Projecten >
KOWW
Kenniscentrum Ongewenst Wortelende Waterplanten (KOWW) en Platform Datagestuurd Waterplantenbeheer
Door kennis, data en praktijkervaring over ongewenst wortelende waterplanten op Nationaal en zelfs Europees niveau te bundelen, ontstaat een aanpak die verder gaat dan losse maatregelen. Centraal staat het slimmer inzetten van beschikbare informatie, zodat beheerders beter onderbouwde keuzes kunnen maken en sneller kunnen inspelen op veranderingen in het watersysteem.
Video: uitleg project
In actie
Detectie van waterplanten
Het project in het kort
Het Kenniscentrum Ongewenste Wortelende Waterplanten (KOWW) zet zich in voor een eenduidige, ecologisch verantwoorde aanpak van woekerende waterplanten die een negatief effect hebben op de kwaliteit en functie van waterwegen.
Als onderdeel daarvan is het Platform Datagestuurd Waterplantenbeheer (PDW) ontwikkeld. Dit is een dienst voor waterbeheerders, ecologen en uitvoerders die inzicht willen krijgen in de actuele situatie van een waterpartij.
Met behulp van drones, AI-beeldherkenning en cloudsoftware brengt het PDW de verspreiding van invasieve waterplanten nauwkeurig in kaart, met als ambitie om uit te groeien tot een Europese standaard voor ecologische monitoring van waterplanten.
Rol van Objectherkenning
Wij ontwikkelen de software en AI-modellen die de technologische kern vormen van het Platform Datagestuurd Waterplantenbeheer (PDW) van KOWW. Wij leveren daarvoor de technologie die dat mogelijk maakt: van slimme beeldherkenning tot schaalbare cloudsoftware.
De basis van ons werk is data. We labelen duizenden foto’s en tekenen polygonen om waterplanten te herkennen op dronebeelden. In het begin veel handwerk, dat we versnellen met onze eigen tools en AI.
Een van de grootste uitdagingen daarbij is het onderscheid tussen invasieve exoten en sterk lijkende inheemse soorten. Zo lijkt de exoot ongelijkbladig vederkruid enorm veel op de inheemse aarvederkruid-variant. Je hebt veel expertise nodig om ze uit elkaar te houden, en dat in een AI-model vatten is complex. Die expertise halen we uit nauwe samenwerking: experts van KOWW controleren de resultaten en geven feedback, zodat we samen de modellen continu verbeteren.
Resultaat
De AI herkent inmiddels vier soorten met hoge nauwkeurigheid: Cabomba, ongelijkbladig vederkruid, grote waternavel en waterteunisbloem. Beeld voor beeld markeren ecologen waterplanten op dronebeelden, waardoor het model steeds slimmer wordt en zijn soortherkenning verder uitbreidt.
Waar een ecoloog vroeger weken deed over een inventarisatie te voet of per boot, levert het PDW nu binnen één werkdag bruikbare data op rechtstreeks verwerkt naar GIS.
Het uiteindelijke doel is een systeem dat op grote schaal (Europees) en zonder veldwerk inzicht geeft in de verspreiding van invasieve soorten, zodat waterbeheerders sneller, gerichter en efficiënter kunnen ingrijpen.
Contact
Links
Van pixel tot actie.