Landbedekkingclassificatie is essentieel voor milieumonitoring, stadsplanning en landbouwbeheer. Maar het produceren van betrouwbare kaarten en inzichten vereist meer dan alleen ruwe satellietbeelden. De juiste tools voor landbedekkingclassificatie helpen bij het verwerken van remote sensing-gegevens, het trainen van modellen en het efficiënt valideren van resultaten. Van gesuperviseerde en niet-gesuperviseerde algoritmen tot cloudgebaseerde platforms en open-sourcebibliotheken: deze tools zijn ontworpen om grootschalige analyses nauwkeurig en consistent uit te voeren. In dit artikel bespreken we de beste tools voor landbedekkingclassificatie die zijn ontwikkeld ter ondersteuning van geautomatiseerde workflows, robuuste validatie en weloverwogen besluitvorming.
1. FlyPix AI
FlyPix AI is een geospatiaal analyseplatform dat gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie (AI) voor de classificatie van landbedekking en objectdetectie in beeldmateriaal. Ons platform stelt gebruikers in staat om aangepaste AI-modellen te trainen met behulp van hun eigen annotaties, waardoor de identificatie en segmentatie van specifieke soorten landbedekking, infrastructuur of natuurlijke elementen mogelijk wordt. Door direct te werken met geospatiale beelden die gekoppeld zijn aan coördinaten, maken we het mogelijk om complexe scènes te analyseren en taken te automatiseren die anders aanzienlijke handmatige inspanning zouden vergen. We ondersteunen ook multispectrale data, wat een meer gedetailleerde classificatie van vegetatie, waterlichamen, stedelijke gebieden en ander landgebruik mogelijk maakt.
We bieden een reeks tools voor het exporteren van vectorlagen, het delen van kaarten met teams en het beheren van toegangscontrole, waardoor FlyPix ideaal is voor samenwerkingsprojecten. Via FlyPix kunnen resultaten worden gepubliceerd, geïntegreerd via een API en onderworpen aan geavanceerde kwaliteitscontrole door GIS-experts. FlyPix is ontworpen met flexibiliteit in gedachten en past zich naadloos aan sectoren zoals bosbouw, landbouw, bouw, overheid en meer aan, waardoor organisaties snel bruikbare inzichten kunnen genereren. Met onze intuïtieve, cloudgebaseerde interface ondersteunen we moeiteloos een breed scala aan geospatiale workflows.
Hoofdzaken:
- AI-gestuurde objectdetectie en landbedekkingsclassificatie
- Aangepaste AI-modeltraining met door de gebruiker gedefinieerde annotaties
- Ondersteuning voor multispectrale beelden
- Exporteren van vectorlagen en delen van interactieve kaarten
- API-toegang en geavanceerde GIS-kwaliteitsborging
- Samenwerkingshulpmiddelen met teambeheer en toegangscontrole
Voor wie is het het meest geschikt:
- Milieu- en bosbouwprofessionals
- Landbouw- en landbouwanalisten
- Stedenbouwkundigen en slimmestadsteams
- Bouw- en infrastructuurmanagers
- Overheidsinstanties en risicomanagementteams
- Onderzoekers die met drone- of satellietbeelden werken
Contactgegevens:
- Website: vliegpix.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
- Adres: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Duitsland
- Telefoonnummer: +49 6151 2776497
- E-mail: info@flypix.ai
2.QGIS-functie
QGIS is een open source geografisch informatiesysteem dat wordt gebruikt voor het maken, bewerken en analyseren van ruimtelijke gegevens, inclusief taken voor landgebruikclassificatie. Het biedt een scala aan tools voor het maken van kaarten, het bewerken van vector- en rasterlagen en het uitvoeren van ruimtelijke analyses. Gebruikers kunnen punten, lijnen, polygonen en meshes bewerken en bewerken om specifieke landgebruikobjecten te classificeren of digitaliseren. QGIS ondersteunt het publiceren van resultaten naar desktop-, web- en mobiele formaten en integreert met vele bestandstypen en webservices via standaardprotocollen.
Ze bieden ook een uitbreidbare omgeving waarin gebruikers de functionaliteit kunnen uitbreiden met plug-ins van derden. Het platform bevat geautomatiseerde analyseworkflows, rapportagetools en de mogelijkheid om aangepaste formulieren en lay-outs te maken. Als gratis en open-source software wordt QGIS onderhouden door een wereldwijde community en blijft het toegankelijk voor een breed scala aan gebruikers, waardoor het een praktische keuze is voor het in kaart brengen van landgebruik en ruimtelijke analyses in vele contexten.
Hoofdzaken:
- Open source GIS-platform voor het maken en bewerken van kaarten
- Hulpmiddelen voor het digitaliseren en bewerken van vector- en rastergegevens
- Automatisering van analyseworkflows en rapportage
- Ondersteuning voor standaard gegevensformaten en webservices
- Uitbreidbaar met plug-ins van derden en aangepaste formulieren
- Beschikbaar op Windows, Mac en Linux
Voor wie is het het meest geschikt:
- GIS-professionals en analisten die een gratis oplossing nodig hebben
- Milieu- en landgebruikplanners
- Onderzoekers en docenten
- Overheidsinstanties en NGO's
- Adviseurs en aannemers op het gebied van kartering en analyse
Contactgegevens:
- Website: qgis.org
- Facebook: www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
- E-mailadres: qgis-psc@lists.osgeo.org
3. ArcGIS
ArcGIS van Esri is een platform voor geografische informatiesystemen dat gebruikt wordt voor het in kaart brengen, analyseren en visualiseren van ruimtelijke data, inclusief de classificatie van landbedekking. Het platform biedt tools voor het identificeren en categoriseren van soorten landbedekking, waarbij geospatiale data wordt gecombineerd met kunstmatige intelligentie voor diepgaandere analyses. Het platform ondersteunt het werken met zowel raster- als vectordata en integreert met drone-, satelliet- en grondbeelden om nauwkeurige landbedekkingskaarten te produceren. Het bevat ook functies voor voorspellende modellering, automatisering en optimalisatie van ruimtelijke workflows.
ArcGIS is ontworpen om in meerdere sectoren en op verschillende schaalniveaus te werken en biedt desktop-, webgebaseerde en mobiele interfaces. Ze ondersteunen samenwerking door datadeling en integratie met andere bedrijfssystemen mogelijk te maken. Het platform bevat een reeks API's, SDK's en webservices om de mogelijkheden uit te breiden en in grotere workflows te integreren, waardoor het geschikt is voor organisaties met complexe ruimtelijke databehoeften.
Hoofdzaken:
- Uitgebreid GIS-platform met AI-verbeterde analyse
- Ondersteuning voor raster-, vector- en 3D-ruimtelijke gegevens
- Landbedekkingsclassificatietools en voorspellende modellen
- Integratie met drone- en satellietbeelden
- API's, SDK's en webservices voor maatwerk
- Werkt in desktop-, web- en mobiele omgevingen
Voor wie is het het meest geschikt:
- Grote organisaties met GIS-behoeften voor ondernemingen
- Milieu- en natuurbeschermingsgroepen
- Infrastructuur- en nutsbeheerders
- Overheidsplannings- en noodhulpteams
- Onderzoekers die geavanceerde ruimtelijke analyse nodig hebben
Contactgegevens:
- Website: esri.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/esri
- Adres: 380 New York Street Redlands, Californië
- Telefoonnummer: +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 is een cloudgebaseerd platform dat een groot archief met satellietbeelden en geospatiale datasets combineert met tools voor analyses op planetaire schaal. Gebruikers kunnen hiermee landbedekking classificeren, veranderingen in het milieu monitoren en trends in kaart brengen door middel van aangepaste algoritmen op enorme hoeveelheden data. Het platform bevat meer dan 30 jaar aan historische satelliet- en wetenschappelijke datasets, die dagelijks worden bijgewerkt, en biedt API's in Python en JavaScript voor integratie in diverse workflows.
Ze bieden een webgebaseerde code-editor voor interactieve algoritmeontwikkeling en toegang tot petabytes aan geospatiale data. Earth Engine ondersteunt zowel academisch als commercieel gebruik, waardoor het geschikt is voor onderzoekers, wetenschappers en ontwikkelaars die grootschalige datasets efficiënt moeten verwerken. Het platform wordt gebruikt in vakgebieden zoals bosmonitoring, beheer van natuurlijke hulpbronnen en milieueffectrapportage om veranderingen in landbedekking te kwantificeren en visualiseren.
Hoofdzaken:
- Cloudgebaseerd platform voor grootschalige georuimtelijke analyse
- Toegang tot meer dan 30 jaar aan satelliet- en wetenschappelijke datasets
- API's beschikbaar in Python en JavaScript
- Webgebaseerde code-editor voor interactieve ontwikkeling
- Ondersteunt zowel academisch als commercieel gebruik
- Dagelijks bijgewerkte datasets en timelapse-visualisatietools
Voor wie is het het meest geschikt:
- Onderzoekers en academici die veranderingen in landbedekking bestuderen
- Milieu-NGO's die ontbossing en natuurbehoud monitoren
- Ontwikkelaars die georuimtelijke analysetools bouwen
- Overheids- en beleidsorganisaties die milieutrends volgen
- Wetenschappers die werken met historische en bijna realtime satellietgegevens
Contactgegevens:
- Website: earthengine.google.com
5. STEP (Wetenschappelijk Toolbox Exploitatie Platform)
Het Scientific Toolbox Exploitation Platform (STEP) is ontwikkeld door de Europese Ruimtevaartorganisatie ESA ter ondersteuning van de wetenschappelijke analyse van aardobservatiegegevens, inclusief de classificatie van landbedekking. Het platform biedt open-sourcetoolboxen die werken met gegevens van Sentinel en andere missies, waardoor gebruikers optische, microgolf- en multispectrale beelden kunnen verwerken. Het platform combineert de Optical Toolbox en de Microwave Toolbox, beide gebouwd op de SNAP-architectuur, om een breed scala aan generieke en sensorspecifieke verwerkingstools te bieden.
Ze beheren ook een communityplatform waar gebruikers toegang hebben tot documentatie, tutorials en hulpmiddelen voor ontwikkelaars. STEP integreert functies uit eerdere ESA-toolboxen zoals BEAM, NEST en Orfeo Toolbox, waardoor compatibiliteit met historische workflows wordt gegarandeerd. Het is ontworpen om onderzoekers, wetenschappers en ontwikkelaars te helpen bij het verwerken, classificeren en analyseren van aardobservatiedatasets voor diverse milieu- en wetenschappelijke doeleinden.
Hoofdzaken:
- Open source-platform voor analyse van aardobservatiegegevens
- Toolboxen voor optische, microgolf- en multispectrale gegevens
- Gebouwd op SNAP-architectuur met sensorspecifieke operators
- Bevat documentatie, tutorials en community-ondersteuning
- Compatibel met ESA Sentinel-missies en andere datasets
- Integreert functies uit eerdere ESA-toolboxen
Voor wie is het het meest geschikt:
- Onderzoekers en wetenschappers die samenwerken met ESA-missies
- Ontwikkelaars die workflows bouwen voor landbedekkingclassificatie
- Academici die remote sensing en data-analyse onderwijzen
- Milieumonitoring- en instandhoudingsprojecten
- Gebruikers die open source, door de community ondersteunde tools nodig hebben
Contactgegevens:
- Website: step.esa.int
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/european-space-agency
- Facebook: www.facebook.com/EuropeanSpaceAgency
- Instagram: www.instagram.com/europeanspaceagency
6. Orfeo-gereedschapskist
Orfeo ToolBox (OTB) is een open-source softwarebibliotheek voor beeldverwerking in remote sensing, met mogelijkheden voor landclassificatie. De toolbox biedt een reeks applicaties en algoritmen die optische, multispectrale en radarbeelden met hoge resolutie verwerken. De tools bevatten functies voor classificatie, orthorectificatie, pansharpening, SAR-verwerking en andere geavanceerde taken. OTB is toegankelijk via QGIS, Python, de opdrachtregel en C++, waardoor het flexibel is voor verschillende omgevingen.
Ze richten zich op transparantie en uitbreidbaarheid, waardoor alle algoritmen gedocumenteerd zijn en niet verborgen achter gepatenteerde interfaces. OTB kan zeer grote datasets verwerken op diverse hardware, van persoonlijke laptops tot krachtige clusters. De integratie met QGIS stelt gebruikers ook in staat om grote geospatiale datasets efficiënt te visualiseren en te verwerken, terwijl ze toegang hebben tot alle functies van de toolbox.
Hoofdzaken:
- Open source-bibliotheek voor beeldverwerking op afstand
- Ondersteunt optische, multispectrale en radarbeelden
- Hulpmiddelen voor classificatie, SAR-verwerking en meer
- Interfaces voor QGIS, Python, opdrachtregel en C++
- Verwerkt grote datasets op verschillende hardware-opstellingen
- Door de gemeenschap aangestuurd en uitgebreid gedocumenteerd
Voor wie is het het meest geschikt:
- Specialisten in remote sensing die met data met een hoge resolutie werken
- GIS-professionals die integreren met QGIS of Python
- Onderzoeksteams die optische en radarbeelden analyseren
- Ontwikkelaars die aangepaste georuimtelijke workflows bouwen
- Gebruikers die behoefte hebben aan transparante, uitbreidbare verwerkingshulpmiddelen
Contactgegevens:
- Website: www.orfeo-toolbox.org
- Twitter: x.com/orfeotoolbox
7. L3Harris Geospatiale Oplossingen
L3Harris biedt een scala aan geospatiale oplossingen en tools, waaronder mogelijkheden voor landclassificatie. Ze ontwikkelen software en platforms voor het verwerken en analyseren van satelliet-, lucht- en andere geospatiale data. Hun oplossingen integreren met remote sensing- en GIS-workflows om veranderingen aan het aardoppervlak te classificeren, detecteren en monitoren, voor zowel civiele als defensiegerelateerde toepassingen.
Ze ontwerpen hun tools ter ondersteuning van missies die betrouwbare verwerking van grote en gevarieerde datasets vereisen. Naast landbedekkinganalyse omvatten hun geospatiale oplossingen ook tools voor communicatie, surveillance en milieumonitoring. Deze oplossingen maken deel uit van een breder portfolio gericht op nationale veiligheid, infrastructuur en wetenschappelijk onderzoek.
Hoofdzaken:
- Geospatiale software voor landbedekkingsclassificatie en -analyse
- Ondersteunt satelliet-, lucht- en multisource-gegevens
- Ontworpen voor civiele en defensietoepassingen
- Geïntegreerd met GIS- en remote sensing-workflows
- Onderdeel van een bredere reeks missiegerichte tools
Voor wie is het het meest geschikt:
- Overheids- en defensie-instanties die toezicht houden op landgebruik
- Teams voor civiele infrastructuur en planning
- Organisaties voor milieu- en rampenbestrijding
- Onderzoeksinstellingen die met georuimtelijke data werken
- Gebruikers die geïntegreerde oplossingen nodig hebben voor operationele contexten
Contactgegevens:
- Website: www.l3harris.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/l3harris-technologies
- Adres: 1025 W. NASA Boulevard, Melbourne, FL 32919, VS
- Facebook: www.facebook.com/L3HarrisTechnologies
- Twitter: x.com/L3HarrisTech
- Instagram: www.instagram.com/l3harristech
8. OSGeo-projecten
De Open Source Geospatial Foundation (OSGeo) ondersteunt en onderhoudt een verzameling open source-projecten voor geospatiale dataverwerking, waaronder tools die nuttig zijn voor landclassificatie. Ze hosten en promoten projecten die softwarebibliotheken, desktopapplicaties en servertools aanbieden, allemaal ontworpen om te werken met geografische informatie en remote sensing-gegevens. Deze projecten omvatten bekende tools en bibliotheken die vector-, raster- en beelddata kunnen verwerken en workflows zoals kaartproductie, classificatie en analyse ondersteunen.
Ze bevorderen ook een wereldwijde community waar ontwikkelaars, onderzoekers en professionals samenwerken, bijdragen aan softwareontwikkeling en best practices delen. De bronnen van OSGeo omvatten documentatie, lokale afdelingen en educatieve initiatieven om gebruikers te helpen bij de adoptie en implementatie van open source geospatiale oplossingen. Hun ecosysteem van projecten wordt veel gebruikt in milieumonitoring, onderzoek en infrastructuurplanning, waarbij landclassificatie een belangrijke taak is.
Hoofdzaken:
- Stichting die open source georuimtelijke projecten ondersteunt
- Softwaretools voor vector-, raster- en beeldgegevens
- Hulpbronnen voor workflows voor kaartproductie en -classificatie
- Wereldwijde gemeenschap van ontwikkelaars en gebruikers
- Onderwijsinitiatieven en documentatieondersteuning
- Flexibele tools die geschikt zijn voor verschillende platforms en use cases
Voor wie is het het meest geschikt:
- GIS-professionals gebruiken opensourcesoftware
- Onderzoekers en docenten in georuimtelijke vakgebieden
- Ontwikkelaars die aangepaste georuimtelijke workflows bouwen
- Teams voor milieumonitoring en landbeheer
- Organisaties die op zoek zijn naar gemeenschapsgerichte oplossingen
Contactgegevens
- Website: osgeo.org
- Adres: 9450 SW Gemini Dr. #42523, Beaverton, Oregon 97008, Verenigde Staten
- E-mailadres: info@osgeo.org
- Facebook: www.facebook.com/OSGeoFoundation
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/osgeo
9. Trimble Geospatiale Oplossingen
Trimble levert geospatiale hardware- en softwareoplossingen die de classificatie van landbedekking ondersteunen als onderdeel van bredere workflows voor landmeetkunde, kartering en infrastructuur. Ze ontwikkelen verbonden systemen die nauwkeurige positionering, 3D-modellering en data-analyse integreren om het verzamelen en verwerken van ruimtelijke data mogelijk te maken. Deze tools worden gebruikt om landbedekking in kaart te brengen en te classificeren, bouwplaatsen te beheren en veranderingen in de bebouwde en natuurlijke omgeving te monitoren.
Ze bieden apparatuur en software die velddataverzameling koppelt aan analyses op kantoor, en zo workflows ondersteunt voor sectoren zoals de bouw, transport en geospatiale kartering. Trimble-systemen zijn ontworpen voor grootschalige landmeetkundige en karteringstaken en bieden nauwkeurigheid en connectiviteit in alle fasen van een project. Hun oplossingen worden veel gebruikt waar consistente geospatiale data nodig is om beslissingen over landgebruik en milieu-impact te onderbouwen.
Hoofdzaken:
- Geospatiale hardware en software voor kartering en analyse
- Ondersteunt landbedekkingclassificatie als onderdeel van landmeetkundige workflows
- Geïntegreerde veld-naar-kantoor gegevensverzameling en -verwerking
- Combineert nauwkeurige positionering, 3D-modellering en analyse
- Ontworpen voor bouw-, transport- en infrastructuurprojecten
- Schaalbaar voor grote en complexe kaarttaken
Voor wie is het het meest geschikt:
- Professionals in landmeten en karteren
- Bouw- en infrastructuurmanagementteams
- Transport- en logistieke planners
- Milieu- en landgebruikanalisten
- Organisaties die behoefte hebben aan verbonden georuimtelijke workflows
Contactgegevens:
- Website: trimble.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/trimble
- Adres: 10368 Westmoor Drive, Westminster, CO 80021, VS
- Telefoonnummer: +1 (720) 887-6100
- Facebook: www.facebook.com/TrimbleCorporate
- Twitter: x.com/TrimbleCorpNews
10. FAO (Voedsel- en Landbouworganisatie van de Verenigde Naties)
De Voedsel- en Landbouworganisatie (FAO) van de Verenigde Naties biedt gegevens, tools en richtlijnen ter ondersteuning van de classificatie van landbedekking als onderdeel van haar missie om de voedselzekerheid te verbeteren en duurzame landbouw te bevorderen. Ze beheren wereldwijde statistische datasets, waaronder FAOSTAT en het FAO Data Lab, die toegang bieden tot informatie over landgebruik, landbouwproductie en milieuomstandigheden. Deze bronnen worden gebruikt om veranderingen in landbedekking te monitoren en de impact van landbouwpraktijken op ecosystemen te beoordelen.
Ze werken ook samen met overheden, onderzoeksinstellingen en gemeenschappen om projecten te implementeren en beleid te ontwikkelen gericht op duurzaam landbeheer. De werkzaamheden van de FAO omvatten het opstellen van standaarden en methodologieën voor dataverzameling en -analyse, het ondersteunen van training en opleiding, en het aanbieden van technische assistentie in het veld. Hun initiatieven dragen bij aan een beter begrip van hoe landgebruik in de loop der tijd verandert en hoe het beheerd kan worden om voedselzekerheid en milieudoelstellingen te bereiken.
Hoofdzaken:
- Wereldwijde datasets over landgebruik en landbouwproductie
- FAOSTAT en Data Lab voor statistische en analytische tools
- Richtlijnen en normen voor landmonitoring en -classificatie
- Samenwerking met overheden en lokale gemeenschappen
- Initiatieven voor training, educatie en technische ondersteuning
- Integratie van landbedekkingsgegevens in voedselzekerheid en duurzaamheidsplanning
Voor wie is het het meest geschikt:
- Overheidsinstanties die verantwoordelijk zijn voor land en landbouw
- Onderzoekers en analisten die landgebruik en voedselsystemen bestuderen
- NGO's die werken aan duurzame ontwikkeling en natuurbehoud
- Beleidsmakers die landbouw- en milieuprogramma's ontwerpen
- Docenten en studenten in de landbouw- en milieuwetenschappen
Contactgegevens:
- Website: fao.org
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/fao
- Adres: Viale delle Terme di Caracalla, 00153 Rome, Italië
- Telefoonnummer: (+39) 06 57051
- Facebook: www.facebook.com/UNFAO
- Twitter: x.com/FAO
- Instagram: www.instagram.com/fao
- E-mailadres: FAO-HQ@fao.org
11. SAGA GIS
SAGA GIS (System for Automated Geoscientific Analyses) is een open source geografisch informatiesysteem dat is ontworpen ter ondersteuning van de verwerking en analyse van ruimtelijke data, inclusief landbedekkingsclassificatie. Het biedt een breed scala aan tools voor raster- en vectordataverwerking, terreinanalyse en thematische kartering. Gebruikers kunnen classificatiealgoritmen toepassen op remote sensing-data en de resultaten integreren met andere georuimtelijke lagen om landbedekkingskaarten te produceren.
Ze onderhouden ook een gebruikerscommunity, documentatie en referentiemateriaal ter ondersteuning van het gebruik en de uitbreiding van de software. Het platform is gratis beschikbaar en wordt continu doorontwikkeld met bijdragen van onderzoekers en praktijkmensen. De modulaire structuur maakt het mogelijk om tools en workflows te combineren die zijn afgestemd op specifieke analysebehoeften, waardoor het bruikbaar is voor landgebruik- en bodembedekkingsonderzoeken in verschillende contexten.
Hoofdzaken:
- Open source GIS-software met classificatiehulpmiddelen
- Ondersteunt raster- en vectorgegevensverwerking
- Bevat terreinanalyse- en thematische kaartfuncties
- Modulaire structuur voor aangepaste workflows
- Documentatie, gebruikersgroep en online bronnen beschikbaar
- Vrij beschikbaar en door de gemeenschap onderhouden
Voor wie is het het meest geschikt:
- Onderzoekers die landbedekking- en terreinstudies uitvoeren
- Milieuanalisten die met ruimtelijke datasets werken
- Docenten die lesgeven in geospatiale dataverwerking
- NGO's en overheidsinstanties die open source-oplossingen nodig hebben
- Gebruikers die op zoek zijn naar flexibele en modulaire GIS-tools
Contactgegevens:
- Website: saga-gis.sourceforge.io
- E-mail: @ SourceForge
12. Dzetsaka-plug-in
De Dzetsaka-plug-in is een tool voor landbedekkingclassificatie, geïntegreerd in QGIS. Ze hebben deze ontworpen als een snelle en gebruiksvriendelijke plug-in die machine learning-algoritmen toepast voor gesuperviseerde classificatie van satellietbeelden. De plug-in laat gebruikers landbedekkingsklassen definiëren, trainingspolygonen maken met behulp van veldgegevens en vervolgens de classificatie uitvoeren met behulp van een van de verschillende ondersteunde classificatoren, waaronder het Gaussian Mixture Model, Random Forest, Support Vector Machines en K-Nearest Neighbours. De uitvoer bevat een geclassificeerde landbedekkingskaart en een betrouwbaarheidskaart.
Ze gebruiken een stapsgewijze aanpak waarbij gebruikers eerst een tabel met klassenamen en trainingsgegevens voorbereiden en vervolgens satellietbeelden en trainingspolygonen in de plugin invoeren. Na het selecteren van de classifier en het uitvoeren van het proces, kunnen de resultaten in QGIS worden gevalideerd door vergelijking met grondwaarheidsgegevens. Validatie omvat het harmoniseren van klasselabels, het compileren van veldgegevens, het maken van een verwarringsmatrix en het berekenen van nauwkeurigheidsparameters zoals de algehele nauwkeurigheid, de nauwkeurigheid van de gebruiker en de producent, en de Kappa-coëfficiënt. Dit maakt het geschikt voor het efficiënt produceren en valideren van gedetailleerde datasets over landgebruik.
Hoofdzaken:
- QGIS-plug-in voor gecontroleerde landbedekkingclassificatie
- Ondersteunt Gaussian Mixture Model, Random Forest, SVM en KNN-classificatoren
- Geeft zowel geclassificeerde landbedekkingskaarten als betrouwbaarheidskaarten weer
- Integreert veldgegevens als trainingspolygonen
- Bevat validatieworkflow met nauwkeurigheidsmetingen
- Eenvoudige, stapsgewijze interface binnen QGIS
Voor wie is het het meest geschikt:
- GIS-gebruikers die binnen de QGIS-omgeving werken
- Onderzoekers voeren begeleide landbedekkingclassificatie uit
- Teams valideren datasets over landbedekking aan de hand van veldgegevens
- Analisten die landbedekking- en betrouwbaarheidskaarten produceren
- Gebruikers die meerdere classificatieopties en geïntegreerde validatietools nodig hebben
Contactgegevens:
- Website: plugins.qgis.org
- Facebook: www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
- E-mailadres: qgis-user@lists.osgeo.org.
13. RSGISLib
De Remote Sensing and GIS Software Library (RSGISLib) is een open-sourcecollectie van Python-modules en opdrachtregelprogramma's voor het verwerken van remote sensing- en GIS-gegevens. De bibliotheek biedt tools voor landclassificatie, detectie van veranderingen, beeldsegmentatie en diverse raster- en vectoranalyses. De bibliotheek ondersteunt workflows die satelliet- en dronebeelden gebruiken voor het classificeren van land en het monitoren van veranderingen in de tijd.
Ze stellen de bibliotheek beschikbaar via GitHub met documentatie, tutorials en actieve ondersteuning van medewerkers uit de academische en onderzoeksgemeenschap. RSGISLib is ontworpen voor programmatisch gebruik, wat flexibiliteit biedt om taken te automatiseren en aangepaste workflows te ontwikkelen voor specifieke projecten voor landbedekkingsanalyse. Het kan op verschillende platforms draaien en integreert met andere tools voor geospatiale verwerking.
Hoofdzaken:
- Open source Python-bibliotheek voor remote sensing en GIS
- Hulpmiddelen voor classificatie, wijzigingsdetectie en segmentatie
- Hulpprogramma's voor de opdrachtregel en Python-modules
- Ondersteunt raster- en vectorgegevensworkflows
- Beschikbaar op GitHub met documentatie en tutorials
- Ontwikkeld en onderhouden door academische bijdragers
Voor wie is het het meest geschikt:
- Onderzoekers en ontwikkelaars automatiseren landbedekkingsanalyse
- Academische teams die met grote beelddatasets werken
- Professionals die Python gebruiken voor georuimtelijke verwerking
- Gebruikers die drone- en satellietgegevens integreren in workflows
- Analisten die behoefte hebben aan aanpasbare en scriptbare tools
Contactgegevens:
- Website: rsgislib.org
- E-mailadres: rsgislib-support@googlegroups.com
14. KATALYSATOR
CATALYST is een platform dat oplossingen biedt voor aardobservatie, inclusief tools ter ondersteuning van de classificatie van landbedekking en risicobeoordeling. Ze bieden sensoronafhankelijke en cloudgebaseerde software-as-a-service (SaaS) voor de verwerking van satellietbeelden, waardoor gebruikers landbedekkingsgegevens kunnen verbeteren, classificeren en analyseren als onderdeel van grotere workflows. Hun tools integreren in bestaande systemen en helpen organisaties de beeldverwerking op te schalen met behoud van kwaliteit en nauwkeurigheid.
Ze bieden ook risicobeperking via data-as-a-service (DaaS)-oplossingen, waarbij satellietbeelden worden gebruikt om risico's in infrastructuur en activa te identificeren en te monitoren. Het platform maakt gebruik van betrouwbare beeldverwerkingsalgoritmen die worden geleverd via de cloud, webapps, API's en partnerplatforms. Flexibele abonnements- en verbruiksmodellen worden ondersteund, evenals technische ondersteuning en regelmatige evaluaties om aan te sluiten op de behoeften van gebruikers en projectdoelen.
Hoofdzaken:
- Cloudgebaseerd SaaS-platform voor satellietbeeldverwerking
- Ondersteunt de classificatie en monitoring van landbedekking
- Sensor-agnostisch en schaalbaar met de vraag
- Risicoanalyses geleverd als data-as-a-service (DaaS)
- Integratie via API's, web-apps en partnersystemen
- Flexibele prijsmodellen en klantenondersteuning
Voor wie is het het meest geschikt:
- Bedrijven die landgebruik en risico's beheren en analyseren
- Infrastructuurbeheerders die veranderingen in de omgeving monitoren
- Teams die satellietbeelden integreren in workflows
- Organisaties die schaalbare en cloudgebaseerde oplossingen nodig hebben
- Gebruikers die zowel beeldverwerking als risicobeoordelingshulpmiddelen nodig hebben
Contactgegevens:
- Website: katalysator.aarde
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/pci-geomatics
- Adres: 141 Adelaide Street West, Unit 520, Toronto, Ontario M5H 3L5, Canada
- Telefoonnummer: +1 (905) 764-0614
- Facebook: www.facebook.com/CATALYST.Earth
- E-mailadres: hello@catalyst.earth
15. Landbedekking Monitoring Systeem (LCMS)
Het Land Cover Monitoring System (LCMS) is een op machine learning gebaseerde oplossing voor automatische classificatie van landbedekking, classificatie van gewastypen en detectie van veranderingen in landbedekking in de loop van de tijd. Het systeem is opgedeeld in vier hoofdonderdelen: het verzamelen en voorbereiden van referentiegegevens, het uitvoeren van dataverwerkingspipelines om resultaten te genereren, het opslaan en aanbieden van de resultaten, en het bieden van een applicatie-interface voor operators. LCMS verwerkt gegevens op nationale schaal en werkt continu, waarbij zowel satellietbeelden als grondwaarheidsgegevens worden gebruikt om gesuperviseerde modellen te trainen.
Ze implementeren pipelines die gebaseerd zijn op het eo-learn-framework, wat gedistribueerde verwerking mogelijk maakt door het interessegebied op te delen in kleinere eenheden die parallel kunnen worden uitgevoerd. Resultaten worden opgeslagen als rasterkaarten en vectorpolygonen, die toegankelijk zijn via diensten zoals Sentinel Hub en Geopedia. De gebruikersinterface bevat validatietools waarmee gebruikers gedetecteerde wijzigingen kunnen bekijken en bevestigen of corrigeren, wat de referentiegegevens voor toekomstige modeliteraties verbetert. Het systeem is ontworpen voor grootschalige, iteratieve landmonitoring en kan worden geïntegreerd in bestaande GIS-omgevingen.
Hoofdzaken:
- Op machine learning gebaseerde landbedekking en gewasclassificatie
- Automatische detectie en rapportage van wijzigingen
- Nationale schaal, continue werking
- Maakt gebruik van satellietbeelden en grondwaarheidsreferentiegegevens
- Gedistribueerde pijplijnen voor schaalbare verwerking
- Operatorapplicatie met validatie- en correctiehulpmiddelen
Voor wie is het het meest geschikt:
- Nationale instanties die toezicht houden op landgebruik en landbouw
- Organisaties die jaarlijkse veranderingen in landbedekking bijhouden
- Onderzoekers bestuderen de dynamiek van het landschap op de lange termijn
- Teams die referentiegegevens en validatieworkflows beheren
- Gebruikers die integratie met GIS- en satellietgegevensservices nodig hebben
Contactgegevens:
- Website: www.sinergise.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/sinergise
- Adres: Eggenberger Allee 49, Stiege 2, EG, 8020 Graz, Oostenrijk
- Telefoonnummer: +386 (1) 320-61-50
- Facebook: www.facebook.com/sentinelhub.by.sinergise
- Twitter: x.com/sinergise
- E-mailadres: info@sinergise.com
Conclusie
Het kiezen van de juiste tools voor landgebruikclassificatie is een belangrijke stap in de richting van nauwkeurige, betrouwbare en schaalbare analyses van het aardoppervlak. Elk van de tools die in dit artikel worden behandeld, biedt unieke mogelijkheden – van opensourcebibliotheken en plug-ins geïntegreerd in GIS-platforms tot cloudgebaseerde services met geautomatiseerde workflows en validatiefuncties. Of de prioriteit nu ligt bij toegankelijkheid, geavanceerde machine learning of integratie met bestaande systemen, deze tools helpen het classificatieproces te stroomlijnen en de kwaliteit van de resultaten te verbeteren. Door de juiste oplossing voor hun specifieke behoeften te kiezen, kunnen organisaties en onderzoekers veranderingen in landgebruik beter monitoren, ruimtelijke ordening ondersteunen en weloverwogen beslissingen nemen op basis van robuuste ruimtelijke data.