Resultaten Rewarding Nature

Gras of kruiden! Dit is nogal belangrijk als je een grutto bent. Daarom keken we met 25 FarmHackers tijdens de Rewarding Nature hackathon naar satellieten en andere databronnen om kruidenrijkheid in grasland aan te tonen. Dit bijzondere onderwerp was aangedragen door het Wereld Natuur Fonds, als belangrijk onderdeel van de Biodiversiteitsmonitor Melkveehouderij. De hackathon zelf was een onderdeel van Capigi 2018, een netwerk voor geo-informatie experts in de landbouw die iedere twee jaar op een congres bij elkaar komen. In de voorbereiding schreven we al over satellieten en kruiden en over biodiversiteitsdata als boerendata. In deze post belichten we de uitkomsten.

De hackathon startte dinsdagochtend op het congres, met plenaire presentaties die ook als pitches dienden voor de teams. Jacomijn Pluimers deed namens het WNF de opening, gevolgd door een toelichting vanuit de RVO over de staat van monitoring. Daarna legde Alex Datema namens BoerenNatuur uit hoe zij zoeken naar oplossingen die hen helpen om boerendata in boerenhand te houden. Als laatste sprak dr. Ruth Howison over het onderzoek van de Universiteit Groningen over het gebruik van radarbeelden om uitspraken te kunnen doen over de intensiteit van graslandgebruik.

Deze plenaire start vormde het startsein voor de hackathon van anderhalve dag. Er vormden zich uiteindelijk vier teams, die zich allemaal op een eigen technische oplossing hebben gestort om boeren te helpen om de kruidenrijkheid van graslanden aan te tonen.

Satellieten voor Kruiden

Twee teams doken op de mogelijkheden van satellietdata voor het identificeren en borgen van kruidenrijk grasland. Het ene team richtte zich specifiek op radarbeelden (Sentinel 1), zodat je geen last hebt van wolken die je beeld verstoren. Een belangrijk deel van het werk van dit team richtte zich op het programmeren van Sentinel 1 data processing, om dat proces te automatiseren. Dat scheelt enorm veel handwerk en tijd, waardoor er nu een zeer grote kans is dat deze data ook beter benut zal gaan worden. Het onderzoek van Ruth Howison had al aangetoond dat deze data gebruikt kan worden voor detectie van kruidenrijk grasland – en dus de aantrekkelijkheid van percelen voor de grutto. Check hier de presentatie.

Preprocessing van Sentinel 1 data

Het andere team, bestaande uit de start-up BirdsAI plus een aantal versterkingen, paste Deep Learning en beeldherkenning technologie toe op open satellietdata. Zij kozen voor de hackathon voor optische data (multi-spectrale Sentinel 2 beelden), en toetsten dit aan data van observaties van vrijwilligers in het veld, oftewel “ground truth”. Zowel de Landschappen als Natuurmonumenten hadden voor de hackathon vegetatiekaarten van een aantal gebieden beschikbaar gesteld. Om hun deep learning systeem te trainen, beperkten ze zich uiteindelijk tot een momentopname en 1 specifiek gebied. Maar het team gaf aan zelf zeer tevreden te zijn over de resultaten, en het systeem nu graag verder op te schalen door andere data, meer gebieden en tijdseries. Check hier de presentatie.

Trainen van Deep Learning systeem met Ground Truth Data

Open Source en Geo referentie

Een derde team ontwikkelde een toepassing voor boeren om geo gerefereerde foto’s te maken, inclusief een eerste aanzet om die beelden met computer vision automatisch te analyseren. Het concept is gebaseerd op een bestaande open source toepassing die door een aantal partners is ontwikkeld voor scholieren: de grow app. Deze toepassing is gericht op het het maken van gestandaardiseerde foto’s met je mobiel van bomen, tuinen en landschappen. De applicatie maakt automatisch timelapses om veranderingen in de tijd inzichtelijk te maken. Het team slaagde erin de grow app agri variant op te tuigen (de app draait hier) en maakte een flinke slag op een eigen huisstijl, de integratie met computer vision en de bijbehorende biodiversiteitsscore (check de resultaten).

25 FarmHackers op de Rewarding Nature Hack

Winnaar

Het winnende team , HERBee, ontwikkelde een prestatie meetlat om boeren overzicht en inzicht in hun biodiversiteitsprestaties te bieden. De app importeert deels automatisch data uit andere toepassingen, maar laat bovendien ruimte voor boerenverstand zodat de boer zelf data kan aanvullen of corrigeren. Alhoewel de applicatie afhankelijk is van de toegang tot data van derde partijen en initiatieven,  beoordeelde de jury toch dat dit concept de winnaar van de hackathon moest zijn. Doorslaggevend was de stem van jurylid Sjaak Hoogendoorn, van het agrarisch natuurbeheer collectief Water, Land en Dijken, die vond dat juist het overzicht voor de boer, en het inzicht in zijn prestaties een belangrijke stimulans opleveren om meer met biodiversiteit te doen. Check hier de resultaten.

Deel van het winnende team HERbee (op de foto: Inge Riviere van de WUR (links), het wearelandscape.nl team en Nick van der Pol (2e van rechts)

Vervolg

Ideeën voor vervolg zijn er volop. Alle teams hebben aangegeven kansen voor vervolg te zien en graag verder te willen. Jacomijn Pluimers van het Wereldnatuurfonds, opdrachtgever van de Rewarding Nature hackathon, liet in de Boerderij optekenen: “Nu is het tijd voor verdere verdieping. Zaak is om te kijken of de genoemde bruikbare ideeën toegepast kunnen worden om het onderdeel kruidenrijk grasland in de biodiversiteitsmonitor op een eenvoudige en betrouwbare wijze meetbaar te maken. Tijdens de presentatie van de mogelijke oplossingen waren ook vertegenwoordigers van FrieslandCampina en Rabobank aanwezig. We weten nu waar kansen liggen.”

Voor meer informatie, neem contact op met info(at)farmhack.nl, wij brengen u in contact met de juiste persoon binnen het team.

Dit werk valt onder een Creative Commons Naamsvermelding-GelijkDelen 3.0 Nederland-licentie.