PIE-Engine

PIE-Engine 是基于 Google Earth Engine 架构理念打造的国产化替代平台,最大区别在于支持高分系列、资源系列等国产卫星数据(如高分一号、高分六号宽幅等),并适配国产 CPU 芯片。提供 JavaScript 和 Python 双 API,内置超过 300 个常用算子,在数据合规、访问速度、本地化技术支持方面更适配国内用户,云端算力对国内研究者更稳定可及。

PIE-Engine 采用分级授权模式:个人开发者可免费注册使用基础算力和公开数据集;学术研究用户提供教育版授权,免费或低价用于论文研究;商业用户按调用算力、数据存储量、API 请求次数综合计费,还提供私有云部署授权(年费制)。具体报价需联系航天宏图销售,普通科研项目通常几千元到几万元/年。

广泛应用于自然资源监测(土地利用变化、矿产开发监管)、生态环境(水质反演、秸秆焚烧火点监测)、农业(农作物种植面积提取、长势监测)、林业(森林蓄积量估算、植被覆盖)、水利(洪涝灾害评估)、城市管理(违建监测、热岛效应)等领域。特别适合需要处理海量遥感影像的政企用户和科研院所。

支持三种部署:1)公有云 SaaS 模式,通过浏览器或 API 直连云端,免运维;2)专有云部署,部署在客户自有服务器或私有云,数据不出本地;3)信创版适配国产化环境(如麒麟 OS、海光 CPU),满足等保和信创要求。个人用户直接通过 pie-engine.com 注册即可使用,企业用户常选信创或专有云版本。

官方提供完整的中文文档、教程示例和教学视频,熟悉 GEE 的用户可直接迁移代码。平台内置在线 IDE,支持交互式编程与即时结果显示。新手建议路径:先在示例库中改写案例(如 NDVI 计算)→ 学习 ImageCollection 与 FeatureCollection 处理 → 掌握 reducer、map 算子与导出(Export)方法→ 学习时间序列分析与机器学习分类,通常 1-2 周可上手实际项目。