Mapflow-Alternativen: 6 QGIS-Plugins zur Objekterkennung in Luftbildern

Wenn du in Gebäude, Straßen oder Bäume über eine Fläche extrahierst und Mapflow nicht passt, decken sechs Plugins einen Teil derselben Aufgabe ab: Deepness, GeoAI, Geo-SAM, samgeo, Bunting Labs AI Vectorizer und unser eigenes AI Segmentation. Vier davon sind kostenlos und laufen auf deinem eigenen Rechner. Für jedes davon erfährst du: was du installierst, ob es eine Grafikkarte oder ein Konto braucht, ob die Luftbilder deinen Laptop verlassen, was herauskommt und was 10 km² Gebäude kosten.

Ich habe TerraLab mitgegründet, daher gehört AI Segmentation uns. Es liefert dieselben Spalten und dieselbe Ein-Zeilen-Grenze wie alles andere.

Eine Vorstadtstraße von oben auf einer Google Satellite-Basemap in QGIS. Hausdächer sind rot umrandet und halbtransparent gefüllt, jedes Dach ist ein eigenes Polygon. Polygone aus früheren Durchläufen sind am linken Rand blau, violett, grün und orange dargestellt. — Was ein Flächenauftrag liefert: ein editierbares Polygon pro Dach in deinem Projekt-CRS. Dieser Durchlauf stammt von unserem eigenen AI Segmentation auf einer Google Satellite-Basemap vom 23. August 2026. Jedes Tool unten erzeugt layer dieser Form, mit unterschiedlicher Genauigkeit und einer anderen Rechnung.

Was Mapflow gut macht

Installiere das plugin über den plugin manager, melde dich mit einem API token oder OAuth an, zeichne eine Fläche, wähle ein Modell und Vektor-layer kommen zurück. Keine Grafikkarte, keine Python-Umgebung, keine Gewichte zum Herunterladen. Auf jedem Bürolaptop läuft dein erster Auftrag in wenigen Minuten.

Die AI-Modelle-Seite von Mapflow mit vier als Ready to run markierten Modellen (Buildings, Forest and trees, Roads, Buildings plus Roads plus Forest) und sieben als On request markierten Modellen, darunter Construction sites, Solar panels, Swimming pools und Segment Anything. — Der Mapflow-Modellkatalog, aufgenommen am 22. August 2026. Vier Modelle laufen in jedem Konto. Sieben, darunter Segment Anything, werden nach einem Gespräch pro Konto freigeschaltet.

Fast alles verarbeiten. Integrierte Mapbox-, ArcGIS World Imagery- und globale Mosaike, eine eigene XYZ-, TMS-, WMS- oder Quadkey-Quelle oder dein eigenes GeoTIFF, das du in eine Collection hochlädst. Für deine eigenen Luftbilder fällt keine Datennutzungsgebühr an.
Du erhältst echte layer zurück. Streaming-Vektor-Kacheln für eine schnelle Vorschau, danach ein lokales GeoPackage oder ein GeoJSON-Export, für die Standardmodelle automatisch gestaltet.
Die Kosten stehen vor dem Auftrag auf dem Bildschirm. Die Formel ist veröffentlicht: Fläche mal Modellpreis plus Datenpreis, aufgerundet auf ganze km² und anschließend auf ganze credits.
Ein öffentliches Genauigkeits-Benchmark nach benanntem Ort. Vierzehn Zonen mit IoU und F1 für jede Zone. Niemand sonst in dieser Liste veröffentlicht ein solches Benchmark, wir eingeschlossen, und du kannst vor deiner Entscheidung eine Fläche in deiner Nähe nachschlagen.
Eine veröffentlichte akademische Lizenz. Vier Stufen, beginnend kostenlos mit 2.000 credits, 5 GB und einem Teamkonto, danach 800, 3.000 und 10.000 Dollar pro Jahr. Wenn du an einer Universität arbeitest, lies diese Seite vor der Preisseite.

Wo es dich etwas kostet und wo es scheitert

Die credit-Rechnung ist der Teil, bei dem sich die meisten verrechnen. Hier ist sie ausgerechnet.

Die Mapflow-Preisdokumentation mit der Kostenformel, den credit-Paketen für 50, 90 und 800 Dollar, der Tabelle mit den Modellkosten, in der Buildings 10 credits pro Quadratkilometer kostet, und der Luftbildtabelle mit 9, 3 oder 1 credit je nach Zoomstufe. — Aufgenommen am 22. August 2026. Buildings kostet 10 credits pro km², die Basemap fügt bei Zoom 18 weitere 3 hinzu und ein credit kostet 10 Cent. Das ergibt 1,30 Dollar pro km².

$13

Gebäude auf 10 km², Basemap bei Zoom 18

$130

derselbe Auftrag auf 100 km²

wenn du dein eigenes GeoTIFF mitbringst, abzüglich der Modellkosten

Buildings kostet 10 credits pro km². Eine Mapbox- oder ArcGIS-Basemap bei Zoom 18 fügt 3 weitere hinzu, also 13 credits pro km², und ein credit kostet 0,10 Dollar. Zehn Quadratkilometer Gebäude kosten etwa 13 Dollar. Bring dein eigenes raster mit, sinkt der Anteil für Luftbilder auf null und es bleiben 10 Dollar. Alles unter 1 km² wird als 1 km² abgerechnet. Roads kostet 5 credits pro km², forest 8 und buildings plus roads plus forest zusammen 23. Die Höhenschätzung fügt 10 hinzu.

Bei den Plänen gibt es zwei Fallstricke. Jede Plankarte zeigt ein "Area limit", und diese Zahl ist eine Obergrenze pro Auftrag, kein monatliches Kontingent: Starter für 100 Dollar im Monat nennt 250 km², enthält aber 1.300 credits, was etwa 100 km² Gebäude entspricht. Außerdem widerspricht sich die Preisseite selbst, da die Tabelle 10 credits für Buildings nennt, während die beiden Rechenbeispiele auf derselben Seite noch mit 8 rechnen. Vertraue der Tabelle.

Wo es bei Dingen scheitert, die du an deiner eigenen Fläche prüfen kannst:

Reihenhäuser verschmelzen zu einem einzigen Polygon. Das ist in den eigenen Screenshots sichtbar, und ein Erfahrungsbericht aus der Praxis vom Juli 2025 sagt dasselbe: saubere Orthogonalität bei isolierten Gebäuden, verschmolzene Reihen in dichter Bebauung.
Die Genauigkeit überträgt sich schlecht. Das eigene veröffentlichte Benchmark weist für Fort Myers einen Building-IoU von 0,907 und für Phoenix 0,903 aus, danach 0,663 für Bangolo in der Elfenbeinküste, 0,592 für Worcester in Südafrika und 0,576 für La Banda in Argentinien. Nutze die kostenlosen credits über deiner eigenen Fläche, bevor du dich für einen Plan entscheidest, denn eine Zahl aus Phoenix sagt wenig über eine Stadt im Sahel aus.
Sieben der elf Modelle sind auf Anfrage verfügbar. In einem neuen Konto laufen nur Buildings, Roads, Forest und die kombinierte Pipeline. Wenn du Solar panels, Swimming pools oder Segment Anything brauchst, eröffnest du ein Gespräch, statt einen Button zu klicken.
Der Server kann einen alten plugin-Build ablehnen. Die Meldung lautet exakt: "You must upgrade your plugin version to continue work with Mapflow." Auf einem verwalteten Arbeitsplatz, auf dem du Plugins nicht selbst aktualisieren kannst, muss das plugin in den freigegebenen Update-Prozess gelangen, bevor du darauf einen Workflow aufbaust.
Nichts läuft lokal. Jede Erkennung ist ein Serveraufruf, daher verlassen die Luftbilder bei jedem Auftrag den Rechner. Im plugin gibt es keinen Offline-Ersatz.

Die Mapflow-Preisseite mit vier Karten: Free mit 250 credits und einem Flächenlimit von 25 Quadratkilometern, Pay-as-you-go ab 50 USD, Starter für 100 USD mit 1300 credits und Premium für 300 USD mit 4300 credits. — Die vier öffentlichen Pläne, aufgenommen am 22. August 2026. Die kostenlose Stufe umfasst 250 credits, also etwa 19 km² Gebäude auf einer Basemap bei Zoom 18.

Die Alternativen

Die letzte Spalte zeigt die Kosten für die einmalige Extraktion von Gebäuden über 10 km² mit der Standard-Bildquelle des jeweiligen Tools.

Tool	Was es erkennt	Was du installierst	GPU	Konto	Luftbilder bleiben lokal	Was du erhältst	Gebäude auf 10 km²	Lizenz
Mapflow	Buildings, roads, forest, trees. 7 weitere auf Anfrage	Das plugin	Nein	Ja	Nein	GeoPackage, GeoJSON, gestaltet	Etwa $13	GPL, siehe Hinweis
Deepness	Jedes ONNX-Modell, das du vorgibst. Liefert land cover, buildings, roads, solar panels, tree tops, cars	Das plugin, danach installiert es OpenCV und ONNX Runtime per pip	Optional, CPU funktioniert	Nein	Ja	Ein neuer QGIS-layer, je nach Modell als Vektor oder raster	Kostenlos	Apache 2.0
GeoAI	SAM, tree crowns, water masks, Mask R-CNN und Modelle, die du trainierst	Das plugin und einen Python-Stack	Praktisch ja. SAM 3 braucht NVIDIA	Nein	Ja	Vektor-layer und Masken	Kostenlos	MIT
Geo-SAM	Ein Objekt nach dem anderen, aus einem Punkt- oder Box-prompt	Das plugin, seine Abhängigkeiten und einen SAM-Checkpoint	Empfohlen, CPU ist langsam	Nein	Ja	Polygone in einem von dir ausgewählten layer	Kostenlos	MIT
samgeo	Jede Instanz in einer Szene, aus einem Text-, Punkt- oder Box-prompt	Eine Python-Umgebung, kein plugin	Ja. SAM 3 braucht NVIDIA	Nein	Ja	GeoTIFF-Masken und Vektordateien	Kostenlos	MIT
Bunting Labs	Nichts über eine Fläche. Eine Linie vor deinem Cursor	Das plugin	Nein	Ja	Nein	Vertices in dem layer, den du gerade bearbeitest	Nicht anwendbar	GPL 2.0
AI Segmentation (unseres)	Jede Instanz des Wortes, das du eingibst, innerhalb der von dir gezeichneten Zone	Das plugin	Nein	Ja	Nein für die beiden Cloud-Modi	Gestaltetes GeoPackage mit label, class, confidence und area	Die kostenlose Stufe deckt 3 km² ab, danach €39 pro Monat	Kostenlose Stufe, kostenpflichtiger Plan

1. Mapflow, der Ausgangspunkt

Der Mapflow-Eintrag im QGIS-plugin-Repository, plugin-ID 2452, mit einer Beschreibung, die Gebäude, landwirtschaftliche Flächen, forest, roads und construction sites aufführt. — Der Repository-Eintrag, aufgenommen am 22. August 2026. Er listet fünf Klassen auf. Der Modellkatalog zeigt, welche davon ein neues Konto tatsächlich ausführen kann.

Passt für ein Team, das roads, forest und buildings über ein einziges Fenster auf gewöhnlichen Laptops extrahieren möchte und mit einer verbrauchsabhängigen Rechnung leben kann. Einschränkung Es ist durchgehend ein Thin Client, daher verlassen die Luftbilder immer deinen Rechner. Lizenzhinweis In der LICENSE-Datei steht GPL v3, im README GPL v2 oder später. Lies die Datei, wenn das für dich wichtig ist.

mapflow.ai · QGIS-plugin-Dokumentation · Quelle

2. Deepness

Ein von Deepness erzeugtes land-cover-Ergebnis über einer Küstenstadt mit Gebäuden in Rot, Vegetation in Grün und Wasser in Blau — Ein land-cover-Modell, das über Deepness ausgeführt wurde. Du stellst die ONNX-Datei bereit, Deepness übernimmt die Kachelung. Screenshot aus der Deepness-Dokumentation.

Zeige auf jedes raster in deinem Projekt, und Deepness führt ein ONNX-Modell Kachel für Kachel darüber aus, ohne etwas irgendwo hochzuladen. Der Modellbestand deckt bereits land cover, buildings, roads, solar panels, tree tops und cars ab, und du kannst deine eigene Datei hinzufügen. Es funktioniert auf einer CPU. Eine Grafikkarte hilft nur, wenn du CUDA selbst eingerichtet hast.

Passt für alle, die Erkennung ohne Konto und ohne Rechnung wollen. Installation Bei mir ungefähr zwanzig Minuten, und es lohnt sich. Das plugin installiert OpenCV und ONNX Runtime bei der ersten Verwendung per pip. Genau dort scheitern Installationen, und auf der Installationsseite steht weiterhin "MacOS - SOON". Einschränkung Die fertigen Modelle sind nur so gut wie die Übereinstimmung zwischen deinen Luftbildern und ihrem Trainingsdatensatz. Teste daher eine Kachel, bevor du hundert in die Warteschlange stellst.

Über Deepness wurde mehr geschrieben als über alles andere hier. GIS StackExchange liefert über hundert Ergebnisse, mehr als jedes andere plugin in dieser Liste zusammen.

Dokumentation · Quelle

3. GeoAI von Qiusheng Wu

Das GeoAI-Fenster rechts in QGIS mit Feldern für Modell, Fenstergröße und Ausgabe über einer OpenStreetMap-Basemap — Das GeoAI-Fenster. Modell, Kachelungsfenster und Ausgabe befinden sich alle im Dock. Bild aus dem eigenen Tutorial des Autors.

Die umfangreichste kostenlose Toolbox im Repository: SAM, DeepForest für tree crowns, OmniWaterMask, Mask R-CNN und ein Trainer für ein eigenes Modell. Kein Konto, nichts verlässt den Rechner.

Passt für jemanden mit einer NVIDIA-Karte und einem Abend Zeit. Installation Plane diesen Abend ein. Beim ersten Versuch bin ich sowohl auf meinem Mac als auch auf meinem Windows-Rechner gescheitert, und die meisten gemeldeten Fehler treten unter Windows auf. Einschränkung SAM 3 braucht eine NVIDIA-Karte. Damit scheidet jedes Mac-Modell und jeder Laptop mit integrierter Grafik aus.

Dokumentation · Quelle

4. Geo-SAM

Segment Anything in QGIS, gesteuert durch einen Punkt oder eine Box auf der Zeichenfläche. Du kodierst das raster einmal als Vorverarbeitungsschritt, klickst danach auf Objekte und sie landen als Polygone in einem von dir ausgewählten layer. Kein Konto, kein Upload.

Passt für sorgfältige manuelle Arbeit über einer kleinen Fläche: eine Uferlinie, eine Steinbruchkante, jeweils eine Geländeform. Installation das plugin, seine Python-Abhängigkeiten und einen SAM-Checkpoint, den du selbst herunterlädst. Einschränkung ein Objekt pro prompt. Damit wird keine ganze Stadt abgearbeitet, und der Kodierungsschritt muss abgeschlossen sein, bevor du etwas anklicken kannst.

Quelle und Dokumentation

5. samgeo oder segment-geospatial

Das Python-Paket hinter einem großen Teil dessen, was QGIS über SAM weiß, ebenfalls von Qiusheng Wu. Text-, Punkt- und Box-prompts, Kachelung und georeferenzierte Masken ausgeben, alles aus einem Notebook.

Passt für eine wiederholbare Pipeline über hunderte Kacheln, bei der ein plugin-Fenster stört. Installation eine Python-Umgebung und die Gewichte, kein plugin. Einschränkung kein Zeichenwerkzeug und kein Prüfschritt. Du schreibst die Schleife selbst, und SAM 3 braucht weiterhin eine NVIDIA-Karte.

samgeo.gishub.org · Quelle

6. Bunting Labs AI Vectorizer

Der Eintrag von Bunting Labs AI Vectorizer im QGIS-plugin manager mit Beschreibung, Bewertung und Downloadzahl — Der Eintrag im plugin manager. Autovervollständigung beim Digitalisieren, keine Erkennung über eine Fläche. Screenshot aus dem QGIS-plugin manager.

Autovervollständigung für das manuelle Digitalisieren. Setze zwei Vertices entlang einer Straße, eines Flusses oder einer Höhenlinie, und das Tool zeichnet vor deinem Cursor weiter. Das eigene Benchmark setzt eine Aufgabe mit 31 Minuten gegenüber 65 Minuten von Hand an.

Passt für einen Digitalisierungsrückstand bei gescannten Karten oder Luftbildern, bei dem du die Kontrolle über jede Linie behältst. Preis 29 Dollar pro Sitz und Monat, begrenzt auf 120 Abschlüsse pro Tag, oder 99 Dollar ohne Begrenzung und ohne Datenspeicherung, nach einem ersten Tag für 1 Dollar. Eine unserer internen Notizen nennt 20 statt 29. Prüfe daher die Seite, bevor du budgetierst. Einschränkung Es liefert nie jede Übereinstimmung über eine Fläche zurück, und die Luftbilder rund um deinen Cursor werden beim Zeichnen an die Server gesendet.

buntinglabs.com · Dokumentation

7. AI Segmentation, unseres

Zeichne eine Zone, gib ein Wort ein, und jede Übereinstimmung innerhalb der Zone kommt als eigenes Polygon zurück. AI Segmentation wird über den plugin manager in QGIS 3.22 und höher installiert, ohne Gewichte herunterzuladen oder eine Python-Umgebung einzurichten, und die Anmeldung erfolgt mit einer E-Mail-Adresse, ohne Karte. Es erscheint als Dock unter dem layer-Baum, und jeder Durchlauf landet als eigener datierter layer. Die Filterung erfolgt über zwei Schieberegler im Fenster statt in der Attributtabelle. Bei einem Durchlauf in Paris wurden 635 Polygone auf 82 reduziert, die weiterhin 84 % der bebauten Fläche enthielten. Die Ausgabe ist ein gestaltetes GeoPackage mit label, class, confidence score und area für jedes Feature.

Passt für jemanden, der eine Objektklasse über eine ganze Zone von jedem Laptop aus benötigt. Preis Die kostenlose Stufe deckt 3 km² automatische Erkennung und 50 Objekterkennungen pro Monat ab. Für einen Auftrag über 10 km² brauchst du daher den kostenpflichtigen Plan für €39 pro Monat mit 300 km² und 2.000 Objekterkennungen. Einschränkung Beide Cloud-Modi senden Luftbilder an unsere Server in Europa. Nur das kleine lokale Modell bleibt auf deinem Rechner. Anders als Mapflow veröffentlichen wir kein Genauigkeits-Benchmark.

Der TerraLab-Eintrag von AI Segmentation im QGIS-plugin-Repository, plugin-ID 4670, mit mehr als 313 Stimmen bewertet. Die Beschreibung erklärt, dass Semi-Auto auf deinem Rechner laufen kann, ohne dass etwas gesendet wird, dass Cloud AI einen kleinen Ausschnitt rund um jeden Klick sendet und dass Automatic die Luftbilder innerhalb der von dir gezeichneten Zone sendet. — Unser Repository-Eintrag, aufgenommen am 23. August 2026. Er erklärt, was jeder Modus sendet. Lies ihn, bevor du uns auf Kundendaten ansetzt, genauso wie du die Angaben der anderen lesen solltest.

Kostenlos in QGIS testen, keine Karte erforderlich

So entscheidest du dich

Die Luftbilder dürfen deinen Rechner nicht verlassen

Deepness zuerst, GeoAI, wenn du eine NVIDIA-Karte hast. Kostenlos, lokal, ohne Konto. Mapflow hat überhaupt keinen lokalen Pfad, und bei unserem Tool gibt es keinen über das kleine Modell hinaus.

Ein Bürolaptop ohne Grafikkarte, und du willst heute ein Ergebnis

Mapflow oder AI Segmentation. Beide werden mit einem Klick installiert und führen das Modell anderswo aus.

Du brauchst roads, forest und buildings in einem einzigen Fenster

Mapflow. Kein anderes Tool im Repository führt diesen Katalog, und prüfe zuerst die Modellseite, um zu sehen, was ein neues Konto ausführen kann.

Du digitalisierst von Hand und möchtest schneller sein

Bunting Labs. Es ist das einzige Tool hier, das eine von dir selbst gezeichnete Linie beschleunigt.

Weniger als fünfzig Features

Digitalisiere sie. Die Einrichtung eines dieser Tools kostet mehr als das Zeichnen.

Bei 1,30 Dollar pro km² ist Mapflow bis etwa 30 km² pro Monat günstiger als ein Monatsplan und darüber teurer. Ein kostenloses lokales plugin schlägt beide, wenn du die passende Karte und den nötigen Abend hast. Miss die Fläche, die du tatsächlich verarbeitest, und entscheide dann. Der vollständige Plugin-Vergleich deckt acht Tools ab, darunter die lokalen, und der QGIS-AI-Hub verlinkt alle Anleitungen, die wir geschrieben haben.