Verslag Nieuwjaarsborrel G
Verslag
Op donderdag 23 januari vond de nieuwjaarsborrel van GIN Oost plaats bij het Kadaster in Zwolle. Voor het thema
gingen we dit jaar de diepte in, met twee zeer interessante presentaties over Deep Learning en Machine Learning.
Meteen deelnemersaantal van ruim 60 geïnteresseerden was dit met recht een geslaagde nieuwjaarsborrel te noemen.
32 I Geo-lnfo I 2020-2
De ëèfste presentatie was van Laurens Bakker
die in het kader van zijn studie in opdracht van
Defensie/Kadaster onderzoek heeft gedaan
naar geautomatiseerde objectenherkenning.
Zie hierover ook het artikel van Laurens Bakker
in dit nummer [red.]. Als proefgebied is een
dunbevolkten overwegend agrarische regio:
in Wit-Rusland gekozen. Hiervan isonderzocht
of op basis van satellietdata en met behulp van
de methode 'deep learning chip classification'
mogelijk was om automatisch bruggen en
viaducten te herkennen. Dat bleek redelijk goed
te gaari waarbij de helft van de bruggen werd
gevonden met een nauwkeurigheid van 96%
(dus als de software zei: 'dit is een brug', dan
was het in bijna alle gevallen ook een brug).
De methode bleek met name bruikbaar op
plekken waar weinig tot geen ground truth data
beschikbaar was. Uiteraard was de methode ook
voor Verbetering vatbaar, die zijn door Laurens
onderzocht. Los van de inhoud die een behoor
lijk technisch karakter had, was zijn presentatie
erg leuk om te zien en te horen. Ook voor
toehoorders die nieuwzijn met de materie was
het verhaal goed te volgen. Zijn enthousiasme
-en gedrevenheid om nieuwe technieken te
•onderzoeken en toe te passen was aanstekelijk.
Automatisch schouwen is tijdbesparing
De tweede presentatie werd gegeven door
Patrick de Groot van Imagem. Zijn verhaal ging
gver een actuele en Op dit moment toegepaste
methode van automatische beeldherkenning
van het schouwproces. In 2019 is het Waterschap
Drents Overijsselse Delta aan-de slag gegaan
met automatisch schouwen, waarbij ze gebruik
maken van machine learning in ERDAS IMAGINE.
De opgave van het waterschap bestaat uit het
Schouwen van zo'n 2500 km aan watergangen,
ben arbeidsintensieve klus met een doorlooptijd
van 2,5 maand. Met de nieuwe methode wordt
■deeerste beoordeling binnen gedaan. De soft
ware herkent de niet-schone sloten en op basis
[Van deze selectie vindt een véld bezoek plaats,
plechts 6% van het areaal vroeg nog om een
peldbezoek. De nieuwe methode kan daarmee
in een veel kortere tijd met minder mensen wor-
