Kartering van oever- en waterplanten vanuit de lucht – Aquatische vegetatie karteren op basis van airborne remote sensing beelden door middel van multispectrale classificatie en objectherkenning

Opdrachtgever: Hoogheemraadschap van Rijnland
Partners: Deltares, StellaSpark, DRO Remote Sensing, Roelf Pot onderzoek en advies
Periode: 2020
Doelen:

  1. Verkennen of de kwaliteit van de kartering met remote sensing technieken vergelijkbaar is met de huidige handmatige inventarisaties in het veld.
  2. Verkennen of karteren met remote sensing goedkoper en minder arbeidsintensief is dan de huidige gebiedsdekkende inventarisaties van oever- en waterplanten, dan wel een meerwaarde heeft die tot (redelijke) meerkosten leidt.

Samenvatting

De verkenning is gedaan in Polder Stein. In deze polder zijn beelden ingewonnen en twee technieken gebruikt voor de karteringen:

  1. De multispectrale classificatie is gedaan voor het hele onderzoeksgebied. Met deze classificatie wordt er onderscheid gemaakt in Krabbenscheer, emers, submers, drijvend, flab en kroos. Deze techniek gebruikt de spectrale informatie per pixel om onderscheid te maken tussen de klassen, simpel gezegd op basis van ‘kleur’.
  2. Classificatie door objectherkenning. De objecten die hier worden herkend zijn velden van Krabbenscheer. Deze techniek kan onderscheid maken in patronen en vormen van de vegetatie en richt zich niet zozeer op de ‘kleur’ per pixel.

Uit de resultaten blijkt dat de verschillende groeivormen goed kunnen worden herkend met de multispectrale classificatie en dat het mogelijk is om plantensoorten in velden te detecteren met objectherkenning (Krabbenscheer-velden). Afzonderlijke planten konden niet worden gedetecteerd.

Remote sensing kan deels de handmatige vegetatie inventarisaties vervangen. Daarnaast kan met remote sensing een vlakdekkende classificatie worden uitgevoerd. Deze geeft meer inzicht in ruimtelijke variatie van groeivormen binnen een gebied.