Las 5 mejores alternativas a eCognition en 2026
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La propia página de producto de Trimble dice que eCognition «ya no se comercializa activamente». Si quieres objetos a partir de imágenes esta semana, AI Segmentation, que construimos nosotros, funciona así: dibuja una zona, escribe el objeto en palabras simples, recibe polígonos. Si prefieres la vía gratuita, Orfeo ToolBox cubre toda la cadena de segmentar y luego clasificar.
En las propias páginas de eCognition, la licencia no tiene precio publicado, y un conjunto de reglas guardado en la prueba no se puede abrir en una copia con licencia. Las herramientas de abajo parten de entradas distintas y se ejecutan en sitios distintos.
Comparativa de un vistazo
| Herramienta | Ideal para | Precio | Ejecución | Uso gratuito |
|---|---|---|---|---|
| AI Segmentation (el nuestro) | Objetos hoy, sin conjunto de entrenamiento | 39 € al mes por 100 km² | Nuestros servidores en Europa, más un modo local | Sí, 1.5 km² al mes, sin tarjeta |
| Orfeo ToolBox | Segmentar y luego clasificar, con estadísticas de objeto | Gratis, Apache 2.0 | Tu máquina | Gratis, completo |
| SCP | Áreas de entrenamiento, ráster clasificado, informe de precisión | Gratis, GPL v3 | Tu máquina | Gratis, completo |
| Deepness | Normas estrictas sin subida, con un modelo que aportas tú | Gratis, Apache 2.0 | Tu máquina | Gratis, completo |
| eCognition | Un método portable y auditable | Solo previa solicitud de presupuesto, sin precio de lista publicado | Tu máquina, bajo licencia | Solo prueba, guardado y exportación restringidos |
1. AI Segmentation
AI Segmentation es nuestro, así que valora esta entrada en consecuencia. Es un QGIS plugin donde dibujas una zona, escribes el objeto que quieres en palabras simples y recibes cada coincidencia como un GeoPackage con estilo. Obtienes un polígono por objeto, sin conjunto de entrenamiento y sin nada que ajustar por sensor antes de la primera ejecución.
plugin donde dibujas una zona, escribes el objeto que quieres en palabras simples y recibes cada coincidencia como un GeoPackage con estilo. Obtienes un polígono por objeto, sin conjunto de entrenamiento y sin nada que ajustar por sensor antes de la primera ejecución.
Ideal para: el geomático que usaba eCognition para extraer edificios, piscinas, paneles solares o copas de árboles de una ortofoto, y cuyo cliente quiere la capa y no el método que hay detrás.
No apto para: trabajo bajo una norma que prohíba cualquier subida, salvo que te quedes en el modelo local Semi-Auto.
Precio: gratis por 1.5 km² de detección en modo Automático y 20 detecciones de objetos Semi-Auto al mes, sin tarjeta. Pro cuesta 39 € al mes por 100 km² y 500 detecciones de objetos. El modelo local pequeño en Semi-Auto no tiene contador.
Ejecución: nuestros servidores en Europa para los dos modos en la nube, y tu propia máquina para el modelo local Semi-Auto. Sin tarjeta gráfica en ambos casos.
Instalación: el plugin desde el repositorio de QGIS, luego una cuenta gratuita. Sin pesos que descargar, sin entorno Python que montar.
Dónde gana
- Minutos desde una licencia perdida hasta una capa funcional. Instala, inicia sesión, dibuja una zona, escribe
building. - Cada polígono llega editable y ya trae etiqueta, clase, puntuación de confianza y área.
- Nada que calibrar por sensor, así que la primera ejecución sobre una ortofoto nueva cuesta lo mismo que la centésima.
Dónde se queda corto
- Los dos modos en la nube envían imágenes a un servidor. Si nada puede salir de la máquina, usa el modelo local Semi-Auto o usa Deepness más abajo.
Página del producto · Ficha en el registro
Prueba AI Segmentation gratis en QGIS, sin tarjeta
2. Orfeo ToolBox
Una librería de teledetección con proveedor de QGIS Processing. LargeScaleMeanShift corta una escena en objetos, TrainImagesClassifier los etiqueta, y la pareja es lo más cercano y gratuito a lo que hacías en eCognition.
Ideal para: el usuario de eCognition que ajustaba escala, forma y compacidad a mano y quiere la misma cadena de segmentar y luego clasificar sin licencia.
Pensado para: una cadena de segmentar y luego clasificar ajustada y repetible. Los parámetros se fijan por sensor.
Precio: gratis, Apache 2.0.
Ejecución: tu máquina, solo CPU, sin cuenta. La línea de comandos también funciona.
Instalación: OTB, más el plugin OrfeoToolbox Provider, que salió del núcleo de QGIS en la 3.36.
Dónde gana
LargeScaleMeanShiftencadena suavizado, segmentación, fusión de regiones pequeñas y vectorización en una pasada.- El archivo vectorial que escribe ya trae la media y la desviación típica por banda para cada polígono, y esa tabla de atributos es de la que luego aprende
TrainImagesClassifier.
Límites
- Los valores por defecto son radio espacial 5, radio de rango 15, tamaño mínimo 50 píxeles y teselas de 500 por 500. El tamaño de objeto se fija con esos parámetros.
CookBook · LargeScaleMeanShift · TrainImagesClassifier
3. Semi-Automatic Classification Plugin
Un entorno de trabajo en QGIS donde dibujas áreas de entrenamiento sobre un ráster multibanda, eliges un algoritmo y obtienes un ráster clasificado más un informe de precisión. Está en el repositorio de QGIS desde 2013.
Ideal para: quien hacía en eCognition cubiertas del suelo, tipos de cultivo o cicatrices de incendio, y debe defender el resultado con números y no con un archivo de reglas.
No apto para: objetos de bordes nítidos. Clasifica píxeles, no segmentos.
Precio: gratis, GPL v3.
Ejecución: tu máquina, basta con CPU, sin cuenta. Una herramienta opcional descarga escenas Landsat y Sentinel-2, y ese es el único momento en que habla con un servidor.
Instalación: el plugin desde el repositorio de QGIS, luego sus dependencias. Usa Remotior Sensus por debajo y trae scikit-learn y PyTorch en el primer uso.
Dónde gana
- Trae seis algoritmos: máxima verosimilitud, distancia mínima, mapeo de ángulo espectral, random forest, máquina de vectores de soporte y perceptrón multicapa.
- El informe de precisión sale de la misma ejecución, así que el entregable y su defensa llegan juntos.
- Descarga de imágenes, conjuntos de bandas, áreas de entrenamiento y clasificación conviven en un mismo panel.
Límites
- Clasifica píxeles, no segmentos.
4. Deepness
Un plugin de QGIS que ejecuta cualquier modelo ONNX que aportes sobre un ráster, tesela a tesela, y escribe una capa vectorial o ráster. Es la única vía aquí donde nada sale de tu disco.
Ideal para: el geomático bajo una norma que prohíba cualquier subida, que pueda encontrar o entrenar un modelo acorde a su resolución de suelo.
Pensado para: quien aporta su propio modelo ONNX.
Precio: gratis, Apache 2.0. Revisado por pares en SoftwareX, DOI 10.1016/j.softx.2023.101495, por si debes citarlo.
Ejecución: tu máquina, y solo tu máquina. Sin cuenta, sin clave de API, y cada URL del código vive dentro de un comentario.
Instalación: el plugin, luego OpenCV y ONNX Runtime. Una tarjeta gráfica exige tu propia configuración CUDA.
Dónde gana
- Sin llamada de red mientras se ejecuta, que es la razón para elegirlo.
- La CPU sirve, y una tarjeta lo acelera: en una máquina medida, una tesela de 5000 por 5000 píxeles a 20 cm tardó 80 minutos en CPU y 61 segundos en GPU.
- Cualquier archivo ONNX sirve, así que un modelo entrenado por ti entra directo.
Límites
- A 23 de agosto de 2026, la versión distribuida es la 0.6.5 del 10 de diciembre de 2024. Incidencias abiertas en su GitHub notifican fallos de instalación en macOS (#209) y en QGIS 3.44 con NumPy 2 (#235).
- El zoo de modelos es una página de documentación, y descargas el archivo que eliges. Cada modelo se entrena para una resolución de suelo dada, así que ajústala a tus imágenes.
5. eCognition
El entorno basado en objetos que ya conoces. Primero multiresolution segmentation, luego una jerarquía de clases que escribes tú sobre medias espectrales, textura, área, vecinos y relaciones padre-hijo.
Ideal para: quien entrega el método. El conjunto de reglas se guarda como archivo .dcp o se empaqueta como solución .dax, se ejecuta sin cambios sobre mil teselas y muestra a un auditor por qué un polígono se llamó edificio. Nada de lo anterior reemplaza eso.
Estado: la página de producto de Trimble dice que ya no se comercializa activamente.
Precio: no había precio publicado en las páginas que leí el 23 de agosto de 2026. La prueba aún se descarga y no tiene límite de tiempo, pero la exportación y el guardado están restringidos, y Trimble indica que los conjuntos de reglas guardados en la prueba no se pueden abrir en una copia con licencia.
Ejecución: tu máquina, bajo licencia, CPU con aceleración GPU opcional.
Instalación: la suite, más una licencia que tienes que pedir con presupuesto.
Dónde gana
- El conjunto de reglas es portable y legible, así que el método sobrevive a un cambio de personal.
- La multiresolution segmentation sigue siendo la referencia en escala, forma y compacidad, y su documentación se puede leer gratis.
Límites
- Los conjuntos de reglas están atados al formato de eCognition. Si piensas migrar, puedes reconstruir el método como un modelo documentado de QGIS Processing o un script PyQGIS.
Documentación sobre conjuntos de reglas · Referencia de multiresolution segmentation
Lado a lado
| Herramienta | Qué le das | Qué instalas | GPU | Cuenta | Las imágenes se quedan en local | Qué cuesta un trabajo real | Licencia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AI Segmentation (el nuestro) | Una zona más una palabra | El plugin | No | Sí | Solo en el modo local Semi-Auto | 1.5 km² al mes gratis, luego 39 € por 100 km² | plugin GPLv2, servicio de pago |
| Orfeo ToolBox | Cualquier ráster, luego vectores de entrenamiento | OTB, más el proveedor de QGIS | No | No | Sí | Gratis, más una tarde de ajuste por sensor | Apache 2.0 |
| SCP | Bandas más áreas de entrenamiento que dibujas | El plugin, luego sus dependencias | No | No | Sí | Gratis | GPL v3 |
| Deepness | Cualquier ráster, más tu propio archivo ONNX | El plugin, luego OpenCV y ONNX Runtime | Opcional | No | Sí | Gratis, más buscar un modelo a tu resolución | Apache 2.0 |
| eCognition | Imágenes, más un conjunto de reglas que escribes | La suite | Opcional | Licencia | Sí | Solo previa solicitud de presupuesto | Propietaria |
Existen diez herramientas más para casos más estrechos, y ninguna ganó una ficha aquí. GRASS i.segment y SAGA te dan una segmentación sin instalar nada. dzetsaka entrena un clasificador en un minuto.
El resto se divide por cómo te gusta trabajar. scikit-image y RSGISLib sirven a quien prefiere escribirlo que hacer clic, Geo-SAM y samgeo hacen Segment Anything un objeto cada vez, y GeoAI hace copas de árboles y máscaras de agua sobre una tarjeta NVIDIA. Mapflow devuelve edificios desde un servidor a unos 1.30 USD por km², que es la vía de pago más cercana a la nuestra.
Cómo migrar desde eCognition
No conocemos ninguna vía de exportación. Tus archivos .dcp y .dax son formatos de eCognition, y no encontramos ninguna herramienta gratuita que los lea. Lo que se traslada es todo lo que no era el conjunto de reglas: las propias imágenes, los límites de teselas y las reglas de clase que puedas leer de tu propia jerarquía.
Lo que no se traslada es multiresolution segmentation, que es el algoritmo de Trimble. El LargeScaleMeanShift de Orfeo es el sustituto práctico, con radio de rango y tamaño mínimo en lugar de escala.
Lee la documentación sobre conjuntos de reglas y la referencia de segmentación mientras ambas sigan en línea y gratis, y trátalas como la especificación desde la que reconstruyes. Mantén una máquina con licencia viva hasta que la reconstrucción funcione, y presupuesta todo como una migración con fecha límite.
Qué recordar
La propia página de producto de Trimble dice que eCognition ya no se comercializa activamente.
Un conjunto de reglas .dcp o .dax es un formato de eCognition y no encontramos ninguna herramienta gratuita que lo lea, así que una migración es una reconstrucción.
La multiresolution segmentation es el algoritmo de Trimble. El LargeScaleMeanShift de Orfeo es una segmentación gratuita que puede sustituirla.
Orfeo, SCP y Deepness no hacen llamada de red durante una ejecución, así que las imágenes bajo una norma sin subida se quedan en tu disco.
Según Trimble, un conjunto de reglas guardado en la prueba no se abrirá en una copia con licencia.
Cómo las comparé
Cinco criterios, los que deciden si una herramienta reemplaza a eCognition el lunes: qué le das como entrada, dónde se ejecuta, si tus imágenes salen de la máquina, cuánto cuesta un trabajo real y cuánto trabajo de instalación hay hasta el primer resultado. Cada precio, licencia y versión se leyó el 23 de agosto de 2026 en las propias páginas del proyecto, y las licencias en el archivo LICENSE de cada repositorio.
Cofundé TerraLab, así que la primera entrada es la nuestra. Recibe las mismas cinco líneas que las demás y un límite dicho sin rodeos.
Hay un trabajo que derivo a otro sitio. Si tu contrato prohíbe cualquier subida, no compres nuestros modos en la nube. Instala Deepness, aporta tu propio modelo ONNX y mantén cada píxel en tu propio disco.
Preguntas frecuentes
¿Qué pasa con mis conjuntos de reglas de eCognition?
Se quedan donde están. Tus archivos .dcp y .dax son formatos de eCognition y no encontramos ninguna herramienta gratuita que los lea, así que no hay nada que convertir. Mantén una máquina con licencia viva mientras reconstruyes el método como un modelo de QGIS Processing o un script Python.
¿Aún puedo descargar eCognition?
Sí. Trimble mantiene la página para clientes existentes, y la prueba aún se descarga sin límite de tiempo. La exportación y el guardado están restringidos en la prueba, y Trimble indica que los conjuntos de reglas guardados en ella no se abrirán en una copia con licencia.
¿Cuánto cuesta una licencia de eCognition en 2026?
No hay precio oficial publicado. Si un distribuidor aún te pasa presupuesto, haz una pregunta y anota la respuesta: cuánto cuesta una licencia por año, todo incluido con mantenimiento, y durante cuántos años más es renovable.
¿Existe una multiresolution segmentation gratuita?
No ese algoritmo, que es de Trimble. En QGIS el sustituto práctico es el LargeScaleMeanShift de Orfeo, que fusiona píxeles vecinos bajo una regla de homogeneidad del mismo modo y te da un control parecido a la escala con su radio de rango y su tamaño mínimo.
¿Puedo mantener todas mis imágenes en mi propia máquina?
Sí, y tres de las cinco anteriores sirven. Orfeo, SCP y Deepness nunca llaman fuera durante una ejecución. Nuestros dos modos en la nube envían imágenes a un servidor en Europa, y el modelo local Semi-Auto no lo hace.
¿Cuánto tardo en sacar edificios de una ortofoto?
Con AI Segmentation, minutos: instala el plugin, inicia sesión, dibuja una zona, escribe building. Con Orfeo, una tarde de ajuste para el primer sensor, luego se repite. Con Deepness, lo que tardes en encontrar un modelo ONNX entrenado a tu resolución de suelo, que es donde se va casi todo el esfuerzo en esa vía.
Si quieres la mitad basada en modelos con más detalle, los ocho plugins de IA comparados cubre cada plugin que ejecuta una red sobre un ráster en QGIS, y el artículo sobre Mapflow cubre la vía de pago en servidor por separado. El hub de IA para QGIS lista el resto.
