Google Earth Engine 的替代方案：详细概述 

Google Earth Engine (GEE) 广泛用于卫星数据分析和监测环境变化。但是，对于由于成本、许可限制或需要更强的数据控制而需要替代解决方案的任务，还有其他平台可以提供类似或附加功能。在本概述中，我们将探讨 Google Earth Engine 的最佳替代方案、它们的功能和主要应用领域。

地理空间数据平台提供了强大的工具，可用于访问、分析和解释卫星图像和其他环境数据集。通过利用云计算、大数据处理和机器学习，这些平台使用户能够监测环境变化、进行深入分析并做出明智的决策。导入自定义数据和集成各种数据集的灵活性使这些平台适用于从气候研究到城市规划等各种应用。

一般概念：它是什么以及它如何运作

地理空间数据分析平台（例如 Google Earth Engine 及其替代品）提供对卫星图像的访问以及用于分析卫星图像的工具。这些平台允许执行以下任务：

大数据处理

卫星图像生成大量数据，可用于分析地球表面的变化，包括植被变化、城市化监测和灾害评估。这些数据对于了解模式、预测未来趋势以及在城市规划、农业和环境保护等领域做出明智的决策至关重要。处理和分析如此庞大的数据集的能力提供了以前无法获得的洞察力，有助于主动管理自然资源和应对灾害。

像素级分析

平台使用图像处理算法对图像的每个部分进行详细分析，这对农业、林业和环境监测非常有用。像素级分析有助于识别特定作物的健康问题、跟踪森林砍伐活动和监测生物多样性。通过分析单个像素，用户可以获得高度本地化的见解，可用于采取有针对性的行动，例如优化灌溉或减轻环境破坏。

云计算

包括 Google Earth Engine 在内的许多平台都在云端运行，从而降低了对用户计算资源的要求，甚至允许在普通计算机上进行大规模数据处理。云计算还促进了协作，因为多个用户可以访问和处理相同的数据集，而无需强大的本地硬件。这种方法大大提高了研究人员和分析师无论身处何地都能协同工作的能力，从而促进了应对环境挑战的全球合作。

开发人员界面

通过 API（应用程序编程接口）访问，平台可以与其他系统集成，自动进行数据分析，并开发自定义应用程序。API 提供了灵活性，使开发人员能够创建专门的工作流程，将地理空间数据与商业智能工具集成，或构建针对特定行业需求的用户友好界面。这种级别的集成对于希望将地理空间数据纳入决策过程而无需深入技术专业知识的公司特别有益。

数据来源和访问

地理空间数据平台（例如 Google Earth Engine 及其替代品）提供来自多个来源的各种类型的数据。这些数据包括卫星图像、航拍照片以及来自 NASA、ESA 和 NOAA 等组织的环境数据集。通常，数据跨越数十年，可用于长期监测和趋势分析。大多数平台还提供导入自定义数据的功能，使用户能够将本地数据集与全球卫星数据集成以获得定制见解。此外，这些平台通常提供预处理数据集，通过为特定应用（例如气候建模或城市热岛分析）提供现成的信息，为用户节省时间和精力。

分析和用例的类型

Google Earth Engine 的替代方案通常支持多种分析方法。时间序列分析通常用于跟踪随时间的变化，可用于气候研究、监测土地利用变化或检测森林砍伐。许多平台也支持机器学习算法，帮助完成模式识别任务，例如对土地覆盖进行分类或评估洪水风险。从农业到城市规划等各行各业的用户都可以利用这些功能进行更好的决策和预测分析。例如，在农业领域，预测模型可以根据历史数据和当前情况预测农作物产量，而在城市规划领域，分析可以帮助确定易受洪水影响的地区并为基础设施建设提供信息。地理空间数据与机器学习的结合为应对复杂的环境和社会挑战提供了强大的工具。

1. FlyPix AI

在 FlyPix AI，我们专注于地理空间技术，通过先进的人工智能将复杂的航拍图像转化为可操作的地理参考见解。我们的平台通过提供准确的物体检测、跟踪和监控解决方案，改善了政府、建筑和农业等领域的运营。使用深度学习算法，我们提供详细的分析和动态跟踪，使我们的客户能够根据最精确的地理空间数据做出明智的决策。

我们的技术为用户提供了全面分析对象的方法，这对于环境监测、城市规划和基础设施管理至关重要。我们的 AI 模型可适应自定义用例，使客户能够根据其行业特定需求定制解决方案，从而提高灵活性和相关性。

我们平台的一大特色是其用户友好型界面，简化了地理空间数据的可视化和报告，使技术专业人员和决策者都能轻松使用。这种简单性与高效的数据处理相结合，为我们的客户节省了大量成本并带来了竞争优势。

FlyPix AI 还非常重视安全性和集成能力，确保始终维护数据的完整性和安全性。我们的系统与现有的 GIS 平台无缝集成，在不中断当前工作流程的情况下增强了其功能。

主要亮点：

• 先进的人工智能地理空间分析
• 可定制解决方案，满足不同行业需求
• 用户友好界面，轻松实现数据可视化
• 高度重视数据安全和系统集成

服务：

• 人工智能物体检测和定位
• 详细对象分析
• 变化和异常检测
• 动态跟踪
• 特定行业的定制用例

联系信息：

• 网站： flypix.ai
• 地址：Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Germany
• 联系电子邮箱: info@flypix.ai
• 电话号码：+49 6151 2776497
• LinkedIn： linkedin.com/company/flypix-ai

2. Sentinel Hub

Sentinel Hub 是一个基于云的平台，可访问卫星数据，包括 Sentinel、Landsat、MODIS 和其他热门来源。它允许用户高效地访问各种地理空间数据，用于各种应用。该平台对于需要大规模卫星数据来监测和评估环境条件、农业生产力和土地利用动态的研究人员、开发人员和组织特别有用。

该平台针对处理大量数据进行了优化，确保快速处理和访问分析结果。其功能使其适合环境监测、农业管理和土地利用分析等任务，这些任务需要实时数据访问和高效处理。Sentinel Hub 还支持各种可视化和数据访问工具，使其功能多样，无论是初学者还是高级用户都可以轻松集成到现有工作流程中。

关键亮点

• 先进的人工智能地理空间分析
• 可定制解决方案，满足不同行业需求
• 用户友好界面，轻松实现数据可视化
• 高度重视数据安全和系统集成

服务

• 卫星数据访问（Sentinel、Landsat、MODIS）
• 实时数据处理
• 环境监测解决方案
• 农业数据分析
• 自定义数据可视化

联系信息

• 网站: sentinel-hub.com
• 电子邮件: info@sentinel-hub.com
• YouTube：youtube.com/SentinelHub
• 推特: twitter.com/sentinel_hub
• LinkedIn: linkedin.com/showcase/sentinel-hub
• 地址: Cvetkova ulica 29, SI-1000 卢布尔雅那, 斯洛文尼亚
• 电话:+386 (0) 1 320-61-50

3. 星球实验室

Planet Labs 提供每日更新的高分辨率卫星数据，让您全面了解地球表面。该平台使用一组小型卫星（称为 Dove），它们可以高频率捕获图像，非常适合需要近乎实时信息的应用。这个商业平台适合需要使用最新和准确的数据来跟踪动态变化（例如城市发展或环境变化）的组织。

Planet Labs 的数据可通过订阅模式获取，为农业、林业、基础设施监测和灾害管理等领域提供高分辨率图像。它能够及时提供信息，帮助组织做出明智的决策，无论是评估作物健康状况、管理自然资源还是应对自然灾害。高空间分辨率和频繁的数据更新使 Planet Labs 成为需要持续和详细地球观测的用户的宝贵工具。

关键亮点

• 每日更新的高分辨率卫星图像
• 非常适合近实时地球表面监测
• 小型卫星群（Dove）用于频繁更新
• 适合商业和研究用途的基于订阅的访问

服务

• 高分辨率卫星图像
• 实时监控解决方案
• 灾害管理数据访问
• 农业和林业分析
• 基础设施管理

联系信息

• 网站：planet.com
• Twitter： twitter.com/planet
• LinkedIn: linkedin.com/company/planet-labs
• 脸书：facebook.com/PlanetLabs
• Instagram： instagram.com/planetlabs
• YouTube：youtube.com/PlanetLabs
• 地址：加利福尼亚州旧金山哈里森街 645 号 4 楼 94107

4. OpenEO

OpenEO 是一个开源平台，提供标准化 API，集成各种用于地理空间数据处理的云平台。它旨在通过提供统一的界面简化对地球观测数据的访问，使开发人员和研究人员更容易与不同的数据提供商合作。OpenEO 允许用户连接到 Google Earth Engine、Sentinel Hub 和其他云计算提供商等平台，从而提高灵活性和互操作性。

OpenEO 支持多种编程语言，包括 Python、R 和 JavaScript，让开发人员可以自由选择自己喜欢的数据访问和分析工具。该平台的开源特性鼓励社区参与，允许用户为其开发做出贡献并根据自己的特定需求进行修改。其适应性使 OpenEO 特别适合用于教育目的、研究项目和自定义分析工作流程。

关键亮点

• 具有统一 API 的地理空间数据处理开源平台
• 与 Google Earth Engine 和 Sentinel Hub 等多个云平台集成
• 支持 Python、R 和 JavaScript，实现灵活的数据分析
• 社区驱动开发，持续改进

服务

• 地球观测数据统一 API
• 自定义地理空间分析
• 教育和研究解决方案
• 跨平台集成
• 开源开发支持

联系信息

• 网站：openeo.org
• 电子邮件: openeo.psc@uni-muenster.de
• LinkedIn： linkedin.com/company/openeospec
• 推特： twitter.com/Open_EO
• YouTube：youtube.com/OpenEO
• 地址：明斯特大学地理信息研究所，Heisenbergstraße 2, 48149 Münster, 德国

5. QGIS  

QGIS 是一款功能强大、免费且开源的 GIS 工具，支持各种插件，可用于分析卫星数据和处理不同的遥感数据格式。它非常灵活，对于需要进行详细地理空间分析而不受许可成本限制的用户来说，它是一个很好的选择。QGIS 允许用户通过集成各种插件来创建自定义工作流程，例如半自动分类插件 (SCP)，它有助于自动处理卫星图像，包括分类和数据检索。

QGIS 的一大优势是其离线操作能力，这使其成为在互联网连接受限地区工作的用户的理想解决方案。它支持使用本地数据存储，提供对敏感信息的控制，并为环境研究、城市规划和资源管理提供高效的数据分析。QGIS 背后发达的社区还确保了持续更新、插件开发和强大的支持，使其成为地理空间专业人士和研究人员可靠且多功能的工具。

主要亮点：

• 用于全面地理空间分析的免费开源 GIS 工具
• 对卫星数据和图像分类的广泛插件支持
• 离线工作，适合连接受限的区域
• 社区驱动开发，持续更新

服务：

• 本地地理空间分析
• 使用插件处理卫星数据
• 定制制图解决方案
• 环境研究工具
• 本地数据存储与分析

联系信息：

• 网站：qgis.org
• 脸书：facebook.com/QGIS
• YouTube：youtube.com/QGIS

6.微软行星计算机

Microsoft Planetary Computer 是一个基于云的平台，提供广泛的生态数据集和用于地理空间分析的高级工具，专门用于应对全球可持续发展挑战。通过整合生物多样性、气候和自然生态系统的数据，它为研究人员和决策者提供了了解和解决环境问题所需的信息。该平台利用 Azure 的云基础设施，实现可扩展的数据处理和高性能分析。

微软行星计算机还支持使用 Jupyter Notebooks，允许用户使用熟悉的编程语言（如 Python 和 R）分析数据。此功能使初学者和专家都可以使用它，为数据探索、可视化和共享提供协作环境。与 Azure 服务的集成还简化了机器学习模型的部署和自定义应用程序的创建，使其成为生态研究、保护规划和可持续发展项目的强大解决方案。

主要亮点：

• 拥有大量生态数据集的云平台
• 与 Azure 集成以实现可扩展的数据处理
• 支持 Jupyter Notebooks 进行协作数据分析
• 专为可持续性研究和环境管理而设计

服务：

• 生态数据访问
• 可扩展地理空间分析
• 生物多样性和气候数据解决方案
• 与 Azure 云服务集成
• Jupyter Notebook 支持数据分析

联系信息：

• 网站：planetarycomputer.microsoft.com
• Ggithub：github.com/Microsoft/planetary-computer-apis

7. Earth Engine 代码编辑器

Earth Engine 代码编辑器是一个在线集成开发环境 (IDE)，用于使用 Google Earth Engine 平台用 JavaScript 和 Python 编写代码。它让用户可以访问 Google 的地理空间处理基础设施，从而实现大规模环境数据分析和可视化。该工具对于熟悉编码的用户特别有用，因为它可以访问各种数据集和计算能力来解决复杂的地理空间问题。

Earth Engine 代码编辑器专为交互式探索而设计，具有实时可视化数据和结果的功能。该平台还支持机器学习集成，使用户能够将高级分析应用于地理空间数据集。它的易用性和与 Google Cloud 基础架构的集成使其成为开发人员和数据科学家的绝佳选择。

关键亮点

• 支持 JavaScript 和 Python 脚本
• 与 Google Cloud 基础架构集成
• 丰富的全球地理空间数据集库
• 允许交互式地图可视化和自定义脚本

服务

• 自定义地理空间脚本
• 大规模数据处理
• 交互式地图可视化
• 环境监测工具
• 气候数据分析

联系信息

• 网站：osgeo.org、geoserver.org
• 电子邮件：treasurer@osgeo.org, info@osgeo.org
• 脸书：facebook.com/OSGeoFoundation
• LinkedIn: linkedin.com/company/osgeo
• Twitter： twitter.com/osgeo
• 地址：OSGeo，9450 SW Gemini Dr. #42523，比弗顿，俄勒冈州 97008，美国

8. SkyWatch 地球缓存

SkyWatch EarthCache 是一个基于云的平台，可简化开发者和企业对卫星图像的访问。EarthCache 提供对各种卫星数据的访问，包括高分辨率图像和多光谱数据，可用于农业、基础设施监测和环境评估等各种应用。它具有易于使用的 API，可按需提供卫星图像，而无需直接采购卫星数据的复杂性。

SkyWatch EarthCache 的主要优势在于其按使用付费模式，可帮助企业高效使用卫星数据而无需前期投资。该平台注重易于集成，非常适合希望在现有应用程序和工作流程中添加地理空间洞察的企业。

主要亮点：

• 通过易于使用的 API 按需获取卫星图像
• 通过一个平台访问多个卫星数据提供商
• 按使用付费模式，实现经济高效的数据使用
• 支持农业和基础设施等多个行业

服务：

• 通过 API 访问卫星数据
• 基础设施监控解决方案
• 农业洞察
• 环境评估
• 定制地理空间数据解决方案

联系信息：

• 网站：skywatch.com 
• LinkedIn： linkedin.com/company/skywatch-space-applications-inc
• 推特： twitter.com/SkyWatchApps
• 地址：加拿大安大略省基奇纳市查尔斯街西 151 号 199 室

9. 空中客车OneAtlas

Airbus OneAtlas 提供广泛的卫星图像数据库和分析工具，专为国防、农业和基础设施等各个行业而设计。OneAtlas 平台允许用户访问 Airbus 卫星群（包括 Pléiades 和 SPOT 卫星）的高分辨率卫星图像，提供高频数据和高空间分辨率以实现精确监控。

OneAtlas 集成了分析工具（包括基于 AI 的处理），可提供源自地理空间数据的强大见解。该平台非常适合需要可靠卫星数据、频繁更新和高级分析功能的项目，例如城市规划、监测森林砍伐或管理资产。

关键亮点

• 获取空中客车卫星星座数据（Pléiades、SPOT等）
• 高频高分辨率卫星图像
• 通过人工智能分析获取地理空间洞察
• 专为国防、农业和基础设施等行业设计

服务

• 卫星图像访问（Pléiades、SPOT）
• 基于人工智能的地理空间分析
• 农业和环境监测
• 城市规划和基础设施管理
• 定制数据解决方案

联系信息

• 网站： intelligence.airbus.com
• 领英: linkedin.com/company/airbus-defence-and-space
• 推特： twitter.com/AirbusSpace
• 地址：Willy-Messerschmitt-Straße 1, 82024 陶夫基兴, 德国
• 电话: +49 89 607 0

10. Mapbox

Mapbox 为开发人员提供地图和定位工具，用于构建自定义地图和空间可视化。它为开发人员提供了一套全面的 API 和 SDK，用于创建高度交互且视觉吸引力强的地图。Mapbox 适用于为 Web 和移动平台创建导航应用程序、视觉叙事和高级数据可视化。

Mapbox 平台包含各种可自定义的底图，并支持实时数据集成，非常适合车队管理和城市规划等动态应用。其广泛的开发工具库和社区支持使开发人员能够根据特定用例创建独特的地图解决方案。

关键亮点

• 用于构建自定义地图的 API 和 SDK
• 具有实时数据更新的高分辨率地图
• 面向非开发人员的用户友好型设计工具
• 兼容网络和移动平台

服务

• 自定义地图创建
• 基于位置的应用程序开发
• 导航和路线解决方案
• 实时地理空间数据集成
• 视觉叙事和数据可视化

联系信息

• 网站: mapbox.com
• LinkedIn: linkedin.com/company/mapbox
• Twitter: twitter.com/mapbox
• YouTube：youtube.com/channel/UCIHl9sd2brgvjBlSETKYDcg
• Instagram： instagram.com/mapbox
• 脸书：facebook.com/Mapbox

11.Esri ArcGIS在线

Esri 的 ArcGIS Online 是一款基于云的地图和分析解决方案，允许用户创建、管理和共享空间内容。它提供了多种用于空间分析、数据可视化和协作的工具，使其成为需要集成 GIS 解决方案的研究人员、规划人员和组织的强大工具。

ArcGIS Online 包括空间分析、地图创建和数据共享功能，以及与其他 Esri 产品集成的功能。它易于使用，并配有一整套 GIS 工具，是需要强大地理空间分析功能的企业和政府组织的热门选择。

主要亮点：

• 基于云的 GIS，具有全面的空间分析工具
• 丰富的地理空间数据层库
• 为非技术用户提供友好的映射界面
• 用于共享地图和数据的协作工具

服务：

• 交互式地图绘制与分析
• 地理空间数据管理
• 基于云的协作
• 数据可视化工具
• 位置分析

联系信息：

• 网站：arcgis.com
• 脸书：facebook.com/esrigis
• Twitter： twitter.com/Esri
• 领英: linkedin.com/company/esri
• Instagram： instagram.com/esrigram
• YouTube：youtube.com/user/esritv
• 电话：+1-909-793-2853
• 地址：美国加利福尼亚州雷德兰兹纽约街 380 号

12. TerrSet

TerrSet 是一个用于监测和建模地球系统的综合地理空间软件系统。它提供用于 GIS、遥感和地球系统建模的工具，重点关注环境管理和可持续发展。TerrSet 的工具套件旨在帮助用户了解人类和自然过程对环境的影响。

该平台提供土地变化建模、栖息地风险评估和 REDD（减少毁林和森林退化造成的排放）分析工具，对环境保护工作特别有价值。该平台专注于模拟环境变化和气候变化的影响，这使得 TerrSet 成为研究人员和环保主义者的综合工具。

关键亮点

• GIS、遥感和地球系统建模的集成套件
• 监测环境变化和可持续性分析的工具
• 专为全面地理空间分析而设计的用户友好界面
• 支持 REDD 和土地变化建模

服务

• 环境建模与监测
• 土地覆盖变化分析
• REDD 分析
• 地理空间数据集成
• 可持续发展规划

联系信息

• 网站：clarklabs.org/terrset
• 脸书：facebook.com/profile.php?id=100067857810858&paipv=0&eav=AfYgTWwbsJYq5rAscDqG95PYGK8jrDkb4ndz1e8XQQVTxQiOlBw1_vS8PA49Z3kbFsw
• 电子邮件：clarklabs@clarku.edu
• 电话：+1-508-793-7526
• 地址：克拉克大学，950 Main Street，伍斯特，马萨诸塞州 01610-1477，美国

13. 六边形 Luciad

Hexagon Luciad 是一个地理空间软件平台，提供先进的数据可视化和分析功能。它用于实时态势感知，使用户能够可视化并与来自各种来源（例如卫星图像、传感器数据和航拍照片）的复杂地理空间数据进行交互。Luciad 在国防、航空和应急响应等实时数据可视化至关重要的行业中尤其受欢迎。

该平台支持 2D 和 3D 可视化，并可与多种数据格式和标准集成。Hexagon Luciad 的优势在于它能够无缝处理大量数据，对于需要高性能地理空间分析和可视化功能的用户来说，它是一款有价值的工具。

主要亮点：

• 通过 2D 和 3D 数据可视化实现实时态势感知
• 与多种数据格式和标准集成
• 用于国防、航空和应急响应行业
• 大数据量的高性能分析

服务：

• 实时地理空间数据可视化
• 多源地理空间数据整合
• 高性能分析
• 国防和应急响应解决方案
• 定制地理空间应用程序开发

联系信息：

• 网站: hexagon.com
• 脸书：facebook.com/HexagonAB
• Instagram： instagram.com/hexagon_ab
• LinkedIn: linkedin.com/company/hexagon-ab
• YouTube：youtube.com/hexagonvideos
• 地址：Hexagon AB (Publ)，PO Box 3692，SE-103 59 斯德哥尔摩，瑞典
• 街道地址：Lilla Bantorget 15, SE-111 23 斯德哥尔摩, 瑞典
• 电话：+46 8 601 26 20
• 传真：+46 8 601 26 21

14.卡托

Carto 是一个基于云的地理空间分析和制图平台，允许用户通过交互式地图管理和可视化数据。Carto 帮助组织和开发人员创建可用于业务分析、城市规划和市场研究的富有洞察力的地图。该平台允许使用各种 API 和分析工具将空间数据与外部来源集成。

Carto 使用自己的工具以及与 Python 和 R 等流行编程语言的集成，提供了广泛的数据处理和分析功能。这使得该平台适用于广泛的任务，包括分析消费者行为趋势、管理交通和评估城市规划区域。

主要亮点：

• 地理空间分析和绘图云平台
• 与外部数据源集成以进行高级分析
• 支持 Python 和 R，以扩展分析功能
• 专注于城市分析和商业智能

服务：

• 交互式地图创建
• 地理空间数据分析与可视化
• 商业智能和消费者趋势分析
• 交通管理和城市规划解决方案

联系信息：

• 网站: carto.com
• YouTube：youtube.com/user/CartoDB
• 脸书：facebook.com/CartoDB
• Twitter： twitter.com/CARTO
• LinkedIn: linkedin.com/company/carto

15. Picterra

Picterra 是一个利用机器学习技术的地理空间图像分析平台。它允许用户创建自定义图像分析模型，从而更轻松地监测地表变化、观察基础设施和评估环境条件。Picterra 提供可视化工具，旨在与各种业务流程无缝集成，适用于农业和资产管理等行业。

该平台专注于简化处理大量地理空间数据的工作，使用户无需深厚的编程知识即可训练机器学习模型。Picterra 是需要可定制地理空间分析解决方案（从环境监测到基础设施管理）的公司的理想选择。

主要亮点：

• 机器学习驱动的地理空间分析平台
• 创建自定义模型以进行定制数据分析
• 训练模型不需要深厚的编程技能
• 适用于农业、资产管理和环境监测

服务：

• 地理空间图像分析
• 自定义机器学习模型训练
• 环境监测解决方案
• 基础设施观察工具

联系信息：

• 网站：picterra.ch
• LinkedIn: linkedin.com/company/picterra
• 脸书：facebook.com/picterraCH
• Twitter： twitter.com/picterra
• YouTube：youtube.com/channel/UCqhX4AkDk4pdBFECW-_GoCw
• 地址: Rue de la Mouline 8, 1022 Chavannes, 瑞士
• 邮箱：hello@picterra.ch

结论

在日益发展的地理空间数据分析领域，有几种强大的 Google Earth Engine 替代方案，可满足各行各业的不同需求。SkyWatch EarthCache、Airbus OneAtlas 和 Sentinel Hub 等平台提供专业服务，无论是高频卫星图像、AI 驱动的洞察，还是通过 API 轻松集成。这些平台使用户能够有效地利用卫星数据，用于从农业到城市规划等各种应用，提供灵活且可扩展的解决方案。选择正确的工具取决于特定的项目要求、数据可访问性和所需的分析规模，确保组织能够根据地理空间情报做出明智的决策。

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