| GeoForge | Ageospatial | 基于大语言模型(GeoLLMs)开发的地理空间分析平台，可以实现空间数据处理和遥感数据智能分析 |
| ArcGIS pro | ESRI | 提供了大量遥感AI算法和在大规模数据上训练的预训练模型，可以完成要素提取、变化检测和时间序列分析等业务 |
| Segment-geospatial | UniversityTennessee | 基于视觉大模型Segment Anything开发的工具库，可以简化用户利用SAM进行遥感影像分割和地理空间数据分析的过程 |
| AI Earth | 阿里达摩院 | 遥感AI算法工具累计达16类，公开数据集规模达70余类 |
| SkySense | 武汉大学、蚂蚁集团 | 10亿参数量的多模态遥感基础模型，从单模态到多模态、静态到时序、分类到定位，灵活适应各种下游任务，具有显著泛化能力 |
| 空天·灵眸 | 空天院、华为 | 训练数据集包含了200多万幅遥感影像，数据集中包含了1亿多具有任意角度分布的目标实例 |
| 天权大模型 | 航天宏图 | 立足开源大模型基础结构，融合PIE-Engine AI 43类语义分割及变化检测模型，适配10余类重点目标检测识别业务 |
| SenseEarth 3.0 | 商汤科技 | 具有3.5亿规模的遥感大模型，涵盖25个语义分割模型，其中地物分割能力在百万级图斑验证集上的平均精度超过80% |
| 长城大模型 | 数慧时空 | 综合自然资源领域文本、图像、视频等多种模态的数据，通过学习能够有效对自然资源业务进行理解和生成 |
| 星图地球智脑 | 中科星图 | 提供地球数据智能处理能力、地球信息智能感知能力、地球场景智能重建能力等 |
| 珞珈灵感 | 武汉大学 | 遥感智能解译训推一体平台，13亿参数多模态大模型，集成了场景分类、目标检测、变化检测等典型下游任务模型库 |