Die Klassifizierung der Landbedeckung ist für Umweltüberwachung, Stadtplanung und Agrarmanagement unerlässlich. Für die Erstellung zuverlässiger Karten und Erkenntnisse sind jedoch mehr als nur reine Satellitenbilder erforderlich. Die richtigen Werkzeuge zur Landbedeckungsklassifizierung unterstützen die Verarbeitung von Fernerkundungsdaten, das Trainieren von Modellen und die effiziente Validierung von Ergebnissen. Von überwachten und unüberwachten Algorithmen bis hin zu Cloud-basierten Plattformen und Open-Source-Bibliotheken sind diese Werkzeuge für die präzise und konsistente Durchführung groß angelegter Analysen konzipiert. In diesem Artikel stellen wir die wichtigsten Werkzeuge zur Landbedeckungsklassifizierung vor, die automatisierte Arbeitsabläufe, zuverlässige Validierung und fundierte Entscheidungsfindung unterstützen.
1. FlyPix AI
FlyPix AI ist eine Plattform für Geodatenanalysen, die künstliche Intelligenz zur Klassifizierung der Landbedeckung und Objekterkennung in Bildern nutzt. Unsere Plattform ermöglicht es Nutzern, benutzerdefinierte KI-Modelle mit eigenen Anmerkungen zu trainieren und so bestimmte Arten der Landbedeckung, Infrastruktur oder natürliche Merkmale zu identifizieren und zu segmentieren. Durch die direkte Arbeit mit an Koordinaten gebundenen Geodatenbildern ermöglichen wir die Analyse komplexer Szenen und die Automatisierung von Aufgaben, die sonst erheblichen manuellen Aufwand erfordern würden. Wir unterstützen außerdem multispektrale Daten, die eine detailliertere Klassifizierung von Vegetation, Gewässern, städtischen Gebieten und anderen Landnutzungen ermöglichen.
Wir bieten eine Reihe von Tools zum Exportieren von Vektorebenen, zum Teilen von Karten mit Teams und zur Verwaltung der Zugriffskontrolle. Damit eignet sich FlyPix ideal für kollaborative Projekte. Mit FlyPix können Ergebnisse veröffentlicht, über eine API integriert und einer erweiterten Qualitätssicherung durch GIS-Experten unterzogen werden. FlyPix wurde flexibel entwickelt und passt sich nahtlos an Branchen wie Forstwirtschaft, Landwirtschaft, Bauwesen, Behörden und mehr an. So können Organisationen schnell umsetzbare Erkenntnisse gewinnen. Mit unserer intuitiven, cloudbasierten Benutzeroberfläche unterstützen wir mühelos eine Vielzahl von Geodaten-Workflows.
Schlüssel-Höhepunkte:
- KI-gestützte Objekterkennung und Landbedeckungsklassifizierung
- Benutzerdefiniertes KI-Modelltraining mit benutzerdefinierten Anmerkungen
- Unterstützung für multispektrale Bilder
- Export von Vektorebenen und Teilen interaktiver Karten
- API-Zugriff und erweiterte GIS-Qualitätssicherung
- Kollaborative Tools mit Teamverwaltung und Zugriffskontrolle
Für wen es am besten geeignet ist:
- Fachleute aus den Bereichen Umwelt und Forstwirtschaft
- Agrar- und Landwirtschaftsanalysten
- Stadtplaner und Smart-City-Teams
- Bau- und Infrastrukturmanager
- Regierungsbehörden und Risikomanagementteams
- Forscher, die mit Drohnen- oder Satellitenbildern arbeiten
Kontaktinformationen:
- Webseite: flypix.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
- Adresse: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt
- Telefonnummer: +49 6151 2776497
- Email: info@flypix.ai
2. QGIS
QGIS ist ein Open-Source-Geoinformationssystem zum Erstellen, Bearbeiten und Analysieren räumlicher Daten, einschließlich der Klassifizierung der Landbedeckung. Es bietet eine Reihe von Werkzeugen zur Kartenerstellung, Bearbeitung von Vektor- und Rasterebenen sowie zur Durchführung räumlicher Analysen. Nutzer können Punkte, Linien, Polygone und Netze erstellen und bearbeiten, um bestimmte Landbedeckungsmerkmale zu klassifizieren oder zu digitalisieren. QGIS unterstützt die Veröffentlichung von Ergebnissen in Desktop-, Web- und Mobilformaten und lässt sich über Standardprotokolle in viele Dateitypen und Webdienste integrieren.
Sie bieten außerdem eine erweiterbare Umgebung, in der Nutzer die Funktionalität mit Plugins von Drittanbietern erweitern können. Die Plattform umfasst automatisierte Analyse-Workflows, Berichtstools und die Möglichkeit, benutzerdefinierte Formulare und Layouts zu erstellen. Als kostenlose Open-Source-Software wird QGIS von einer globalen Community gepflegt und ist für eine breite Nutzerschaft zugänglich. Dies macht es zu einer praktischen Wahl für die Landbedeckungskartierung und räumliche Analyse in vielen Kontexten.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Open-Source-GIS-Plattform zum Erstellen und Bearbeiten von Karten
- Werkzeuge zum Digitalisieren und Bearbeiten von Vektor- und Rasterdaten
- Automatisierung von Analyse-Workflows und Reporting
- Unterstützung für Standarddatenformate und Webdienste
- Erweiterbar mit Plugins von Drittanbietern und benutzerdefinierten Formularen
- Verfügbar für Windows, Mac und Linux
Für wen es am besten geeignet ist:
- GIS-Experten und Analysten, die eine kostenlose Lösung benötigen
- Umwelt- und Raumplaner
- Forscher und Pädagogen
- Regierungsbehörden und NGOs
- Berater und Auftragnehmer für Kartierung und Analyse
Kontaktinformationen:
- Website: qgis.org
- Facebook: www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
- E-Mail: qgis-psc@lists.osgeo.org
3. ArcGIS
ArcGIS von Esri ist eine Geoinformationssystem-Plattform zur Kartierung, Analyse und Visualisierung räumlicher Daten, einschließlich der Klassifizierung der Landbedeckung. Sie bietet Werkzeuge zur Identifizierung und Kategorisierung von Landbedeckungsarten und kombiniert Geodaten mit künstlicher Intelligenz für eine tiefergehende Analyse. Die Plattform unterstützt die Arbeit mit Raster- und Vektordaten und integriert Drohnen-, Satelliten- und bodengestützte Bilder, um präzise Landbedeckungskarten zu erstellen. Sie umfasst außerdem Funktionen für prädiktive Modellierung, Automatisierung und Optimierung räumlicher Arbeitsabläufe.
ArcGIS ist branchen- und skalenübergreifend konzipiert und bietet Desktop-, webbasierte und mobile Schnittstellen. Diese unterstützen die Zusammenarbeit, indem sie den Datenaustausch und die Integration mit anderen Unternehmenssystemen ermöglichen. Die Plattform umfasst eine Reihe von APIs, SDKs und Webdiensten, um ihre Funktionen zu erweitern und sich in größere Workflows einzufügen. Dadurch eignet sie sich für Organisationen mit komplexen räumlichen Datenanforderungen.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Umfassende GIS-Plattform mit KI-gestützter Analyse
- Unterstützung für Raster-, Vektor- und 3D-Raumdaten
- Werkzeuge zur Klassifizierung der Landbedeckung und prädiktive Modellierung
- Integration mit Drohnen- und Satellitenbildern
- APIs, SDKs und Webdienste zur Anpassung
- Funktioniert in Desktop-, Web- und Mobilumgebungen
Für wen es am besten geeignet ist:
- Große Organisationen mit Enterprise-GIS-Anforderungen
- Umwelt- und Naturschutzgruppen
- Infrastruktur- und Versorgungsmanager
- Regierungsplanungs- und Notfallteams
- Forscher, die eine erweiterte räumliche Analyse benötigen
Kontaktinformationen:
- Website: esri.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/esri
- Adresse: 380 New York Street Redlands, Kalifornien
- Telefonnummer: +1-909-793-2853
- Facebook: www.facebook.com/esrigis
- Twitter: x.com/Esri
- Instagram: www.instagram.com/esrigram
4. Google Earth Engine
Google Earth Engine ist eine cloudbasierte Plattform, die ein umfangreiches Archiv an Satellitenbildern und Geodatensätzen mit Tools für planetarische Analysen kombiniert. Sie ermöglicht es Nutzern, die Landbedeckung zu klassifizieren, Umweltveränderungen zu überwachen und Trends im Zeitverlauf abzubilden, indem sie benutzerdefinierte Algorithmen auf riesigen Datenmengen ausführen. Die Plattform umfasst über 30 Jahre historische Satelliten- und wissenschaftliche Datensätze, die täglich aktualisiert werden, und bietet APIs in Python und JavaScript zur Integration in verschiedene Workflows.
Sie bieten einen webbasierten Code-Editor für die interaktive Algorithmenentwicklung und Zugriff auf Petabyte an Geodaten. Earth Engine unterstützt sowohl die akademische als auch die kommerzielle Nutzung und eignet sich daher für Forscher, Wissenschaftler und Entwickler, die große Datensätze effizient verarbeiten müssen. Die Plattform wird in Bereichen wie Waldüberwachung, natürlichem Ressourcenmanagement und Umweltverträglichkeitsprüfung eingesetzt, um Veränderungen der Landbedeckung zu quantifizieren und zu visualisieren.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Cloudbasierte Plattform für groß angelegte Geodatenanalysen
- Zugriff auf über 30 Jahre Satelliten- und wissenschaftliche Datensätze
- In Python und JavaScript verfügbare APIs
- Webbasierter Code-Editor für interaktive Entwicklung
- Unterstützt sowohl akademische als auch kommerzielle Nutzung
- Täglich aktualisierte Datensätze und Zeitraffer-Visualisierungstools
Für wen es am besten geeignet ist:
- Forscher und Wissenschaftler untersuchen den Wandel der Landbedeckung
- Umwelt-NGOs überwachen Abholzung und Naturschutz
- Entwickler erstellen Tools für die Geodatenanalyse
- Regierung und politische Organisationen verfolgen Umwelttrends
- Wissenschaftler arbeiten mit historischen und nahezu Echtzeit-Satellitendaten
Kontaktinformationen:
- Website: earthengine.google.com
5. STEP (Scientific Toolbox Exploitation Platform)
Die Scientific Toolbox Exploitation Platform (STEP) wurde von der Europäischen Weltraumorganisation entwickelt, um die wissenschaftliche Analyse von Erdbeobachtungsdaten, einschließlich der Klassifizierung der Landbedeckung, zu unterstützen. Sie bietet Open-Source-Toolboxen für Daten von Sentinel und anderen Missionen und ermöglicht Nutzern die Verarbeitung optischer, Mikrowellen- und multispektraler Bilder. Die Plattform kombiniert die Optical Toolbox und die Microwave Toolbox, die beide auf der SNAP-Architektur basieren, und bietet so eine breite Palette generischer und sensorspezifischer Verarbeitungswerkzeuge.
Sie unterhalten außerdem eine Community-Plattform, auf der Nutzer auf Dokumentation, Tutorials und Entwicklerressourcen zugreifen können. STEP integriert Funktionen aus früheren ESA-Toolboxen wie BEAM, NEST und Orfeo Toolbox und gewährleistet so die Kompatibilität mit historischen Arbeitsabläufen. Es wurde entwickelt, um Forscher, Wissenschaftler und Entwickler bei der Verarbeitung, Klassifizierung und Analyse von Erdbeobachtungsdatensätzen für verschiedene Umwelt- und Wissenschaftszwecke zu unterstützen.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Open-Source-Plattform für die Analyse von Erdbeobachtungsdaten
- Toolboxen für optische, Mikrowellen- und multispektrale Daten
- Basiert auf der SNAP-Architektur mit sensorspezifischen Operatoren
- Enthält Dokumentation, Tutorials und Community-Support
- Kompatibel mit ESA Sentinel-Missionen und anderen Datensätzen
- Integriert Funktionen aus früheren ESA-Toolboxen
Für wen es am besten geeignet ist:
- Forscher und Wissenschaftler, die an ESA-Missionen arbeiten
- Entwickler erstellen Workflows für die Klassifizierung der Bodenbedeckung
- Wissenschaftler lehren Fernerkundung und Datenanalyse
- Umweltüberwachungs- und Naturschutzprojekte
- Benutzer, die Open Source-Tools mit Community-Unterstützung benötigen
Kontaktinformationen:
- Website: step.esa.int
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/european-space-agency
- Facebook: www.facebook.com/EuropeanSpaceAgency
- Instagram: www.instagram.com/europeanspaceagency
6. Orfeo ToolBox
Die Orfeo ToolBox (OTB) ist eine Open-Source-Softwarebibliothek zur Bildverarbeitung aus Fernerkundungsdaten mit Funktionen für die Klassifizierung der Landbedeckung. Sie bietet eine Reihe von Anwendungen und Algorithmen zur Verarbeitung hochauflösender optischer, multispektraler und Radarbilder. Die Werkzeuge umfassen Funktionen für Klassifizierung, Orthorektifizierung, Pansharpening, SAR-Verarbeitung und andere erweiterte Aufgaben. OTB ist über QGIS, Python, die Kommandozeile und C++ zugänglich und somit flexibel für verschiedene Umgebungen einsetzbar.
Der Fokus liegt auf Transparenz und Erweiterbarkeit und stellt sicher, dass alle Algorithmen dokumentiert und nicht hinter proprietären Schnittstellen versteckt sind. OTB kann sehr große Datensätze auf unterschiedlicher Hardware verarbeiten, vom Laptop bis zum Hochleistungscluster. Die Integration mit QGIS ermöglicht es Nutzern zudem, große Geodatensätze effizient zu visualisieren und zu verarbeiten und gleichzeitig auf alle Toolbox-Funktionen zuzugreifen.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Open-Source-Bibliothek zur Verarbeitung von Fernerkundungsbildern
- Unterstützt optische, multispektrale und Radarbilder
- Tools für Klassifizierung, SAR-Verarbeitung und mehr
- Schnittstellen für QGIS, Python, Kommandozeile und C++
- Verarbeitet große Datensätze über verschiedene Hardware-Setups hinweg
- Von der Community betrieben und umfassend dokumentiert
Für wen es am besten geeignet ist:
- Fernerkundungsspezialisten arbeiten mit hochauflösenden Daten
- GIS-Experten integrieren mit QGIS oder Python
- Forschungsteams analysieren optische und Radarbilder
- Entwickler erstellen benutzerdefinierte Geodaten-Workflows
- Benutzer, die transparente, erweiterbare Verarbeitungstools benötigen
Kontaktinformationen:
- Website: www.orfeo-toolbox.org
- Twitter: x.com/orfeotoolbox
7. L3Harris Geospatial Solutions
L3Harris bietet eine Reihe von Geodatenlösungen und -werkzeugen an, darunter Funktionen zur Klassifizierung der Landbedeckung. Das Unternehmen entwickelt Software und Plattformen zur Verarbeitung und Analyse von Satelliten-, Luft- und anderen Geodaten. Die Lösungen lassen sich in Fernerkundungs- und GIS-Workflows integrieren, um Veränderungen der Erdoberfläche für zivile und verteidigungsbezogene Anwendungen zu klassifizieren, zu erkennen und zu überwachen.
Sie entwickeln ihre Tools zur Unterstützung von Missionen, die eine zuverlässige Verarbeitung großer und vielfältiger Datensätze erfordern. Neben der Landbedeckungsanalyse umfasst ihr Geodatenangebot auch Tools für Kommunikation, Überwachung und Umweltmonitoring. Diese Lösungen sind Teil eines breiteren Portfolios mit Fokus auf nationaler Sicherheit, Infrastruktur und wissenschaftlicher Forschung.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Geodatensoftware zur Klassifizierung und Analyse der Landbedeckung
- Unterstützt Satelliten-, Luft- und Multisource-Daten
- Entwickelt für zivile und militärische Anwendungen
- Integriert in GIS- und Fernerkundungs-Workflows
- Teil einer breiteren Palette missionsorientierter Tools
Für wen es am besten geeignet ist:
- Regierungs- und Verteidigungsbehörden überwachen die Landnutzung
- Zivile Infrastruktur- und Planungsteams
- Umwelt- und Katastrophenschutzorganisationen
- Forschungseinrichtungen, die mit Geodaten arbeiten
- Benutzer, die integrierte Lösungen für betriebliche Kontexte benötigen
Kontaktinformationen:
- Website: www.l3harris.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/l3harris-technologies
- Adresse: 1025 W. NASA Boulevard, Melbourne, FL 32919, USA
- Facebook: www.facebook.com/L3HarrisTechnologies
- Twitter: x.com/L3HarrisTech
- Instagram: www.instagram.com/l3harristech
8. OSGeo-Projekte
Die Open Source Geospatial Foundation (OSGeo) unterstützt und pflegt eine Sammlung von Open-Source-Projekten zur Verarbeitung georäumlicher Daten, darunter auch nützliche Tools für die Klassifizierung der Landbedeckung. Sie hostet und fördert Projekte mit Softwarebibliotheken, Desktop-Anwendungen und Server-Tools, die alle für die Verarbeitung geografischer Informationen und Fernerkundungsdaten konzipiert sind. Diese Projekte umfassen bekannte Tools und Bibliotheken für die Verarbeitung von Vektor-, Raster- und Bilddaten und unterstützen Arbeitsabläufe wie Kartenerstellung, -klassifizierung und -analyse.
Sie fördern zudem eine globale Community, in der Entwickler, Forscher und Praktiker zusammenarbeiten, zur Softwareentwicklung beitragen und Best Practices austauschen. Zu den Ressourcen von OSGeo gehören Dokumentationen, lokale Niederlassungen und Bildungsinitiativen, die Anwender bei der Einführung und Implementierung von Open-Source-Geodatenlösungen unterstützen. Ihr Projekt-Ökosystem wird häufig in der Umweltüberwachung, Forschung und Infrastrukturplanung eingesetzt, wo die Klassifizierung der Bodenbedeckung eine zentrale Aufgabe darstellt.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Stiftung unterstützt Open-Source-Geodatenprojekte
- Softwaretools für Vektor-, Raster- und Bilddaten
- Ressourcen für Workflows zur Kartenerstellung und -klassifizierung
- Globale Community aus Entwicklern und Benutzern
- Bildungsinitiativen und Dokumentationsunterstützung
- Flexible Tools, geeignet für verschiedene Plattformen und Anwendungsfälle
Für wen es am besten geeignet ist:
- GIS-Experten verwenden Open-Source-Software
- Forscher und Pädagogen im georäumlichen Bereich
- Entwickler erstellen benutzerdefinierte Geodaten-Workflows
- Teams für Umweltüberwachung und Landmanagement
- Organisationen, die Community-orientierte Lösungen suchen
Kontaktinformationen
- Website: osgeo.org
- Adresse: 9450 SW Gemini Dr. #42523, Beaverton, Oregon 97008, Vereinigte Staaten
- E-Mail: info@osgeo.org
- Facebook: www.facebook.com/OSGeoFoundation
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/osgeo
9. Trimble Geospatial Solutions
Trimble bietet georäumliche Hardware- und Softwarelösungen zur Unterstützung der Bodenbedeckungsklassifizierung im Rahmen umfassender Vermessungs-, Kartierungs- und Infrastrukturabläufe. Das Unternehmen entwickelt vernetzte Systeme, die präzise Positionierung, 3D-Modellierung und Datenanalyse integrieren, um die Erfassung und Verarbeitung räumlicher Daten zu ermöglichen. Diese Werkzeuge dienen der Kartierung und Klassifizierung der Bodenbedeckung, der Baustellenverwaltung und der Überwachung von Veränderungen in der bebauten und natürlichen Umwelt.
Das Unternehmen bietet Geräte und Software an, die die Datenerfassung vor Ort mit der Analyse im Büro verbinden und so Arbeitsabläufe in Branchen wie Bauwesen, Transport und Geodatenkartierung unterstützen. Trimble-Systeme sind für groß angelegte Vermessungs- und Kartierungsaufgaben konzipiert und bieten Genauigkeit und Konnektivität in allen Projektphasen. Trimble-Lösungen werden häufig dort eingesetzt, wo konsistente Geodaten für Entscheidungen über Landnutzung und Umweltauswirkungen benötigt werden.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Georäumliche Hardware und Software für Kartierung und Analyse
- Unterstützt die Klassifizierung der Bodenbedeckung im Rahmen von Vermessungsabläufen
- Integrierte Datenerfassung und -verarbeitung vom Feld bis ins Büro
- Kombiniert präzise Positionierung, 3D-Modellierung und Analyse
- Entwickelt für Bau-, Transport- und Infrastrukturprojekte
- Skalierbar für große und komplexe Mapping-Aufgaben
Für wen es am besten geeignet ist:
- Vermessungs- und Kartierungsfachleute
- Bau- und Infrastrukturmanagementteams
- Transport- und Logistikplaner
- Umwelt- und Landnutzungsanalysten
- Organisationen, die vernetzte Geodaten-Workflows benötigen
Kontaktinformationen:
- Website: trimble.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/trimble
- Adresse: 10368 Westmoor Drive, Westminster, CO 80021, USA
- Telefonnummer: +1 (720) 887-6100
- Facebook: www.facebook.com/TrimbleCorporate
- Twitter: x.com/TrimbleCorpNews
10. FAO (Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen)
Die Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation (FAO) der Vereinten Nationen stellt Daten, Instrumente und Leitlinien zur Verfügung, die die Klassifizierung der Landbedeckung unterstützen. Dies geschieht im Rahmen ihrer Mission, die Ernährungssicherheit zu verbessern und eine nachhaltige Landwirtschaft zu fördern. Sie pflegt globale statistische Datensätze, darunter FAOSTAT und das FAO Data Lab, die Zugang zu Informationen über Landnutzung, landwirtschaftliche Produktion und Umweltbedingungen bieten. Diese Ressourcen werden genutzt, um Veränderungen der Landbedeckung zu überwachen und die Auswirkungen landwirtschaftlicher Praktiken auf Ökosysteme zu bewerten.
Sie arbeiten außerdem mit Regierungen, Forschungseinrichtungen und Gemeinden zusammen, um Projekte umzusetzen und Strategien für eine nachhaltige Landbewirtschaftung zu entwickeln. Die Arbeit der FAO umfasst die Entwicklung von Standards und Methoden für die Datenerhebung und -analyse, die Förderung von Schulungen und Ausbildung sowie die Bereitstellung technischer Unterstützung vor Ort. Ihre Initiativen tragen zu einem besseren Verständnis bei, wie sich die Landnutzung im Laufe der Zeit verändert und wie sie gesteuert werden kann, um Ernährungssicherheit und Umweltziele zu erreichen.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Globale Datensätze zur Landnutzung und landwirtschaftlichen Produktion
- FAOSTAT und Data Lab für statistische und analytische Tools
- Leitlinien und Standards für die Landüberwachung und -klassifizierung
- Zusammenarbeit mit Regierungen und lokalen Gemeinschaften
- Schulungs-, Ausbildungs- und technische Supportinitiativen
- Integration von Landbedeckungsdaten in die Ernährungssicherheits- und Nachhaltigkeitsplanung
Für wen es am besten geeignet ist:
- Für Land und Landwirtschaft zuständige Regierungsbehörden
- Forscher und Analysten untersuchen Landnutzung und Nahrungsmittelsysteme
- NGOs, die sich für nachhaltige Entwicklung und Naturschutz einsetzen
- Politische Entscheidungsträger, die Agrar- und Umweltprogramme entwerfen
- Lehrende und Studierende der Agrar- und Umweltwissenschaften
Kontaktinformationen:
- Website: fao.org
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/fao
- Adresse: Viale delle Terme di Caracalla, 00153 Rom, Italien
- Telefonnummer: (+39) 06 57051
- Facebook: www.facebook.com/UNFAO
- Twitter: x.com/FAO
- Instagram: www.instagram.com/fao
- E-Mail: FAO-HQ@fao.org
11. SAGA GIS
SAGA GIS (System for Automated Geoscientific Analyses) ist ein Open-Source-Geoinformationssystem zur Unterstützung der Verarbeitung und Analyse räumlicher Daten, einschließlich der Klassifizierung der Landbedeckung. Es bietet eine breite Palette an Werkzeugen für die Verarbeitung von Raster- und Vektordaten, die Geländeanalyse und die thematische Kartierung. Nutzer können Klassifizierungsalgorithmen auf Fernerkundungsdaten anwenden und die Ergebnisse mit anderen Geodatenebenen integrieren, um Landbedeckungskarten zu erstellen.
Sie unterhalten außerdem eine Benutzercommunity, Dokumentationen und Referenzmaterialien, um die Nutzung und Erweiterung der Software zu unterstützen. Die Plattform ist kostenlos verfügbar und wird kontinuierlich durch Beiträge von Forschern und Praktikern weiterentwickelt. Ihr modularer Aufbau ermöglicht die Kombination von Werkzeugen und Workflows, die auf spezifische Analyseanforderungen zugeschnitten sind. Dadurch eignet sie sich für Landnutzungs- und Landbedeckungsstudien in unterschiedlichen Kontexten.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Open-Source-GIS-Software mit Klassifizierungstools
- Unterstützt die Verarbeitung von Raster- und Vektordaten
- Beinhaltet Geländeanalyse und thematische Kartierungsfunktionen
- Modularer Aufbau für individuelle Workflows
- Dokumentation, Benutzergruppe und Online-Ressourcen verfügbar
- Kostenlos verfügbar und von der Community gepflegt
Für wen es am besten geeignet ist:
- Forscher, die Landbedeckungs- und Geländestudien durchführen
- Umweltanalytiker, die mit räumlichen Datensätzen arbeiten
- Pädagogen, die die Verarbeitung georäumlicher Daten unterrichten
- NGOs und Regierungsbehörden, die Open-Source-Lösungen benötigen
- Benutzer, die nach flexiblen und modularen GIS-Tools suchen
Kontaktinformationen:
- Website: saga-gis.sourceforge.io
- E-Mail: @SourceForge
12. Dzetsaka-Plugin
Das Dzetsaka-Plugin ist ein in QGIS integriertes Tool zur Landbedeckungsklassifizierung. Es wurde als schnelles und benutzerfreundliches Plugin entwickelt, das maschinelle Lernalgorithmen zur überwachten Klassifizierung von Satellitenbildern anwendet. Das Plugin ermöglicht es Benutzern, Landbedeckungsklassen zu definieren, Trainingspolygone mit Felddaten zu erstellen und die Klassifizierung anschließend mit einem von mehreren unterstützten Klassifikatoren durchzuführen, darunter Gaussian Mixture Model, Random Forest, Support Vector Machines und K-Nearest Neighbours. Die Ausgabe umfasst eine klassifizierte Landbedeckungskarte und eine Konfidenzkarte.
Sie verwenden einen schrittweisen Ansatz, bei dem Benutzer zunächst eine Tabelle mit Klassennamen und Trainingsdaten erstellen und anschließend Satellitenbilder und Trainingspolygone in das Plugin eingeben. Nach Auswahl des Klassifikators und Ausführung des Prozesses können die Ergebnisse in QGIS durch Vergleich mit Ground-Truth-Daten validiert werden. Die Validierung umfasst die Harmonisierung von Klassenbezeichnungen, die Zusammenstellung von Felddaten, die Erstellung einer Konfusionsmatrix und die Berechnung von Genauigkeitsparametern wie Gesamtgenauigkeit, Benutzer- und Herstellergenauigkeit sowie dem Kappa-Koeffizienten. Dadurch eignet sich das Plugin für die effiziente Erstellung und Validierung detaillierter Landbedeckungsdatensätze.
Schlüssel-Höhepunkte:
- QGIS-Plugin für die überwachte Klassifizierung der Landbedeckung
- Unterstützt Gaussian Mixture Model, Random Forest, SVM und KNN-Klassifikatoren
- Gibt sowohl klassifizierte Landbedeckungskarten als auch Vertrauenskarten aus
- Integriert Felddaten als Trainingspolygone
- Beinhaltet einen Validierungsworkflow mit Genauigkeitsmetriken
- Einfache, schrittweise Benutzeroberfläche innerhalb von QGIS
Für wen es am besten geeignet ist:
- GIS-Benutzer, die in der QGIS-Umgebung arbeiten
- Forscher führen eine überwachte Klassifizierung der Landbedeckung durch
- Teams validieren Landbedeckungsdatensätze anhand von Felddaten
- Analysten erstellen Landbedeckungs- und Vertrauenskarten
- Benutzer, die mehrere Klassifikatoroptionen und integrierte Validierungstools benötigen
Kontaktinformationen:
- Website: plugins.qgis.org
- Facebook: www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
- E-Mail: qgis-user@lists.osgeo.org.
13. RSGISLib
Die Remote Sensing and GIS Software Library (RSGISLib) ist eine Open-Source-Sammlung von Python-Modulen und Kommandozeilenprogrammen zur Verarbeitung von Fernerkundungs- und GIS-Daten. Sie bietet Werkzeuge zur Klassifizierung der Landbedeckung, zur Veränderungserkennung, zur Bildsegmentierung sowie für verschiedene Raster- und Vektoranalysen. Die Bibliothek unterstützt Workflows, die Satelliten- und Drohnenbilder zur Klassifizierung von Land und zur Überwachung von Veränderungen im Zeitverlauf nutzen.
Die Bibliothek wird über GitHub mit Dokumentation, Tutorials und aktiver Unterstützung durch Mitwirkende aus Wissenschaft und Forschung bereitgestellt. RSGISLib ist für die programmatische Nutzung konzipiert und bietet die Flexibilität, Aufgaben zu automatisieren und individuelle Workflows für spezifische Projekte zur Landbedeckungsanalyse zu entwickeln. Die Bibliothek ist plattformübergreifend lauffähig und lässt sich in andere Geodatenverarbeitungstools integrieren.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Open-Source-Python-Bibliothek für Fernerkundung und GIS
- Tools zur Klassifizierung, Änderungserkennung und Segmentierung
- Befehlszeilenprogramme und Python-Module
- Unterstützt Raster- und Vektordaten-Workflows
- Verfügbar auf GitHub mit Dokumentation und Tutorials
- Entwickelt und gepflegt von akademischen Mitarbeitern
Für wen es am besten geeignet ist:
- Forscher und Entwickler automatisieren die Landbedeckungsanalyse
- Akademische Teams, die mit großen Bilddatensätzen arbeiten
- Fachleute, die Python für die Geodatenverarbeitung verwenden
- Benutzer, die Drohnen- und Satellitendaten in Arbeitsabläufe integrieren
- Analysten, die anpassbare und skriptfähige Tools benötigen
Kontaktinformationen:
- Website: rsgislib.org
- E-Mail: rsgislib-support@googlegroups.com
14. KATALYSATOR
CATALYST ist eine Plattform, die Lösungen zur Erdbeobachtung bereitstellt, darunter Tools zur Klassifizierung der Landbedeckung und Risikobewertung. Das Unternehmen bietet sensorunabhängige und cloudbasierte Software as a Service (SaaS) zur Verarbeitung von Satellitenbildern an. Dadurch können Nutzer Landbedeckungsdaten im Rahmen größerer Workflows optimieren, klassifizieren und analysieren. Die Tools lassen sich in bestehende Systeme integrieren und unterstützen Unternehmen bei der Skalierung der Bildverarbeitung bei gleichbleibender Qualität und Genauigkeit.
Sie bieten außerdem Risikominderung durch Data-as-a-Service (DaaS)-Lösungen an und nutzen die Analyse von Satellitenbildern, um Risiken in Infrastruktur und Anlagen zu identifizieren und zu überwachen. Die Plattform nutzt bewährte Bildverarbeitungsalgorithmen, die über die Cloud, Web-Apps, APIs und Partnerplattformen bereitgestellt werden. Flexible Abonnement- und Nutzungsmodelle werden unterstützt, ebenso wie technischer Support und regelmäßige Überprüfungen, um die Bedürfnisse der Nutzer und die Projektziele abzustimmen.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Cloudbasierte SaaS-Plattform zur Satellitenbildverarbeitung
- Unterstützt die Klassifizierung und Überwachung der Bodenbedeckung
- Sensorunabhängig und bedarfsgerecht skalierbar
- Risikoanalysen als Data-as-a-Service (DaaS) bereitgestellt
- Integration über APIs, Web-Apps und Partnersysteme
- Flexible Preismodelle und Kundensupport
Für wen es am besten geeignet ist:
- Unternehmen, die Landnutzung und Risiken verwalten und analysieren
- Infrastrukturbetreiber überwachen Umweltveränderungen
- Teams, die Satellitenbilder in Arbeitsabläufe integrieren
- Organisationen, die skalierbare und Cloud-basierte Lösungen benötigen
- Benutzer, die sowohl Bildverarbeitungs- als auch Risikobewertungstools benötigen
Kontaktinformationen:
- Website: catalyst.earth
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/pci-geomatics
- Adresse: 141 Adelaide Street West, Unit 520, Toronto, Ontario M5H 3L5, Kanada
- Telefonnummer: +1 (905) 764-0614
- Facebook: www.facebook.com/CATALYST.Earth
- E-Mail: hello@catalyst.earth
15. Landbedeckungsüberwachungssystem (LCMS)
Das Land Cover Monitoring System (LCMS) ist eine auf maschinellem Lernen basierende Lösung zur automatischen Klassifizierung der Bodenbedeckung, der Erntearten und der Erkennung von Veränderungen der Bodenbedeckung im Zeitverlauf. Das System gliedert sich in vier Hauptteile: das Sammeln und Aufbereiten von Referenzdaten, das Ausführen von Datenverarbeitungspipelines zur Ergebnisgenerierung, das Speichern und Bereitstellen der Ergebnisse sowie die Bereitstellung einer Anwendungsschnittstelle für Betreiber. LCMS verarbeitet Daten auf nationaler Ebene und arbeitet kontinuierlich. Dabei nutzt es sowohl Satellitenbilder als auch Ground-Truth-Daten, um überwachte Modelle zu trainieren.
Sie implementieren Pipelines, die auf dem eo-learn-Framework aufbauen und eine verteilte Verarbeitung ermöglichen, indem sie den betrachteten Bereich in kleinere, parallel laufende Einheiten aufteilen. Die Ergebnisse werden als Rasterkarten und Vektorpolygone gespeichert und sind über Dienste wie Sentinel Hub und Geopedia zugänglich. Die Benutzeroberfläche enthält Validierungstools, mit denen Nutzer erkannte Änderungen überprüfen und bestätigen oder korrigieren können. Dies verbessert die Referenzdaten für zukünftige Modelliterationen. Das System ist für die großflächige, iterative Landüberwachung konzipiert und lässt sich in bestehende GIS-Umgebungen integrieren.
Schlüssel-Höhepunkte:
- Auf maschinellem Lernen basierende Klassifizierung von Landbedeckung und Nutzpflanzen
- Automatische Änderungserkennung und -berichterstattung
- Landesweiter Dauerbetrieb
- Verwendet Satellitenbilder und Ground-Truth-Referenzdaten
- Verteilte Pipelines für skalierbare Verarbeitung
- Betreiberanwendung mit Validierungs- und Korrekturtools
Für wen es am besten geeignet ist:
- Nationale Agenturen, die Landnutzung und Landwirtschaft überwachen
- Organisationen, die jährliche Veränderungen der Landbedeckung verfolgen
- Forscher untersuchen langfristige Landschaftsdynamik
- Teams, die Referenzdaten und Validierungs-Workflows verwalten
- Benutzer, die eine Integration mit GIS- und Satellitendatendiensten benötigen
Kontaktinformationen:
- Website: www.sinergise.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/sinergise
- Adresse: Eggenberger Allee 49, Stiege 2, EG, 8020 Graz, Österreich
- Telefonnummer: +386 (1) 320-61-50
- Facebook: www.facebook.com/sentinelhub.by.sinergise
- Twitter: x.com/sinergise
- E-Mail: info@sinergise.com
Schlussfolgerung
Die Wahl der richtigen Werkzeuge zur Landbedeckungsklassifizierung ist ein entscheidender Schritt für eine präzise, zuverlässige und skalierbare Analyse der Erdoberfläche. Jedes der in diesem Artikel vorgestellten Werkzeuge bietet unterschiedliche Funktionen – von Open-Source-Bibliotheken und in GIS-Plattformen integrierten Plugins bis hin zu Cloud-basierten Diensten mit automatisierten Workflows und Validierungsfunktionen. Ob Zugänglichkeit, fortschrittliches maschinelles Lernen oder die Integration in bestehende Systeme – diese Werkzeuge tragen dazu bei, den Klassifizierungsprozess zu optimieren und die Qualität der Ergebnisse zu verbessern. Durch die Auswahl der passenden Lösung für ihre spezifischen Anforderungen können Organisationen und Forscher Landnutzungsänderungen besser überwachen, die Umweltplanung unterstützen und fundierte Entscheidungen auf Basis robuster räumlicher Daten treffen.