5 beste eCognition-alternatieven 2026

Trimble's eigen productpagina zegt dat eCognition "is no longer actively sold". Wil je deze week objecten uit beelden halen, dan werkt AI Segmentation, die wij bouwen, zo: teken een zone, typ het object in gewone woorden, krijg polygonen terug. Wil je liever de gratis route, dan draagt Orfeo ToolBox de hele segmenteer-dan-classificeer-keten.

Op de eigen pagina's van eCognition heeft de licentie geen gepubliceerde prijs, en een rule set die in de trial is opgeslagen kan niet in een gelicentieerde kopie worden geopend. De tools hieronder beginnen vanuit andere invoer en draaien op andere plekken.

Vergelijking in één oogopslag

1. AI Segmentation

AI Segmentation is van ons, dus weeg dit item daarnaar. Het is een QGIS plugin waarin je een zone tekent, het object dat je wilt in gewone woorden typt, en elke match terugkrijgt als een opgemaakte GeoPackage. Je krijgt één polygoon per object, zonder trainingsset en zonder iets af te stellen per sensor voor de eerste run.

Beste voor: de geomaticus die eCognition gebruikte om gebouwen, zwembaden, zonnepanelen of boomkronen uit een orthofoto te halen, en wiens klant de laag wil en niet de methode erachter.

Niet voor: werk onder een regel die elke upload verbiedt, tenzij je binnen het lokale Semi-Auto model blijft.

Prijs: gratis voor 1,5 km² per maand in de Automatische modus en 20 objectdetecties per maand in de Semi-Auto-modus, zonder creditcard. Pro is € 39 per maand voor 100 km² en 500 objectdetecties. Het kleine lokale model in Semi-Auto heeft helemaal geen teller.

Draait op: onze servers in Europa voor de twee cloudmodi, en je eigen machine voor het lokale Semi-Auto model. Geen grafische kaart in beide gevallen.

Installatie: de plugin uit de QGIS-repository, daarna een gratis account. Geen weights om te downloaden, geen Python-omgeving om te bouwen.

Waar het wint

• Minuten van een verloren licentie naar een werkende laag. Installeren, inloggen, een zone tekenen, building typen.
• Elke polygoon komt bewerkbaar terug en draagt al een label, een klasse, een betrouwbaarheidsscore en een oppervlakte.
• Niets te kalibreren per sensor, dus de eerste uitvoering op een nieuwe orthofoto is evenveel werk als de honderdste.

Waar het tekortschiet

• De twee cloudmodi sturen beelden naar een server. Als er helemaal niets de machine mag verlaten, gebruik het lokale Semi-Auto model, of gebruik Deepness hieronder.

Productpagina · Registry-vermelding

Probeer AI Segmentation gratis in QGIS, geen creditcard nodig

2. Orfeo ToolBox

Een remote-sensing bibliotheek met een QGIS Processing provider. LargeScaleMeanShift snijdt een scène in objecten, TrainImagesClassifier labelt ze, en het paar is het dichtstbijzijnde gratis alternatief voor wat je in eCognition deed.

Beste voor: de eCognition-gebruiker die scale, shape en compactness met de hand afstelde en dezelfde segmenteer-dan-classificeer-keten wil zonder licentie.

Gemaakt voor: een afgestelde, herhaalbare segmenteer-dan-classificeer-keten. Parameters worden per sensor ingesteld.

Prijs: gratis, Apache 2.0.

Draait op: je eigen machine, alleen CPU, geen account. De commandoregel werkt ook.

Installatie: OTB zelf, daarna de OrfeoToolbox Provider plugin, die QGIS core verliet bij 3.36.

Waar het wint

• LargeScaleMeanShift ketent smoothing, segmentatie, samenvoegen van kleine regio's en vectorisatie in één pass.
• Het vectorbestand dat het schrijft draagt al de per-band mean en standard deviation voor elke polygoon, en van die attribuuttabel leert TrainImagesClassifier daarna.

Limieten

• De defaults zijn spatial radius 5, range radius 15, minimum size 50 pixels en tegels van 500 bij 500. De objectgrootte stel je in via die parameters.

CookBook · LargeScaleMeanShift · TrainImagesClassifier

3. Semi-Automatic Classification Plugin

Een QGIS-werkbank waarin je trainingsgebieden tekent over een raster met meerdere banden, een algoritme kiest, en een geclassificeerd raster plus een nauwkeurigheidsrapport krijgt. Hij staat sinds 2013 in de QGIS-repository.

Beste voor: degene wiens eCognition-werk landbedekking, gewastype of brandlittekens was, en die het resultaat met cijfers moet verdedigen en niet met een regelbestand.

Niet voor: objecten met scherpe randen. Hij classificeert pixels, geen segmenten.

Prijs: gratis, GPL v3.

Draait op: je eigen machine, CPU is genoeg, geen account. Een optionele tool downloadt Landsat- en Sentinel-2-scènes, en dat is het enige moment dat hij met een server praat.

Installatie: de plugin uit de QGIS-repository, daarna zijn afhankelijkheden. Hij zit bovenop Remotior Sensus en haalt scikit-learn en PyTorch op bij eerste gebruik.

Waar het wint

• Zes algoritmen worden meegeleverd: maximum likelihood, minimum distance, spectral angle mapping, random forest, support vector machine en een multilayer perceptron.
• Het nauwkeurigheidsrapport komt uit dezelfde uitvoering, dus het eindproduct en zijn verdediging komen samen aan.
• Beelddownload, bandsets, trainingsgebieden en classificatie zitten allemaal in één dock.

Limieten

• Hij classificeert pixels, geen segmenten.

Handleiding · plugin-vermelding

4. Deepness

Een QGIS plugin die elk ONNX-model dat je aanlevert over een raster draait, tegel voor tegel, en een vector- of rasterlaag schrijft. Het is de enige route hier waarin helemaal niets je schijf verlaat.

Beste voor: de geomaticus onder een regel die elke upload verbiedt, die een model kan vinden of trainen dat past bij zijn eigen grondresolutie.

Gemaakt voor: mensen die hun eigen ONNX-model meebrengen.

Prijs: gratis, Apache 2.0. Peer-reviewed in SoftwareX, DOI 10.1016/j.softx.2023.101495, als je het moet citeren.

Draait op: je eigen machine, en alleen je eigen machine. Geen account, geen API key, en elke URL in de bron staat in een commentaar.

Installatie: de plugin, daarna OpenCV en ONNX Runtime. Een grafische kaart vraagt je eigen CUDA-setup.

Waar het wint

• Geen netwerkverbinding terwijl hij draait, en dat is de hele reden om hem te kiezen.
• CPU werkt, en een kaart maakt hem snel: op één gemeten machine deed een tegel van 5.000 bij 5.000 pixels op 20 cm 80 minuten op CPU en 61 seconden op GPU.
• Elk ONNX-bestand werkt, dus een model dat je zelf trainde valt er zo in.

Limieten

• Op 23 augustus 2026 is de meegeleverde versie 0.6.5 van 10 december 2024. Open issues op de GitHub-tracker melden installatiefouten op macOS (#209) en op QGIS 3.44 met NumPy 2 (#235).
• De model zoo is een documentatiepagina, en je downloadt het bestand dat je kiest. Elk model is getraind voor een bepaalde grondresolutie, dus stem het af op je beelden.

Repository · Documentatie

5. eCognition

De objectgebaseerde omgeving die je al kent. Eerst multiresolution segmentation, daarna een klassenhiërarchie die je zelf schrijft over spectrale gemiddelden, textuur, oppervlakte, buren en ouder-kind-relaties.

Beste voor: degene wiens eindproduct de methode is. De rule set slaat op als een .dcp-bestand of verpakt als een .dax-solution, draait ongewijzigd over duizend tegels, en toont een auditor waarom één polygoon een gebouw werd genoemd. Niets hierboven vervangt dat.

Status: volgens de productpagina van Trimble wordt het niet meer actief verkocht.

Prijs: op de pagina's die ik op 23 augustus 2026 las was geen lijstprijs gepubliceerd. Een trial downloadt nog en is niet tijdgebonden, maar export en opslaan zijn beperkt, en Trimble stelt dat rule sets die in de trial zijn opgeslagen niet openen in een gelicentieerde kopie.

Draait op: je eigen machine, onder licentie, CPU met optionele GPU-versnelling.

Installatie: de suite, plus een licentie waarvoor je een offerte moet vragen.

Waar het wint

• De rule set is draagbaar en leesbaar, dus de methode overleeft een personeelswissel.
• Multiresolution segmentation is nog steeds de referentie voor scale, shape en compactness, en zijn documentatie is gratis te lezen.

Limieten

• Rule sets zijn gebonden aan het eCognition-formaat. Als je wilt overstappen, kun je de methode herbouwen als een gedocumenteerd QGIS Processing-model of een Python-script.

Rule set-documentatie · Multiresolution segmentation-referentie

Naast elkaar

Tien meer tools bestaan voor smallere gevallen, en geen ervan verdiende een kaart hier. GRASS i.segment en SAGA geven je een segmentatie zonder iets te installeren. dzetsaka traint een classifier in ongeveer een minuut.

De rest splitst op hoe je graag werkt. scikit-image en RSGISLib passen bij mensen die het liever schrijven dan klikken, Geo-SAM en samgeo doen Segment Anything één object tegelijk, en GeoAI doet boomkronen en watermaskers op een NVIDIA-kaart. Mapflow levert gebouwen van een server voor ongeveer $ 1,30 per km², en dat is de dichtstbijzijnde betaalde route bij de onze.

Zo stap je over van eCognition

Wij kennen geen exportpad. Je .dcp- en .dax-bestanden zijn eCognition-formaten, en wij vonden geen gratis tool die ze leest. Wat meeneemt is alles wat niet de rule set was: de beelden zelf, de tegelgrenzen, en de classregels die je van je eigen hiërarchie kunt aflezen.

Wat niet meeneemt is multiresolution segmentation, en dat is Trimble's algoritme. Orfeo's LargeScaleMeanShift is het praktische alternatief, met range radius en minimum size in plaats van scale.

Lees de rule set-documentatie en de segmentatiereferentie zolang beide nog online en gratis zijn, en behandel ze als de specificatie van waaruit je herbouwt. Houd één gelicentieerde machine in leven tot de herbouw draait, en begroot het geheel als een migratie met een deadline.

Wat te onthouden

Trimble's eigen productpagina zegt dat eCognition niet meer actief wordt verkocht.

Een .dcp- of .dax-rule set is een eCognition-formaat en wij vonden geen gratis tool die het leest, dus een migratie is een herbouw.

Multiresolution segmentation is Trimble's algoritme. Orfeo's LargeScaleMeanShift is een gratis segmentatie die ervoor kan inspringen.

Orfeo, SCP en Deepness maken geen netwerkverbinding tijdens een uitvoering, dus beelden onder een no-upload-regel blijven op je schijf.

Volgens Trimble opent een rule set die in de trial is opgeslagen niet in een gelicentieerde kopie.

Hoe ik ze heb vergeleken

Vijf criteria, degene die bepalen of een tool eCognition op maandag vervangt: wat je erin stopt, waar hij draait, of je beelden de machine verlaten, wat een echte klus kost, en hoeveel installatiewerk tussen jou en het eerste resultaat staat. Elke prijs, licentie en versie hier is op 23 augustus 2026 gelezen op de eigen pagina's van het project, en de licenties uit het LICENSE-bestand van elke repository.

Ik ben medeoprichter van TerraLab, dus item één is van ons. Het krijgt dezelfde vijf regels als al het andere en één beperking, plat gesteld.

Er is één klus die ik elders heen stuur. Als je contract elke upload verbiedt, koop dan onze cloudmodi niet. Installeer Deepness, lever je eigen ONNX-model aan, en houd elke pixel op je eigen schijf.

Veelgestelde vragen

Wat gebeurt er met mijn bestaande eCognition-rule sets?

Ze blijven waar ze zijn. Je .dcp- en .dax-bestanden zijn eCognition-formaten en wij vonden geen gratis tool die ze leest, dus er valt niets te converteren. Houd een gelicentieerde machine in leven terwijl je de methode herbouwt als een QGIS Processing-model of een Python-script.

Kan ik eCognition nog downloaden?

Ja. Trimble houdt de pagina in de lucht voor bestaande klanten, en de trial downloadt nog zonder tijdslimiet. Export en opslaan zijn beperkt in de trial, en Trimble stelt dat rule sets die erin zijn opgeslagen niet openen in een gelicentieerde kopie.

Wat kost een eCognition-licentie in 2026?

Geen lijstprijs is gepubliceerd. Als een reseller je nog een offerte geeft, stel één vraag en schrijf het antwoord op: wat kost één seat per jaar, alles in met onderhoud, en voor hoeveel jaar is hij nog verlengbaar?

Is er een gratis multiresolution segmentation?

Niet dat algoritme, dat is van Trimble. In QGIS is het praktische alternatief Orfeo's LargeScaleMeanShift, dat naburige pixels samenvoegt onder een homogeniteitsregel op dezelfde manier en je een scale-achtige controle geeft via zijn range radius en minimum size.

Kan ik al mijn beelden op mijn eigen machine houden?

Ja, en drie van de vijf hierboven voldoen. Orfeo, SCP en Deepness bellen nooit naar buiten tijdens een uitvoering. Onze twee cloudmodi sturen beelden naar een server in Europa, en het lokale Semi-Auto model niet.

Hoe snel heb ik gebouwen uit één orthofoto?

Met AI Segmentation, minuten: installeer de plugin, log in, teken een zone, typ building. Met Orfeo, een middag afstellen voor de eerste sensor, daarna herhaalt het. Met Deepness, zo lang als het duurt om een ONNX-model te vinden dat op jouw grondresolutie is getraind, en daar gaat de meeste moeite zitten op die route.

Wil je de modelgebaseerde helft hiervan dieper, de acht AI-plugins vergeleken behandelt elke plugin die een netwerk over een raster draait in QGIS, en het Mapflow-artikel behandelt de betaalde serverroute op zijn eigen voorwaarden. De QGIS AI-hub somt de rest op.

Probeer AI Segmentation gratis in QGIS, geen creditcard nodig