5 Alternatif eCognition Terbaik 2026

Halaman produk Trimble sendiri menyebut eCognition "is no longer actively sold". Jika Anda ingin objek keluar dari citra minggu ini, AI Segmentation, yang kami buat, bekerja begini: gambar zona, ketik objek dengan kata biasa, dapatkan poligon kembali. Jika Anda ingin rute gratis, Orfeo ToolBox membawa seluruh rantai segmentasi-lalu-klasifikasi.

Di halaman eCognition sendiri, lisensi tidak punya harga publik, dan rule set yang disimpan di trial tidak bisa dibuka di salinan berlisensi. Alat-alat di bawah dimulai dari input yang berbeda dan berjalan di tempat yang berbeda.

Dibandingkan sekilas

1. AI Segmentation

AI Segmentation adalah milik kami, jadi timbang entri ini sebagaimana mestinya. Ia adalah QGIS plugin tempat Anda menggambar zona, mengetik objek yang Anda inginkan dengan kata biasa, dan mendapatkan setiap kecocokan kembali sebagai GeoPackage yang sudah diberi gaya. Anda mendapatkan satu poligon per objek, tanpa training set dan tanpa tuning per sensor sebelum proses pertama.

Terbaik untuk: geomatisi yang memakai eCognition untuk menarik bangunan, kolam, panel surya atau tajuk pohon dari ortofoto, dan yang kliennya menginginkan layer-nya bukan metode di baliknya.

Bukan untuk: pekerjaan di bawah aturan yang melarang unggahan apa pun, kecuali Anda tetap di dalam model Semi-Auto lokal.

Harga: gratis untuk 1,5 km² deteksi Automatic dan 20 deteksi objek Semi-Auto per bulan, tanpa kartu. Pro adalah €39 per bulan untuk 100 km² dan 500 deteksi objek. Model lokal kecil di Semi-Auto tidak punya penghitung sama sekali.

Berjalan di: server kami di Eropa untuk dua mode cloud, dan mesin Anda sendiri untuk model Semi-Auto lokal. Tanpa kartu grafis di kedua cara.

Instalasi: plugin dari repositori QGIS, lalu akun gratis. Tanpa bobot untuk diunduh, tanpa lingkungan Python untuk dibangun.

Kelebihan

• Menit dari lisensi yang hilang ke layer yang bekerja. Install, masuk, gambar zona, ketik building.
• Setiap poligon kembali dalam keadaan bisa diedit dan sudah membawa label, kelas, skor confidence dan luas.
• Tidak ada kalibrasi per sensor, jadi proses pertama di ortofoto baru sama kerjanya dengan proses keseratus.

Kekurangan

• Dua mode cloud mengirim citra ke server. Jika tidak ada apa pun yang boleh keluar dari mesin, gunakan model Semi-Auto lokal, atau gunakan Deepness di bawah.

Halaman produk · Entri registri

Coba AI Segmentation gratis di QGIS, tanpa kartu

2. Orfeo ToolBox

Pustaka penginderaan jauh dengan penyedia QGIS Processing. LargeScaleMeanShift memotong adegan menjadi objek, TrainImagesClassifier memberi label, dan pasangan ini adalah hal gratis terdekat dengan apa yang Anda kerjakan di eCognition.

Terbaik untuk: pengguna eCognition yang menyetel scale, shape dan compactness dengan tangan dan menginginkan rantai segmentasi-lalu-klasifikasi yang sama tanpa lisensi.

Dibuat untuk: rantai segmentasi-lalu-klasifikasi yang disetel dan bisa diulang. Parameter diatur per sensor.

Harga: gratis, Apache 2.0.

Berjalan di: mesin Anda, hanya CPU, tanpa akun. Baris perintah juga bisa.

Instalasi: OTB itu sendiri, lalu plugin OrfeoToolbox Provider, yang keluar dari inti QGIS pada 3.36.

Kelebihan

• LargeScaleMeanShift merangkai smoothing, segmentasi, penggabungan region kecil dan vektorisasi dalam satu pass.
• File vektor yang ditulisnya sudah membawa mean dan standar deviasi per band untuk setiap poligon, dan tabel atribut itulah yang kemudian dipelajari TrainImagesClassifier.

Batasan

• Default-nya adalah spatial radius 5, range radius 15, minimum size 50 piksel, dan tile 500 kali 500. Ukuran objek diatur lewat parameter itu.

CookBook · LargeScaleMeanShift · TrainImagesClassifier

3. Semi-Automatic Classification Plugin

Meja kerja QGIS tempat Anda menggambar training area di atas raster multi-band, memilih algoritma, dan mendapatkan raster terklasifikasi plus laporan akurasi. Ia ada di repositori QGIS sejak 2013.

Terbaik untuk: orang yang kerja eCognition-nya adalah tutupan lahan, jenis tanaman atau bekas bakar, dan yang harus mempertahankan hasil dengan angka bukan dengan file aturan.

Bukan untuk: objek dengan tepi bersih. Ia mengklasifikasi piksel, bukan segmen.

Harga: gratis, GPL v3.

Berjalan di: mesin Anda, CPU cukup, tanpa akun. Tool opsional mengunduh adegan Landsat dan Sentinel-2, dan itu satu-satunya saat ia bicara ke server.

Instalasi: plugin dari repositori QGIS, lalu dependensinya. Ia duduk di atas Remotior Sensus dan mengambil scikit-learn dan PyTorch saat pertama dipakai.

Kelebihan

• Enam algoritma bawaan: maximum likelihood, minimum distance, spectral angle mapping, random forest, support vector machine dan multi-layer perceptron.
• Laporan akurasi keluar dari proses yang sama, jadi deliverable dan pembelaannya tiba bersama.
• Unduhan citra, band set, training area dan klasifikasi semua duduk dalam satu dock.

Batasan

• Ia mengklasifikasi piksel, bukan segmen.

Manual · Listing plugin

4. Deepness

Sebuah plugin QGIS yang menjalankan model ONNX apa pun yang Anda pasok di atas raster, tile demi tile, dan menulis layer vektor atau raster. Ia satu-satunya rute di sini di mana tidak ada apa pun yang keluar dari disk Anda.

Terbaik untuk: geomatisi di bawah aturan yang melarang unggahan apa pun, yang bisa menemukan atau melatih model yang cocok dengan resolusi tanahnya sendiri.

Dibuat untuk: orang yang membawa model ONNX sendiri.

Harga: gratis, Apache 2.0. Diulas sejawat di SoftwareX, DOI 10.1016/j.softx.2023.101495, jika Anda harus mengutipnya.

Berjalan di: mesin Anda, dan hanya mesin Anda. Tanpa akun, tanpa kunci API, dan setiap URL di sumber ada di dalam komentar.

Instalasi: plugin, lalu OpenCV dan ONNX Runtime. Kartu grafis butuh setup CUDA Anda sendiri.

Kelebihan

• Tanpa panggilan jaringan saat berjalan, yang merupakan seluruh alasan memilihnya.
• CPU bisa, dan kartu membuatnya cepat: pada satu mesin yang diukur tile 5.000 kali 5.000 piksel pada 20 cm memakan 80 menit di CPU dan 61 detik di GPU.
• File ONNX apa pun bisa, jadi model yang Anda latih sendiri langsung masuk.

Kekurangan

• Per 23 Agustus 2026 versi bawaan adalah 0.6.5 dari 10 Desember 2024. Issue terbuka di tracker GitHub-nya melaporkan kegagalan instalasi di macOS (#209) dan di QGIS 3.44 dengan NumPy 2 (#235).
• Model zoo adalah halaman dokumentasi, dan Anda mengunduh file yang Anda pilih. Setiap model dilatih untuk resolusi tanah tertentu, jadi cocokkan dengan citra Anda.

Repositori · Docs

5. eCognition

Lingkungan berbasis objek yang sudah Anda kenal. Segmentasi multiresolusi dulu, lalu hierarki kelas yang Anda tulis sendiri di atas mean spektral, tekstur, luas, tetangga dan relasi parent-child.

Terbaik untuk: orang yang deliverable-nya adalah metode. Rule set tersimpan sebagai file .dcp atau dikemas sebagai solusi .dax, berjalan tanpa berubah di seribu tile, dan menunjukkan ke auditor mengapa satu poligon disebut bangunan. Tidak ada di atas yang menggantikan itu.

Status: halaman produk Trimble menyebut ia tidak lagi dijual secara aktif.

Harga: tidak ada harga publik di halaman yang saya baca pada 23 Agustus 2026. Trial masih bisa diunduh dan tanpa batas waktu, tetapi export dan save dibatasi, dan Trimble menyatakan rule set yang disimpan di trial tidak bisa dibuka di salinan berlisensi.

Berjalan di: mesin Anda, di bawah lisensi, CPU dengan akselerasi GPU opsional.

Instalasi: suite, plus lisensi yang harus diminta kutipannya.

Kelebihan

• Rule set portabel dan bisa dibaca, jadi metode selamat dari pergantian staf.
• Segmentasi multiresolusi masih menjadi referensi untuk scale, shape dan compactness, dan dokumentasinya gratis dibaca.

Kekurangan

• Rule set terikat pada format eCognition. Jika Anda berencana pindah, Anda bisa membangun ulang metodenya sebagai model QGIS Processing yang terdokumentasi atau skrip PyQGIS.

Dokumentasi rule set · Referensi segmentasi multiresolusi

Bersisian

Sepuluh tool lain ada untuk kasus yang lebih sempit, dan tidak satu pun mendapat kartu di sini. i.segment GRASS dan SAGA memberi Anda segmentasi tanpa menginstall apa pun. dzetsaka melatih classifier dalam sekitar satu menit.

Sisanya terbagi menurut cara Anda suka bekerja. scikit-image dan RSGISLib cocok untuk orang yang lebih suka menulis daripada mengklik, Geo-SAM dan samgeo mengerjakan Segment Anything satu objek dalam satu waktu, dan GeoAI mengerjakan tajuk pohon dan masker air pada kartu NVIDIA. Mapflow mengembalikan bangunan dari server sekitar $1.30 per km², yang merupakan rute berbayar terdekat dengan milik kami.

Cara pindah dari eCognition

Kami tidak tahu adanya jalur export. File .dcp dan .dax Anda adalah format eCognition, dan kami tidak menemukan tool gratis yang membacanya. Yang terbawa adalah semua yang bukan rule set: citra itu sendiri, batas tile, dan aturan kelas yang bisa Anda baca dari hierarki Anda sendiri.

Yang tidak terbawa adalah segmentasi multiresolusi, yang merupakan algoritma Trimble. LargeScaleMeanShift dari Orfeo adalah pengganti praktis, dengan range radius dan minimum size sebagai pengganti scale.

Baca dokumentasi rule set dan referensi segmentasi selagi keduanya masih online dan gratis, dan perlakukan sebagai spesifikasi tempat Anda membangun ulang. Jaga satu mesin berlisensi tetap hidup sampai pembangunan ulang berjalan, dan anggarkan semuanya sebagai migrasi dengan tenggat.

Yang perlu diingat

Halaman produk Trimble sendiri menyebut eCognition tidak lagi dijual aktif.

Rule set .dcp atau .dax adalah format eCognition dan kami tidak menemukan tool gratis yang membacanya, jadi migrasi adalah pembangunan ulang.

Segmentasi multiresolusi adalah algoritma Trimble. LargeScaleMeanShift dari Orfeo adalah segmentasi gratis yang bisa menggantikannya.

Orfeo, SCP dan Deepness tidak melakukan panggilan jaringan selama proses, jadi citra di bawah aturan tanpa unggah tetap di disk Anda.

Menurut Trimble, rule set yang disimpan di trial tidak akan terbuka di salinan berlisensi.

Cara saya membandingkan

Lima kriteria, yang menentukan apakah sebuah tool menggantikan eCognition pada hari Senin: apa yang Anda masukkan, di mana ia berjalan, apakah citra Anda keluar dari mesin, berapa biaya pekerjaan nyata, dan berapa banyak kerja instalasi antara Anda dan hasil pertama. Setiap harga, lisensi dan versi di sini dibaca pada 23 Agustus 2026 dari halaman milik proyek itu sendiri, dan lisensi dari file LICENSE di setiap repositori.

Saya ikut mendirikan TerraLab, jadi entri pertama adalah milik kami. Ia mendapat lima baris yang sama seperti yang lain dan satu batas yang dinyatakan datar.

Ada satu pekerjaan yang saya lempar ke tempat lain. Jika kontrak Anda melarang unggahan apa pun, jangan beli mode cloud kami. Install Deepness, pasok model ONNX Anda sendiri, dan simpan setiap piksel di disk Anda sendiri.

Pertanyaan yang sering ditanya

Apa yang terjadi pada rule set eCognition saya yang ada?

Mereka tetap di tempatnya. File .dcp dan .dax Anda adalah format eCognition dan kami tidak menemukan tool gratis yang membacanya, jadi tidak ada yang bisa dikonversi. Jaga mesin berlisensi tetap hidup selagi Anda membangun ulang metode sebagai model QGIS Processing atau skrip Python.

Bisakah saya masih mengunduh eCognition?

Ya. Trimble menjaga halamannya tetap naik untuk pelanggan yang ada, dan trial masih bisa diunduh tanpa batas waktu. Export dan save dibatasi di trial, dan Trimble menyatakan rule set yang disimpan di dalamnya tidak akan terbuka di salinan berlisensi.

Berapa biaya lisensi eCognition pada 2026?

Tidak ada harga publik. Jika reseller masih memberi Anda kutipan, tanyakan satu pertanyaan dan tulis jawabannya: berapa biaya satu seat per tahun, total dengan maintenance, dan untuk berapa tahun lagi bisa diperpanjang?

Apakah ada segmentasi multiresolusi gratis?

Bukan algoritma itu, yang milik Trimble. Di QGIS pengganti praktis adalah LargeScaleMeanShift dari Orfeo, yang menggabungkan piksel tetangga di bawah aturan homogenitas dengan cara yang sama dan memberi Anda kontrol seperti scale lewat range radius dan minimum size.

Bisakah saya menyimpan semua citra di mesin saya sendiri?

Ya, dan tiga dari lima di atas lolos. Orfeo, SCP dan Deepness tidak pernah keluar selama proses. Dua mode cloud kami mengirim citra ke server di Eropa, dan model Semi-Auto lokal tidak.

Berapa lama sampai saya mendapat bangunan dari satu ortofoto?

Dengan AI Segmentation, hitungan menit: install plugin, masuk, gambar zona, ketik building. Dengan Orfeo, sore tuning untuk sensor pertama, lalu berulang. Dengan Deepness, selama waktu yang dibutuhkan untuk menemukan model ONNX yang dilatih pada resolusi tanah Anda, yang merupakan tempat sebagian besar usaha pada rute itu.

Jika Anda ingin separuh berbasis model ini lebih dalam, delapan plugin AI dibandingkan mencakup setiap plugin yang menjalankan jaringan di atas raster di QGIS, dan artikel Mapflow mencakup rute sisi server berbayar dengan aturannya sendiri. Hub AI QGIS mencantumkan sisanya.

Coba AI Segmentation gratis di QGIS, tanpa kartu