‘Ervaring interpretatie beelden is nodig’

Met leveranciers en erfbetreders hadden we eind januari binnen het NPPL-project een bijeenkomst. Van de ruim 20 pitches gingen er 2 over de bescherming van weidevogelnesten met behulp van drones. Dat was interessant voor mij en Gerard Mul.

Een pitch was van een melkveehouder die als één van de eerste boeren een drone heeft aangeschaft. Hij heeft al enkele jaren ervaring met het opsporen van nesten. Een andere pitch was van 4D Precisie Natuurbeheer. Dit is een samenwerking van Orphiction BV, Weidehof Krimpenerwaard, Natuur- en Vogelwerkgroep Krimpenerwaard en ANV Lopikerwaard.

Detectieverschil door ervaring

Binnen NPPL is het natuurlijk interessant om te horen hoe technieken worden toegepast en wat de mogelijkheden zijn. Het viel mij op dat er voor beide pitches verschil was in inschatting van het percentage nesten dat gedetecteerd kon worden. De melkveehouder was duidelijk positiever dan 4D Precisie Natuurbeheer.

Na een gesprek met beide pitchers werd mij duidelijk waardoor het verschil ontstond. De veehouder vliegt zelf en interpreteert beelden op basis van zijn brede ervaringen. Op die manier haalt hij relatief hoge detectiepercentages. De inschattingen van 4D Precisie Natuurbeheer zijn volgens mij meer gebaseerd op pure beeldendata. Zonder interpretatie van een ervaren iemand.

Interpretatie beeldendata automatiseren

Mijn conclusie na beide interessante pitches was dat de techniek nu nog niet zover is dat je zomaar iemand met een drone op pad kunt sturen om vogelnesten op te sporen. Voor een goed resultaat is de nodige ervaring nodig voor de juiste interpretatie van de beelden.

De uitdaging is dus om de interpretatie van beeldendata verder te automatiseren. En wel op zo’n manier dat de techniek gemakkelijker met goed resultaat door mensen ingezet kan worden.

We gaan het binnenkort met eigen ogen zien op het bedrijf van Gerard Mul. Hij heeft met 2 leveranciers afgesproken dat er een keer een proefvlucht gemaakt wordt. Ik ben benieuwd.