Van data naar daadkracht, met Datacadabra’s AI as a Service.
Kleurdetectie met de MowHawk
Kleurdetectie in de buitenruimte, niet per se iets waar je meteen aan denkt bij vision technology, maar niets is minder waar. Met name de berm vertegenwoordigt een belangrijk en groot deel van de biodiversiteit in Nederland. Wanneer je in staat bent in kaart te brengen hoe het gesteld is met de aanwezigheid verschillende (bloem)kleuren in de berm, dan ben je ook in staat om iets te zeggen over hoe het gesteld is met de biodiversiteit. Hoe we dat doen lees je in deze case!
De vraag
De Nederlandse Vlinderstichting is nauw betrokken bij het goed ecologisch beheren van bermen en groenstroken en het verbeteren van de biodiversiteit in het landschap. Doel is om middels monitoring en beheersing de vlinderstand in positieve zin te beïnvloeden, maar ook om een goede basis te vormen voor de aanwezigheid van andere insecten, met name bestuivers.
Tot nu toe gebeurt het in kaart brengen van bermen en groenstroken voornamelijk handmatig. Elke vierkante meter wordt met de hand uitgeteld op de aanwezigheid van bloemen en planten die aantrekkelijk zijn. Op basis hiervan wordt maaibeleid gevormd om zo de toestand alsmaar te verbeteren. Een arbeidsintensief proces dat uitermate geschikt is voor digitalisering en automatisering!
Het proces
Met de MowHawk in onze gelederen heeft Datacadabra al flink wat ervaring met het toepassen van AI in de buitenruimte. De MowHawk is daarnaast ook uitermate geschikt om kleurdetectie toe te passen. Binnen de structuur van de MowHawk ontwikkelden we daarom een nieuwe module, toegespitst op de herkenning van kleur. Kleur zegt immers iets over de aanwezige planten en daarmee over de aanwezigheid van nectar. Zo krijgen we steeds meer zicht op wat er zich afspeelt in de bermen en groenstroken van Nederland.
Het resultaat
Het ontwikkelde kleurmodel kan simultaan draaien met andere modellen van de MowHawk, dus in één “maaironde” kan zowel vuil als de aanwezigheid van invasieve plantensoorten, als de “kleurrijkheid” gedetecteerd worden. Detectie middels deze AI toepassing is daarmee niet alleen vele malen accurater maar ook nog eens vele malen efficiënter!
Tegelijkertijd zorgt een koppeling met de meest voor de hand liggende route systemen zoals GiS ervoor dat de data realtime vertaald wordt in kaarten. Zo ontstaat een eenduidig beeld van het percentage kleur, de vervuiling en de aanwezigheid van invasieve exoten. De inzichten die gegenereerd worden dienen als input voor het maaibeleid.
Deze techniek leent zich uitstekend voor verdere uitbreiding met nieuwe AI modellen!
Gerelateerde cases
Soortgelijke projecten die je waarschijnlijk ook aan zullen spreken.
