QGIS 中的 Segment Anything（SAM）：7 个插件对比

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Segment Anything，简称 SAM，是 Meta 推出的图像模型家族。它可以根据点击、框选或文字勾勒对象，并返回一个可保留为多边形的 mask。7 个 QGIS plugin 可以运行它的某个版本。该安装哪个 plugin，归根结底取决于一个问题：你是否有 NVIDIA 显卡。因为 SAM 3 没有 CPU 路径，而 SAM 3 正是能根据输入文字找出所有匹配对象的版本。如果你有这块显卡，就安装 GeoAI 并保持本地运行。没有显卡，模型就必须在其他地方运行。

无论选择哪个 plugin，有一条规则可以预判结果。只要是你可以毫不犹豫地手动描出的对象，SAM 通常都能处理好，其他对象则容易遇到困难。

Google Satellite 影像上的 4 次真实运行，之后没有做任何整理。清晰的边缘会生成干净的多边形：树冠、屋顶、汽车、水面、太阳能板阵列。逐渐融入灌木丛的田地边缘需要判断，模型也会恰好在你会犹豫的地方犹豫。

一眼对比

我从五个方面比较了它们：可以使用哪些 prompt，模型运行在你的设备还是我们的服务器上，在生成第一个多边形前需要为显卡和安装付出什么代价，许可证允许顾问做什么，以及结果如何写入 QGIS layer。版本、许可证和下载量来自官方 QGIS plugin 索引，读取日期为 2026 年 8 月 14 日，7 个 plugin 使用同一个累计统计字段。

有两类工作，我会明确建议交给其他工具。在气隙网络或受限网络中，SamGIS 是唯一能通过采购审核的选择。对于数百个 tile 的脚本化运行，Qiusheng Wu 的 samgeo notebook 库胜过这里的所有界面，包括我们的界面。

SAM 版本很重要，因为这三个版本并不运行在相同的硬件上。

用 samgeo 的话说，没有 CPU 路径：如果你的系统只有 CPU，就无法使用它们。这排除了所有 Mac、所有 AMD 显卡，以及使用集成显卡的所有笔记本。SAM 1 和 SAM 2 仍然可以在 CPU 上运行，只是速度较慢，而且失去找出每个实例的能力。

1. AI Segmentation

AI Segmentation 是我们的 plugin，因此请结合这一点看待本节。绘制一个区域，输入一个对象，所有匹配对象都会以多边形形式进入你的项目 CRS。模型在我们的服务器上运行，这样就不需要显卡和 Python 环境。

最适合： 在 Mac 或办公笔记本上根据文字找出所有匹配对象。
不适合： 不能离开本机的影像。
价格： 每月免费进行 3 km² 的自动检测，无需显卡。Pro 每月 €39。
运行位置： 我们位于欧洲的服务器。
安装： QGIS plugin 管理器，然后在面板中使用电子邮件登录。

优势所在

• 和其他 plugin 一样，可以从 plugin 管理器安装，无需下载权重、CUDA，也无需构建虚拟环境。
• 筛选在面板中完成。每个 SAM 工具都会返回通风口、天窗、庭院棚屋和阴影：它们是真实对象，轮廓也可能是正确的，但并不一定是建筑物。在这里拖动置信度和大小滑块，就能观察地图逐渐变得精简。一次巴黎运行从 635 个多边形减少到 82 个，而这 82 个仍覆盖了建筑面积的 84%。
• 简化、正交化和填洞会按正确顺序作用于整个 layer，然后再保存。

不足之处

• 自动检测在云端运行，因此只要数据不能离开本机，它就不是正确答案。
• 随着绘制区域扩大，文字 prompt 的效果会下降。这是该尺度检测方式本身的限制，对我们和其他工具都一样。

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在 QGIS 中免费试用，无需显卡

2. GeoAI

Qiusheng Wu 的 plugin，也是本地工具中功能最深的一款。它通过 samgeo 支持 SAM，同时还包含 DeepForest、OmniWaterMask、Mask R-CNN 和语义分割训练器。如果你以后想扩展到 SAM 之外的模型，这是最值得安装的 plugin。

最适合： 拥有显卡并希望使用不止 SAM 的本地工作。
不适合： Mac、AMD 显卡或集成显卡，在你使用 SAM 3 时尤其如此。
价格： 免费，MIT。
运行位置： 你的设备。
安装： plugin 管理器，然后使用内置的依赖安装器。

优势所在

• QGIS 世界对影像上 SAM 的大部分了解都得益于这位作者，而这个 plugin 正是他推荐的后继工具。
• 安装器可以检测 NVIDIA CUDA 或 Apple MPS，并一键在 ~/.qgis_geoai/ 中构建隔离的 Python 环境。
• 在 QGIS 索引中有 58,283 次下载，是 7 个 plugin 中最高的。

不足之处

• 这一键操作目前还不够可靠：2026 年 6 月 17 日至 7 月 14 日的五周内，在 Windows 和 macOS 上提交了 6 个几乎相同的依赖失败问题。
• SAM 3 仍然需要 NVIDIA 显卡，任何安装器都无法提供这块显卡。

QGIS repository 中的 GeoAI。

3. GeoOSAM

GeoOSAM 的免费版支持文字 prompt 检测，这与所有声称没有免费 plugin 支持文字 prompt 的文章都相矛盾。它有四个选项卡：Segment、Detect、Results、Filters。

最适合： 免费对屏幕上显示的内容使用文字 prompt。
不适合： 免费版处理整幅 raster，或没有 NVIDIA 显卡的设备。
价格： 免费版永久可用。Pro 一次性 $15，每个许可证限一台设备。
运行位置： 你的设备。
安装： plugin 管理器。

优势所在

• 在可见范围内无限免费使用 SAM 3 点、框、文字和相似对象 prompt，GPL v2。
• 提供 12 个预定义类别，并且可以通过地面采样距离，根据现实世界的大小和形状进行筛选。
• 你可以点击一个对象，然后要求它找出外观相似的对象。

不足之处

• 带自动切片的整幅 raster 运行需要付费。
• 它自己的 README 警告，SAM 3 支持“正在积极开发中，预计会有 bug！”。

QGIS repository 中的 GeoOSAM。

4. Geo SAM

这是人们搜索最多的一个，也是今年变化最大的一个。CUHK 的 Zhao 和 Fan 从头重写了它，并于 2026 年 6 月 22 日发布 v2.0，因此所有描述 v1 的教程现在都已经过时。

最适合： 使用实时预览，耐心地逐个对象进行勾画。
不适合： 根据一个词找出场景中的所有建筑物。
价格： 免费，MIT。
运行位置： 你的设备。
安装： plugin 管理器，依赖由 plugin 自行管理。

优势所在

• 实时编码会直接从 raster layer 生成分割结果，无需预编码步骤，现在 XYZ、WMS 和 WMTS layer 也可以使用。
• 支持 SAM 1、2、2.1 和 3 权重，支持 QGIS 3.20 至 4.99，因此可以运行在 QGIS 4 上。界面提供 9 种语言以及英语。
• 2,058 次下载低估了它的实际使用量。下载计数器在两个月前重写时重新开始统计。

不足之处

• 完全没有文字 prompt。它加载 SAM 3 权重，并通过点和框驱动模型，因此“支持 SAM 3”不等于“根据 building 这个词找出所有建筑物”。
• 大型 raster 会被切成 1024 px 的 patch，比 patch 更大的对象会在接缝处变成方形。
• v2.0 后端依赖 Ultralytics，而它使用 AGPL-3.0。在你自己的桌面上这不会改变什么，但如果你要把它封装成服务交付给客户，值得花 5 分钟咨询律师。

QGIS repository 中的 Geo SAM。

5. SamGIS

这是安静而可靠的一款，也是我推荐给受限网络 GIS 团队的一款。它通过 ONNX Runtime 在设备上运行 SAM 2.1，因此整个链路中不需要安装 PyTorch，也不需要 CUDA。

最适合： 离线、气隙网络或受采购限制的工作。
不适合： 文字 prompt 或找出每个实例的运行。
价格： 免费。
运行位置： 你的设备，首次运行后完全离线。
安装： plugin 管理器，要求 QGIS 3.40 或更新版本。权重从 Hugging Face 下载一次。

优势所在

• 无需账户、无需 CUDA、无需云端调用。在 vector layer 上绘制点和框 prompt，输出 EPSG:4326 中的多边形。
• 7 个 plugin 中平均评分最高，为 4.80，不过只有 20 票，因此应将其视为信号，而不是统计结论。

不足之处

• 仅支持 SAM 2.1，因此按设计不支持文字 prompt，也不具备 SAM 3 的行为。
• 1,460 次下载，且 QGIS 3.40 是最低版本要求，排除了较旧的安装。

QGIS repository 中的 SamGIS。

6. SamGeo

名为 SamGeo 的 QGIS plugin 支持带文字 prompt 的 SAM 1、2 和 3，但其作者已经不再推荐它。作者于 2026 年 6 月 4 日在自己的 issue tracker 中回复：“This plugin has been deprecated. Please use the GeoAI plugin instead.” README 和 repository 列表都没有标记弃用，因此这里的信号来自作者本人，而不是标签。

最适合： 今天开始使用的用户都不适合。维护者已将其标记为弃用，并把新用户指向 GeoAI。
不适合： 计划明年仍继续运行的工作流。
价格： 免费，MIT。
运行位置： 你的设备。
安装： plugin 管理器，但请参见上文。

优势所在

• 它背后的 samgeo 库 segment-geospatial 是另一回事，而且非常出色：MIT 许可证，在 Journal of Open Source Software 上经过同行评审，v1.4.1 于 2026 年 7 月 4 日发布，并支持 notebook 和 REST 工作流。
• 如果你编写 Python，并且需要在数百个 tile 上以相同结果运行同一条流水线，这个库胜过本页的所有 plugin。

不足之处

• plugin 的作者本人让你改用其他工具，而 6,791 次下载仍然集中在一个不会再更新的工具上。

QGIS repository 中的 SamGeo。

7. Monitask

这是这里最老的一款，由 zhouxu 开发，为了完整性列入对比。它最后一次发布是在 2023 年 10 月，完全早于 SAM 2 和 SAM 3。

最适合： 在无法安装太多软件的设备上使用 SAM 1 点击 prompt。
不适合： 文字 prompt，或任何需要当前 SAM 行为的工作。
价格： 免费，GPL v2。
运行位置： 你的设备。
安装： plugin 管理器，或它同时提供的便携式 QGIS 套件。

优势所在

• 当受限工作站阻止常规 plugin 安装时，便携式套件是一条少见的替代路径。
• SAM 1 可以在 CPU 上运行，因此不需要显卡。

不足之处

• 仅支持 SAM 1 点击 prompt，距离上次发布已经接近 3 年。3,317 次下载。

QGIS repository 中的 Monitask。

四步完成安装

这是生成多边形的最短路径，也是我们的安装方式，因为它不需要权重和 Python。

检测在欧洲服务器上运行。我们不会使用你的影像进行训练，plugin 会在发送任何内容前征得同意。

本地运行路线需要更多步骤，但没有费用。GeoAI 和 Geo SAM 都可以从同一个 plugin 管理器安装，然后自行管理依赖。这比过去手动使用 pip 已经有了明显改进。请为模型本身预留额外时间：SAM 3 权重受限，因此你需要 Hugging Face 账户、向 Meta 提交访问申请，还要等待文档所说的数小时。

网络内容常在这里说错

“它支持 SAM 3，所以我可以输入一个词并得到所有匹配对象。” 加载 SAM 3 权重和开放文字 prompt 是两回事。Geo SAM 使用点和框来驱动这些权重，完全没有文字 prompt。

“没有免费的 plugin 支持文字 prompt。” GeoOSAM 的免费版支持：在可见范围内使用点、框、文字和相似对象 prompt。它收费的是带自动切片的整幅 raster 运行。

“这里有一个 Geo SAM 教程。” 大多数教程讲的是 v1。Zhao 和 Fan 从头重写了这个 plugin，并于 2026 年 6 月 22 日发布 v2.0，因此在此日期之前写的内容讲的是另一个工具。

常见问题

SAM 可以直接用于卫星影像吗？

可以，尽管它是在普通照片上训练的。只要边界清晰，它的迁移效果就很好；边界呈渐变时则容易出错。树冠、屋顶、汽车和太阳能板阵列通常能得到干净结果。逐渐融入灌木丛的田地边缘则不行。

在 QGIS 中运行 SAM 需要 NVIDIA GPU 吗？

如果要在本地运行 SAM 3，需要，而且目前没有替代方案。SAM 1 和 SAM 2 仍然可以在 CPU 上运行，只是速度较慢，并且不具备找出每个实例的能力。绕过显卡的方法是让模型在其他地方运行，这正是我们的 plugin 所做的事情。

哪个 QGIS SAM plugin 是免费的？

7 个中有 6 个。GeoAI、Geo SAM 和 SamGeo 使用 MIT，GeoOSAM 和 Monitask 使用 GPL v2，SamGIS 也免费。GeoOSAM 只对整幅 raster 的自动切片收取一次性 $15，我们的 plugin 在 €39 方案之前，每月可免费进行 3 km² 的自动检测。

为什么我的城市街区会返回一个多边形？

从上方看不到分隔墙。对于建成区来说这是正确的，但对于每个地址都需要一个多边形来说就不对。使用文字 prompt 处理密集场景时，这个问题最明显。

为什么我的大区域结果更差？

所有工具中的文字 prompt 都会随着范围扩大而退化。Qiusheng Wu 在自己的项目中说过：影像范围越大，结果越差。请使用更小的区域，并多运行几次。

输出结果具体是什么？

一个位于项目 CRS 中的多边形 layer。我们的 plugin 会在每个要素上写入 label、class、score、area_m2 和 perimeter_m。无论使用哪个工具，置信度分数和面积都是最值得依赖的两个字段。

如果你想了解更广泛的内容，QGIS AI hub 会列出该类别中的其他内容，适用于 QGIS 的最佳 AI plugin 会对 SAM 之外的工具进行排名，而什么是 GeoAI 会介绍你在每个厂商页面都会遇到的这个术语。

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