eCognition 替代软件：2026 年 5 款可用方案
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Trimble 自家产品页写明 eCognition“is no longer actively sold”。如果您这周就要从影像里提取对象，可以看我们开发的 AI Segmentation，它的用法是：画一个区，用日常语言输入对象，拿回多边形。如果您想走免费路线，Orfeo ToolBox 能承接整条分割再分类链路。
在 eCognition 自己的页面上，许可证没有公开价格，试用版存下的规则集在正式版里打不开。下面这些工具的输入方式不同，运行的位置也不同。
一览对比
| 工具 | 适用场景 | 价格 | 运行环境 | 免费版 |
|---|---|---|---|---|
| AI Segmentation（我们的） | 今天就要对象，无需训练集 | 每月 €39 含 100 km² | 我们在欧洲的服务器，另有本地模式 | 有，每月 1.5 km²，无需信用卡 |
| Orfeo ToolBox | 分割再分类，带对象统计 | 免费，Apache 2.0 | 您的本机 | 完整免费 |
| SCP | 训练区、分类后栅格、精度报告 | 免费，GPL v3 | 您的本机 | 完整免费 |
| Deepness | 严格禁传，用自备模型 | 免费，Apache 2.0 | 您的本机 | 完整免费 |
| eCognition | 可移植、可审计的方法 | 仅询价，无公开报价 | 您的本机，需许可证 | 仅试用版，保存和导出受限 |
1. AI Segmentation
AI Segmentation 是我们的，这一条请带着这个前提看。它是一个 QGIS 插件，画一个区，用日常语言输入想要的对象，所有匹配以带样式的 GeoPackage 返回。每个对象一个多边形，无需训练集，首次运行前不用按传感器调参。
插件，画一个区，用日常语言输入想要的对象，所有匹配以带样式的 GeoPackage 返回。每个对象一个多边形，无需训练集，首次运行前不用按传感器调参。
适用人群： 以前用 eCognition 从正射影像提建筑、泳池、光伏板或树冠，客户要的是图层而不是背后方法的测量师。
不适用： 禁止任何上传的工作，除非只用半自动模式的本地模型。
价格： 每月 1.5 km² 自动模式检测和 20 次半自动模式对象检测免费，无需信用卡。Pro 每月 €39，含 100 km² 和 500 次对象检测。半自动模式里的小型本地模型完全不计数。
运行环境： 两种云模式跑在我们在欧洲的服务器上，半自动模式的本地模型跑在您自己机器上。两边都不需要显卡。
安装： 从 QGIS 仓库装插件，再注册一个免费账号。不用下载权重，不用搭 Python 环境。
优势
- 从丢掉许可证到拿到可用图层只要几分钟。安装、登录、画区、输入
building。 - 每个多边形都可编辑，自带标签、类别、置信度分数和面积。
- 不用按传感器校准，新正射影像的第一次跑和第一百次跑工作量一样。
短板
- 两种云模式会把影像发到服务器。一点都不能离机就用半自动模式的本地模型，或用下面的 Deepness。
在 QGIS 中免费试用 AI Segmentation，无需信用卡
2. Orfeo ToolBox
遥感库，带 QGIS Processing 驱动。LargeScaleMeanShift 把场景切成对象，TrainImagesClassifier 再给它们打标签，这对组合是最接近您在 eCognition 里做的免费方案。
适用人群： 以前在 eCognition 里手调 scale、shape 和 compactness，想要同样分割再分类链路但不想买许可证的人。
定位： 经过调参、可重复的分割再分类链路。参数按传感器设置。
价格： 免费，Apache 2.0。
运行环境： 您的本机，只用 CPU，无账号。命令行也能跑。
安装： 先装 OTB 本体，再装 OrfeoToolbox Provider 插件，它在 3.36 离开了 QGIS 核心。
优势
LargeScaleMeanShift一次跑完平滑、分割、小区域合并和矢量化。- 写出的矢量文件自带每个多边形的逐波段均值和标准差，
TrainImagesClassifier直接从这张属性表学习。
局限
- 默认参数是 spatial radius 5，range radius 15，minimum size 50 像素，切片 500×500。对象尺寸通过这些参数设定。
CookBook · LargeScaleMeanShift · TrainImagesClassifier
3. Semi-Automatic Classification Plugin
QGIS 工作台：在多波段栅格上画训练区，选算法，得到分类后栅格加精度报告。自 2013 年起一直在 QGIS 仓库里。
适用人群： 以前在 eCognition 里做土地覆盖、作物类型或火烧迹地，要用数字而不是规则文件证明结果的人。
不适用： 边缘干净的对象。它分的是像素，不是对象。
价格： 免费，GPL v3。
运行环境： 您的本机，CPU 够用，无账号。可选工具能下载 Landsat 和 Sentinel-2 场景，那是它唯一连服务器的时候。
安装： 从 QGIS 仓库装插件，再装依赖。它底层是 Remotior Sensus，首次使用会拉 scikit-learn 和 PyTorch。
优势
- 自带六种算法：最大似然、最小距离、光谱角映射、随机森林、支持向量机和多层感知机。
- 精度报告和分类一次出来，成果和证明一起交。
- 影像下载、波段组合、训练区和分类全在一个停靠面板里。
局限
- 它对像素分类，而不是对分割后的对象分类。
4. Deepness
QGIS 插件，逐切片跑您提供的任意 ONNX 模型，写出矢量或栅格图层。这是这里唯一一条全程不离硬盘的路线。
适用人群： 受禁止上传条款约束，能找到或训出匹配自家地面分辨率模型的测量师。
定位： 面向自带 ONNX 模型的人。
价格： 免费，Apache 2.0。曾在 SoftwareX 经同行评审发表，DOI 10.1016/j.softx.2023.101495，需要引用时可用。
运行环境： 您的本机，只在您的本机。无账号、无 API key，源码里所有 URL 都在注释里。
安装： 装插件，再装 OpenCV 和 ONNX Runtime。显卡要自己配 CUDA。
优势
- 运行时无网络请求，选它就是为了这个。
- CPU 能跑，有卡更快：同一台实测机器上，20 cm 下 5000×5000 像素切片 CPU 用 80 分钟，GPU 用 61 秒。
- 任意 ONNX 文件都行，自己训的模型直接放进来。
局限
- 截至 2026 年 8 月 23 日，发布版是 2024 年 12 月 10 日的 0.6.5。其 GitHub 跟踪器中的未关闭 issue 报告了 macOS 上的安装失败（#209），以及 QGIS 3.44 配合 NumPy 2 时的安装失败（#235）。
- 模型库是一个文档页，您需要下载自己选的文件。每个模型都针对特定的地面分辨率训练，请与您的影像匹配。
5. eCognition
您已经熟悉的面向对象环境。先做多分辨率分割，再自己写类别层级，依据光谱均值、纹理、面积、邻域和父子关系。
适用人群： 交的是方法的人。规则集存为 .dcp 文件或打包为 .dax 方案，上千幅切片跑下来不变，还能向审计解释为什么这个多边形算建筑。上面没有一款能替掉这一点。
状态： Trimble 的产品页写明它不再积极销售。
价格： 在我 2026 年 8 月 23 日读到的页面上没有公开报价。试用版还能下载、不限制时长，但保存和导出受限，Trimble 明确说明试用版存的规则集在正式版打不开。
运行环境： 您的本机，持许可证运行，CPU，可选 GPU 加速。
安装： 装套件，再拿一个要询价的许可证。
优势
- 规则集可移植、可读，方法不随人员变动而丢失。
- 多分辨率分割仍是 scale、shape 和 compactness 的参照，文档免费可读。
局限
- 规则集与 eCognition 格式绑定。如果打算迁移，可以把方法重建成有文档的 QGIS Processing 模型或 Python 脚本。
并排对比
| 工具 | 喂什么进去 | 要装什么 | GPU | 账号 | 影像留在本地 | 真实任务花多少钱 | 许可证 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AI Segmentation（我们的） | 一个区加一个词 | 插件 | 不用 | 要 | 仅本地半自动模式 | 每月 1.5 km² 免费，之后 €39 含 100 km² | GPLv2 插件，付费服务 |
| Orfeo ToolBox | 任意栅格，再加训练矢量 | OTB，加 QGIS 驱动 | 不用 | 不要 | 是 | 免费，加每个传感器一下午调参 | Apache 2.0 |
| SCP | 波段加手画训练区 | 插件，再加依赖 | 不用 | 不要 | 是 | 免费 | GPL v3 |
| Deepness | 任意栅格，加自备 ONNX 文件 | 插件，再加 OpenCV 和 ONNX Runtime | 可选 | 不要 | 是 | 免费，加找匹配分辨率模型的功夫 | Apache 2.0 |
| eCognition | 影像，加手写规则集 | 套件 | 可选 | 许可证 | 是 | 仅询价 | 私有 |
还有十款工具只对更窄的场景成立，这里没有给它们单开卡片。GRASS i.segment 和 SAGA 不用装就有分割。dzetsaka 约一分钟训出一个分类器。
其余按工作习惯分。scikit-image 和 RSGISLib 适合宁愿写代码也不愿点鼠标的人，Geo-SAM 和 samgeo 做一次一个对象的 Segment Anything，GeoAI 在 NVIDIA 卡上做树冠和水体掩膜。Mapflow 从服务器返回建筑，每 km² 约 1.30 美元，是离我们最近的付费路线。
如何从 eCognition 迁移
我们不知道有任何导出通道。您的 .dcp 和 .dax 文件是 eCognition 的格式，我们没有找到能读取它们的免费工具。能带走的是规则集之外的东西：影像本身、切片边界、从自家类别层级里读出的类别规则。
带不走的是多分辨率分割，那是 Trimble 的算法。实际替代是 Orfeo 的 LargeScaleMeanShift，用 range radius 和 minimum size 来代替 scale。
趁在线且免费，把规则集文档和分割参考读完，把它们当作重建的规格书。留一台有许可证的机器，直到重建跑通，把整个事当作有截止日的迁移来排预算。
要点总结
Trimble 自家产品页写明 eCognition 不再积极销售。
.dcp 或 .dax 规则集是 eCognition 的格式，我们没有找到读取它的免费工具，所以迁移就是重建。
多分辨率分割是 Trimble 的算法。Orfeo 的 LargeScaleMeanShift 是可以替代它的免费分割工具。
Orfeo、SCP 和 Deepness 运行时不做网络请求，禁传的影像留在您硬盘上。
据 Trimble 说明，试用版存的规则集在正式版打不开。
对比方法
五个标准，决定一款工具下周一能不能替掉 eCognition：喂什么进去、在哪里跑、影像离不离机、真实任务花多少钱、从安装到出第一个结果要多少功夫。这里所有价格、许可证和版本号都于 2026 年 8 月 23 日从各项目自家页面读取，许可证从各仓库的 LICENSE 文件读取。
我是 TerraLab 联合创始人，所以第一条是我们的。它和其他条目一样写五行，外加一条局限，不回避。
有一种活我会指到别处。如果合同禁止任何上传，别买我们的云模式。装 Deepness，自备 ONNX 模型，所有像素留在您自己硬盘上。
常见问题
我现有的 eCognition 规则集怎么办？
留在原地。您的 .dcp 和 .dax 文件是 eCognition 的格式，我们没有找到读取它们的免费工具，所以无可转换。留一台有许可证的机器，同时把方法重建成 QGIS Processing 模型或 Python 脚本。
还能下载 eCognition 吗？
能。Trimble 为老客户留着页面，试用版还能下载、不限制时长。试用版保存和导出受限，Trimble 明确说明它存的规则集在正式版打不开。
2026 年 eCognition 许可证多少钱？
没有公开报价。如果还有代理商给您报价，只问一个问题并记下答案：一个席位一年全包含维护到底多少钱，还能续多少年？
有免费的多分辨率分割吗？
那个算法是 Trimble 的，没有。在 QGIS 里实际替代是 Orfeo 的 LargeScaleMeanShift，同样按同质性合并相邻像素，用 range radius 和 minimum size 给您类似 scale 的控制。
能把所有影像留在自己机器上吗？
能，上面五款里有三款符合。Orfeo、SCP 和 Deepness 运行时从不对外连接。我们的两种云模式把影像发到欧洲的服务器，半自动模式的本地模型不发。
一幅正射影像多久能出建筑？
用 AI Segmentation 几分钟：装插件、登录、画区、输入 building。用 Orfeo，第一个传感器要一下午调参，之后重复就行。用 Deepness，时间花在找匹配地面分辨率的 ONNX 模型上，这条路线的大部分工作量都花在这里。
如果您想深入看模型这一半，八款 AI 插件对比覆盖了 QGIS 里所有在栅格上跑网络的插件，Mapflow 那篇单独讲付费服务端路线。QGIS AI hub 列了其余工具。
