Drones en AI voor effectievere bestrijding van invasieve waterplanten |
|
|
|
|
 |
| 222 sec |
KOWW legt focus op onderzoek naar innovatieve methoden
Het vorig jaar opgerichte Kenniscentrum Ongewenst Wortelende Waterplanten (KOWW) is al flink op stoom. De grootste ambitie van initiatiefnemer Leon Sterk is om tot een platform te komen waar alle betrokken partijen terechtkunnen voor data over (locaties van) waterplanten. Ook moet er een eenduidige normering komen voor de beheersing hiervan. Met meerdere partijen wordt samengewerkt, onder meer met Datacadabra dat gespecialiseerd is in data-science, AI en de Rijksuniversiteit Groningen.
| KOWW zet onder meer drones in voor dataverzameling |
Een van de thema's waar KOWW, naast het promoten van de Europese norm CWA-17916, zich intensief mee bezighoudt, is onderzoek naar innovatieve methoden voor de bestrijding van invasieve exoten en het beheer van waterplanten in het algemeen. Wetenschappers, ecologen en onderzoeksinstituten spelen hierin een centrale rol. Zij zijn voortdurend op zoek naar betere, duurzamere oplossingen. Dit gaat bijvoorbeeld over de identificatie van woekerende waterplanten door middel van dronetechnologie en AI, het effectief en duurzaam verwijderen op basis van toegankelijke data en uiteindelijk het automatisch verwijderen door middel van autonome beheerschepen.
Eén platform
In dit verband is het de doelstelling van KOWW om als initiator tot een platform te komen voor alle betrokken partijen, om data te delen en toegang te hebben tot die data. 'Ik merk dat mensen momenteel data niet willen delen,' vertelt Leon Sterk, initiatiefnemer van KOWW. 'Zo'n platform moet toegankelijk zijn. Momenteel heeft iedereen zijn eigen data. Maar die moeten worden gedeeld om tot een gemeenschappelijke aanpak te komen. We willen bereiken dat iedereen bij de buren kan kijken, zodat je ook weet wat daar aan de hand is. Als je ergens wilt gaan bestrijden, dan moet je weten of het wel zin heeft. Wij zijn met diverse waterschappen, gemeenten en provincies in gesprek. De bedoeling is om onder water een complete inventarisatie te kunnen maken van welke planten er zijn en waar ze exact zitten. Je zou vervolgens die waterplanten kunnen verwijderen waar je last van hebt met de juiste, effectieve methode en eventueel zelfs autonoom. Dat is gewoonweg de toekomst.'
 | | Inventarisatie waterplanten door middel van luchtdrone |
|
|
Ook is Sterk in gesprek met bootfabrikanten over normering van de nieuwe methode. 'De bedoeling is dat ze allemaal via dezelfde norm gaan werken en de boten de verzamelde data aankunnen. Of de boten nou uiteindelijk autonoom gaan werken of met iemand aan boord, ze moeten sowieso de data kunnen lezen. Zodat de medewerkers kunnen zien wat ze moeten uitvoeren. Er liggen nog volop ontwikkelmogelijkheden bij de fabrikanten. Het werken met data moet verder worden doorontwikkeld, maar heeft absoluut de toekomst. Evenals het autonoom kunnen opereren in het licht van schaarste aan menskracht, wat ook door de EU wordt gestimuleerd. Als initiatiefnemer willen wij deze innovaties als eerste naar onze markt uitrollen.'
|
|
'Momenteel heeft iedereen zijn eigen data, maar die moeten worden gedeeld om tot een gemeenschappelijke aanpak te komen'
| |
|
Drones
Momenteel worden er bijvoorbeeld al drones ingezet om te inventariseren. 'We zijn in staat met drones vliegend en varend informatie te verzamelen,' zegt Sterk, 'maar een van de uitdagingen is dat je niets ziet als het water troebel is. Daarom zetten we een andere technologie in om iets zichtbaar te kunnen krijgen. Hierbij gaat het om sensor fusion. Er moeten verschillende sensortechnieken worden ingezet om een beeld te krijgen van de hoeveelheid, de soort en de plek van de planten. Samen met Mobile Survey, Datacadabra en de Rijksuniversiteit Groningen (RUG) zijn we nieuwe technieken aan het ontwikkelen om zo uiteindelijk tot een AI voor plantherkenning te komen.'
Sterk verwacht dat over ruim een half jaar de eerste remote-controlboot ingezet gaat worden. Dezelfde termijn geldt naar verwachting voor de eerste onderzoeksresultaten van de onderwaterherkenning van waterplanten. 'Boven water weten we wel wat we kunnen en wat de beperkingen zijn, maar onder water ligt de grootste uitdaging. Daar wordt nu hard aan gewerkt.'
Samenwerking met Datacadabra
KOWW werkt in dit kader samen met Datacadabra, dat bedrijven ondersteunt met data-science en artificial intelligence. Deze Enschedese AI-specialist levert een belangrijke bijdrage met de MowHawk, een slim camerasysteem dat samen met Wim van Breda bv is ontwikkeld. Dit systeem is onder meer al succesvol toegepast bij het detecteren en classificeren van invasieve exoten in de berm. De software en het prototype voor de camera is door Datacadabra ontworpen; Wim van Breda heeft de hardware (camera, onderstel en montage) en domeinexpertise geleverd. Het systeem gebruikt computer vision (AI) en locatie- en oriëntatiesensoren om data over de berm te verzamelen.
'Het is behoorlijk moeilijk om aan ecologen en andere deskundigen te komen die het plantenbestand kunnen inventariseren,' vertelt Loraine Nijhuis, managing director van Datacadabra. 'Als je dit kunt doen met drones en AI, kun je datagestuurd werken. Op deze manier kun je monitoring en beheer beter faciliteren. Dat gaat een stuk sneller en efficiënter. Hiervoor bouwen wij allerlei modellen op verschillende manieren. Wij zijn eigenlijk vooral gericht op waarneming en vision technology.' Met de RuG is een EngD- [red. Engineering Doctorate-]programma opgestart om dit aan te vullen met sensor fusion.'
 | | Inventarisatie gebied met lucht- en waterdrones |
|
|
Ongelijkbladig vederkruid in Weerribben
Datacadabra kwam vorig jaar in contact met Harkboot.nl. Nijhuis: 'Harkboot heeft gevraagd om een zogeheten proof of concept met ons te doen. Dit, om te kijken of we de techniek die we boven water uitvoeren met de MowHawk, ook in de waterwegen kunnen doen, met onderwatercamera's en dergelijke. We hebben met Harkboot een paar weken in de Weerribben rondgevaren en met drones gevlogen om zo veel mogelijk data en videomateriaal binnen te halen. Vervolgens hebben we deze geanalyseerd om te kijken of we bepaalde planten konden detecteren, zoals ongelijkbladig vederkruid en Cabomba, beide invasieve exoten.' Ze vervolgt: 'Datacadabra kan dit bijvoorbeeld al heel goed met waternavel, waarmee we al een behoorlijke tijd ervaring hebben. De truc is natuurlijk om al die modellen te kunnen combineren. We hebben in de Weerribben onder andere het ongelijkbladig vederkruid in kaart gebracht en het is ons gelukt om voor een proeffase een behoorlijk goed resultaat te halen. Hierbij hebben we wel gemerkt dat het water heel troebel is en je afhankelijk bent van de omstandigheden op dat moment.'
Bij het labelen van data wordt er een bounding box omheen gezet, aldus Nijhuis. 'We knippen het bewuste plantje dus niet uit, maar doordat je er een vakje omheen trekt, weet het model waarop het zich moet concentreren. Die herkenning zit momenteel nog in de leerfase. De bedoeling is dat je in toekomstige modellen om de plant heen gaat tekenen, zodat je zeker weet dat het ongelijkbladig vederkruid betreft als hij een keer verspringt. Daar zijn we nog niet, maar de volgende stap is dat herkenningssoftware prima toepasbaar is in waterwegen. Het doel is om heel gericht waterplanten, waaronder invasieve exoten, te kunnen herkennen, monitoren en beheersen. Uiteindelijk willen we bereiken dat deze methode de norm en de gestandaardiseerde aanpak wordt in die wereld.'
 | | Leon Sterk, initiatiefnemer KOWW |
|
|
 | | Loraine Nijhuis, Datacadabra |
|
|
| Rijksuniversiteit Groning... | |
| |
| LOGIN
met je e-mailadres om te reageren.
|
|
|
| Er zijn nog geen reacties. |
Tip de redactie
|
