매핑을 위한 최고의 토지 피복 분류 도구

토지 피복 분류는 환경 모니터링, 도시 계획 및 농업에 필수적입니다. 고급 도구와 AI 기반 솔루션을 통해 전문가는 위성 이미지와 항공 데이터를 분석하여 토지 피복을 정확하게 분류할 수 있습니다. 이 가이드에서는 오늘날 사용 가능한 최고의 도구를 살펴봅니다.

1. 플라이픽스 AI  

FlyPix AI는 인공 지능으로 토지 피복 분류를 혁신하고 있습니다. 당사 플랫폼은 공간 분석을 간소화하여 사용자가 토지 피복 변화를 높은 정확도로 분류하고 모니터링할 수 있도록 합니다. FlyPix AI는 위성 이미지, 드론 데이터, LiDAR를 통합하여 환경 모니터링, 토지 이용 계획 및 자원 관리에 대한 정확한 통찰력을 제공합니다.

FlyPix AI는 복잡한 지리공간 데이터 처리를 간소화합니다. 당사의 무코드 플랫폼을 사용하면 사용자는 기술 전문 지식 없이도 다양한 토지 피복 유형을 분류하고, 변화를 감지하고, 공간 패턴을 분석할 수 있습니다. 농업, 도시 개발 또는 보존을 위해 FlyPix AI는 정확한 토지 피복 평가에 필요한 도구를 제공합니다.

GIS 워크플로우에 완벽하게 통합된 FlyPix AI는 중단 없이 기존 프로세스를 향상시킵니다. 확장 가능한 AI 기반 분류 모델을 제공함으로써, 당사 플랫폼은 도시 확장 매핑에서 식생 피복 모니터링에 이르기까지 다양한 토지 분석 요구 사항에 적응합니다.

<!--Our competences--> 주요 특징

• 정확한 분류를 위한 AI 기반 토지 피복 분류
• 산업 전반에서 사용이 편리한 무코드 인터페이스
• 다중 소스 데이터 호환성, 위성, 드론 및 LiDAR 데이터 지원
• 시간 경과에 따른 토지 변형을 추적하기 위한 자동 변경 감지
• 소규모 연구부터 국가 계획까지 모든 규모의 프로젝트에 대한 확장 가능한 솔루션

서비스

• 자동화된 토지 피복 분류 및 매핑
• 지리공간 데이터의 변화 및 이상 감지
• 특정 분류 요구 사항에 맞는 맞춤형 AI 모델
• 공간 분석을 위한 히트맵 및 시각화 도구
• 원활한 워크플로우 향상을 위한 GIS 시스템 통합

연락처 정보:

• 웹사이트: 플라이픽스닷에이아이 
• 주소: Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Germany
• 이메일: info@flypix.ai 
• 전화번호: +49 6151 2776497
• 링크드인: linkedin.com/company/flypix-ai 

2. ArcGIS 프로

ArcGIS Pro는 Esri의 GIS 소프트웨어로 위성 또는 항공 이미지를 사용하여 토지 피복 분류를 위한 도구가 포함되어 있습니다. 감독, 비감독 또는 객체 기반 방법을 통해 데이터를 처리하여 식물이나 건물 지역과 같은 토지 피복 유형의 분류된 지도를 생성합니다. 이 시스템은 연구자 또는 계획자가 환경 분석 또는 도시 연구를 위해 사용합니다.

이 소프트웨어는 Landsat 또는 Sentinel과 같은 소스의 래스터 데이터와의 통합을 지원하여 간소화된 워크플로를 위한 Image Classification Wizard와 같은 도구를 제공합니다. 데스크톱 플랫폼에서 작동하여 사용자가 분류 작업에 대한 훈련 샘플이나 규칙을 정의해야 합니다. 출력은 자세한 범례로 사용자 정의하거나 추가 GIS 애플리케이션에 내보낼 수 있습니다.

주요 하이라이트

• 위성 및 항공 사진을 처리합니다.
• 지도식 및 비지도식 방법을 지원합니다.
• 객체 기반 분류 옵션이 포함되어 있습니다.
• GIS와 통합하여 매핑합니다.
• 환경 및 도시 분석에 사용됩니다.

장점

• 다양한 분류 방법이 가능합니다.
• 시각화를 위한 완벽한 GIS 통합.
• 대용량 데이터 세트를 효과적으로 처리합니다.
• 특정 요구 사항에 맞춰 사용자 정의 가능한 출력.
• 사용자 리소스로 폭넓은 지원을 받습니다.

단점

• 전체 기능을 사용하려면 유료 라이선스가 필요합니다.
• 초보자에게는 학습 곡선이 가파릅니다.
• 고품질 입력 데이터에 따라 달라집니다.
• 하드웨어에 많은 리소스가 필요합니다.
• 데스크톱 환경에만 제한됨.

연락처 정보:

• 웹사이트: esri.com
• 주소: 35 Village Rd, Suite 501, Middleton, MA 01949-1234, United States
• 전화: 978-777-4543
• X: x.com/Esri
• 페이스북: facebook.com/esrigis
• 인스타그램: instagram.com/esrigram
• 링크드인: linkedin.com/company/esri
• 유튜브: youtube.com/user/esritv

3. QGIS

QGIS는 원격 감지 데이터에서 토지 피복 분류를 위한 SCP(Semi-Automatic Classification Plugin)와 같은 플러그인이 있는 오픈 소스 GIS 플랫폼입니다. Landsat 또는 Sentinel-2와 같은 위성의 영상을 분석하여 감독 또는 비감독 기술을 사용하여 토지를 삼림 또는 물과 같은 클래스로 분류합니다. 이 도구는 학계 또는 자원 관리자가 라이선스 비용 없이 토지 모니터링을 위해 사용합니다.

이 시스템은 여러 플랫폼에서 작동하여 사용자가 데이터를 사전 처리하고, 훈련 영역을 정의하고, 분류 맵을 생성할 수 있습니다. 커뮤니티에서 개발한 플러그인에 의존하여 다중 스펙트럼 분석과 같은 고급 작업을 위해 수동 설정이 필요합니다. 출력에는 래스터 맵이 포함되며, 종종 추가 연구를 위해 GIS 레이어와 페어링됩니다.

주요 하이라이트

• 분류 플러그인을 갖춘 오픈 소스입니다.
• 랜드샛과 센티넬 영상을 분석합니다.
• 지도식 및 비지도식 방법을 지원합니다.
• Windows, Mac, Linux에서 작동합니다.
• 무료 토지 피복 매핑에 사용됩니다.

장점

• 라이선스 비용 없이 무료로 사용 가능합니다.
• 플러그인 기반 기능으로 유연하게 활용 가능.
• 다양한 플랫폼과의 호환성.
• 활발한 커뮤니티 지원을 받을 수 있습니다.
• 다른 GIS 도구와 통합됩니다.

단점

• 플러그인 설치 작업이 필요합니다.
• 상업용 옵션보다 직관성이 떨어집니다.
• 내장된 자동화 기능이 제한적입니다.
• 사용자의 전문성에 따라 다릅니다.
• 대용량 데이터 세트의 경우 처리 속도가 느립니다.

연락처 정보

• 웹사이트: qgis.org
• 페이스북: facebook.com/people/QGIS/100057434859831
• 유튜브: youtube.com/@qgishome

4. 엔비

ENVI는 L3Harris Geospatial에서 다중 스펙트럼 또는 초분광 영상을 사용하여 토지 피복 분류를 위한 원격 감지 소프트웨어입니다. MODIS 또는 AVHRR과 같은 위성의 데이터를 처리하여 알고리즘을 적용하여 농경지 또는 도시 지역과 같은 범주로 토지를 분류합니다. 이 도구는 환경 과학자 또는 지리공간 분석가가 자세한 토지 연구를 위해 사용합니다.

이 소프트웨어는 데스크톱 시스템에서 작동하며, 감독 분류, 머신 러닝 또는 변경 감지 분석을 위한 도구를 제공합니다. 정확한 결과를 얻으려면 사용자가 훈련 데이터나 스펙트럼 라이브러리를 입력해야 하며, 매핑을 위한 래스터 출력을 생성합니다. 이 소프트웨어의 강점은 복잡한 데이터 세트를 처리하는 데 있지만, 설정을 위해서는 기술 지식이 필요합니다.

주요 하이라이트

• 다중 스펙트럼 및 초분광 데이터를 처리합니다.
• 지도 학습과 기계 학습 방법을 적용합니다.
• 위성 이미지로 토지피복을 분류합니다.
• 자세한 래스터 맵 출력을 생성합니다.
• 과학적 토지 분석에 사용됩니다.

장점

• 복잡한 이미지 유형을 잘 처리합니다.
• 고급 분류 알고리즘을 제공합니다.
• GIS 플랫폼과 통합됩니다.
• 토지에 대한 세부적인 연구를 위해 정확합니다.
• 변경 감지 기능을 지원합니다.

단점

• 라이선스 및 사용 비용이 높습니다.
• 상당한 기술적 능력이 필요합니다.
• 데스크톱 환경에만 제한됨.
• 매우 큰 데이터 세트에서는 느립니다.
• 초기 학습 곡선이 가파름.

연락처 정보

• 웹사이트: www.l3harris.com
• 주소: 1025 W. NASA Boulevard, Melbourne, FL 32919, USA
• X: x.com/L3HarrisTech
• 페이스북: facebook.com/L3HarrisTechnologies
• 인스타그램: instagram.com/l3harristech
• 링크드인: linkedin.com/company/l3harris-technologies
• 유튜브: youtube.com/@L3HarrisTech

5. 구글 어스 엔진

Google Earth Engine은 Landsat, Sentinel 또는 MODIS와 같은 위성 데이터 세트를 사용하여 토지 피복 분류를 위한 클라우드 기반 플랫폼입니다. JavaScript 또는 Python 스크립트로 이미지를 처리하여 감독 또는 비감독 방법을 통해 토지를 삼림 또는 맨땅과 같은 유형으로 분류합니다. 이 도구는 연구자 또는 정책 입안자가 대규모 환경 모니터링에 사용합니다.

이 시스템은 온라인에서 작동하며, Google의 컴퓨팅 파워를 활용하여 로컬 하드웨어 요구 없이 방대한 데이터 세트를 분석합니다. 사용자는 사용자 지정 코드를 작성하여 분류 매개변수를 정의하고, 분석을 위한 지도 또는 시계열 데이터를 생성합니다. 효과적인 사용을 위해서는 인터넷 연결과 코딩 기술이 필요합니다.

주요 하이라이트

• 광범위한 위성 데이터를 갖춘 클라우드 기반입니다.
• 분류 작업에 스크립팅을 사용합니다.
• 지도식 및 비지도식 방법을 지원합니다.
• 대규모 토지피복 변화를 분석합니다.
• 환경 모니터링에 사용됩니다.

장점

• 무료 위성 아카이브에 접속하세요.
• 처리에 로컬 하드웨어가 필요 없습니다.
• 글로벌 데이터세트에 쉽게 확장할 수 있습니다.
• 시계열 분석을 지원합니다.
• 비상업적 용도로는 무료로 사용 가능합니다.

단점

• 작동하려면 코딩 지식이 필요합니다.
• 인터넷 연결에 따라 다릅니다.
• 스크립팅 없이는 사용자 정의가 제한적입니다.
• 데이터 내보내기가 느릴 수 있습니다.
• 초보자를 위한 학습 곡선.

연락처 정보

• 웹사이트: earthengine.google.com
• 주소: 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, California 94043, USA
• X: x.com/googleearth

6. 에르다스 이매진

ERDAS IMAGINE은 Hexagon Geospatial에서 Sentinel이나 Landsat과 같은 위성의 영상을 사용하여 토지 피복 분류를 위한 원격 감지 소프트웨어입니다. 감독, 비감독 또는 객체 기반 방법을 사용하여 토지를 물이나 도시 지역과 같은 클래스로 분류합니다. 이 도구는 지리공간 전문가가 토지 관리 또는 생태 연구를 위해 사용합니다.

이 소프트웨어는 데스크톱 시스템에서 실행되며, 래스터 데이터의 사전 처리, 분류 및 정확도 평가를 위한 도구를 제공합니다. 사용자가 훈련 샘플이나 규칙을 정의하여 GIS 통합을 위한 분류된 지도를 생성해야 합니다. 인터페이스는 세부적인 워크플로를 지원하지만 기술적 능숙성이 필요합니다.

주요 하이라이트

• 분류를 위해 위성 이미지를 처리합니다.
• 다양한 분류 방법을 지원합니다.
• 전처리 및 평가 도구가 포함되어 있습니다.
• GIS 용도로 지도를 제작합니다.
• 토지 및 생태 분석에 사용됩니다.

장점

• 포괄적인 분류 툴킷.
• GIS 시스템과 잘 통합됩니다.
• 다양한 이미지 소스를 처리합니다.
• 정확도 평가 기능을 제공합니다.
• 전문가용으로 신뢰할 수 있음.

단점

• 비싼 라이센스가 필요합니다.
• 새로운 사용자를 위한 복잡한 인터페이스.
• 데스크톱 플랫폼으로 제한됨.
• 컴퓨터에 많은 리소스가 필요합니다.
• 완전히 활용하려면 훈련이 필요합니다.

연락처 정보

• 웹사이트: hexagon.com
• 주소: Lilla Bantorget 15, SE-111 23 스톡홀름, 스웨덴
• 전화: +46 8 601 26 20
• 페이스북: facebook.com/HexagonAB
• 인스타그램: instagram.com/hexagon_ab
• 링크드인: linkedin.com/company/hexagon-ab
• 유튜브: youtube.com/@Hexagon

7. SNAP(Sentinel 애플리케이션 플랫폼)

SNAP은 ESA가 광학 및 레이더 이미지를 포함한 Sentinel 위성 데이터를 사용하여 토지 피복 분류를 위한 오픈 소스 소프트웨어입니다. 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하여 토지를 산림이나 농업과 같은 범주로 분류하여 감독 및 비감독 접근 방식을 지원합니다. 이 도구는 연구자 또는 환경론자가 위성 기반 토지 연구를 위해 사용합니다.

이 시스템은 데스크톱 플랫폼에서 작동하여 사용자가 이미지를 사전 처리하고 Sentinel 데이터 세트에 맞게 조정된 분류 도구를 적용할 수 있습니다. 매핑을 위한 래스터 출력을 생성하며, 특정 작업을 위해 종종 수동 구성이 필요합니다. ESA 데이터에 초점을 맞추었기 때문에 전문화되었지만 비용 없이 액세스할 수 있습니다.

주요 하이라이트

• Sentinel 위성 데이터를 위해 설계되었습니다.
• 광학 및 레이더 분류를 지원합니다.
• 지도 학습과 비지도 학습 방법을 사용합니다.
• 라이선스 비용 없이 오픈 소스로 제공됩니다.
• 토지피복 연구에 사용됩니다.

장점

• 무료 오픈 소스 플랫폼.
• Sentinel 이미지에 최적화되었습니다.
• 유연한 분류 옵션.
• 커뮤니티 지원을 받을 수 있습니다.
• 자세한 래스터 지도를 생성합니다.

단점

• ESA 데이터에만 국한됨.
• 설정 및 구성이 필요합니다.
• 초보자에게는 학습 곡선이 더 가파릅니다.
• Sentinel이 아닌 데이터에서는 속도가 느립니다.
• 데스크톱에서만 작동.

연락처 정보

• 웹사이트: step.esa.int
• 엑스: x.com/esa
• 페이스북: facebook.com/EuropeanSpaceAgency
• 인스타그램: instagram.com/europeanspaceagency
• 링크드인: linkedin.com/company/european-space-agency

8. 오르페오 툴박스(OTB)

Orfeo ToolBox는 SPOT 또는 Landsat과 같은 위성의 원격 감지 영상을 사용하여 토지 피복 분류를 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 지도 또는 비지도 분류를 위한 알고리즘으로 데이터를 처리하여 토지를 식생 또는 도시 구역과 같은 유형으로 분류합니다. 이 도구는 개발자 또는 연구자가 사용자 지정 지리공간 분석을 위해 사용합니다.

이 시스템은 명령줄 또는 QGIS와의 통합을 통해 작동하며, 사용자는 분류 작업을 위한 워크플로를 스크립팅해야 합니다. 래스터 출력을 생성하여 고급 사용자에게 유연성을 제공하지만 독립형 GUI가 부족합니다. 개방적인 특성은 라이선스 비용 없이 기술 프로젝트에 적합합니다.

주요 하이라이트

• 분류를 위한 오픈소스 라이브러리.
• SPOT 및 Landsat 이미지를 처리합니다.
• 지도식 및 비지도식 방법을 지원합니다.
• QGIS나 스크립팅과 통합됩니다.
• 맞춤형 토지 분석에 사용됩니다.

장점

• 라이선스 비용 없이 무료로 사용할 수 있습니다.
• 스크립팅을 통해 높은 수준의 사용자 정의가 가능합니다.
• 다양한 이미지 유형으로 작업합니다.
• 오픈소스 GIS와 통합됩니다.
• 고급 사용자에게도 유연하게 사용할 수 있습니다.

단점

• 사용하려면 프로그래밍 기술이 필요합니다.
• 독립형 그래픽 인터페이스가 없습니다.
• 설치에는 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
• 초보자 친화적인 지원이 제한적입니다.
• 처리 속도는 설정에 따라 다릅니다.

연락처 정보

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

9. GRASS GIS

GRASS GIS는 위성 또는 항공 이미지를 사용하여 토지 피복 분류를 위한 모듈이 포함된 오픈소스 GIS 소프트웨어입니다. 감독 또는 비감독 방법으로 데이터를 분석하여 환경 연구를 위해 토지를 산림 또는 맨땅과 같은 범주로 분류합니다. 이 도구는 학계 또는 토지 관리자가 비용 없이 지리공간 분석을 위해 사용합니다.

이 시스템은 여러 플랫폼에서 실행되며, 래스터 데이터를 처리하고 맵을 생성하기 위한 명령줄 또는 GUI 옵션을 제공합니다. 사용자가 워크플로를 구성하여 QGIS와 같은 다른 오픈소스 도구와의 통합을 지원해야 합니다. 유연성에는 기술적 친숙함이 필요합니다.

주요 하이라이트

• 분류 모듈을 갖춘 오픈 소스입니다.
• 위성과 항공 데이터를 분석합니다.
• 지도식 및 비지도식 방법을 지원합니다.
• 다양한 운영체제에서 실행됩니다.
• 환경 매핑에 사용됩니다.

장점

• 무료 오픈 소스 소프트웨어.
• 명령이나 GUI 사용에 유연하게 대응합니다.
• 다양한 플랫폼과의 호환성.
• 다른 도구와 통합됩니다.
• 다양한 데이터 소스를 처리합니다.

단점

• 기술적인 설정 지식이 필요합니다.
• 인터페이스가 사용자 친화적이지 않습니다.
• 내장된 자동화 기능이 제한적입니다.
• 처리가 느릴 수 있습니다.
• 초보자에게는 학습 곡선이 가파릅니다.

연락처 정보

• 웹사이트: osgeo.org
• 주소: 9450 SW Gemini Dr. #42523, Beaverton, Oregon 97008, United States
• 이메일: info@osgeo.org
• 페이스북: facebook.com/OSGeoFoundation
• 링크드인: linkedin.com/company/osgeo

10. LCCS3(FAO)

LCCS3는 원격 감지 데이터를 사용하여 토지 피복 분류 시스템을 기반으로 토지 피복 분류를 위한 FAO의 소프트웨어 도구입니다. 표준화된 프레임워크에 따라 경작지나 자연 식생과 같은 미리 정의된 클래스로 토지를 분류합니다. 이 도구는 정부나 NGO에서 일관된 토지 피복 매핑을 위해 사용합니다.

이 시스템은 데스크톱 플랫폼에서 작동하며, 진단 기준에 따라 계층적 분류 프로세스를 통해 사용자를 안내합니다. 이미지를 수동 또는 반자동으로 처리하여 글로벌 표준에 맞춰진 지도를 생성합니다. 표준화에 중점을 두어 지역 간 비교를 지원하지만 데이터 입력이 필요합니다.

주요 하이라이트

• FAO의 LCCS 프레임워크를 기반으로 합니다.
• 표준 기준에 따라 토지를 분류합니다.
• 원격 감지 영상 입력을 사용합니다.
• 전 세계적으로 일관된 지도를 생성합니다.
• 표준화된 토지 연구에 사용됩니다.

장점

• 전 세계적으로 일관된 분류를 보장합니다.
• FAO 리소스의 무료 도구입니다.
• 세부 사항에 대한 계층적 시스템.
• 지역 간 분석을 지원합니다.
• 명확한 진단 프레임워크.

단점

• 제한적인 자동화가 진행 중입니다.
• 수동으로 데이터 준비가 필요합니다.
• 영상의 품질에 따라 달라집니다.
• 사용자 정의 클래스에는 유연성이 떨어집니다.
• 설정이 필요한 데스크톱 전용입니다.

연락처 정보

• 웹사이트: fao.org
• 주소: Viale delle Terme di Caracalla, 00153 로마, 이탈리아
• 전화: (+39) 06 57051
• 이메일: FAO-HQ@fao.org
• X: x.com/FAO
• 페이스북: facebook.com/UNFAO
• 인스타그램: instagram.com/fao
• 링크드인: linkedin.com/company/fao
• 유튜브: youtube.com/@FAOoftheUN

11. 전자인지

eCognition은 Trimble에서 제공하는 소프트웨어로, 위성이나 UAV의 고해상도 영상을 사용하여 객체 기반 토지 피복 분류를 수행합니다. 규칙 기반 또는 머신 러닝 방법을 사용하여 이미지를 객체로 분할한 다음, 숲이나 도시 지역과 같은 유형으로 분류합니다. 이 도구는 공간 전문가가 자세한 토지 분석을 위해 사용합니다.

이 시스템은 데스크톱 플랫폼에서 실행되며, 사용자는 정확한 결과를 위해 세분화 매개변수와 분류 규칙을 정의해야 합니다. 벡터 또는 래스터 출력을 생성하며, 미세한 스케일 매핑에 뛰어나지만 상당한 설정이 필요합니다. 객체 기반 접근 방식은 기존 픽셀 방법보다 복잡한 풍경에 적합합니다.

주요 하이라이트

• 객체 기반 분류 방법을 사용합니다.
• 고해상도 이미지를 처리합니다.
• 규칙이나 머신러닝을 적용합니다.
• 자세한 토지피복 지도를 생성합니다.
• 정밀한 토지 분석에 사용됩니다.

장점

• 물체에 대한 접근으로 높은 정밀도를 보장합니다.
• 복잡한 지형에 효과적입니다.
• 고급 분류 규칙을 지원합니다.
• 무인 항공기(UAV)와 위성 데이터를 사용합니다.
• 세부적인 출력 사용자 정의.

단점

• 비싼 라이선스 비용.
• 복잡한 설정과 학습 곡선.
• 하드웨어에 많은 리소스가 필요합니다.
• 데스크톱 사용으로 제한됨.
• 세부적인 매개변수 조정이 필요합니다.

연락처 정보:

• 웹사이트: trimble.com
• 주소: 10368 Westmoor Drive, Westminster, CO 80021, USA
• 전화: +1 (720) 887-6100
• X: x.com/TrimbleCorpNews
• 페이스북: facebook.com/TrimbleCorporate
• 링크드인: linkedin.com/company/trimble
• 유튜브: youtube.com/@TrimbleBuildings

12. 사가 GIS

SAGA GIS는 Sentinel 또는 Landsat 이미지와 같은 원격 감지 데이터를 사용하여 토지 피복 분류를 위한 모듈이 포함된 오픈 소스 GIS 소프트웨어입니다. 지도 또는 비지도 방법으로 래스터 데이터를 분석하여 토지를 산림 또는 도시 지역과 같은 유형으로 분류합니다. 이 도구는 연구자 또는 환경론자가 비용 없이 지리공간 분석을 위해 사용합니다.

이 시스템은 여러 플랫폼에서 실행되며, 사용자가 GUI 또는 스크립트를 통해 분류 워크플로를 구성하는 모듈식 디자인을 제공합니다. 매핑을 위한 래스터 출력을 생성하므로 최적의 사용을 위해 기술적 설정이 필요합니다. 개방적인 특성으로 사용자 정의가 가능하지만 광범위한 초보자 가이드가 부족합니다.

주요 하이라이트

• 분류 모듈을 갖춘 오픈 소스입니다.
• 센티넬과 랜드샛 데이터를 분석합니다.
• 지도식 및 비지도식 방법을 지원합니다.
• 다양한 운영체제에서 실행됩니다.
• 토지 피복 매핑에 사용됩니다.

장점

• 라이선스 비용 없이 무료입니다.
• 유연한 모듈형 디자인.
• 크로스 플랫폼 기능.
• 스크립팅을 사용하여 사용자 정의 가능.
• 다양한 데이터 유형을 처리합니다.

단점

• 기술적 구성이 필요합니다.
• 사용자 친화적인 인터페이스가 제한적입니다.
• 최소한의 내장 자동화.
• 데이터 세트가 클수록 속도가 느려집니다.
• 초보자를 위한 학습 곡선.

연락처 정보

• 웹사이트: saga-gis.sourceforge.io
• 주소: Department of Geography, Bundesstrasse 55, D-20146 Hamburg, Germany

13. RSGISLib

RSGISLib는 Landsat 또는 Sentinel과 같은 위성의 원격 감지 영상을 사용하여 토지 피복 분류를 위한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 지도 또는 비지도 분류를 위한 알고리즘으로 데이터를 처리하여 토지를 식물이나 물과 같은 클래스로 분류합니다. 이 도구는 개발자 또는 연구자가 스크립트된 지리공간 분석을 위해 사용합니다.

이 시스템은 Python 스크립트를 통해 작동하며, 사용자는 사전 처리 및 분류 작업을 위한 워크플로를 코딩해야 합니다. 래스터 출력을 생성하여 고급 사용자에게 유연성을 제공하지만 독립형 인터페이스는 없습니다. 오픈 소스 특성은 라이선스 비용 없이 기술 프로젝트에 적합합니다.

주요 하이라이트

• 분류를 위한 Python 라이브러리.
• Landsat과 Sentinel 이미지를 처리합니다.
• 지도식 및 비지도식 방법을 지원합니다.
• 래스터 토지 피복 지도를 생성합니다.
• 스크립트화된 토지 분석에 사용됩니다.

장점

• 무료 오픈소스 도구.
• Python을 통해 높은 수준의 사용자 정의가 가능합니다.
• 다양한 이미지 유형으로 작업합니다.
• Python 생태계와 통합됩니다.
• 고급 워크플로에 유연하게 대응합니다.

단점

• 코딩 능력이 필요합니다.
• 그래픽 사용자 인터페이스가 없습니다.
• 설치가 복잡할 수 있습니다.
• 초보자 지원이 제한적입니다.
• 처리 속도는 코드에 따라 달라집니다.

연락처 정보

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

14. PCI 지오매티카

PCI Geomatica는 Catalyst가 SPOT 또는 Landsat과 같은 위성 이미지를 사용하여 토지 피복 분류를 위해 만든 원격 감지 소프트웨어입니다. 감독, 비감독 또는 객체 기반 방법을 적용하여 토지를 산림 또는 도시 구역과 같은 유형으로 분류합니다. 이 도구는 공간 전문가가 토지 매핑 또는 환경 모니터링에 사용합니다.

이 소프트웨어는 데스크톱 시스템에서 실행되며, 래스터 데이터의 사전 처리, 분류 및 정확도 평가를 위한 도구를 제공합니다. 사용자가 교육 영역이나 규칙을 정의하고 GIS 통합을 위한 지도를 생성해야 합니다. 포괄적인 기능은 자세한 분석을 지원하지만 유료 라이선스가 필요합니다.

주요 하이라이트

• 분류를 위해 위성 이미지를 처리합니다.
• 다양한 분류 방법을 지원합니다.
• 전처리 및 평가 도구가 포함되어 있습니다.
• GIS 용도로 지도를 제작합니다.
• 토지 및 환경 연구에 사용됩니다.

장점

• 포괄적인 분류 옵션.
• GIS 플랫폼과 통합됩니다.
• 다양한 이미지 소스를 처리합니다.
• 정확도 평가 도구를 제공합니다.
• 전문적인 워크플로우에 적합합니다.

단점

• 접근하려면 유료 라이선스가 필요합니다.
• 초보자에게는 복잡한 편입니다.
• 데스크톱에서만 작동합니다.
• 시스템에 많은 리소스가 필요합니다.
• 최적의 사용을 위해서는 교육이 필요합니다.

연락처 정보

• 웹사이트: catalyst.earth
• 주소: 141 Adelaide Street West, Unit 520, Toronto, Ontario M5H 3L5, Canada
• 전화: +1 (905) 764-0614
• 이메일: hello@catalyst.earth
• 페이스북: facebook.com/CATALYST.Earth
• 링크드인: linkedin.com/company/pci-geomatics
• 유튜브: youtube.com/@pcigeomatics

결론:

올바른 토지 피복 분류 도구를 선택하는 것은 과학적 연구, 상업적 응용 프로그램 또는 보존 활동 여부에 관계없이 귀하의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 최신 AI 및 GIS 기반 도구는 높은 정확도와 효율성을 제공하여 토지 분류를 그 어느 때보다 더 쉽게 접근할 수 있게 합니다.

기술이 발전함에 따라 이러한 도구는 계속 진화하여 딥 러닝과 클라우드 기반 처리를 통합하여 분류 정확도를 향상시킵니다. 프로젝트에 가장 적합한 도구를 선택하면 정확한 토지 피복 매핑과 더 나은 환경적 의사 결정을 보장할 수 있습니다.

자주 묻는 질문