eCognition是一套全球公認最強大的物件式遙測影像分析軟體，它能夠支援各式資料，例如: 衛星影像、航照影像至無人飛行載具(UAV)，甚至是空載光達點雲的分類，並能透過加入高程資料及各式向量資料的輔助，透過使用者邏輯建立分析流程，連結各種資料間的內涵，從單純的地理資料萃取出使用者所需要的資訊。

要說明eCognition有多強大首先要理解它的影像分類模式。影像本身是由許多像元(Pixel)組合而成，在傳統的分類方法中，我們透過了解各像元的光譜反射值，例如：紅光、綠光、藍光、紅外光的反射值，透過數值的篩選，將各個像元分門別類，每個像元都可能被分在不同的類別。但事實上，地表物相當複雜，往往分類出來的成果很瑣碎(如下圖)，結果產生椒鹽效應(salt-and-pepper effect)，尤其當影像的解析度越高椒鹽效應越是明顯，也造成分類後的成果無法直接使用，必須經過其他資料清整等步驟才能做後續應用。

● 物件式影像分析技術(OBIA)
近幾年來OBIA逐漸成為影像分類法的主流，其概念就是在分類前先將影像分割(Segmentation)成許多“區塊”，我們又稱這些區塊為“物件”。除了利用上述的光譜值(color)來區分不同的類別外，物件還有更多的特徵，例如大小(size)、紋理(texture)、形狀(shape)、脈絡(context)等，OBIA即結合上述因子輔助辨別影像上的物體，類似於人眼辨識的機制，比像元式分類成果更為準確、可靠。如下圖所示，像元式分類就有如拿著顯微鏡來辨認桌子的顏色；而物件式分類則可以看到桌子較完整的全貌。eCognition可以說是目前市面上將OBIA概念發揮到極致的一個影像分析工具。

● 多元的影像分類技術
eCognition在OBIA的影像物件框架之下，透過獨有的準則化設計整合目前五大主流影像分類技術，包含：知識導向分類法(Knowledge-based)、監督式分類法(Supervised Classification)、非監督式分類法(Unsupervised Classification)、電腦視覺物件偵測(Computer Vision)、深度學習(Deep Learning)，是目前市場中功能最齊全且最強大的影像分析軟體。

●　支援、整合各式空間資料
除了最基本的影像資料外，eCognition更可充分融合各種地理空間數據，如網格(raster)、三維點雲(point cloud)和GIS向量形式(vector)的主題圖。在OBIA的基礎下交互運用不同資料類型提供的特徵，更多的資料來源也將使得影像分析成果更為精確可靠。

• CPU處理器：雙核心
• RAM記憶體：4GB DDR-RAM
• 硬碟：50 GB S-ATA Drive
• 顯示：Full HD Display (1920x1080)
• 作業系統：Microsoft Windows 10 Professional 64位元