Drone-technologie is heel sterk in opkomst. Aquila Ecologie probeert drones in te zetten op een positieve manier, om ecologisch onderzoek te verbeteren. In opdracht van RVO deed Aquila Ecologie onderzoek naar de mogelijkheid om met drones laag over de vegetatie te vliegen en hiermee detailfoto's van de vegetatie te maken. De grootste uitdaging is om de drone de terreinhoogte te laten volgen, obstakels te laten ontwijken en om te laten gaan met hoge, dunne sprieten die de sensoren moeilijk oppikken. Daarom ontwikkelden we onder andere een beeldherkenningsmodel dat met hoge zekerheid kan 'zien' of zich een dunne spriet dicht bij de camera bevindt. De technische mogelijkheid om inderdaad met drones op lage hoogte vegetatie-onderzoek te doen is zeker aanwezig. De conclusie is wel dat dit nog aardig wat ontwikkeling zal vergen. Voor een deel is dit ontwikkeling die in de drone-markt al gaande is: sensoren worden langzaam beter en AI in de drone zelf is ook in opkomst. Voor een deel is het ontwikkeling waarvan we hopen dat Aquila Ecologie dit zelf kan bewerkstelligen. Bijvoorbeeld het inbouwen van een AI-model om sprieten te ontwijken.

Met subsidie van NLbif en in samenwerking met Courbois Flora- en Fauna Expert (ffexpert.nl) en waarneming.nl heeft Aquila Ecologie van alle foto's van 4 groepen insecten met beeldherkenning bepaald welke planten op deze foto's te zien zijn. Hiervoor ontwikkelde Aquila Ecologie een protocol en software voor de herkenning. De uitdaging was vooral dat op veel foto's geen plantensoort afgebeeld is of niet herkenbaar. Uiteindelijk is het vrij goed gelukt: ongeveer 1 - 6 % van de foto's - afhankelijk van de insectengroep - levert een goede voorspelling op. Bij de dagvlinders zijn het meeste correcte voorspellingen. Libellen blijken juist vaak niet op herkenbare planten gefotografeerd. Zeker bij Vliegen en muggen komt het voor dat de beeldherkenning door geel-zwarte kleuren in verwarring gebracht wordt. Uiteindelijk is er een dataset gegenereerd met zeker 200000 bruikbare waarnemingen van combinaties van insectensoort en plantensoort. De data is open beschikbaar, dus mail gerust als u deze wilt gebruiken, met vermelding van het doel.

Dunea heeft in het voorjaar van 2022 in een aantal duinvalleien al het duindoornstruweel verwijderd, zodat karakteristieke vegetatie weer een kans krijgt. In opdracht van de Provincie Zuid-Holland wordt hier gedurende vier jaar de ontwikkeling van de vegetatie gemonitord. Aquila Ecologie voert deze monitoring uit met toepassing van Artificial Intelligence. In het veld worden met een hoge resolutie camera met GPS drie keer in het jaar 3000 foto’s van de vegetatie genomen. Elke foto beslaat ongeveer 1m². Daarmee is vrijwel alle duinvallei-vegetatie rondom twee kwelplassen op beeld vastgelegd (Fig. 2). Elke foto wordt door de software vervolgens in ongeveer 100 stukjes opgeknipt en elk stukje wordt apart door een AI-model geanalyseerd (Fig. 3). De software stelt automatisch een dataset samen, waarin per foto de GPS tags, de herkende plantensoorten en hun bedekking staan. Bij dit project onderzoekt Aquila Ecologie ook hoe goed de AI plantgemeenschappen kan bepalen vanaf de foto. De resultaten van het eerste jaar zijn veelbelovend. Het lijkt erop dat AI goed inzetbaar is voor het monitoren van de vegetatie. Ook is duidelijk dat de bijzondere flora van duinvalleien terugkomt langs de gemonitorde oevers. Denk hierbij aan soorten als Moeraswespenorchis, Vleeskleurige orchis en Parnassia. Ook herkende het AI-model een soort die tot dit jaar nog niet was opgemerkt in de Kikkervalleien, de Groenknolorchis (Fig. 4). Of deze soort is opgekomen door de maatregelen of al langer aanwezig was kunnen we niet zeggen. Dat ze er nu staat is in elk geval goed nieuws voor de Kikkervalleien.