Mapflow 模型可在卫星、航空和无人机影像中识别建筑物、树木、道路等对象,并以可编辑的矢量图层返回。打开某个模型,即可查看它的输出结果、所需影像以及费用。
所有账户均可在 Mapflow Web、QGIS 插件和 API 中使用。

区域内每栋建筑物的屋顶轮廓,以可编辑多边形输出。
10 积分/km² + 影像 · 缩放级别 18

所有树木和灌木覆盖,细至小片树丛和成排树木。
8 积分/km² + 影像 · 缩放级别 18–20

连通的道路网络,已合并断口并移除短小残段。
5 积分/km² + 影像 · 缩放级别 18

一次提取建筑物、道路和森林,并已校正拓扑。
23 积分/km² + 影像 · 缩放级别 19

获取您所在区域的 OpenStreetMap 和 Overture 数据,不使用 AI 模型。
运行前显示
每个模型都可以处理您上传的影像、QGIS 项目中已有的栅格图层,或卫星目录中的最新影像。
在您自己的 GeoTIFF 或 QGIS 中已有的栅格图层上运行任意模型。
仅收取模型费用 · 您的 GeoTIFF
按日期、云量和拍摄角度搜索卫星目录,然后对选中的影像进行制图。
模型 + 影像费用 · 近期变化
针对特定用例训练,可应要求接入您的账户。请参阅 定制模型的工作方式。

建筑工地和在建建筑物的轮廓。
需申请 · 缩放级别 18

将联排及紧密排列的街区拆分为单栋房屋。
需申请

基于 15–10 厘米航空影像提取小型建筑和精细轮廓。
需申请 · 缩放级别 20–21

屋顶和地面上的光伏板。
需申请 · 缩放级别 19–21

基于航空影像检测并分类的游泳池。
需申请 · 缩放级别 19–20

由林带、道路或作物生长阶段分隔的田块边界。
需申请

通用分割。输出内容取决于缩放级别。
需申请 · 缩放级别 14–20
以上是目前公开记录的模型。我们还会持续为这里从未出现过的类别训练模型——它们是为特定客户、特定影像类型和特定区域定制的。如果没有您需要的模型,通常只是还没有人提出,而不是做不到。
定制模型如何运作 →多数地理空间 AI 工具只把模型交给您,最难的部分——大规模推理、版本管理、GPU 资源、重新训练——仍留给您。Mapflow 恰好相反:模型由我们构建、由我们运行,您只需使用结果。
模型运行在我们的云端与硬件上。您获得 API、网页应用和 QGIS 插件,以及每一次模型更新。无需部署,也无需维护。
当数据驻留或安全要求排除托管服务时,同一套平台可本地化部署或部署在您的私有云中——Mapflow 也会在那里调度您自己的模型,让内部模型与我们的模型共用同一个工作流引擎。