Sinds de lancering van het kennisprogramma Klimaatadaptatie door Rijkswaterstaat in mei 2023, is er grote vooruitgang geboekt. Het lectoraat Smart Sensor Systems van De Haagse Hogeschool heeft samen met de Hanzehogeschool Groningen, baanbrekende technologieën ontwikkeld om biodiversiteit te monitoren. “Rijkswaterstaat wil nu meer kennis vergaren over de bomen langs de hoofd(vaar)wegen, om de wegen veilig te houden,” legt John Bolte, projectleider en lector Smart Sensor Systems, uit.

De focus van Rijkswaterstaat is verschoven van het monitoren van planten naar bomen, ook wel bekend als houtopstand. “We gaan meten waar bomen staan binnen vier meter van de snelweg. Hoe hoog ze zijn, welke soorten het zijn en wat hun gezondheidsstatus is,” zegt Bolte. 

Veiligheidsrisico’s

Uit veiligheidsoverwegingen mogen bomen bijvoorbeeld niet hoger zijn dan 2,5 meter en vier centimeter in doorsnede. Als jonge boompjes in de obstakelvrije zone niet op tijd worden gekapt, moeten ze elders worden herplant vanwege de herplantplicht onder de Omgevingswet. Daarnaast nemen de veiligheidsrisico’s toe als bomen ziek of verzwakt zijn. Door hevige regenval kunnen wortels verrotten en bij extreme droogte uitdrogen, met vallende takken of omwaaiende bomen bij storm tot gevolg. De impact van de klimaatverandering maakt bomen kwetsbaarder dan ooit.

Innovatieve technologieën

Het team van Smart Sensor Systems, onderdeel van het Centre of Expertise Digital Operations & Finance van De Haagse Hogeschool, heeft een lidar-camerasysteem ontwikkeld dat een gedetailleerde 3D-weergave van de omgeving kan maken. Deze op artificial intelligence gebaseerde technologie biedt veelbelovende resultaten en kan planten herkennen bij een snelheid van 80 kilometer per uur. “Peperdure highspeed camera’s kunnen dat ook, maar de kunst is om betaalbare systemen te ontwikkelen voor dit doel en dat is ons gelukt”, zegt Bolte trots. “We bereiken een herkenningspercentage van 85 procent, ondanks uitdagingen zoals bewegingsonscherpte door de hoge snelheid.”

Complexe klus

Voor bomen is het onderzoeksproject nog uitdagender. “De hoogte van bomen kunnen we nauwkeurig bepalen met lidar-beelden,” legt Bolte uit. Door de puntenwolk die lidar genereert, kan de afstand en hoogte van bomen precies worden gemeten. Informatie over boomsoorten vereist echter camerabeelden. “Met ongeveer 217 verschillende boomsoorten langs de Nederlandse snelwegen, plus variaties, is dat een complexe klus. Voor het vaststellen van de gezondheidsstatus gebruiken we naast camerabeelden ook multispectrale beelden. Deze beelden vertellen ons veel over de conditie van een boom.”

Combineren van data

Het projectteam begint met het combineren van data uit verschillende bronnen. Bolte: “We brengen in kaart welke databases er zijn, zoals het boomregister en het Actueel Hoogtebestand Nederland, en beoordelen de kwaliteit van die data. Interviews met experts van Rijkswaterstaat helpen bij het formuleren van de onderzoeksbehoeften. Willen ze alleen weten of een boom gezond of ongezond is? Of ook welke ziekte de boom heeft? Afhankelijk daarvan kiezen we de juiste technologie en sensoren.”

Trainen van het model

De onderzoekers kijken vervolgens welke configuraties en analysemethoden nodig zijn om het meetsysteem te optimaliseren. “We zoeken hardware en software die werken bij hoge snelheden,” zegt Bolte. “Op proefvelden willen we technologieën testen en datasets verzamelen. Een groot deel van het succes hangt af van gelabelde data om de AI-modellen te trainen. We moeten daarvoor duizenden scherpe beelden hebben van verschillende boomsoorten en gezondheidsniveaus.”

Vooruitblik

De ideale uitkomst is een systeem dat boomsoorten en gezondheidsstatussen kan identificeren bij hoge snelheden. Mocht dit niet haalbaar zijn, dan wordt gekeken naar alternatieven, zoals het gebruik van drones of lagere snelheden. Misschien blijkt na onderzoek dat het in kaart laten brengen door een drone de beste optie is.

Uitdagingen en kansen

Het project kent uitdagingen, zoals het verkrijgen van voldoende gelabelde datasets en het omgaan met bewegingsonscherpte. Toch is de potentie enorm. Rijkswaterstaat kan met de resultaten risicoanalyses maken en ecologen en weginspecteurs gericht inzetten om specifieke bomen te inspecteren. Bolte: “Met deze technologie kan Rijkswaterstaat niet alleen wegen veiliger maken, maar ook de biodiversiteit behouden.”

Meer weten?

Wil je meer weten over het onderzoek? Bekijk de projectpagina of neem contact op met John Bolte