© European Space Agency/ATG medialab
CONTACT
Tekst: Rob Hoekstra, Tekstschrijvers.nl Beeld: Esri en gemeente Reimerswaal
Om veranderingen in de fysieke leefomgeving op een slimme manier te kunnen identificeren, registreren en kwantificeren, past de gemeente Reimerswaal sinds enkele jaren automatische mutatiesignalering met Geospatial AI toe. Dit voor beheer van de infrastructuur, handhaving van bestemmingsplannen en het verbeteren van ruimtelijke ordening. De ervaringen tot nu toe met dit 'GeoAI-mutatiedetectieproject' zijn positief. "AI-detectie werkt en biedt ons snelheid, efficiëntie en inzicht. We gaan het nu verder doorontwikkelen en willen het uitgebreider gaan toepassen", zegt Jesse de Muijnk, beleidsmedewerker GIS bij gemeente Reimerswaal.
Datagedreven beleid
Voor Reimerswaal draagt de nieuwe manier van mutatiesignalering bij aan meer datagedreven beleid binnen de gemeente. "Door op deze manier te signaleren op het gebied van BAG-BGT en straks ook BOR wordt er eenduidig door Geospatial AI vastgesteld wat welk objecttype is. Hoe hoger de score van de trainingsdata, hoe hoger de betrouwbaarheid van de output van de signalering. Het mensenwerk bij de signalering gaat dus verdwijnen, waarbij dus ook het onderbuikgevoel of twijfel van 'ik kan het niet goed zien maar het zou wel eens dit of dat kunnen zijn' verleden tijd is. Ook intern worden de BAG- en BGT-data voor allerlei processen gebruikt. Hoe accurater die data des te beter er besluiten genomen kunnen worden in die processen. Voor medewerkers betekent dit alles een veranderende rol: van uitvoerder naar analist en trainer. En qua processen wordt het dus meer proactief, doordat we beter vooruit kunnen kijken en daarop kunnen sturen", aldus De Muijnk.
Methodes
Vanuit Esri zijn Gabriëla Spakman, analytics consultant en Marco 't Hoen, accountmanager intensief betrokken bij het 'GeoAI-mutatiedetectieproject'. "We hebben de vraag van Reimerswaal goed bekeken en vervolgens gekeken naar te hanteren methodes", zegt Spakman. "In eerste instantie hebben we gebruikgemaakt van data die beschikbaar was, onder andere via True Ortho. We hebben geautomatiseerde workflows ingezet op basis van Remote Sensing en Geospatial AI-technologie. Daarbij is gebruikgemaakt van True Ortho image data van 2022 (before) en van 2023 (after) van de gemeente. Hiermee konden mutaties ten aanzien van gebouwen, wegen en water in het beheergebied gesignaleerd en verwerkt worden als een feature layer ofwel: objectlaag waarmee Reimerswaal verder kon. We zijn begonnen door eerst veranderingen in oppervlakte en volume te signaleren, daarna pas op detailniveau. Denk daarbij aan het onderscheid maken tussen tegels, asfalt en klinkers bij het detecteren en classificeren van de verharding van wegen." De Muijnk vult aan: "Voor het beste resultaat is een belangrijk aandachtspunt dat de True Ortho's in hetzelfde seizoen zijn gemaakt, om eventuele verschillen goed te kunnen signaleren."
luchtfoto's lieten maken. Die moesten handmatig verwerkt, geanalyseerd en door ons gecontroleerd worden om te zien waar er in vergelijking met het jaar ervoor veranderingen waren in de leefomgeving. Dat was een arbeidsintensieve en ook kostbare aangelegenheid. We bevinden ons momenteel in een overgangsfase: de traditionele methode hanteren we voorlopig nog steeds, maar om dit proces sneller, slimmer, accurater en meer datagedreven te doen, hebben we Esri Nederland gevraagd samen met ons te kijken naar mogelijkheden en inzet van AI."
Reimerswaal telt zo'n 23.000 inwoners en heeft een oppervlakte van bijna 244 km2. Quo omvang is het een van de grootste gemeenten in Zeeland. Net als alle andere gemeenten in Nederland heeft ze vanuit de overheid een beheertaak om basisregistraties bij te houden. Daarbij gaat het om de BAG (Basisregistratie Adressen en Gebouwen) en de BGT (Basisregistratie Grootschalige Topografie) in samenhang met BOR (Beheer Openbare Ruimte). De Muijnk: "Voorheen hanteerden we voor mutatiedetectie uitsluitend een traditionele methode, waarbij we door een extern bedrijf
Spakman vervolgt: "In 2025 is de focus verlegd van het verkennen van de mogelijkheden van AI naar individuele detectieprojecten voor basis- en kernregistraties. Maar ook voor overige assets die jaarlijks gemonitord dienen te worden. Dit betekent dat informatie uit luchtfoto’s, obliek, puntenwolk/mesh, infrarood en sensordata wordt gekoppeld om op deze manier een betrouwbare output te generen met AI." De Muijnk: "Voor ons is het waardevol dat bijvoorbeeld aan de hand van de data betere WOZ-beschikkingen opgelegd kunnen worden, wat – als het goed is - zorgt voor minder bezwaren." Spakman vult aan: "Waar we uiteraard ook naar hebben gekeken is het privacyvraagstuk. Belangrijk is dat inzichtelijk is hoe AI-modellen hebben geleerd en welke data daarbij is gebruikt. Het uitgangspunt van Esri is dat data altijd van de klant is, en dat we zonder expliciete actieve toestemming de data niet gebruiken."
Meer weten?
Net als gemeente Reimerswaal samen aan de slag met AI tools en modellen? Neem contact met ons op!
voor gemeente Reimerswaal
sluit ook aan!
Vanuit Esri zijn Gabriëla Spakman, analytics consultant en Marco 't Hoen, accountmanager intensief betrokken bij het 'GeoAI-mutatiedetectieproject'. "We hebben de vraag van Reimerswaal goed bekeken en vervolgens gekeken naar te hanteren methodes", zegt Spakman. "In eerste instantie hebben we gebruikgemaakt van data die beschikbaar was, onder andere via True Ortho. We hebben geautomatiseerde workflows ingezet op basis van Remote Sensing en Geospatial AI-technologie. Daarbij is gebruikgemaakt van True Ortho image data van 2022 (before) en van 2023 (after) van de gemeente. Hiermee konden mutaties ten aanzien van gebouwen, wegen en water in het beheergebied gesignaleerd en verwerkt worden als een feature layer ofwel: objectlaag waarmee Reimerswaal verder kon. We zijn begonnen door eerst veranderingen in oppervlakte en volume te signaleren, daarna pas op detailniveau. Denk daarbij aan het onderscheid maken tussen tegels, asfalt en klinkers bij het detecteren en classificeren van de verharding van wegen." De Muijnk vult aan: "Voor het beste resultaat is een belangrijk aandachtspunt dat de True Ortho's in hetzelfde seizoen zijn gemaakt, om eventuele verschillen goed te kunnen signaleren."
Tekst: Rob Hoekstra, Tekstschrijvers.nl Beeld: Esri en gemeente Reimerswaal
voor gemeente Reimerswaal
CONTACT
Meer weten?
Net als gemeente Reimerswaal samen aan de slag met AI tools en modellen? Neem contact met ons op!
Spakman vervolgt: "In 2025 is de focus verlegd van het verkennen van de mogelijkheden van AI naar individuele detectieprojecten voor basis- en kernregistraties. Maar ook voor overige assets die jaarlijks gemonitord dienen te worden. Dit betekent dat informatie uit luchtfoto’s, obliek, puntenwolk/mesh, infrarood en sensordata wordt gekoppeld om op deze manier een betrouwbare output te generen met AI." De Muijnk: "Voor ons is het waardevol dat bijvoorbeeld aan de hand van de data betere WOZ-beschikkingen opgelegd kunnen worden, wat – als het goed is - zorgt voor minder bezwaren." Spakman vult aan: "Waar we uiteraard ook naar hebben gekeken is het privacyvraagstuk. Belangrijk is dat inzichtelijk is hoe AI-modellen hebben geleerd en welke data daarbij is gebruikt. Het uitgangspunt van Esri is dat data altijd van de klant is, en dat we zonder expliciete actieve toestemming de data niet gebruiken."
Om veranderingen in de fysieke leefomgeving op een slimme manier te kunnen identificeren, registreren en kwantificeren, past de gemeente Reimerswaal sinds enkele jaren automatische mutatiesignalering met Geospatial AI toe. Dit voor beheer van de infrastructuur, handhaving van bestemmingsplannen en het verbeteren van ruimtelijke ordening. De ervaringen tot nu toe met dit 'GeoAI-mutatiedetectieproject' zijn positief. "AI-detectie werkt en biedt ons snelheid, efficiëntie en inzicht. We gaan het nu verder doorontwikkelen en willen het uitgebreider gaan toepassen", zegt Jesse de Muijnk, beleidsmedewerker GIS bij gemeente Reimerswaal.
luchtfoto's lieten maken. Die moesten handmatig verwerkt, geanalyseerd en door ons gecontroleerd worden om te zien waar er in vergelijking met het jaar ervoor veranderingen waren in de leefomgeving. Dat was een arbeidsintensieve en ook kostbare aangelegenheid. We bevinden ons momenteel in een overgangsfase: de traditionele methode hanteren we voorlopig nog steeds, maar om dit proces sneller, slimmer, accurater en meer datagedreven te doen, hebben we Esri Nederland gevraagd samen met ons te kijken naar mogelijkheden en inzet van AI."
Reimerswaal telt zo'n 23.000 inwoners en heeft een oppervlakte van bijna 244 km2. Quo omvang is het een van de grootste gemeenten in Zeeland. Net als alle andere gemeenten in Nederland heeft ze vanuit de overheid een beheertaak om basisregistraties bij te houden. Daarbij gaat het om de BAG (Basisregistratie Adressen en Gebouwen) en de BGT (Basisregistratie Grootschalige Topografie) in samenhang met BOR (Beheer Openbare Ruimte). De Muijnk: "Voorheen hanteerden we voor mutatiedetectie uitsluitend een traditionele methode, waarbij we door een extern bedrijf
Voor Reimerswaal draagt de nieuwe manier van mutatiesignalering bij aan meer datagedreven beleid binnen de gemeente. "Door op deze manier te signaleren op het gebied van BAG-BGT en straks ook BOR wordt er eenduidig door Geospatial AI vastgesteld wat welk objecttype is. Hoe hoger de score van de trainingsdata, hoe hoger de betrouwbaarheid van de output van de signalering. Het mensenwerk bij de signalering gaat dus verdwijnen, waarbij dus ook het onderbuikgevoel of twijfel van 'ik kan het niet goed zien maar het zou wel eens dit of dat kunnen zijn' verleden tijd is. Ook intern worden de BAG- en BGT-data voor allerlei processen gebruikt. Hoe accurater die data des te beter er besluiten genomen kunnen worden in die processen. Voor medewerkers betekent dit alles een veranderende rol: van uitvoerder naar analist en trainer. En qua processen wordt het dus meer proactief, doordat we beter vooruit kunnen kijken en daarop kunnen sturen", aldus De Muijnk.
Datagedreven beleid