SpoorscanAI: Invasieve soorten in beeld
In Nederland groeien in spoorbermen soms planten die hier van nature niet thuishoren, maar zich wel snel verspreiden en schade aanrichten. Dit project onderzoekt of AI en beschikbare data kunnen helpen om deze planten met meer dan 90% zekerheid op te sporen.
In Nederland groeien in spoorbermen soms planten die hier van nature niet thuishoren, maar zich wel snel verspreiden en schade aanrichten. Dit project onderzoekt of AI en beschikbare data kunnen helpen om deze planten met meer dan 90% zekerheid op te sporen.
Vragen of samenwerken?
Neem contact op.
dr. ir. Wouter Teeuw
Doel van het project
In Nederland groeien in spoorbermen soms invasieve exoten: planten die hier van nature niet thuishoren, maar zich wel snel verspreiden en schade aanrichten. Ze verdringen inheemse plantsoorten, veroorzaken overlast zoals giftigheid, erosie, zichtbelemmering en brengen veiligheidsrisico’s met zich mee voor het spoorverkeer en onderhoud. De grootste probleemverwekkers zijn de Aziatische duizendknoop en reuzenberenklauw. Die brengen schade toe aan spoorinfrastructuur, belemmeren het zicht en bedreigen de biodiversiteit. Bestrijding is kostbaar en complex, omdat huidige methoden vaak niet effectief, milieubelastend of tijdrovend zijn.
Dit project onderzoekt of Kunstmatige Intelligentie (AI) en beschikbare data (zoals luchtfoto’s en geregistreerde waarneming) kunnen helpen om deze planten met meer dan 90% zekerheid op te sporen. Het doel is om gerichter onderhoud te plegen, veiligheid te vergroten en kosten te besparen. Onderzoeksvragen richten zich op de beste meetmomenten, aanvullende datamethoden (zoals drones), het voorspellen van verspreiding en het visualiseren van de resultaten in een dashboard.
Onze partner
