DEEP-project: Het detecteren van grote waternavel aan de hand van drone foto's

23-12-2021
543 keer bekeken 0 reacties

Binnen het DEEP opleidingsprogramma doen we voor Wetterskip Fryslân een opdracht om grote waternavel te detecteren aan de hand van drone foto's.

Projectleider

Stefan de Jong

Projectteam

Marcel Adema

Organisatie(s)

Wetterskip Fryslân

Projectfase

Proof of Concept

Status

Lopend

Binnen het DEEP opleidingsprogramma doen we voor Wetterskip Fryslân een opdracht om grote waternavel te detecteren aan de hand van drone foto's. 

De grote waternavel is een exoot uit Noord-Amerika die in Nederlandse wateren er goed gedijd als oever-/moerasplant. In een aantal waterlopen in ons beheergebied zijn drone foto's genomen met een multi spectrale camera (5-banden). Aan de hand van deze foto's en machine learning & deep learning technieken (semantic segmentation) trainen we een model die de waternavel kan classificeren. De uitkomst van dit model wordt verder verwerkt tot oppervlaktes zodat een indicatie kan worden gegeven waar en hoeveel waternavel zich in een gebied bevindt.

Aan de hand van deze oplossing kunnen exoten zoals de waternavel gedetecteerd en daarna gelokaliseerd worden. Hierdoor kan er een beter bestrijdingsplan worden gemaakt.

Geclassificeerd resultaat (groen = waternavel):

Afbeeldingen

X (voorheen Twitter)

READAR | Gebouwinformatie en mutatiesignalering uit luchtfoto's

Contact

Het Waterschapshuis
Stationsplein 89
3818 LE Amersfoort

033-4603100

winnovatie@hetwaterschapshuis.nl 

 

 

Cookie-instellingen