土地覆盖分类在环境监测、城市规划和农业管理中至关重要。但要生成可靠的地图和洞察，仅仅依靠原始卫星图像是不够的。合适的土地覆盖分类工具有助于高效处理遥感数据、训练模型并验证结果。从监督和非监督算法，到基于云的平台和开源库，这些工具旨在准确一致地处理大规模分析。在本文中，我们回顾了一些顶级土地覆盖分类工具，它们旨在支持自动化工作流程、稳健的验证和明智的决策。
1. FlyPix AI
FlyPix AI 是一个地理空间分析平台，利用人工智能对影像中的土地覆盖进行分类和目标检测。我们的平台允许用户使用自己的标注训练自定义 AI 模型，从而识别和分割特定类型的土地覆盖、基础设施或自然特征。通过直接处理与坐标绑定的地理空间图像，我们可以分析复杂的场景，并自动执行原本需要大量人工操作的任务。我们还支持多光谱数据，从而可以对植被、水体、城市区域和其他土地用途进行更详细的分类。
我们提供一套用于导出矢量图层、与团队共享地图以及管理访问控制的工具，使 FlyPix 成为协作项目的理想之选。通过 FlyPix，您可以发布结果、通过 API 集成，并由 GIS 专家进行高级质量保证。FlyPix 的设计充分考虑了灵活性，可无缝适配林业、农业、建筑、政府等行业，帮助组织快速生成可操作的洞察。凭借我们直观的云端界面，我们可以轻松支持各种地理空间工作流程。
主要亮点：
- 人工智能物体检测和土地覆盖分类
- 使用用户定义注释的自定义 AI 模型训练
- 支持多光谱图像
- 导出矢量图层并共享交互式地图
- API 访问和高级 GIS 质量保证
- 具有团队管理和访问控制的协作工具
最适合人群：
- 环境和林业专业人员
- 农业和农业分析师
- 城市规划师和智慧城市团队
- 建筑和基础设施经理
- 政府机构和风险管理团队
- 使用无人机或卫星图像的研究人员
联系信息：
- 网站： flypix.ai
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/flypix-ai
- 地址：Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Germany
- 电话号码：+49 6151 2776497
- 电子邮件： info@flypix.ai
2. QGIS
QGIS 是一个开源地理信息系统，用于创建、编辑和分析空间数据，包括土地覆盖分类任务。它提供了一系列用于地图创建、矢量和栅格图层编辑以及空间分析的工具。用户可以创建和编辑点、线、多边形和网格，以对特定的土地覆盖特征进行分类或数字化。QGIS 支持将结果发布到桌面、Web 和移动端，并通过标准协议与多种文件类型和 Web 服务集成。
它们还提供了一个可扩展的环境，用户可以使用第三方插件来增强功能。该平台包含自动化分析工作流程、报告工具以及创建自定义表单和布局的功能。作为一款免费的开源软件，QGIS 由全球社区维护，并可供广大用户使用，使其成为多种环境下土地覆盖制图和空间分析的实用选择。
主要亮点：
- 用于地图创建和编辑的开源 GIS 平台
- 用于数字化和编辑矢量和栅格数据的工具
- 分析工作流程和报告的自动化
- 支持标准数据格式和 Web 服务
- 可通过第三方插件和自定义表单进行扩展
- 适用于 Windows、Mac 和 Linux
最适合人群：
- 需要免费解决方案的 GIS 专业人员和分析师
- 环境和土地利用规划师
- 研究人员和教育工作者
- 政府机构和非政府组织
- 地图绘制和分析顾问和承包商
联系信息：
- 网站：qgis.org
- 脸书：www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
- 电子邮件: qgis-psc@lists.osgeo.org
3. ArcGIS
Esri 旗下的 ArcGIS 是一个地理信息系统平台，用于绘制、分析和可视化空间数据，包括土地覆盖分类。他们提供识别和分类土地覆盖类型的工具，并将地理空间数据与人工智能相结合，进行更深入的分析。该平台支持栅格数据和矢量数据，并与无人机、卫星和地面影像集成，以生成精确的土地覆盖地图。它还包含预测建模、自动化和空间工作流程优化等功能。
ArcGIS 旨在跨多个行业和规模运行，提供桌面、Web 和移动界面。它通过实现数据共享以及与其他企业系统的集成来支持协作。该平台包含一系列 API、SDK 和 Web 服务，可扩展其功能并适应更大规模的工作流程，非常适合具有复杂空间数据需求的组织。
主要亮点：
- 具有 AI 增强分析功能的综合 GIS 平台
- 支持栅格、矢量和 3D 空间数据
- 土地覆盖分类工具和预测模型
- 与无人机和卫星图像集成
- 用于定制的 API、SDK 和 Web 服务
- 适用于桌面、Web 和移动环境
最适合人群：
- 具有企业 GIS 需求的大型组织
- 环境和保护组织
- 基础设施和公用事业经理
- 政府规划和应急响应团队
- 需要高级空间分析的研究人员
联系信息：
- 网站：esri.com
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/esri
- 地址：加州雷德兰兹纽约街 380 号
- 电话号码：+1-909-793-2853
- 脸书：www.facebook.com/esrigis
- Twitter：x.com/Esri
- Instagram： www.instagram.com/esrigram
4. Google Earth Engine
Google Earth Engine 是一个基于云的平台，它将海量的卫星图像和地理空间数据集与行星尺度分析工具相结合。通过对海量数据运行自定义算法，用户能够对土地覆盖进行分类、监测环境变化并绘制随时间变化的趋势图。该平台包含超过 30 年的历史卫星和科学数据集，每日更新，并提供 Python 和 JavaScript API 以集成到各种工作流程中。
他们提供基于网页的代码编辑器，用于交互式算法开发和PB级地理空间数据的访问。Earth Engine 支持学术和商业用途，非常适合需要高效处理大规模数据集的研究人员、科学家和开发者。该平台广泛应用于森林监测、自然资源管理和环境影响评估等领域，以量化和可视化土地覆盖的变化。
主要亮点：
- 基于云的大规模地理空间分析平台
- 访问超过 30 年的卫星和科学数据集
- Python 和 JavaScript 中可用的 API
- 用于交互式开发的基于 Web 的代码编辑器
- 支持学术和商业用途
- 每日更新的数据集和延时可视化工具
最适合人群：
- 研究土地覆盖变化的研究人员和学者
- 环境非政府组织监测森林砍伐和保护
- 开发人员构建地理空间分析工具
- 追踪环境趋势的政府和政策组织
- 科学家们正在研究历史和近实时卫星数据
联系信息：
- 网站：earthengine.google.com
5. STEP（科学工具箱开发平台）
科学工具箱开发平台 (STEP) 由欧洲航天局开发，旨在支持对地球观测数据（包括土地覆盖分类）进行科学分析。该平台提供开源工具箱，可处理来自“哨兵”卫星和其他任务的数据，使用户能够处理光学、微波和多光谱影像。该平台结合了基于 SNAP 架构的光学工具箱和微波工具箱，提供各种通用和特定传感器的处理工具。
他们还维护着一个社区平台，用户可以在其中访问文档、教程和开发者资源。STEP 集成了早期 ESA 工具箱（例如 BEAM、NEST 和 Orfeo Toolbox）的功能，确保与历史工作流程兼容。它旨在帮助研究人员、科学家和开发人员处理、分类和分析地球观测数据集，以用于各种环境和科学目的。
主要亮点：
- 地球观测数据分析开源平台
- 光学、微波和多光谱数据工具箱
- 基于 SNAP 架构，采用特定于传感器的运算符
- 包括文档、教程和社区支持
- 与 ESA Sentinel 任务和其他数据集兼容
- 集成早期 ESA 工具箱的功能
最适合人群：
- 参与欧空局任务的研究人员和科学家
- 开发人员构建土地覆盖分类工作流程
- 教授遥感和数据分析的学者
- 环境监测和保护项目
- 需要开源、社区支持工具的用户
联系信息：
- 网站: step.esa.int
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/european-space-agency
- 脸书：www.facebook.com/EuropeanSpaceAgency
- Instagram： www.instagram.com/europeanspaceagency
6. Orfeo 工具箱
Orfeo ToolBox (OTB) 是一个用于遥感图像处理的开源软件库，其功能适用于土地覆盖分类。它们提供了一套用于处理高分辨率光学、多光谱和雷达图像的应用程序和算法。这些工具包括用于分类、正射校正、全色锐化、SAR 处理和其他高级任务的函数。OTB 可通过 QGIS、Python、命令行和 C++ 访问，从而灵活地适用于不同的环境。
他们注重透明度和可扩展性，确保所有算法均有文档记录，而非隐藏在专有接口之后。OTB 可以在各种硬件上处理超大型数据集，从个人笔记本电脑到高性能集群。它与 QGIS 的集成还允许用户高效地可视化和处理大型地理空间数据集，同时访问其完整的工具箱功能。
主要亮点：
- 开源遥感图像处理库
- 支持光学、多光谱和雷达图像
- 分类、SAR 处理等工具
- QGIS、Python、命令行和 C++ 的接口
- 处理不同硬件设置中的大型数据集
- 社区驱动且记录详尽
最适合人群：
- 使用高分辨率数据的遥感专家
- 与 QGIS 或 Python 集成的 GIS 专业人员
- 分析光学和雷达图像的研究团队
- 开发人员构建自定义地理空间工作流
- 需要透明、可扩展处理工具的用户
联系信息：
- 网站: www.orfeo-toolbox.org
- 推特：x.com/orfeotoolbox
7. L3Harris地理空间解决方案
L3Harris 提供一系列地理空间解决方案和工具，其中包括土地覆盖分类功能。他们开发用于处理和分析卫星、航拍和其他地理空间数据的软件和平台。其解决方案与遥感和 GIS 工作流程相集成，用于对地表变化进行分类、检测和监测，适用于民用和国防相关应用。
他们设计的工具旨在支持需要可靠处理海量多样化数据集的任务。除了土地覆盖分析外，他们的地理空间产品还包括通信、监视和环境监测工具。这些解决方案是专注于国家安全、基础设施和科学研究的更广泛产品组合的一部分。
主要亮点：
- 用于土地覆盖分类和分析的地理空间软件
- 支持卫星、航空和多源数据
- 专为民用和国防应用而设计
- 与 GIS 和遥感工作流程集成
- 更广泛的以任务为中心的工具套件的一部分
最适合人群：
- 政府和国防机构监测土地使用情况
- 土木基础设施和规划团队
- 环境和灾害响应组织
- 从事地理空间数据研究的机构
- 需要针对运营环境的集成解决方案的用户
联系信息：
- 网站：www.l3harris.com
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/l3harris-technologies
- 地址：1025 W. NASA Boulevard，墨尔本，FL 32919，美国
- 脸书：www.facebook.com/L3HarrisTechnologies
- 推特：x.com/L3HarrisTech
- Instagram： www.instagram.com/l3harristech
8.OSGeo项目
开源地理空间基金会 (OSGeo) 支持并维护一系列用于地理空间数据处理的开源项目，其中包括用于土地覆盖分类的工具。他们托管并推广提供软件库、桌面应用程序和服务器工具的项目，所有这些项目都旨在处理地理信息和遥感数据。这些项目包括一些知名的工具和库，可以处理矢量、栅格和影像数据，支持地图制作、分类和分析等工作流程。
他们还建立了一个全球社区，让开发者、研究人员和从业人员能够协作，为软件开发做出贡献，并分享最佳实践。OSGeo 的资源包括文档、地方分会和教育计划，旨在帮助用户采用和实施开源地理空间解决方案。他们的项目生态系统广泛应用于环境监测、研究和基础设施规划，而土地覆盖分类是其中的关键任务。
主要亮点：
- 支持开源地理空间项目的基金会
- 用于矢量、栅格和图像数据的软件工具
- 地图制作和分类工作流程的资源
- 全球开发者和用户社区
- 教育计划和文献支持
- 适用于各种平台和用例的灵活工具
最适合人群：
- 使用开源软件的 GIS 专业人员
- 地理空间领域的研究人员和教育工作者
- 开发人员构建自定义地理空间工作流
- 环境监测和土地管理团队
- 寻求社区驱动解决方案的组织
联系信息
- 网站：osgeo.org
- 地址： 9450 SW Gemini Dr. #42523，比弗顿，俄勒冈州 97008，美国
- 电子邮件: info@osgeo.org
- 脸书：www.facebook.com/OSGeoFoundation
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/osgeo
9. Trimble 地理空间解决方案
Trimble 提供地理空间硬件和软件解决方案，支持土地覆盖分类，并将其作为更广泛的测绘、制图和基础设施工作流程的一部分。他们开发集成精准定位、3D 建模和数据分析的互联系统，以实现空间数据的收集和处理。这些工具用于绘制和分类土地覆盖图、管理建筑工地以及监测建筑和自然环境的变化。
他们提供将现场数据收集与办公室分析相结合的设备和软件，支持建筑、交通运输和地理空间测绘等行业的工作流程。Trimble 系统旨在处理大规模测绘任务，为项目的各个阶段提供精准度和连通性。其解决方案广泛应用于需要一致地理空间数据来指导土地使用和环境影响决策的领域。
主要亮点：
- 用于制图和分析的地理空间硬件和软件
- 支持土地覆盖分类作为测量工作流程的一部分
- 集成的现场到办公室数据收集和处理
- 结合精确定位、3D 建模和分析
- 专为建筑、交通和基础设施项目设计
- 可扩展以适应大型和复杂的地图绘制任务
最适合人群：
- 测绘专业人员
- 建筑和基础设施管理团队
- 运输和物流规划师
- 环境和土地利用分析师
- 需要互联地理空间工作流的组织
联系信息：
- 网站：trimble.com
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/trimble
- 地址： 10368 Westmoor Drive，威斯敏斯特，科罗拉多州 80021，美国
- 电话号码：+1 (720) 887-6100
- 脸书：www.facebook.com/TrimbleCorporate
- 推特：x.com/TrimbleCorpNews
10. 联合国粮食及农业组织（FAO）
联合国粮食及农业组织 (FAO) 提供支持土地覆盖分类的数据、工具和指导，这是其改善粮食安全和促进可持续农业的使命之一。该组织维护着全球统计数据集，包括 FAOSTAT 和 FAO 数据实验室，这些数据集提供有关土地利用、农业生产和环境条件的信息。这些资源用于监测土地覆盖变化并评估农业实践对生态系统的影响。
他们还与政府、研究机构和社区合作，实施项目并制定可持续土地管理政策。粮农组织的工作包括制定数据收集和分析的标准和方法、支持培训和教育，以及提供实地技术援助。他们的举措有助于更好地理解土地利用如何随时间变化，以及如何管理土地利用以实现粮食安全和环境目标。
主要亮点：
- 全球土地利用和农业生产数据集
- 粮农组织统计数据库 (FAOSTAT) 和数据实验室提供统计和分析工具
- 土地监测和分类指南和标准
- 与政府和当地社区的合作
- 培训、教育和技术支持计划
- 将土地覆盖数据纳入粮食安全和可持续性规划
最适合人群：
- 负责土地和农业的政府机构
- 研究土地利用和粮食系统的研究人员和分析师
- 致力于可持续发展和保护的非政府组织
- 设计农业和环境项目的政策制定者
- 农业和环境科学领域的教育工作者和学生
联系信息：
- 网站：fao.org
- 领英: www.linkedin.com/company/fao
- 地址: Viale delle Terme di Caracalla, 00153 罗马, 意大利
- 电话号码: (+39) 06 57051
- 脸书：www.facebook.com/UNFAO
- 推特：x.com/FAO
- Instagram：www.instagram.com/fao
- 电子邮件: FAO-HQ@fao.org
11. SAGA GIS
SAGA GIS（自动地球科学分析系统）是一个开源地理信息系统，旨在支持空间数据的处理和分析，包括土地覆盖分类。它提供了丰富的工具，用于栅格和矢量数据处理、地形分析和专题制图。用户可以将分类算法应用于遥感数据，并将结果与其他地理空间图层集成，从而生成土地覆盖图。
他们还维护着一个用户社区、文档和参考资料，以支持该软件的使用和扩展。该平台免费开放，并在研究人员和从业人员的贡献下不断发展。其模块化结构允许组合针对特定分析需求定制的工具和工作流程，使其适用于不同环境下的土地利用和土地覆盖研究。
主要亮点：
- 带有分类工具的开源 GIS 软件
- 支持栅格和矢量数据处理
- 包括地形分析和专题地图功能
- 自定义工作流程的模块化结构
- 可用的文档、用户组和在线资源
- 免费提供并由社区维护
最适合人群：
- 进行土地覆盖和地形研究的研究人员
- 使用空间数据集的环境分析师
- 教授地理空间数据处理的教育工作者
- 需要开源解决方案的非政府组织和政府机构
- 寻求灵活、模块化 GIS 工具的用户
联系信息：
- 网站：saga-gis.sourceforge.io
- 电子邮件：@SourceForge
12. Dzetsaka插件
Dzetsaka 插件是集成到 QGIS 中的土地覆盖分类工具。他们将其设计为一款快速易用的插件，应用机器学习算法对卫星图像进行监督分类。该插件的工作原理是让用户定义土地覆盖类别，使用现场数据创建训练多边形，然后使用多种支持的分类器（包括高斯混合模型、随机森林、支持向量机和 K 最近邻）进行分类。输出包括分类后的土地覆盖图和置信度图。
他们采用分步式方法，用户首先准备一个包含类别名称和训练数据的表格，然后将卫星图像和训练多边形输入插件。选择分类器并运行程序后，可以通过与地面真实数据进行比较，在 QGIS 中验证结果。验证包括协调类别标签、汇编现场数据、创建混淆矩阵以及计算精度参数，例如总体精度、用户和生产者的精度以及 Kappa 系数。这使得它适合高效地生成和验证详细的土地覆盖数据集。
主要亮点：
- 用于监督土地覆盖分类的 QGIS 插件
- 支持高斯混合模型、随机森林、SVM 和 KNN 分类器
- 输出分类的土地覆盖图和置信度图
- 将现场数据集成为训练多边形
- 包括具有准确度指标的验证工作流程
- QGIS 中简单、逐步的界面
最适合人群：
- 在 QGIS 环境中工作的 GIS 用户
- 研究人员进行监督土地覆盖分类
- 团队根据实地数据验证土地覆盖数据集
- 分析师制作土地覆盖和置信度地图
- 需要多种分类器选项和集成验证工具的用户
联系信息：
- 网站：plugins.qgis.org
- 脸书：www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
- 电子邮件：qgis-user@lists.osgeo.org。
13.RSGISLib
遥感和 GIS 软件库 (RSGISLib) 是一个开源的 Python 模块和命令行实用程序集合，用于处理遥感和 GIS 数据。它们提供用于土地覆盖分类、变化检测、图像分割以及各种栅格和矢量分析的工具。该库支持使用卫星和无人机图像对土地进行分类并监测随时间变化的工作流程。
他们通过 GitHub 发布了该库，其中包含文档、教程以及来自学术和研究社区贡献者的积极支持。RSGISLib 旨在以编程方式使用，从而能够灵活地自动化任务并为特定的土地覆盖分析项目开发自定义工作流程。它可以在不同的平台上运行，并与其他地理空间处理工具集成。
主要亮点：
- 用于遥感和 GIS 的开源 Python 库
- 分类、变化检测和分割工具
- 命令行实用程序和 Python 模块
- 支持栅格和矢量数据工作流程
- GitHub 上提供文档和教程
- 由学术贡献者开发和维护
最适合人群：
- 自动化土地覆盖分析的研究人员和开发人员
- 处理大型图像数据集的学术团队
- 使用 Python 进行地理空间处理的专业人士
- 用户在工作流程中集成无人机和卫星数据
- 需要可定制和可编写脚本的工具的分析师
联系信息：
- 网站：rsgislib.org
- 电子邮件：rsgislib-support@googlegroups.com
14.催化剂
CATALYST 是一个提供地球观测解决方案的平台，其中包括支持土地覆盖分类和风险评估的工具。他们提供与传感器无关的、基于云的软件即服务 (SaaS)，用于处理卫星图像，使用户能够在更大规模的工作流程中增强、分类和分析土地覆盖数据。他们的工具可以集成到现有系统中，帮助组织在保持质量和准确性的同时扩展图像处理规模。
他们还通过数据即服务 (DaaS) 解决方案降低风险，利用卫星图像分析来识别和监控基础设施和资产的风险。该平台采用可靠的图像处理算法，通过云、Web 应用、API 和合作伙伴平台交付。平台支持灵活的订阅和消费模式，并提供技术支持和定期评估，以满足用户需求和项目目标。
主要亮点：
- 基于云的卫星图像处理SaaS平台
- 支持土地覆盖分类和监测
- 不受传感器限制，可根据需求扩展
- 以数据即服务 (DaaS) 形式提供的风险分析
- 通过 API、Web 应用程序和合作伙伴系统进行集成
- 灵活的定价模式和客户支持
最适合人群：
- 管理和分析土地使用和风险的企业
- 基础设施运营商监测环境变化
- 将卫星图像集成到工作流程中的团队
- 需要可扩展和基于云的解决方案的组织
- 需要图像处理和风险评估工具的用户
联系信息：
- 网站：catalyn.earth
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/pci-geomatics
- 地址：加拿大安大略省多伦多市阿德莱德街西141号520单元 M5H 3L5
- 电话号码：+1 (905) 764-0614
- 脸书：www.facebook.com/CATALYST.Earth
- 电子邮件：hello@catalyst.earth
15.土地覆盖监测系统（LCMS）
土地覆盖监测系统 (LCMS) 是一个基于机器学习的解决方案，用于自动土地覆盖分类、作物类型分类以及土地覆盖随时间变化的检测。该系统分为四个主要部分：收集和准备参考数据、运行数据处理流程以生成结果、存储和提供结果，以及为操作员提供应用程序界面。LCMS 在全国范围内处理数据并持续运行，使用卫星图像和地面实况数据来训练监督模型。
他们基于 eo-learn 框架构建了流水线，通过将感兴趣的区域划分为可并行运行的较小单元，实现了分布式处理。结果以栅格地图和矢量多边形的形式存储，可通过 Sentinel Hub 和 Geopedia 等服务访问。操作员界面包含验证工具，允许用户查看检测到的变化并进行确认或更正，从而改进未来模型迭代的参考数据。该系统专为大规模、迭代式土地监测而设计，并可集成到现有的 GIS 环境中。
主要亮点：
- 基于机器学习的土地覆盖和作物分类
- 自动变化检测和报告
- 全国规模、持续经营
- 使用卫星图像和地面实况参考数据
- 用于可扩展处理的分布式管道
- 带有验证和校正工具的操作员应用程序
最适合人群：
- 监测土地利用和农业的国家机构
- 追踪年度土地覆盖变化的组织
- 研究长期景观动态的研究人员
- 管理参考数据和验证工作流程的团队
- 需要集成GIS和卫星数据服务的用户
联系信息：
- 网站：www.sinergise.com
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/sinergise
- 地址: Eggenberger Allee 49, Stiege 2, EG, 8020 格拉茨, 奥地利
- 电话号码：+386 (1) 320-61-50
- 脸书：www.facebook.com/sentinelhub.by.sinergise
- 推特：x.com/sinergise
- 邮箱: info@sinergise.com
结论
选择合适的土地覆盖分类工具是实现准确、可靠且可扩展的地球表面分析的关键一步。本文介绍的每种工具都提供独特的功能——从集成到 GIS 平台的开源库和插件，到具有自动化工作流程和验证功能的云服务。无论优先考虑的是可访问性、先进的机器学习还是与现有系统的集成，这些工具都有助于简化分类流程并提高结果质量。通过根据特定需求选择合适的解决方案，组织和研究人员可以更好地监测土地利用变化、支持环境规划，并基于可靠的空间数据做出明智的决策。