Bunting Labs Alternativen: 7 Möglichkeiten, Karten und Luftbilder in QGIS zu digitalisieren

Bunting Labs' AI Vectorizer ist ein plugin, das ein Feature vor Ihrem Cursor nachzeichnet, während Sie eine gescannte Karte von Hand digitalisieren. Es benötigt keine Grafikkarte, ist in wenigen Minuten installiert und sendet Kacheln Ihres rasters an die Server des Anbieters. Wenn dieser letzte Punkt oder der Preis für Sie nicht passt, decken sechs weitere Tools ähnliche Anwendungsfälle ab. Welches das richtige ist, hängt fast vollständig davon ab, was Sie als Eingabe verwenden.

Hinweis: Wir entwickeln eines der sieben Tools unten, AI Segmentation. Wir stellen ihm dieselben Fragen wie den anderen. Und in diesem Artikel gibt es einen Auftrag, für den ich Sie zu Bunting Labs schicken werde.

Preise und Screenshots stammen von den jeweiligen Anbietern und wurden am 23. August 2026 gelesen.

Was Bunting Labs verkauft

Vier Tools, und nur das erste läuft innerhalb von QGIS.

• AI Vectorizer, das plugin. Sie starten eine Bearbeitungssitzung auf einem Vektor-layer, setzen zwei Vertices entlang einer Straße, einer Höhenlinie oder einer Parzellengrenze und es setzt die Linie vor Ihrem Cursor fort. Sie behalten die Kontrolle: Das Tool macht einen Vorschlag, den Sie annehmen oder überschreiben. Die Ausgabe landet direkt im layer, den Sie bearbeiten. Sie können sie also in jedem von QGIS unterstützten Format exportieren. Produktseite
• AI Georeferencer, im Browser. Sie laden eine gescannte Karte hoch, das Tool setzt Kontrollpunkte und zeigt Ihnen eine Vorschau mit Wasserzeichen. Für den Download des GeoTIFF bezahlen Sie. Tool
• Deed Digitizer, ebenfalls nur im Browser. Sie fügen eine schriftliche rechtliche Beschreibung ein und erhalten eine Vektorgeometrie mit einem Abschlussfehler.
• Kue, ein Chat-Assistent innerhalb von QGIS, der Ihr Projekt liest und bearbeitet. Seit Februar 2025 gab es keine neue Version. Wählen Sie daher keinen Plan dafür aus. Produktseite

Die Installation besteht ausschließlich aus dem plugin manager. Kein Modelldownload, kein CUDA, keine Python-Pakete. Das Tool läuft auf einem Büro-Laptop, weil die Berechnung auf den Servern des Anbieters stattfindet. Beim ersten Klick erstellt das plugin das Konto für Sie und stellt Ihnen 150 Kartenkacheln zur Bewertung zur Verfügung, ohne Kreditkarte. Eine Kachel ist ein 256-Pixel-Tile aus dem raster rund um Ihren Cursor.

Spart es tatsächlich Zeit? Der eigene Zeitvergleich anhand eines geologischen USGS-Quadranten nennt 65 Minuten von Hand gegenüber 31 Minuten mit dem plugin. Bunting Labs veröffentlicht das Ausgangsraster und beide Ausgabe-GeoPackages, sodass Sie den Test wiederholen können.

Wo es nicht mehr passt

Sie können den Preis eines Blatts nicht vor Beginn kalkulieren. Der Zähler zählt Kacheln. Eine Kachel ist ein Tile, über das Ihr Cursor gefahren ist, nicht ein Feature, das Sie fertiggestellt haben. Ein arbeitsreicher Vormittag auf einem dichten Scan verbraucht das Tageskontingent. Derselbe Vormittag auf einem klaren Scan nicht. Der Plan kostet pauschal 29 oder 99 $ pro Monat. Das macht die Kosten vorhersehbar, aber die tägliche Obergrenze ist der Punkt, der tatsächlich einschränkt.

Ihre Karten werden an die Server des Anbieters gesendet, und im günstigen Tarif dürfen sie damit möglicherweise trainieren. Auf der Preiskarte des 29-$-Tarifs steht, dass Nutzungsdaten zur Verbesserung der Produkte verwendet werden. Beim 99-$-Tarif stehen zero data retention und no training on your data. Wenn Sie unter Vertrag mit Kundenscans arbeiten, entscheidet diese Zeile darüber, welchen Tarif Sie kaufen.

Sehen Sie sich auch die Sicherheitsseite an, denn sie beantwortet die Frage, die die Preiskarte offenlässt. In der Tabelle steht, dass OpenAI und Google sowohl im Professional-Cloud-Plan als auch im Personal-Plan Kartendaten sehen. Erst eine On-Premise-Bereitstellung ersetzt sie durch ein lokales Model.

Es zeichnet nur die Linie, die Sie gerade zeichnen. Nichts hier gibt jedes Gebäude in einem Gebiet zurück. Wenn Ihr Auftrag lautet: "Gib mir alle 4.000 Dächer in dieser Stadt", ist der Vectorizer die falsche Form von Tool. Dann sollten Sie sich den Rest dieser Liste ansehen.

Die Alternativen

1. Bunting Labs AI Vectorizer, die Referenz

• Das geben Sie ein gescannte Karten, georeferenzierte PDFs, As-builts und Bilddaten.
• Das installieren Sie das plugin. Auf der Seite steht unter fünf Minuten, und das stimmt, weil sonst nichts auf Ihrem Rechner landet.
• GPU nein. Jeder Büro-Laptop.
• Konto ja, wird beim ersten Klick innerhalb von QGIS erstellt. 150 Kacheln kostenlos zum Testen.
• Daten bleiben lokal nein. Raster-Tiles rund um Ihren Cursor gehen an die Server des Anbieters.
• Das bekommen Sie heraus Vertices im layer, den Sie bearbeiten, also jedes von QGIS unterstützte Exportformat sowie ArcGIS und CAD.
• Scheitert an allem, was ein ganzes Gebiet auf einmal benötigt, sowie an blassen oder unterbrochenen Linien, bei denen das Tool vom Feature abweicht und Sie die eingesparte Zeit mit dem Korrigieren von Vertices verbrauchen.
• buntinglabs.com

2. QGIS allein, Threshold und Polygonize

In QGIS core gibt es kein ArcScan, und das Trace-Tool in der Digitalisierungssymbolleiste folgt vorhandener Vektorgeometrie statt Pixeln. Was Sie haben, ist Polygonize (raster to vector) in der GDAL toolbox. Klassifizieren oder thresholden Sie das raster zuerst, führen Sie Polygonize aus und vereinfachen Sie anschließend.

• Das geben Sie ein ein raster, das Sie bereits auf saubere Klassen reduziert haben, oder eine binäre Maske.
• Das installieren Sie nichts. Es wird mit QGIS ausgeliefert.
• GPU nein.
• Konto nein. Daten bleiben lokal ja, vollständig.
• Das bekommen Sie heraus ein Polygon pro Gruppe benachbarter Pixel mit demselben Wert, in jedem Vektorformat.
• Zeit bis zum ersten Ergebnis Minuten, wenn die Maske bereits sauber ist.
• Scheitert an allem mit Text, Schraffuren, Beschriftungen von Höhenlinien oder Scannerrauschen. Sie erhalten zehntausende kleine Flecken, deren Bereinigung länger dauert als die manuelle Digitalisierung. Bunting Labs weist in seinem ArcScan-Artikel unter "What Doesn't Work?" auf genau dasselbe hin. Und sie haben recht.
• QGIS raster conversion docs

Bei einer sauberen Maske ist das günstiger, als jemanden dafür zu bezahlen.

3. Mapflow von Geoalert

• Das geben Sie ein Orthofotos und Basemaps. Keine Scans.
• Das installieren Sie nur das plugin.
• GPU nein. Konto ja. Daten bleiben lokal nein, jede Erkennung ist ein Serveraufruf.
• Das bekommen Sie heraus Vektor-layer nach Objekttyp: Gebäude mit optionaler Höhe, Straßen, landwirtschaftliche Flächen, Wald und Baustellen.
• Kosten für einen echten Auftrag Ein Gebäudelauf kostet 10 credits pro km² bei 0,10 $ pro credit. Jeder Auftrag wird auf ganze km² aufgerundet. Eine Stadt mit 100 km² Dachflächen kostet daher ungefähr 100 bis 130 $. Der kostenlose Plan bietet 250 credits, begrenzt auf 25 km², aber ohne Export. Sie können sich das Ergebnis ansehen, aber nicht mit nach Hause nehmen.
• Scheitert an dichter terrassierter Bebauung, bei der eine Häuserreihe zu einem Polygon verschmilzt. Das ist auf den eigenen Screenshots zu sehen.
• mapflow.ai · QGIS plugin docs

4. Deepness

• Das geben Sie ein jeden raster-layer sowie ein ONNX-Model. Das plugin wird mit einer Bibliothek für Landbedeckung, Gebäude, Straßen, Solarmodule, Baumkronen und Autos ausgeliefert.
• Das installieren Sie das plugin, das bei der ersten Verwendung OpenCV und ONNX Runtime per pip installiert. Planen Sie unter Windows oder Linux zwanzig Minuten ein, bei Problemen mit der Installation eher einen ganzen Abend. Die Maintainer haben keinen Mac zum Testen, und auf ihrer Installationsseite steht weiterhin "MacOS - SOON".
• GPU optional. Es läuft auf der CPU, für eine GPU benötigen Sie Ihre eigene CUDA-Konfiguration.
• Konto nein. Daten bleiben lokal ja.
• Das bekommen Sie heraus einen Polygon-layer oder ein klassifiziertes raster, abhängig vom Model.
• Scheitert an Bilddaten, die den Trainingsdaten des Models nicht ähneln. Ein Gebäudemodell, das auf nordamerikanischen Vorstädten trainiert wurde, wird Sie in einer Medina enttäuschen.
• Repository · Docs

5. Geo-SAM

• Das geben Sie ein jeden raster. Sie klicken auf einen Punkt oder ziehen einen Rahmen auf und erhalten das Objekt darunter, jeweils eines nach dem anderen.
• Das installieren Sie das plugin und führen anschließend den Encoder über Ihr raster aus, bevor Sie auf etwas klicken können. Bei einer großen Szene ist dieser Encoding-Durchlauf der eigentliche Kostenfaktor.
• GPU für das Encoding erwünscht. CPU funktioniert, ist aber langsam.
• Konto nein. Daten bleiben lokal ja.
• Das bekommen Sie heraus ein Polygon pro Klick, geschrieben in ein shapefile oder GeoPackage.
• Scheitert an großen Gebieten, weil Sie Objekte weiterhin einzeln anklicken, sowie an allem, was der Encoder noch nicht abgedeckt hat.
• Repository

6. samgeo, das segment-geospatial-Paket

• Das geben Sie ein rasters aus einem Script mit einem Text-, Punkt- oder Box-prompt. Das Paket verarbeitet die Daten stapelweise über mehrere Kacheln.
• Das installieren Sie eine Python-Umgebung mit segment-geospatial und torch. Planen Sie einen Nachmittag ein, wenn diese Umgebung neu für Sie ist.
• GPU erwünscht. Konto nein. Daten bleiben lokal ja.
• Das bekommen Sie heraus Masken als GeoTIFF und Vektoren als GeoJSON oder shapefile.
• Scheitert an Ihnen, wenn Sie ein Panel erwartet haben. Dies ist eine Bibliothek, Sie schreiben den Code selbst.
• Wissenswert Bunting Labs verweist selbst hierher. Im Schlussabschnitt der USGS-Fallstudie steht, dass Segment Anything ihren Vectorizer bei Luftbildern übertrifft. Dort wird samgeo als Option genannt.
• samgeo.gishub.org · Repository

7. AI Segmentation, unser Tool

• Das geben Sie ein Orthofotos und Basemaps. Sie zeichnen eine Zone und geben das Objekt in einfachen Worten ein.
• Das installieren Sie nur das plugin über den plugin manager. Kein Download von Gewichten, kein CUDA, keine Python-Umgebung. Das Tool erscheint als Dock rechts im QGIS-Fenster, und jeder Lauf landet als eigener layer im layer tree.
• GPU nein. Es läuft auf jedem Laptop.
• Konto ja, kostenlos, keine Kreditkarte.
• Daten bleiben lokal nein für die beiden Cloud-Modi, die Bilddaten an einen Server in Europa senden. Nur das kleine lokale Model im Semi-Auto-Modus bleibt auf Ihrem Rechner.
• Das bekommen Sie heraus ein formatiertes GeoPackage, ein Polygon pro Objekt, mit Label, Klasse, Konfidenzwert und Fläche.
• Kosten für einen echten Auftrag Der kostenlose Plan umfasst 3 km² automatische Erkennung und 50 Objekterkennungen pro Monat. Pro kostet 39 € pro Monat für 300 km² und 2.000 Objekterkennungen. Dieselbe Stadt mit 100 km² benötigt also ein Drittel eines Monatskontingents, etwa 13 € Arbeit. Semi-Auto auf Ihrem eigenen Rechner hat keinen Zähler.
• Scheitert an gescannten Papierkarten, PDF-Plänen und As-builts. Wir lesen Bilddaten und nichts anderes. Zeigen Sie uns ein Katasterblatt von 1955, erhalten Sie nichts Brauchbares. Wenn Sie einen Stapel Scans haben, verwenden Sie Bunting Labs, nicht uns.
• Produktseite · Registry-Eintrag

Kostenlos in QGIS testen, keine Kreditkarte nötig

Der Vergleich

So wählen Sie

• Ein Stapel gescannter Blätter, PDF-Pläne oder As-builts. Bunting Labs. Nichts anderes auf dieser Seite liest Papier, auch wir nicht.
• Bilddaten, und Sie wollen jedes Objekt in einem Gebiet. Mapflow oder unser AI Segmentation. Beide laufen auf einem Server. Jeder Laptop funktioniert, und außer dem plugin muss nichts installiert werden.
• Die Bilddaten dürfen das Gebäude nicht verlassen. Deepness, wenn Sie ein Model haben. Geo-SAM, wenn Sie Objekte selbst anklicken möchten. samgeo, wenn Sie eine Pipeline schreiben. Alle kostenlos, bei allen müssen Sie etwas installieren.
• Sie haben bereits eine saubere binäre Maske. Polygonize. Bezahlen Sie niemanden dafür.

Bei weniger als fünfzig Features lohnt sich keine dieser Lösungen. Digitalisieren Sie sie von Hand, und Sie sind fertig, bevor QGIS den Neustart abgeschlossen hat.

Für den größeren Überblick vergleicht der Vergleich der acht AI plugins auch Klassifizierung und Wolkenentfernung. Der Segment Anything-Leitfaden geht genauer darauf ein, welche plugins welche SAM-Version ausführen. Der QGIS AI-Hub listet beide.