Natuurmonitoring met AI

De kwaliteit en omvang van de natuurgebieden en biodiversiteit van de provincie Groningen worden nu vooral handmatig door ecologen in het veld in kaart gebracht. Hoewel deze veldwaarnemingen nauwkeurig zijn, zijn ze ook tijdrovend en kostbaar om in te winnen en te analyseren. Remote sensing en kunstmatige of artificiële intelligentie (AI) maken het mogelijke om jaarlijks (of vaker) vlakdekkende, objectieve en actuele informatie te verzamelen over grote natuurgebieden. De afgelopen tien jaar is het gebruik van satellietdata voor automatische en grootschalige monitoring van het aardoppervlak steeds meer in zwang geraakt, vaak in combinatie met AI. AI kan subtiele, maar relevante patronen uit multidimensionale datasets halen.

Zelflerend programma

Sinds 2019 monitort Spheer.ai met satellietdata voor provincie Groningen de veroudering van buitendijkse kweldergebieden. Hierbij wordt de woekerende grassoort zeekweek gedetailleerd in kaart gebracht langs de gehele noordkust en de Dollard. Op basis van deze monitoring kan de provincie het beheer sturen, bijvoorbeeld door begrazing, zodat de zeekweek niet te dominant wordt in de bijzondere (kwelder)habitattypen.

Eind 2023 begon Spheer met de ontwikkeling van CARTO, een product waarmee gebruikers zelf eenvoudig satellietmonitoring kunnen uitvoeren. Omdat de monitoringopgave voor de provincie steeds groter wordt, onderzoeken wij nieuwe mogelijkheden om efficiënter en beter de toestand van de Groninger natuur in kaart te brengen. Momenteel werkt de provincie Groningen daarom samen met Spheer aan de doorontwikkeling en verbetering van CARTO. Medewerkers van de afdelingen Natuur en Data (GIS) testen het product. Er wordt bijvoorbeeld onderzocht welke beleidsmatige monitoringvragen op die manier beantwoord kunnen worden. Door deze samenwerking krijgt de provincie meer inzicht in de mogelijkheden van monitoring met behulp van satellietdata, terwijl Spheer het product verder kan optimaliseren.

Wat is CARTO?

Moderne AI is in staat om, veel beter dan mensen, allerlei zaken op de grond te onderscheiden in satellietbeelden en -video’s. Om AI dit te leren, zijn doorgaans veel voorbeelden en tijd nodig. CARTO kan nauwkeurige inzichten en trendinformatie van indicatoren voor natuur, water of landbouw geven, zonder dat daarvoor grote labeldatasets nodig zijn.

CARTO werkt met observaties van de gebruiker: elke keer dat je een observatie intekent, wordt deze automatisch gekoppeld aan de satellietdata die voor dat jaar beschikbaar zijn. CARTO gebruikt satellietbeelden met een resolutie van 10 meter per pixel, wat betekent dat elk stukje van de kaart een oppervlakte van 10x10 meter vertegenwoordigt. Om de gebruiker te helpen bij het intekenen van observaties, worden er op de achtergrond luchtfoto's getoond.

Het door Spheer ontwikkelde basismodel herkent patronen in satellietbeelden, doordat het enorme hoeveelheden satellietdata bestudeerd heeft en daarmee een groot begrip van het aardoppervlak heeft gekregen. Wanneer je een model traint, verfijn je het vaste basismodel met jouw observaties: jouw data helpen om een specifiek model te maken voor jouw indicator. Bijvoorbeeld, voor de indicator 'rietruigte' teken je vlakken in waarvan je zeker weet dat er rietruigte aanwezig is, en vlakken waar geen rietruigte is. Het model wordt vervolgens getraind en genereert een voorspelling van waar rietruigte aanwezig is vanaf 2017 in je interessegebied. Onze medewerkers kunnen nu dus zelf satelliet-AI-modellen trainen, afgestemd op observaties uit het veld. Dit resulteert in nauwkeurige voorspellingen die we kunnen opschalen naar grote geografische gebieden. Ook kunnen we historische kaarten bekijken om trends en veranderingen over de tijd te analyseren. In deze ontwikkelfase worden de resultaten in het veld gecontroleerd en de resultaten zijn veelbelovend: CARTO maakt de monitoring van zeekweek nog nauwkeuriger en makkelijker dan voorheen. 

Welke mogelijkheden voor monitoring zijn er?

De provincie Groningen hoopt dus op een kostenbesparing en efficiëntieslag van de monitoring. Met de huidige software en het veldwerk moeten we soms maanden wachten op resultaat. De provincie heeft veel van dit soort casussen. Veldvalidatie en veldonderzoek blijven onderdeel van het werk, maar met de voorspellingen van CARTO kan het veldwerk doelgerichter en efficiënter gepland worden.

Op dit moment onderzoeken we of deze nieuwe monitoringtechniek geschikt is om te gebruiken bij de volgende monitoringvragen:  

• Procesindicatoren voor Natura 2000 en SNL-gebieden, door te kijken naar vegetatiestructuur: verstruweling, verstruiking, rietruigte.
• Dominantiestadia van specifieke vegetatietypen, zoals zeekweek.
• Indicatoren in (natuurinclusieve) akkerbouw, zoals akkerranden, kruidenrijk grasland, hoog- versus laagproductief grasland.
• Effectenbepalingen van beheeringrepen.
• Invasieve exoten.
• Landschapselementen, zoals houtwallen.

Er wordt ook gekeken of AI bijvoorbeeld zonnepanelen, windturbines of fietspaden in kaart kan brengen. Vraagstukken uit het stedelijk gebied, waar andere afdelingen van de provincie Groningen aan werken, kunnen zo ook meegenomen worden. In de komende maanden gaan we verder met het ontwikkelen en testen van CARTO. We zijn benieuwd waar het onze (natuur)monitoring zal brengen!

Meer informatie

• Handleiding Carto (YouTube-filmpje).
• YouTube-kanaal van Spheer.ai.

Tekst: Diederik van Dullemen en Ruth Lenting-Koffeman, provincie Groningen en Jakko de Jong, Spheer.ai
Beeld: Diederik van Dullemen (leadfoto: Team Natuurmonitoring krijgt een introductie over CARTO); Spheer.ai