and 2.6 TB. If more of this data were published this way, I think a lot more people would use it.
--- layout: talk.njk title_zh: "一整座城市的 COPC 与 COG —— 甲府市，从文件分发到云服务" title_ja: "都市まるごとの COPC と COG — 甲府市、ファイル配布からクラウドサービスへ" title_en: "City-Scale COPC & COG — Kofu City, from File Distribution to Cloud Services" year: 2026 event: CNG Japan 2026 eventUrl: https://luma.com/majfkvtc role: speaker location: JAMSTEC 横滨研究所 location_ja: JAMSTEC 横浜研究所 location_en: JAMSTEC Yokohama cover: /images/talks/cng-japan-2026-copc-cog-kofu/cover.jpg description: "Can a delivered point-cloud dataset become something people keep using? Kofu City — 212 km², 9.6 billion source points — re-published as one COPC file and two COGs: no downloads, about $3 a year to keep online, and one STAC URL as the front door." slides: https://cng.surreal.red workTags: - talk --- <div class="gallery"> <img src="/images/talks/cng-japan-2026-copc-cog-kofu/on-stage.jpg" alt="CNG Japan 2026・JAMSTEC 横滨研究所的讲台上"> <img src="/images/talks/cng-japan-2026-copc-cog-kofu/venue.jpg" alt="CNG Japan 2026 会场・大屏上是演讲标题页"> </div> <div lang="zh"> 一起做项目的测量公司跟我说，他们希望自己交付的数据被用起来——但实际的用例一直不多。我从这个问题出发：一份已经交付的数据集，怎么才能变成人们持续在用的东西？ 甲府市的点云是个典型例子。2,008 块 1/500 図郭切片铺满整个市域，每块 400×300 米，每个产品每块一个 ZIP，约 200 MB。数据是开放的、许可清晰、做得很认真——但要用它，得先学会一整套工具。我是设计师，我自己都用不太动。人只会用容易用的东西，所以步骤越少，用例才会越多。 于是做了个实验：一座城市，两步。第一步，转成浏览器能直接打开的格式；第二步，看用例会不会自己长出来。甲府市 212 km²，源数据约 96 亿个点——最后是一个 13.9 GB 的 COPC 点云和两个 COG 地形，不用下载，打开就能逛。整条管线里试过 EPT、Potree、3D Tiles，最后发布出去的两个，恰好是仅有的两个单文件格式。 留在网上要花多少钱？对象存储 18.7 GB，每月 $0.28，出站流量 $0——一年大约 3 美元。而且什么都不用替换：図郭切片原样躺在原处，这只是在它们旁边多放了一个对象。入口是一个 STAC catalog 的 URL，坐标系、范围、许可证、数据出处都在里面。 想看到的事有两件，都不大：已经存在的数据，在旁边加一份 cloud-native 副本；今后生产的数据，从一开始就这样发布。第二件反而更容易——发布更省事，使用更省事，对所有人都好。国家门户上还躺着 68 个这样的点云数据集，光山梨县的航空 LiDAR 就是 37,926 个文件、2.6 TB——如果更多数据用这种方式发布，我想会有多得多的人去用它。 </div> <div lang="ja"> 一緒に仕事をしている測量会社の人たちは、自分たちが納品したデータが使われてほしいと思っている。でも、実際のユースケースはまだ少ないという。そこから始まった問いはこうだった——納品されたデータセットは、どうすれば「使われ続けるもの」になるのか。 甲府市の点群は典型的な例だ。1/500 の図郭タイル 2,008 枚が市域を覆っていて、1 枚が 400×300 m、プロダクトごと・タイルごとに 1 つの ZIP、およそ 200 MB。データはオープンで、ライセンスも明確で、丁寧に作られている——ただ、使うにはツール一式を学ぶ必要がある。デザイナーの私には、正直ほとんど扱えなかった。人は使いやすいものしか使わない。だから手順が減れば、ユースケースは増えるはずだ。 そこで実験をした。一つの都市で、二段階。まずブラウザがそのまま開ける形式に変換する。それから、ユースケースが実際に生まれるかを見る。甲府市は 212 km²、ソースの点数はおよそ 96 億——出来上がったのは 13.9 GB の COPC 点群 1 ファイルと、COG の地形 2 ファイル。ダウンロードなし、開いてそのまま歩き回れる。パイプラインでは EPT も Potree も 3D Tiles も試したが、最終的に公開した 2 つは、ちょうど 2 つだけあった「単一ファイル」の形式だった。 公開し続けるコストは？ オブジェクトストレージに 18.7 GB、月 $0.28、転送量はゼロ円——年間およそ 3 ドル。しかも何も置き換えない。図郭タイルはそのまま元の場所にあり、その隣にオブジェクトが 1 つ増えただけだ。入口は STAC カタログの URL が 1 本。座標系も範囲もライセンスも出典へのリンクも、その中に入っている。 見てみたいことは 2 つ、どちらも大きな話ではない。すでにあるデータには、隣に cloud-native なコピーを 1 部。これから作られるデータは、最初からこの形で。実は 2 つ目のほうが簡単だ——公開する側も楽になり、使う側も楽になり、みんなにとって良い。国のポータルにはこういう点群データセットがまだ 68 件眠っていて、山梨県の航空 LiDAR だけで 37,926 ファイル・2.6 TB ある。もっと多くのデータがこの形で公開されたら、使う人はずっと増えると思う。 </div> <div lang="en"> The surveyors I work with want their data used — and they told me there still aren't many use cases. So the question I started from: how does a delivered dataset become something people keep using? Kofu City's point cloud is a typical case. 2,008 tiles on the 1/500 図郭 grid cover the city, each 400 × 300 m — one ZIP per tile, per product, around 200 MB each. The data is open, properly licensed, and carefully made. But getting into it means learning a stack of tools. I'm a designer — I couldn't really use it either. People use what's easy to use, so fewer steps should mean more use cases. So, an experiment: one city, two steps. Convert it into something a browser can open, then see whether use cases actually turn up. Kofu is 212 km², about 9.6 billion points in the source — and the result is one 13.9 GB COPC file and two COG terrain files. No downloads; just navigate. The pipeline tried EPT, Potree and 3D Tiles along the way, and the two formats that got published are exactly the two that are single files. What does it cost to leave it up? 18.7 GB on object storage, $0.28 a month, zero egress — about $3 a year. And nothing gets replaced: the 図郭 tiles stay exactly where they are; this is one more object sitting next to them. The front door is a single STAC catalog URL, carrying the CRS, the extent, the licence, and a link back to where the data came from. Two things I'd like to see, and neither one is big: for the data that already exists, one cloud-native copy alongside it; for the data made from here on, publish it this way from the start. The second is the easier of the two — easier to publish, easier to use, better for everyone. There are 68 more point-cloud datasets like this on the national portal; Yamanashi's aerial LiDAR alone is 37,926 files and 2.6 TB. If more of this data were published this way, I think a lot more people would use it. </div>