eCognition 替代方案：2026 年 5 款最佳工具比較

Trimble 自己的產品頁面表示，eCognition「已不再積極銷售」。如果您本週就想從影像中取得物件，我們做的 AI Segmentation 是這樣運作的：畫出區域，用一般文字輸入物件，然後取得多邊形。如果您想採用免費方案，Orfeo ToolBox 則涵蓋完整的先分割後分類流程。

依 eCognition 自己的頁面，授權沒有公開價格，而且在試用版儲存的規則集無法在授權版本中開啟。下面這些工具的輸入資料不同，執行的位置也不同。

一眼比較

1. AI Segmentation

AI Segmentation 是我們的產品，因此請據此衡量這一項。它是一個 QGIS 外掛，您可以畫出區域，用一般文字輸入想要的物件，然後取得所有符合項目，並以樣式化的 GeoPackage 回傳。每個物件會得到一個多邊形，不需要訓練集，也不必在第一次執行前針對每個感測器進行調整。

最適合： 過去用 eCognition 從正射影像中萃取建物、游泳池、太陽能板或樹冠的空間資訊專業人員，而客戶要的是圖層，不是背後的方法。

不適合： 任何禁止上傳的工作，除非您留在本機半自動模型內。

價格： 「自動」模式的偵測每月免費 1.5 km²，「半自動」模式的物件偵測每月免費 20 次，不需信用卡。Pro 每月 €39，包含 100 km² 和 500 次物件偵測。半自動模式的小型本機模型完全沒有計數器。

執行位置： 兩種雲端模式會使用我們在歐洲的伺服器，本機半自動模型則在您的電腦上執行。兩種方式都不需要顯示卡。

安裝： 從 QGIS 外掛儲存庫安裝外掛，然後建立免費帳戶。不需要下載權重，也不需要建立 Python 環境。

優點

• 從授權遺失到取得可用圖層只需幾分鐘。安裝、登入、畫出區域、輸入 building。
• 每個多邊形都會以可編輯形式回傳，並已帶有標籤、類別、信心分數和面積。
• 不必針對每個感測器進行校準，因此新正射影像的第一次執行，和第一百次執行一樣簡單。

缺點

• 兩種雲端模式會將影像傳送到伺服器。如果完全不能離開電腦，請使用本機半自動模型，或改用下方的 Deepness。

產品頁面 · Registry 項目

在 QGIS 免費試用 AI Segmentation，不需信用卡

2. Orfeo ToolBox

一個具備 QGIS Processing provider 的遙測函式庫。LargeScaleMeanShift 將場景切分成物件，TrainImagesClassifier 為它們加上標籤，而兩者組合是最接近您在 eCognition 中所做工作的免費方案。

最適合： 手動調整過比例、形狀和緊密度的 eCognition 使用者，想在沒有授權的情況下使用相同的先分割後分類流程。

設計用途： 經過調整、可重複的先分割後分類流程。參數依感測器設定。

價格： 免費，Apache 2.0。

執行位置： 您的電腦，僅使用 CPU，不需帳戶。命令列也能使用。

安裝： 先安裝 OTB，再安裝 OrfeoToolbox Provider外掛。它在 3.36 版離開了 QGIS 核心。

優點

• LargeScaleMeanShift 一次完成平滑、分割、小區域合併和向量化。
• 它寫出的向量檔案已為每個多邊形帶有各波段的平均值和標準差，而這個屬性表就是 TrainImagesClassifier 接著學習的資料。

限制

• 預設值是空間半徑 5、範圍半徑 15、最小大小 50 像素、500 x 500 的圖磚。物件大小透過這些參數設定。

CookBook · LargeScaleMeanShift · TrainImagesClassifier

3. Semi-Automatic Classification Plugin

一個 QGIS 工作台，您可以在多波段網格上畫出訓練區域、選擇演算法，並取得分類後的網格與精度報告。它自 2013 年起就一直在 QGIS 外掛儲存庫中。

最適合： eCognition 工作內容是土地覆蓋、作物類型或燒痕，而且必須用數字而不是規則檔案來捍衛結果的人。

不適合： 邊界清晰的物件。它分類的是像素，而不是分割區。

價格： 免費，GPL v3。

執行位置： 您的電腦，CPU 即可，不需帳戶。一個可選工具會下載 Landsat 和 Sentinel-2 場景，這是它唯一與伺服器通訊的時候。

安裝： 從 QGIS 外掛儲存庫安裝外掛，然後安裝其相依項目。它底層使用 Remotior Sensus，並在第一次使用時取得 scikit-learn 和 PyTorch。

優點

• 它附帶六種演算法：最大概似、最小距離、光譜角度製圖、隨機森林、支援向量機和多層感知器。
• 精度報告會在同一次執行中產生，因此交付成果及其依據會一起完成。
• 影像下載、波段組、訓練區域和分類都位於同一個面板中。

限制

• 它分類的是像素，不是分割區。

手冊 · 外掛列表

4. Deepness

一個 QGIS 外掛，會在網格資料上逐個圖磚執行您提供的任何 ONNX 模型，並寫出向量或網格圖層。這是此處唯一完全不會讓任何資料離開硬碟的方案。

最適合： 受禁止上傳規則限制，且能找到或訓練符合自身地面解析度模型的測量師。

設計用途： 自備 ONNX 模型的人。

價格： 免費，Apache 2.0。如果您需要引用，則可引用 SoftwareX 的同儕審查論文，DOI 10.1016/j.softx.2023.101495。

執行位置： 您的電腦，而且只有您的電腦。不需帳戶、不需 API 金鑰，來源中的每個 URL 都位於註解內。

安裝： 安裝外掛，然後安裝 OpenCV 和 ONNX Runtime。顯示卡需要您自行設定 CUDA。

優點

• 執行期間不會進行網路呼叫，這正是選擇它的全部理由。
• CPU 可以運作，而顯示卡會讓它變快：在一台測試電腦上，一個 5,000 x 5,000 像素、20 cm 的圖磚，CPU 花了 80 分鐘，GPU 則花了 61 秒。
• 任何 ONNX 檔案都可以使用，因此您自己訓練的模型能直接放入。

限制

• 截至 2026 年 8 月 23 日，發布版本是 0.6.5（2024 年 12 月 10 日）。其 GitHub 追蹤區的未結 issue 回報了 macOS（#209）以及 QGIS 3.44 搭配 NumPy 2（#235）的安裝失敗。
• 模型庫是一個文件頁面，您下載自己挑選的檔案。每個模型都是針對特定地面解析度訓練的，請與您的影像對照。

儲存庫 · 文件

5. eCognition

您已經熟悉的物件導向環境。先進行多解析度分割，再根據光譜平均值、紋理、面積、鄰近物件和父子關係，建立您自己的類別階層。

最適合： 交付成果就是方法本身的人。規則集可以儲存為 .dcp 檔案，或封裝為 .dax solution，在一千個圖磚上不變地執行，並向稽核人員說明為何某個多邊形被判定為建築物。上面的工具都無法取代這一點。

狀態： Trimble 的產品頁面表示它已不再積極銷售。

價格： 在我 2026 年 8 月 23 日閱讀的頁面上沒有公開牌價。試用版仍可下載，且沒有時間限制，但匯出和儲存受到限制，Trimble 也表示在試用版中儲存的規則集無法在授權版本中開啟。

執行位置： 授權下的您的電腦，使用 CPU，並可選擇 GPU 加速。

安裝： 安裝套件，並取得必須另外報價的授權。

優點

• 規則集可攜且易讀，因此方法能在員工更替後繼續使用。
• 多解析度分割仍是比例、形狀和緊密度的參考方法，而且其文件可以免費閱讀。

限制

• 規則集與 eCognition 格式綁定。如果您打算遷移，可以將方法重建為有文件記錄的 QGIS Processing model 或 Python script。

規則集文件 · 多解析度分割參考

並列比較

還有十種工具適合更狹窄的情境，但沒有任何一種在這裡取得一張卡片。GRASS i.segment 和 SAGA 不需安裝任何東西就能進行分割。dzetsaka 大約一分鐘就能訓練分類器。

其餘工具則依您的工作方式分開。scikit-image 和 RSGISLib 適合寧願撰寫而不是點選的人，Geo-SAM 和 samgeo 一次對一個物件執行 Segment Anything，而 GeoAI 則在 NVIDIA 顯示卡上處理樹冠和水域遮罩。Mapflow 從伺服器回傳建築物，每 km² 約 $1.30，是最接近我們方案的付費路徑。

如何從 eCognition 切換

我們所知沒有匯出路徑。您的 .dcp 和 .dax 檔案是 eCognition 的格式，我們也沒有找到能讀取它們的免費工具。能夠沿用的是規則集以外的一切：影像本身、圖磚邊界，以及您可以從自己的階層中讀出的類別規則。

無法沿用的是多解析度分割，也就是 Trimble 的演算法。Orfeo 的 LargeScaleMeanShift 是實際可用的替代方案，以範圍半徑和最小大小代替比例。

趁兩者仍在線上且免費時，閱讀規則集文件和分割參考，並把它們當成您重建方法時的規格。在重建完成前保留一台有授權的電腦，並把整件事視為有截止期限的遷移工作來規劃。

需要記住的事

Trimble 自己的產品頁面表示 eCognition 已不再積極銷售。

.dcp 或 .dax 規則集是 eCognition 的格式，我們沒有找到能讀取它的免費工具，因此遷移就是重新建置。

多解析度分割是 Trimble 的演算法。Orfeo 的 LargeScaleMeanShift 是可以替代它的免費分割方案。

Orfeo、SCP 和 Deepness 在執行期間不會進行網路呼叫，因此受禁止上傳規則限制的影像會留在您的硬碟上。

依 Trimble 的說法，在試用版中儲存的規則集無法在授權版本中開啟。

我如何比較它們

五項標準，決定一個工具是否能在星期一取代 eCognition：您提供什麼、它在哪裡執行、您的影像是否會離開電腦、實際工作成本，以及從安裝到取得第一個結果之間需要多少工作。這裡的每個價格、授權和版本，都是在 2026 年 8 月 23 日從專案自己的頁面閱讀而來，授權則來自每個儲存庫的 LICENSE 檔案。

我共同創辦了 TerraLab，因此第一項是我們的產品。它和其他工具一樣取得相同的五行內容，並直接說明一項限制。

有一種工作我會交給其他工具。如果您的合約完全禁止上傳，不要購買我們的雲端模式。安裝 Deepness，提供您自己的 ONNX 模型，讓每個像素都留在自己的硬碟上。

大家會問的問題

我現有的 eCognition 規則集會怎麼樣？

它們會留在原處。您的 .dcp 和 .dax 檔案是 eCognition 的格式，我們沒有找到能讀取它們的免費工具，因此沒有可以轉換的東西。在您將方法重建為 QGIS Processing model 或 Python script 的期間，保留一台有授權的電腦。

我還能下載 eCognition 嗎？

可以。Trimble 會為現有客戶保留頁面，試用版仍可下載且沒有時間限制。試用版中的匯出和儲存受到限制，Trimble 也表示其中儲存的規則集無法在授權版本中開啟。

2026 年 eCognition 授權要多少錢？

沒有公開牌價。如果經銷商仍在向您報價，請問一個問題並記下答案：一個席位每年包含維護的全部成本是多少，還能續約多少年？

有免費的多解析度分割嗎？

沒有那個演算法，因為它是 Trimble 的。在 QGIS 中，實際可用的替代方案是 Orfeo 的 LargeScaleMeanShift，它以相同方式在同質性規則下合併相鄰像素，並透過範圍半徑和最小大小提供類似比例的控制。

我可以讓所有影像都留在自己的電腦上嗎？

可以，而且上面的五個工具中有三個符合條件。Orfeo、SCP 和 Deepness 在執行期間都不會呼叫外部服務。我們的兩種雲端模式會將影像傳送到歐洲的伺服器，本機半自動模型則不會。

要多久才能從一張正射影像中取得建築物？

使用 AI Segmentation，只需幾分鐘：安裝外掛、登入、畫出區域、輸入 building。使用 Orfeo，第一個感測器需要一個下午進行調整，之後就能重複執行。使用 Deepness，則需要花費尋找以您的地面解析度訓練之 ONNX 模型所需的時間，這就是那條路徑大部分心力所在。

如果您想更深入了解這裡以模型為基礎的部分，八款 AI 外掛的比較涵蓋所有能在 QGIS 中對網格資料執行神經網路的外掛，而 Mapflow 文章則以它自己的條件介紹付費的伺服器端方案。QGIS AI hub 列出其餘選項。

在 QGIS 免費試用 AI Segmentation，不需信用卡