Alternativas ao Bunting Labs: 7 formas de digitalizar mapas e imagens no QGIS

O AI Vectorizer da Bunting Labs é um plugin que traça uma feição à frente do seu cursor enquanto você digitaliza manualmente um mapa escaneado. Ele não precisa de placa gráfica, é instalado em poucos minutos e envia partes do seu raster para os servidores da empresa. Se essa última parte ou o preço forem um problema, outras seis ferramentas cobrem áreas semelhantes, e a escolha certa depende quase inteiramente do que você está fornecendo.

Transparência: desenvolvemos uma das sete opções abaixo, AI Segmentation. Fizemos as mesmas perguntas sobre ela e sobre as outras, e há um trabalho neste artigo para o qual vou encaminhar você à Bunting Labs.

Os preços e as capturas de tela vêm das páginas dos próprios fornecedores, consultadas em 23 de agosto de 2026.

Uma vista de satélite da borda de uma vila com uma estrada descendo pelo lado esquerdo. A maioria dos telhados tem seu próprio contorno, cinco deles em vermelho do outro lado da estrada e cerca de uma dúzia em azul, verde, roxo, laranja e rosa ao longo do lado mais próximo. Duas casas, um telhado claro perto do centro e um grande telhado cinza no canto inferior direito, não têm contorno. — Este é o resultado de que trata o artigo inteiro, aqui obtido com nosso próprio plugin sobre o basemap Google Satellite, capturado em 23 de agosto de 2026 em 1:592. Cada correspondência chega à árvore de layers como seu próprio polígono, pronta para edição. Dois telhados no quadro voltaram sem contorno.

O que a Bunting Labs vende

São quatro ferramentas, e apenas a primeira funciona dentro do QGIS.

AI Vectorizer, o plugin. Você inicia uma sessão de edição em um layer vetorial, coloca dois vértices ao longo de uma estrada, de uma curva de nível ou da divisa de uma parcela, e ele continua a linha à frente do seu cursor. Você mantém o controle: ele propõe, você aceita ou substitui. O resultado vai direto para o layer que está sendo editado, então você o exporta em qualquer formato que o QGIS exporte. Página do produto
AI Georeferencer, no navegador. Faça upload de um mapa escaneado, ele posiciona pontos de controle e mostra uma prévia com marca d'água. Você paga para baixar o GeoTIFF. Ferramenta
Deed Digitizer, também apenas no navegador. Cole uma descrição legal escrita e obtenha uma geometria vetorial com um erro de fechamento.
Kue, um assistente de chat dentro do QGIS que lê e edita seu projeto. Não recebe uma nova versão desde fevereiro de 2025, então não escolha um plano por causa dele. Página do produto

A página do Bunting Labs AI Vectorizer rolada por toda a sua extensão: o contorno vermelho traçado de uma lagoa sobre imagens aéreas, uma folha geológica desenhada à mão com um marcador de levantamento e um painel com o título Instale nosso plugin QGIS em menos de 5 minutos, listando digitalização diretamente em qualquer layer vetorial, criação de layers vetoriais exportáveis para ArcGIS e CAD e nenhum requisito especial de computador — Painel de instalação da própria empresa, capturado em 23 de agosto de 2026: gerenciador de plugins, nenhum hardware especial, exportação para ArcGIS e CAD.

Instalar significa usar o gerenciador de plugins e nada mais. Não há download de modelo, CUDA, pacotes Python, e ele funciona em um laptop de escritório porque o processamento acontece nos servidores da empresa. No primeiro clique, o plugin cria a conta para você e oferece 150 partes de mapa para avaliação, sem cartão. Uma parte é um tile de 256 pixels do raster ao redor do seu cursor.

Ele realmente economiza tempo? O teste cronometrado da própria empresa em um quadrângulo geológico do USGS diz que o trabalho manual leva 65 minutos, contra 31 com o plugin, e eles publicam o raster de origem e os dois GeoPackages de saída para que você possa repetir o teste.

A página do estudo de caso da Bunting Labs sobre a digitalização de um mapa geológico do USGS, mostrando a folha de levantamento geológico laranja e rosa e dois gráficos de barras, um comparando 65 minutos de digitalização manual com 31 minutos usando o AI Vectorizer, e o outro comparando o número de cliques usados — Comparação cronometrada da própria empresa em um quadrângulo do USGS, capturada em 23 de agosto de 2026. Um benchmark do fornecedor, mas reproduzível: o raster e os dois GeoPackages estão vinculados na página.

Onde ele deixa de se encaixar

Você não consegue calcular o preço de uma folha antes de começar. O medidor conta partes, e uma parte é um tile sobre o qual seu cursor passou, não uma feição que você terminou. Uma manhã movimentada em um scan denso consome a franquia diária. A mesma manhã em um scan limpo, não. O plano custa $29 ou $99 por mês, então o gasto é previsível e o limite diário é o que realmente pesa.

Seus mapas vão para os servidores da empresa e, no plano mais barato, eles podem ser usados para treinamento. No plano de $29, o cartão de preços diz que os dados de uso são usados para melhorar os produtos. No plano de $99, diz que há retenção zero de dados e nenhum treinamento com seus dados. Se você trabalha com scans de clientes sob contrato, essa é a diferença que decide qual plano comprar.

A página de preços da Bunting Labs com dois cartões lado a lado, Personal a 29 dólares por mês listando 120 conclusões por dia e uma linha dizendo que os dados de uso são usados para melhorar os produtos, e Professional a 99 dólares por mês listando retenção zero de dados e nenhum treinamento com os dados — Capturado em 23 de agosto de 2026. A linha sobre os dados é a diferença que importa se os mapas não forem seus.

Consulte também a página de segurança, porque ela responde à pergunta que o cartão de preços não responde. A tabela diz que OpenAI e Google veem os dados dos mapas no plano Professional na nuvem, assim como no Personal, e que apenas uma implantação on-premise os substitui por um modelo local.

A página de segurança e privacidade da Bunting Labs com uma tabela de provedores de dados terceiros, mostrando OpenAI e Google marcados como vendo dados de mapas nas colunas Personal cloud e Professional cloud, e alternativa local disponível na coluna private cloud on-premise — Tabela de dados de terceiros da própria empresa, capturada em 23 de agosto de 2026. Vale a pena ler antes de prometer a um cliente que as imagens permaneceram em um único lugar.

Ele só desenha a linha que você está desenhando. Nada aqui retorna todos os edifícios de uma área. Se o seu trabalho é "me dê todos os 4.000 telhados desta cidade", o vectorizer tem o formato errado de ferramenta, e o restante desta lista é onde procurar.

As alternativas

1. Bunting Labs AI Vectorizer, a referência

O que você fornece mapas escaneados, PDFs georreferenciados, as-builts e imagens.
O que você instala o plugin. A página diz menos de cinco minutos, e isso corresponde à realidade, porque nada mais é instalado na sua máquina.
GPU não. Qualquer laptop de escritório.
Conta sim, criada de dentro do QGIS no primeiro clique. 150 partes gratuitas para avaliação.
Os dados permanecem locais não. Tiles de raster ao redor do seu cursor vão para os servidores da empresa.
O que você obtém vértices no layer que está editando, portanto qualquer formato de exportação do QGIS, além de ArcGIS e CAD.
Falha em qualquer coisa que precise de uma área inteira de uma só vez, e em linhas fracas ou interrompidas, nas quais ele sai da feição e você gasta o tempo economizado corrigindo vértices.
buntinglabs.com

A entrada do Bunting Labs AI Vectorizer no repositório de plugins do QGIS, plugin ID 3227, com a descrição autocomplete para vetorização e georreferenciamento de mapas raster, uma classificação com mais de 190 votos, um botão de download e uma aba About dizendo que este plugin usa uma rede neural via API para vetorização e georreferenciamento automáticos de mapas raster. — Entrada no repositório da empresa, capturada em 23 de agosto de 2026. A linha da aba About responde à pergunta sobre a máquina antes mesmo da instalação: ela chama uma rede neural por meio de uma API.

2. QGIS sozinho, threshold e depois Polygonize

Não existe ArcScan no QGIS core, e a ferramenta Trace na barra de digitalização segue uma geometria vetorial existente, não pixels. O que você tem é Polygonize (raster to vector) na caixa de ferramentas GDAL. Classifique ou aplique threshold ao raster primeiro, faça a polygonização e depois Simplify.

O que você fornece um raster que já tenha sido reduzido a classes limpas, ou uma máscara binária.
O que você instala nada. Ele já vem com o QGIS.
GPU não.
Conta não. Os dados permanecem locais sim, inteiramente.
O que você obtém um polígono para cada grupo de pixels adjacentes com o mesmo valor, em qualquer formato vetorial.
Tempo até o primeiro resultado minutos, se a máscara já estiver limpa.
Falha em qualquer coisa com texto, hachuras, rótulos de curvas de nível ou ruído de scanner. Você obtém dezenas de milhares de pontos, e limpá-los demora mais do que digitalizar manualmente. A Bunting Labs faz a mesma observação no artigo sobre ArcScan, na seção "What Doesn't Work?", e está certa.
Documentação de conversão de raster do QGIS

A publicação do blog da Bunting Labs Explorando alternativas ao ArcScan para digitalização de mapas, mostrando uma planta de utilidades cinza, uma lista numerada de quatro alternativas incluindo conversores online de PDF vetorial e Scan2CAD, e uma seção intitulada O que não funciona com uma subseção sobre polígonos de raster para vetor no QGIS — Capturado em 23 de agosto de 2026. O próprio resumo das opções gratuitas, incluindo as duas que você tentaria primeiro.

Em uma máscara limpa, isso é melhor do que pagar alguém.

3. Mapflow, da Geoalert

O painel de processamento do Mapflow acoplado ao QGIS, com uma área de interesse desenhada no canvas, Mapbox selecionado como fonte de dados, Buildings como modo de AI e o custo da execução mostrado em créditos antes do início — O Mapflow calcula o preço da execução antes de você começar. Captura de tela da documentação do Mapflow.

O que você fornece ortofotos e basemaps. Não scans.
O que você instala apenas o plugin.
GPU não. Conta sim. Os dados permanecem locais não, cada detecção é uma chamada ao servidor.
O que você obtém layers vetoriais por tipo de objeto: edifícios com altura opcional, estradas, campos agrícolas, floresta e canteiros de obras.
Custo para um trabalho real a execução de edifícios custa 10 créditos por km² a $0.10 por crédito, e cada trabalho é arredondado para km² inteiros, então uma cidade de 100 km² de telhados custa aproximadamente de $100 a $130. O plano gratuito oferece 250 créditos, limitado a 25 km² e sem exportação, então você pode olhar, mas não levar o resultado para casa.
Falha em conjuntos habitacionais densos e escalonados, nos quais uma fileira se transforma em um único polígono. Isso aparece nas próprias capturas de tela.
mapflow.ai · Documentação do plugin QGIS

4. Deepness

Um resultado de cobertura do solo sobre uma cidade costeira produzido pelo Deepness no QGIS, com edifícios em vermelho, vegetação em verde e água em azul — Uma execução de modelo de cobertura do solo pelo Deepness. Você fornece o arquivo ONNX, e ele faz o tiling. Captura de tela da documentação do Deepness.

O que você fornece qualquer layer de raster, além de um modelo ONNX. Ele inclui uma biblioteca que abrange cobertura do solo, edifícios, estradas, painéis solares, copas de árvores e carros.
O que você instala o plugin, que depois instala OpenCV e ONNX Runtime via pip no primeiro uso. Reserve vinte minutos no Windows ou Linux, ou uma noite se a instalação der trabalho. Os mantenedores não têm um Mac para testar, e a página de instalação ainda diz "MacOS - SOON".
GPU opcional. Ele funciona em CPU, e uma GPU precisa da sua própria configuração CUDA.
Conta não. Os dados permanecem locais sim.
O que você obtém um layer de polígonos ou um raster classificado, dependendo do modelo.
Falha em imagens que não se parecem com os dados de treinamento do modelo. Um modelo de edifícios treinado em subúrbios norte-americanos vai decepcionar você em uma medina.
Repositório · Documentação

5. Geo-SAM

O que você fornece qualquer raster. Você clica em um ponto ou arrasta uma caixa, e ele retorna o objeto sob ela, um por vez.
O que você instala o plugin, depois executa o encoder sobre o seu raster antes de poder clicar em qualquer coisa. Essa etapa de encoding é o custo real em uma cena grande.
GPU recomendada para encoding. CPU funciona, mas é lenta.
Conta não. Os dados permanecem locais sim.
O que você obtém um polígono por clique, gravado em um shapefile ou GeoPackage.
Falha em uma área grande, porque você ainda clica nos objetos um por um, e em qualquer coisa que o encoder ainda não tenha coberto.
Repositório

6. samgeo, o pacote segment-geospatial

O que você fornece rasters a partir de um script, com um prompt de texto, ponto ou caixa, e ele processa em lote através dos tiles.
O que você instala um ambiente Python com segment-geospatial e torch. Reserve uma tarde se esse ambiente for novo.
GPU recomendada. Conta não. Os dados permanecem locais sim.
O que você obtém máscaras como GeoTIFF e vetores como GeoJSON ou shapefile.
Falha em você, se queria um painel. Esta é uma biblioteca, e você escreve o código.
Vale saber a própria Bunting Labs encaminha você para cá. A seção final do estudo de caso do USGS diz que Segment Anything supera o vectorizer deles em imagens aéreas e cita samgeo como opção.
samgeo.gishub.org · Repositório

7. AI Segmentation, nosso

O que você fornece ortofotos e basemaps. Você desenha uma zona e digita o objeto em palavras comuns.
O que você instala apenas o plugin, pelo gerenciador de plugins. Não há download de pesos, CUDA ou ambiente Python. Ele aparece como um painel acoplado à direita da janela do QGIS, e cada execução chega à árvore de layers como seu próprio layer.
GPU não. Ele funciona em qualquer laptop.
Conta sim, gratuita, sem cartão.
Os dados permanecem locais não nos dois modos de nuvem, que enviam as imagens para um servidor na Europa. Apenas o pequeno modelo local do Semi-Auto permanece na sua máquina.
O que você obtém um GeoPackage estilizado, um polígono por objeto, com um rótulo, uma classe, uma pontuação de confiança e uma área.
Custo para um trabalho real o plano gratuito cobre 3 km² de detecção automática e 50 detecções de objetos por mês. O Pro custa €39 por mês para 300 km² e 2.000 detecções de objetos, então a mesma cidade de 100 km² consome um terço da franquia mensal, cerca de €13 de trabalho. O Semi-Auto na sua própria máquina não tem contador.
Falha em mapas de papel escaneados, plantas em PDF e as-builts. Nós lemos imagens e nada mais. Aponte para nós uma folha cadastral de 1955 e você não obterá nada utilizável. Se você tem uma pilha de scans, use a Bunting Labs, não nós.
Página do produto · Entrada no repositório

A entrada do AI Segmentation da TerraLab no repositório de plugins do QGIS, plugin ID 4670, com uma classificação de mais de 313 votos e uma aba About listando os dois modos. O Semi-Auto pergunta onde a segmentação é executada, escolher My computer significa que nada é enviado e escolher Cloud AI envia um pequeno recorte de imagem ao redor de cada clique. O Automatic envia as imagens dentro da zona que você desenha para o serviço de detecção. — Nossa entrada no repositório, capturada em 23 de agosto de 2026. A mesma pergunta, no mesmo lugar, respondida do nosso lado: o texto da aba About especifica exatamente o que sai da sua máquina em cada modo.

Experimente gratuitamente no QGIS, sem cartão

A comparação

Ferramenta	O que você fornece	O que você instala	GPU	Conta	Os dados permanecem locais	O que você obtém	Custo do seu trabalho	Licença
Bunting Labs AI Vectorizer	Scans, PDFs, as-builts, imagens	Apenas o plugin	Não	Sim, 150 partes gratuitas	Não	Vértices no seu layer de edição	$29 ou $99 por mês, limite diário	GPL 2.0
QGIS Polygonize	Um raster que você já classificou	Nada, ele vem com o QGIS	Não	Não	Sim	Polígonos, qualquer formato	Gratuito, você paga com o tempo de limpeza	GPL 2.0
Mapflow	Ortofotos, basemaps	Apenas o plugin	Não	Sim	Não	Edifícios, estradas, campos, floresta	Cerca de $100 a $130 por 100 km² de telhados	GPL, o arquivo diz v3
Deepness	Qualquer raster mais seu modelo ONNX	Plugin, depois OpenCV e ONNX Runtime	Opcional	Não	Sim	Polígonos ou um raster classificado	Gratuito, de 20 minutos a uma noite de instalação	Apache 2.0
Geo-SAM	Qualquer raster, um objeto por clique	Plugin, depois encoding do raster	Recomendada	Não	Sim	Um polígono por clique	Gratuito, tempo de encoding	MIT
samgeo	Rasters, a partir de um script	Python, segment-geospatial, torch	Recomendada	Não	Sim	Máscaras GeoTIFF, vetores GeoJSON	Gratuito, uma tarde de configuração	MIT
AI Segmentation (nosso)	Ortofotos, basemaps	Apenas o plugin	Não	Sim, gratuito, sem cartão	Não, exceto Semi-Auto	GeoPackage estilizado com classe, confiança, área	Plano gratuito, depois €39 por mês para 300 km²	GPL 2.0

Como escolher

Uma pilha de folhas escaneadas, plantas em PDF ou as-builts. Bunting Labs. Nada mais nesta página lê papel, e isso inclui nós.
Imagens, e você quer todos os objetos de uma área. Mapflow ou nosso AI Segmentation. Ambos rodam em um servidor, então qualquer laptop funciona e nada além do plugin é instalado.
As imagens não podem sair do local. Deepness se você tiver um modelo, Geo-SAM se quiser clicar nos objetos por conta própria, samgeo se estiver escrevendo um pipeline. Todos são gratuitos, e todos cobram de você uma instalação.
Você já tem uma máscara binária limpa. Polygonize. Não pague ninguém por isso.

Para menos de cinquenta feições, nada disso vale a configuração. Digitalize manualmente e você terminará antes de o QGIS concluir a reinicialização.

Para uma visão mais ampla, os oito plugins de AI comparados também cobrem classificação e remoção de nuvens, e o guia de Segment Anything explica em mais detalhes quais plugins executam qual versão do SAM. O hub de AI do QGIS cataloga os dois.