loppenwijken in kaart te brengen:
aktische toepassingen
2018-6 I Geo-Info
43
Figuur 1 - Het resultaat van het classificatiemodel dat gebouwen (rood), vegetatie (groen), bodem (beige), structuren zoals muren (wit), en andere objecten
(paars) onderscheidt in beelden van een sloppenwijk die met een onbemand luchtvaartuig genomen zijn.
Het tweede gedeelte van het proefschrift wijdt
zich aan praktische toepassingen. Eén taak was
om te observeren hoe de belanghebbende
partijen in Kigali, Rwanda de onbemande lucht
vaartuigdata gebruiken. Het werd bijvoorbeeld
opgemerkt dat de hogere resolutie en actualiteit
van de beelden manuele digitalisatieprocessen
vergemakkelijkten en ook informatie geven die
voorgaand niet beschikbaar was in satellietbeel-
den of luchtfoto's (zoals afvalhopen). De beelden
lieten consultants zich ook beter voorbereiden
op veldwerk en vergemakkelijkte de commu
nicatie tussen verschillende belanghebbende
partijen.
Privacy is een issue
Er zijn een aantal ethische zorgen betreffende
UAV-beelden, zoals: het mogelijk in kaart brengen
van objecten die als privaat beschouwd worden,
de distributie van deze gevoelige informatie, en
mogelijk misbruik ervan. Een laatste taak was dus
om de sociale impact van het gebruik van UAV's in
de context van sloppenwijkverbeteringsprojecten
te analyseren. Inwoners van sloppenwijken in
Kigali, Rwanda en Dar es Salaam, Tanzania waar
UAV-projecten plaatsvonden, werden gevraagd
om objecten aan te wijzen in deze beelden die
zij als vertrouwelijk beschouwen. Deze objecten
konden zijn:
vermijdbaar - objecten kunnen door de
inwoners zelf weggenomen worden als ze voor
afgaand zouden weten van de UAV vluchten en
implicaties ervan;
onvermijdbaar maar verwijderbaar - objecten
die niet weggenomen kunnen worden, maar
wel in de beelden zelf vervaagd kunnen
worden voorafgaand aan distributie;
onvermijdbaar en onverwijderbaar - deze laatste
groep objecten behoort tot het meest veront
rustende vanwege het feit dat deze objecten
als privé beschouwd kunnen worden, maar ook
precies de objecten die door de vluchten als
doel beschouwd kunnen worden. Bijvoorbeeld,
huizen die in gevaarlijke gebieden liggen, kun
nen onteigend worden.
Het onderzoek toont ook aan hoe belangrijk de
plaatselijke context is zowel als welke acties onder
nomen kunnen worden om het ethisch gebruik
van UAV's en een gelijke distributie van de baten te
verzorgen.
Kort samengevat
Dit onderzoek toont aan hoe de simultane
provisie van 2D-beelden en 3D-puntwolken
afkomstig van UAV's met artificiële intelligentie
gemanipuleerd kunnen worden om actuele en
gedetailleerde ruimtelijke data te verkrijgen. Zo kan
men hoogwaardige kaarten verkrijgen door
(grotendeels) automatische processen, ondanks
de moeilijke omstandigheden van sloppenwijken.
Ten tweede, door samen te werken met echte
sloppenwijkverbeteringsprojecten heeft men
tijdens het onderzoek een uniek beeld kunnen
verkrijgen betreffende het daadwerkelijke gebruik
van de data door de lokale overheden, ingenieurs
en bewoners. Bewoners van de sloppenwijken
konden in eerste instantie weinig praktisch gebruik
van deze beelden bedenken. Twee jaar later bleek
daarentegen, dat de beelden gebruikt werden
voor verschillende onverwachte toepassingen.
Aangezien UAV's steeds toegankelijker worden en
het verwerken van data steeds eenvoudiger, wordt
het ook steeds eenvoudiger om een toekomst
voor te stellen waarin drones gebruikt worden om
stedelijke ontwikkelingsprojecten te ondersteunen.
Het gehele proefschrift kan men online nalezen:
research.utwente.nl/en/publications/unmanned-
aerial-vehicle-mapping-for-settlement-upgrading
/n
Caroline Gevaertis Assistant Profes-
A sor bij de Universiteit van Fwente
/Faculteit IFCen bereikbaar via
c.m.gevaert@utwente.nl.
