Die besten Tools zur Klassifizierung der Landbedeckung für die Kartierung

Die Klassifizierung der Bodenbedeckung ist für die Umweltüberwachung, Stadtplanung und Landwirtschaft von entscheidender Bedeutung. Mit fortschrittlichen Tools und KI-gestützten Lösungen können Fachleute Satellitenbilder und Luftdaten analysieren, um die Bodenbedeckung genau zu klassifizieren. Dieser Leitfaden untersucht die besten derzeit verfügbaren Tools.

1. FlyPix AI  

FlyPix AI verändert die Bodenbedeckungsklassifizierung mithilfe künstlicher Intelligenz. Unsere Plattform vereinfacht die georäumliche Analyse und ermöglicht es Benutzern, Bodenbedeckungsänderungen mit hoher Genauigkeit zu klassifizieren und zu überwachen. Durch die Integration von Satellitenbildern, Drohnendaten und LiDAR bietet FlyPix AI präzise Einblicke für die Umweltüberwachung, Landnutzungsplanung und Ressourcenverwaltung.

FlyPix AI rationalisiert die Verarbeitung komplexer georäumlicher Daten. Unsere No-Code-Plattform ermöglicht es Benutzern, verschiedene Bodenbedeckungsarten zu klassifizieren, Änderungen zu erkennen und räumliche Muster zu analysieren, ohne dass technisches Fachwissen erforderlich ist. Ob für Landwirtschaft, Stadtentwicklung oder Naturschutz – FlyPix AI bietet die erforderlichen Tools für eine genaue Bewertung der Bodenbedeckung.

Durch die nahtlose Integration in GIS-Workflows verbessert FlyPix AI bestehende Prozesse ohne Unterbrechungen. Durch das Angebot skalierbarer, KI-gestützter Klassifizierungsmodelle passt sich unsere Plattform an unterschiedliche Anforderungen der Landanalyse an, von der Kartierung der Stadtausweitung bis zur Überwachung der Vegetationsbedeckung.

Hauptmerkmale

• KI-gestützte Bodenbedeckungsklassifizierung für präzise Kategorisierung
• No-Code-Schnittstelle für eine branchenübergreifende Benutzerfreundlichkeit
• Datenkompatibilität mit mehreren Quellen, unterstützt Satelliten-, Drohnen- und LiDAR-Daten
• Automatische Änderungserkennung zur Verfolgung von Landumwandlungen im Zeitverlauf
• Skalierbare Lösungen für Projekte jeder Größenordnung, von kleinen Studien bis hin zur nationalen Planung

Dienstleistungen

• Automatisierte Bodenbedeckungsklassifizierung und -kartierung
• Änderungs- und Anomalieerkennung in Geodaten
• Benutzerdefinierte KI-Modelle für spezifische Klassifizierungsanforderungen
• Heatmap- und Visualisierungstools für räumliche Analysen
• GIS-Systemintegration zur nahtlosen Workflow-Optimierung

Kontaktinformationen:

• Webseite: flypix.ai 
• Address: Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Germany
• Email: info@flypix.ai 
• Telefonnummer: +49 6151 2776497
• LinkedIn: LinkedIn.com/company/flypix-ai 

2. ArcGIS Pro

ArcGIS Pro ist eine GIS-Software von Esri, die Tools zur Klassifizierung der Bodenbedeckung mithilfe von Satelliten- oder Luftbildern enthält. Es verarbeitet Daten mithilfe überwachter, unüberwachter oder objektbasierter Methoden und erstellt klassifizierte Karten von Bodenbedeckungstypen wie Vegetation oder bebaute Flächen. Das System wird von Forschern oder Planern für Umweltanalysen oder Stadtstudien verwendet.

Die Software unterstützt die Integration mit Rasterdaten aus Quellen wie Landsat oder Sentinel und bietet Tools wie den Image Classification Wizard für optimierte Arbeitsabläufe. Sie läuft auf Desktop-Plattformen und erfordert, dass Benutzer Trainingsbeispiele oder Regeln für Klassifizierungsaufgaben definieren. Die Ausgaben können mit detaillierten Legenden angepasst oder für weitere GIS-Anwendungen exportiert werden.

Key Highlights

• Verarbeitet Satelliten- und Luftbilder.
• Unterstützt überwachte und unbeaufsichtigte Methoden.
• Beinhaltet objektbasierte Klassifizierungsoptionen.
• Integriert sich mit GIS zur Kartierung.
• Wird für Umwelt- und Stadtanalysen verwendet.

Pro

• Vielseitige Klassifizierungsmethoden verfügbar.
• Nahtlose GIS-Integration zur Visualisierung.
• Verarbeitet große Datensätze effektiv.
• Anpassbare Ausgaben für spezifische Anforderungen.
• Umfassende Unterstützung durch Benutzerressourcen.

Nachteile

• Für den vollständigen Zugriff ist eine kostenpflichtige Lizenz erforderlich.
• Steile Lernkurve für Anfänger.
• Abhängig von qualitativ hochwertigen Eingabedaten.
• Ressourcenintensiv auf der Hardware.
• Beschränkt auf die Desktop-Umgebung.

Kontaktinformationen:

• Website: esri.com
• Adresse: 35 Village Rd, Suite 501, Middleton, MA 01949-1234, Vereinigte Staaten
• Telefon: 988-777-4543
• X: x.com/Esri
• Facebook: facebook.com/esrigis
• Instagram: instagram.com/esrigram
• LinkedIn: linkedin.com/company/esri
• YouTube: youtube.com/user/esritv

3. QGIS

QGIS ist eine Open-Source-GIS-Plattform mit Plugins wie SCP (Semi-Automatic Classification Plugin) zur Klassifizierung der Bodenbedeckung anhand von Fernerkundungsdaten. Es analysiert Bilder von Satelliten wie Landsat oder Sentinel-2 und kategorisiert Land mithilfe überwachter oder unüberwachter Techniken in Klassen wie Wald oder Wasser. Das Tool wird von Akademikern oder Ressourcenmanagern zur Landüberwachung ohne Lizenzkosten verwendet.

Das System läuft auf mehreren Plattformen und ermöglicht es Benutzern, Daten vorzuverarbeiten, Trainingsbereiche zu definieren und Klassifizierungskarten zu erstellen. Es basiert auf von der Community entwickelten Plugins und erfordert eine manuelle Einrichtung für erweiterte Aufgaben wie die Multispektralanalyse. Zu den Ergebnissen gehören Rasterkarten, die für weitere Untersuchungen oft mit GIS-Ebenen gepaart sind.

Key Highlights

• Open Source mit Klassifizierungs-Plugins.
• Analysiert Landsat- und Sentinel-Bilder.
• Unterstützt überwachte und unbeaufsichtigte Methoden.
• Funktioniert unter Windows, Mac und Linux.
• Wird zur kostenlosen Landbedeckungskartierung verwendet.

Pro

• Kostenlose Nutzung ohne Lizenzgebühren.
• Flexibel mit Plugin-basierten Funktionen.
• Plattformübergreifende Kompatibilität.
• Aktiver Community-Support verfügbar.
• Lässt sich in andere GIS-Tools integrieren.

Nachteile

• Erfordert den Installationsaufwand eines Plugins.
• Weniger intuitiv als kommerzielle Optionen.
• Begrenzte integrierte Automatisierungsfunktionen.
• Abhängig von der Fachkompetenz des Benutzers.
• Langsamere Verarbeitung großer Datensätze.

Kontaktinformationen

• Website: qgis.org
• Facebook: facebook.com/people/QGIS/100057434859831
• YouTube: youtube.com/@qgishome

4. Umwelt

ENVI ist eine Fernerkundungssoftware von L3Harris Geospatial zur Klassifizierung der Bodenbedeckung mithilfe multispektraler oder hyperspektraler Bilder. Sie verarbeitet Daten von Satelliten wie MODIS oder AVHRR und wendet Algorithmen an, um Land in Kategorien wie Ackerland oder städtische Gebiete zu klassifizieren. Das Tool wird von Umweltwissenschaftlern oder Geodatenanalysten für detaillierte Landstudien verwendet.

Die Software läuft auf Desktop-Systemen und bietet Tools für überwachte Klassifizierung, maschinelles Lernen oder Änderungserkennungsanalyse. Um genaue Ergebnisse zu erzielen, müssen Benutzer Trainingsdaten oder Spektralbibliotheken eingeben und Rasterausgaben für die Kartierung erstellen. Ihre Stärke liegt in der Verarbeitung komplexer Datensätze, allerdings erfordert die Einrichtung technisches Wissen.

Key Highlights

• Verarbeitet multispektrale und hyperspektrale Daten.
• Wendet überwachte und maschinelle Lernmethoden an.
• Klassifiziert die Landbedeckung anhand von Satellitenbildern.
• Erzeugt detaillierte Rasterkartenausgaben.
• Wird für wissenschaftliche Landanalysen verwendet.

Pro

• Bewältigt komplexe Bildtypen gut.
• Bietet erweiterte Klassifizierungsalgorithmen.
• Integriert mit GIS-Plattformen.
• Präzise für detaillierte Geländestudien.
• Unterstützt Funktionen zur Änderungserkennung.

Nachteile

• Hohe Kosten für Lizenzierung und Nutzung.
• Erfordert erhebliche technische Fähigkeiten.
• Beschränkt auf die Desktop-Umgebung.
• Langsam bei sehr großen Datensätzen.
• Steile Lernkurve am Anfang.

Kontaktinformationen

• Website: www.l3harris.com
• Adresse: 1025 W. NASA Boulevard, Melbourne, FL 32919, USA
• X: x.com/L3HarrisTech
• Facebook: facebook.com/L3HarrisTechnologies
• Instagram: instagram.com/l3harristech
• LinkedIn: linkedin.com/company/l3harris-technologies
• YouTube: youtube.com/@L3HarrisTech

5. Google Earth Engine

Google Earth Engine ist eine Cloud-basierte Plattform zur Bodenbedeckungsklassifizierung unter Verwendung von Satellitendatensätzen wie Landsat, Sentinel oder MODIS. Sie verarbeitet Bilder mit JavaScript- oder Python-Skripten und klassifiziert Land mithilfe überwachter oder unbeaufsichtigter Methoden in Typen wie Wald oder unbedeckte Erde. Das Tool wird von Forschern oder politischen Entscheidungsträgern für großflächige Umweltüberwachung verwendet.

Das System arbeitet online und nutzt die Rechenleistung von Google, um große Datensätze ohne lokale Hardwareanforderungen zu analysieren. Benutzer schreiben benutzerdefinierten Code, um Klassifizierungsparameter zu definieren und Karten oder Zeitreihendaten für die Analyse zu erstellen. Für die effektive Nutzung sind eine Internetverbindung und Programmierkenntnisse erforderlich.

Key Highlights

• Cloudbasiert mit umfangreichen Satellitendaten.
• Verwendet Skripting für Klassifizierungsaufgaben.
• Unterstützt überwachte und unbeaufsichtigte Methoden.
• Analysiert großflächige Veränderungen der Landbedeckung.
• Wird zur Umweltüberwachung verwendet.

Pro

• Zugriff auf kostenlose Satellitenarchive.
• Für die Verarbeitung ist keine lokale Hardware erforderlich.
• Lässt sich problemlos auf globale Datensätze skalieren.
• Unterstützt Zeitreihenanalyse.
• Kostenlos zur nichtkommerziellen Nutzung.

Nachteile

• Für die Bedienung sind Programmierkenntnisse erforderlich.
• Abhängig von der Internetverbindung.
• Begrenzte Anpassung ohne Skripting.
• Der Datenexport kann langsam sein.
• Lernkurve für Anfänger.

Kontaktinformationen

• Website: earthengine.google.com
• Adresse: 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, Kalifornien 94043, USA
• X: x.com/googleearth

6. ERDAS IMAGINE

ERDAS IMAGINE ist eine Fernerkundungssoftware von Hexagon Geospatial zur Klassifizierung der Bodenbedeckung unter Verwendung von Bildern von Satelliten wie Sentinel oder Landsat. Sie verwendet überwachte, unüberwachte oder objektbasierte Methoden, um Land in Klassen wie Wasser oder städtische Gebiete zu kategorisieren. Das Tool wird von Geodatenexperten für Landmanagement oder ökologische Studien verwendet.

Die Software läuft auf Desktop-Systemen und bietet Tools zur Vorverarbeitung, Klassifizierung und Genauigkeitsbewertung von Rasterdaten. Benutzer müssen Trainingsmuster oder Regeln definieren und klassifizierte Karten für die GIS-Integration erstellen. Die Benutzeroberfläche unterstützt detaillierte Arbeitsabläufe, erfordert jedoch technische Kenntnisse.

Key Highlights

• Verarbeitet Satellitenbilder zur Klassifizierung.
• Unterstützt mehrere Klassifizierungsmethoden.
• Enthält Vorverarbeitungs- und Bewertungstools.
• Erstellt Karten für die GIS-Verwendung.
• Wird für Land- und ökologische Analysen verwendet.

Pro

• Umfassendes Klassifizierungs-Toolkit.
• Lässt sich gut in GIS-Systeme integrieren.
• Verarbeitet verschiedene Bildquellen.
• Bietet Funktionen zur Genauigkeitsbewertung.
• Zuverlässig für den professionellen Einsatz.

Nachteile

• Teure Lizenzierung erforderlich.
• Komplexe Benutzeroberfläche für neue Benutzer.
• Auf die Desktop-Plattform beschränkt.
• Ressourcenintensiv für Computer.
• Für die vollständige Nutzung ist eine Schulung erforderlich.

Kontaktinformationen

• Website: hexagon.com
• Adresse: Lilla Bantorget 15, SE-111 23 Stockholm, Schweden
• Telefon: +46 8 601 26 20
• Facebook: facebook.com/HexagonAB
• Instagram: instagram.com/hexagon_ab
• LinkedIn: linkedin.com/company/hexagon-ab
• YouTube: youtube.com/@Hexagon

7. SNAP (Sentinel-Anwendungsplattform)

SNAP ist eine Open-Source-Software der ESA zur Klassifizierung der Bodenbedeckung unter Verwendung von Sentinel-Satellitendaten, darunter optische und Radarbilder. Sie verarbeitet Daten mit Algorithmen, um Land in Kategorien wie Wald oder Landwirtschaft zu klassifizieren und unterstützt überwachte und unüberwachte Ansätze. Das Tool wird von Forschern oder Umweltschützern für satellitengestützte Landstudien verwendet.

Das System läuft auf Desktop-Plattformen und ermöglicht es Benutzern, Bilder vorzuverarbeiten und auf Sentinel-Datensätze zugeschnittene Klassifizierungstools anzuwenden. Es erzeugt Rasterausgaben für die Kartierung, wobei für bestimmte Aufgaben häufig eine manuelle Konfiguration erforderlich ist. Durch seinen Fokus auf ESA-Daten ist es spezialisiert, aber kostenlos zugänglich.

Key Highlights

• Entwickelt für Sentinel-Satellitendaten.
• Unterstützt optische und Radar-Klassifizierung.
• Verwendet überwachte und unüberwachte Methoden.
• Open Source ohne Lizenzgebühr.
• Wird für die Bodenbedeckungsforschung verwendet.

Pro

• Kostenlose Open-Source-Plattform.
• Optimiert für Sentinel-Bilder.
• Flexible Klassifizierungsmöglichkeiten.
• Community-Unterstützung verfügbar.
• Erstellt detaillierte Rasterkarten.

Nachteile

• Beschränkt auf den Fokus auf ESA-Daten.
• Erfordert Einrichtung und Konfiguration.
• Steilere Lernkurve für Anfänger.
• Langsamer mit Nicht-Sentinel-Daten.
• Nur-Desktop-Betrieb.

Kontaktinformationen

• Website: step.esa.int
• X: x.com/esa
• Facebook: facebook.com/EuropeanSpaceAgency
• Instagram: instagram.com/europeanspaceagency
• LinkedIn: linkedin.com/company/european-space-agency

8. Orfeo ToolBox (OTB)

Orfeo ToolBox ist eine Open-Source-Bibliothek zur Klassifizierung der Bodenbedeckung unter Verwendung von Fernerkundungsbildern von Satelliten wie SPOT oder Landsat. Sie verarbeitet Daten mit Algorithmen zur überwachten oder unüberwachten Klassifizierung und kategorisiert Land in Typen wie Vegetation oder städtische Zonen. Das Tool wird von Entwicklern oder Forschern für benutzerdefinierte georäumliche Analysen verwendet.

Das System wird über die Befehlszeile oder über die Integration mit QGIS betrieben, wobei Benutzer Workflows für Klassifizierungsaufgaben skripten müssen. Es erzeugt Rasterausgaben und bietet Flexibilität für fortgeschrittene Benutzer, verfügt jedoch nicht über eine eigenständige GUI. Seine offene Natur eignet sich für technische Projekte ohne Lizenzkosten.

Key Highlights

• Open-Source-Bibliothek zur Klassifizierung.
• Verarbeitet SPOT- und Landsat-Bilder.
• Unterstützt überwachte und unbeaufsichtigte Methoden.
• Integriert mit QGIS oder Skripting.
• Wird für benutzerdefinierte Landanalysen verwendet.

Pro

• Kostenlos und ohne Lizenzgebühren.
• Durch Skripting hochgradig anpassbar.
• Funktioniert mit verschiedenen Bildtypen.
• Integriert mit Open-Source-GIS.
• Flexibel für fortgeschrittene Benutzer.

Nachteile

• Zur Nutzung sind Programmierkenntnisse erforderlich.
• Keine eigenständige grafische Benutzeroberfläche.
• Die Einrichtung kann zeitaufwändig sein.
• Eingeschränkter, anfängerfreundlicher Support.
• Die Verarbeitungsgeschwindigkeit variiert je nach Setup.

Kontaktinformationen

• Website: orfeo-toolbox.org
• X: x.com/orfeotoolbox

9. GRASS GIS

GRASS GIS ist eine Open-Source-GIS-Software mit Modulen zur Bodenbedeckungsklassifizierung anhand von Satelliten- oder Luftbildern. Es analysiert Daten mit überwachten oder unüberwachten Methoden und klassifiziert Land für Umweltstudien in Kategorien wie Wald oder nackter Boden. Das Tool wird von Akademikern oder Landverwaltern kostenlos für georäumliche Analysen verwendet.

Das System läuft auf mehreren Plattformen und bietet Befehlszeilen- oder GUI-Optionen zur Verarbeitung von Rasterdaten und zur Kartenerstellung. Benutzer müssen Arbeitsabläufe konfigurieren und die Integration mit anderen Open-Source-Tools wie QGIS unterstützen. Seine Flexibilität erfordert technische Kenntnisse.

Key Highlights

• Open-Source mit Klassifizierungsmodulen.
• Analysiert Satelliten- und Luftdaten.
• Unterstützt überwachte und unbeaufsichtigte Methoden.
• Läuft auf mehreren Betriebssystemen.
• Wird für die Umgebungskartierung verwendet.

Pro

• Kostenlose Open-Source-Software.
• Flexibel bei der Verwendung von Befehlen oder der GUI.
• Plattformübergreifende Kompatibilität.
• Lässt sich mit anderen Tools integrieren.
• Verarbeitet unterschiedliche Datenquellen.

Nachteile

• Erfordert technische Einrichtungskenntnisse.
• Die Benutzeroberfläche ist weniger benutzerfreundlich.
• Begrenzte integrierte Automatisierung.
• Die Verarbeitung kann langsam sein.
• Steile Lernkurve für Anfänger.

Kontaktinformationen

• Website: osgeo.org
• Adresse: 9450 SW Gemini Dr. #42523, Beaverton, Oregon 97008, Vereinigte Staaten
• E-Mail: info@osgeo.org
• Facebook: facebook.com/OSGeoFoundation
• LinkedIn: linkedin.com/company/osgeo

10. LCCS3 (FAO)

LCCS3 ist ein Softwaretool der FAO zur Bodenbedeckungsklassifizierung auf Grundlage des Land Cover Classification System unter Verwendung von Fernerkundungsdaten. Es kategorisiert Land nach einem standardisierten Rahmen in vordefinierte Klassen wie Anbauflächen oder natürliche Vegetation. Das Tool wird von Regierungen oder NGOs zur konsistenten Bodenbedeckungskartierung verwendet.

Das System läuft auf Desktop-Plattformen und führt den Benutzer durch einen hierarchischen Klassifizierungsprozess mit Diagnosekriterien. Es verarbeitet Bilder manuell oder halbautomatisch und erstellt Karten, die globalen Standards entsprechen. Der Schwerpunkt auf Standardisierung erleichtert den regionenübergreifenden Vergleich, erfordert jedoch die Eingabe von Daten.

Key Highlights

• Basierend auf dem LCCS-Rahmen der FAO.
• Klassifiziert Grundstücke nach Standardkriterien.
• Verwendet als Eingaben Fernerkundungsbilder.
• Erstellt weltweit konsistente Karten.
• Wird für standardisierte Landstudien verwendet.

Pro

• Stellt eine weltweit einheitliche Klassifizierung sicher.
• Kostenloses Tool aus FAO-Ressourcen.
• Hierarchisches System für Details.
• Unterstützt regionenübergreifende Analysen.
• Klarer Diagnoserahmen.

Nachteile

• Begrenzte Automatisierung im Prozess.
• Erfordert manuelle Datenaufbereitung.
• Abhängig von der Bildqualität.
• Weniger flexibel für benutzerdefinierte Klassen.
• Nur Desktop mit Einrichtungsbedarf.

Kontaktinformationen

• Website: fao.org
• Adresse: Viale delle Terme di Caracalla, 00153 Rom, Italien
• Telefon: (+39) 06 57051
• E-Mail: FAO-HQ@fao.org
• X: x.com/FAO
• Facebook: facebook.com/UNFAO
• Instagram: instagram.com/fao
• LinkedIn: linkedin.com/company/fao
• YouTube: youtube.com/@FAOoftheUN

11. Elektronische Erkenntnis

eCognition ist eine Software von Trimble zur objektbasierten Klassifizierung der Bodenbedeckung unter Verwendung hochauflösender Bilder von Satelliten oder UAVs. Es segmentiert Bilder in Objekte, bevor es diese mithilfe regelbasierter oder maschineller Lernmethoden in Typen wie Wald oder Stadtgebiete klassifiziert. Das Tool wird von Geodatenexperten zur detaillierten Landanalyse verwendet.

Das System läuft auf Desktop-Plattformen und erfordert, dass Benutzer Segmentierungsparameter und Klassifizierungsregeln definieren, um präzise Ergebnisse zu erzielen. Es erzeugt Vektor- oder Rasterausgaben und eignet sich hervorragend für feinskaliges Mapping, erfordert jedoch eine umfangreiche Einrichtung. Sein objektbasierter Ansatz eignet sich besser für komplexe Landschaften als herkömmliche Pixelmethoden.

Key Highlights

• Verwendet objektbasierte Klassifizierungsmethoden.
• Verarbeitet hochauflösende Bilder.
• Wendet Regeln oder maschinelles Lernen an.
• Erstellt detaillierte Bodenbedeckungskarten.
• Wird für präzise Landanalysen verwendet.

Pro

• Hohe Präzision durch Objektannäherung.
• Wirksam für komplexe Landschaften.
• Unterstützt erweiterte Klassifizierungsregeln.
• Funktioniert mit UAV- und Satellitendaten.
• Detaillierte Ausgabeanpassung.

Nachteile

• Teure Lizenzkosten.
• Komplexe Einrichtung und Lernkurve.
• Ressourcenintensiv auf der Hardware.
• Auf Desktop-Nutzung beschränkt.
• Erfordert eine detaillierte Parameterabstimmung.

Kontaktinformationen:

• Website: trimble.com
• Adresse: 10368 Westmoor Drive, Westminster, CO 80021, USA
• Telefon: +1 (720) 887-6100
• X: x.com/TrimbleCorpNews
• Facebook: facebook.com/TrimbleCorporate
• LinkedIn: linkedin.com/company/trimble
• YouTube: youtube.com/@TrimbleBuildings

12. SAGA GIS

SAGA GIS ist eine Open-Source-GIS-Software mit Modulen zur Bodenbedeckungsklassifizierung unter Verwendung von Fernerkundungsdaten wie Sentinel- oder Landsat-Bildern. Es analysiert Rasterdaten mit überwachten oder unüberwachten Methoden und klassifiziert Land in Typen wie Wald oder Stadtgebiete. Das Tool wird von Forschern oder Umweltschützern kostenlos für georäumliche Analysen verwendet.

Das System läuft auf mehreren Plattformen und bietet ein modulares Design, bei dem Benutzer Klassifizierungs-Workflows über GUI oder Skripte konfigurieren können. Es erzeugt Rasterausgaben für die Kartierung, für deren optimale Nutzung eine technische Einrichtung erforderlich ist. Seine offene Natur unterstützt Anpassungen, es fehlt jedoch eine umfassende Anleitung für Anfänger.

Key Highlights

• Open-Source mit Klassifizierungsmodulen.
• Analysiert Sentinel- und Landsat-Daten.
• Unterstützt überwachte und unbeaufsichtigte Methoden.
• Läuft auf mehreren Betriebssystemen.
• Wird zur Kartierung der Bodenbedeckung verwendet.

Pro

• Kostenlos und ohne Lizenzkosten.
• Flexibles modulares Design.
• Plattformübergreifende Funktionalität.
• Anpassbar mit Skripting.
• Verarbeitet verschiedene Datentypen.

Nachteile

• Erfordert technische Konfiguration.
• Eingeschränkt benutzerfreundliche Schnittstelle.
• Minimale integrierte Automatisierung.
• Langsamer bei großen Datensätzen.
• Lernkurve für Anfänger.

Kontaktinformationen

• Website: saga-gis.sourceforge.io
• Adresse: Geographisches Institut, Bundesstraße 55, D-20146 Hamburg

13. RSGISLib

RSGISLib ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Klassifizierung der Bodenbedeckung unter Verwendung von Fernerkundungsbildern von Satelliten wie Landsat oder Sentinel. Sie verarbeitet Daten mit Algorithmen zur überwachten oder unüberwachten Klassifizierung und kategorisiert Land in Klassen wie Vegetation oder Wasser. Das Tool wird von Entwicklern oder Forschern für geskriptete georäumliche Analysen verwendet.

Das System arbeitet mit Python-Skripten, sodass Benutzer Workflows für Vorverarbeitungs- und Klassifizierungsaufgaben codieren müssen. Es erzeugt Rasterausgaben und bietet Flexibilität für fortgeschrittene Benutzer, aber keine eigenständige Schnittstelle. Sein Open-Source-Charakter eignet sich für technische Projekte ohne Lizenzgebühren.

Key Highlights

• Python-Bibliothek zur Klassifizierung.
• Verarbeitet Landsat- und Sentinel-Bilder.
• Unterstützt überwachte und unbeaufsichtigte Methoden.
• Erstellt Rasterkarten zur Bodenbedeckung.
• Wird für die Landanalyse per Skript verwendet.

Pro

• Kostenloses Open-Source-Tool.
• Hochgradig anpassbar über Python.
• Funktioniert mit verschiedenen Bildtypen.
• Integriert sich in Python-Ökosysteme.
• Flexibel für erweiterte Arbeitsabläufe.

Nachteile

• Erfordert Programmierkenntnisse.
• Keine grafische Benutzeroberfläche.
• Die Einrichtung kann komplex sein.
• Eingeschränkter Support für Anfänger.
• Die Verarbeitungsgeschwindigkeit hängt vom Code ab.

Kontaktinformationen

• Website: rsgislib.org
• GitHub: github.com/remotesensinginfo/rsgislib

14. PCI Geomatica

PCI Geomatica ist eine Fernerkundungssoftware von Catalyst zur Klassifizierung der Bodenbedeckung unter Verwendung von Satellitenbildern wie SPOT oder Landsat. Sie wendet überwachte, unüberwachte oder objektbasierte Methoden an, um Land in Typen wie Wald oder städtische Zonen zu klassifizieren. Das Tool wird von Geodatenexperten zur Landkartierung oder Umweltüberwachung verwendet.

Die Software läuft auf Desktop-Systemen und bietet Tools zur Vorverarbeitung, Klassifizierung und Genauigkeitsbewertung von Rasterdaten. Benutzer müssen Trainingsbereiche oder Regeln definieren und Karten für die GIS-Integration erstellen. Die umfassenden Funktionen unterstützen detaillierte Analysen, erfordern jedoch eine kostenpflichtige Lizenz.

Key Highlights

• Verarbeitet Satellitenbilder zur Klassifizierung.
• Unterstützt mehrere Klassifizierungsmethoden.
• Enthält Vorverarbeitungs- und Bewertungstools.
• Erstellt Karten für die GIS-Verwendung.
• Wird für Land- und Umweltstudien verwendet.

Pro

• Umfangreiche Klassifizierungsmöglichkeiten.
• Integriert mit GIS-Plattformen.
• Verarbeitet verschiedene Bildquellen.
• Bietet Tools zur Genauigkeitsbewertung.
• Zuverlässig für professionelle Arbeitsabläufe.

Nachteile

• Für den Zugriff ist eine kostenpflichtige Lizenz erforderlich.
• Komplex für unerfahrene Benutzer.
• Beschränkt auf den Desktop-Betrieb.
• Ressourcenintensiv für Systeme.
• Für eine optimale Nutzung ist eine Schulung erforderlich.

Kontaktinformationen

• Website: catalyst.earth
• Adresse: 141 Adelaide Street West, Unit 520, Toronto, Ontario M5H 3L5, Kanada
• Telefon: +1 (905) 764-0614
• E-Mail: hello@catalyst.earth
• Facebook: facebook.com/CATALYST.Earth
• LinkedIn: linkedin.com/company/pci-geomatics
• YouTube: youtube.com/@pcigeomatics

Schlussfolgerung:

Die Wahl des richtigen Tools zur Bodenbedeckungsklassifizierung hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab, sei es für wissenschaftliche Forschung, kommerzielle Anwendungen oder Naturschutzbemühungen. Moderne KI- und GIS-basierte Tools bieten hohe Genauigkeit und Effizienz und machen die Bodenklassifizierung zugänglicher als je zuvor.

Mit dem technologischen Fortschritt entwickeln sich diese Tools weiter und integrieren Deep Learning und Cloud-basierte Verarbeitung, um die Klassifizierungsgenauigkeit zu verbessern. Indem Sie das beste Tool für Ihr Projekt auswählen, können Sie eine präzise Bodenbedeckungskartierung und bessere Umweltentscheidungen sicherstellen.

Häufig gestellte Fragen