Opnieuw droogte, opnieuw scheuren in dijken: AI helpt bij dijkinspectie
Droge voeten door de inzet van drones?
Opnieuw zorgt aanhoudende droogte voor problemen met Nederlandse dijken. Zo treffen Waterschappen in het westen van het land steeds meer scheuren aan en moeten in Zuid-Holland vanwege scheuren twee waterkeringen worden versterkt. Ook vorig jaar zagen we de gevolgen van droogte voor onze dijken. Het onderstreept hoe klimaatverandering onze waterveiligheid voor nieuwe uitdagingen stelt. En daarmee de blijvende relevantie van onderzoek waar Hogeschool Inholland aan heeft gewerkt voor en met Hoogheemraadschap Hollands Noorderkwartier (HHNK): hoe kunnen drones en AI helpen om problemen met dijken sneller op te sporen?
De regen van deze dagen is welkom, maar maakt de gevolgen van wekenlange droogte niet direct ongedaan. Door klimaatverandering vraagt waterveiligheid steeds meer aandacht. Niet alleen vanwege toenemende neerslag en de stijging van de zee- en grondwaterspiegel, maar ook door perioden van droogte waardoor sneller scheuren in dijken kunnen ontstaan.
1.600 kilometer dijk inspecteren
HHNK beheert bijna 1.600 kilometer aan dijken. Twee keer per jaar lopen medewerkers al die dijken langs om ze te inspecteren. Dat is een arbeidsintensief proces. “Daarmee wordt de vraag relevant hoe we het arbeidsintensieve werk van dijkinspectie efficiënter kunnen organiseren”, zei Dennis Elling, product owner bij Business Intelligence, Data Science en Geo van HHNK, daar vorig jaar over. “Technologische toepassingen zoals AI kunnen een uitkomst bieden. Met inzet van data- en risicogestuurde dijkbewaking vergroten we onze efficiëntie en effectiviteit.”
Dus de vraag die HHNK en Inholland enkele jaren geleden stelden: kan dit werk worden ondersteund door drones met camera’s en AI in te zetten?
Drones detecteren scheuren
In 2020 begon HHNK samen met het lectoraat Data Driven Smart Society van Inholland een onderzoek met het detecteren van scheuren in dijken die gevoelig zijn voor droogte. De onderzoekers labelden scheuren en lieten er een drone met een camera overheen vliegen. Zo trainden ze een neuraal netwerk om aan de hand van beelden zelf scheuren te herkennen.
Uit deze proof of concept bleek dat met AI scheuren in dijken konden worden opgespoord. Het resultaat was zo veelbelovend dat HHNK er de Waterinnovatieprijs voor ontving. Daarna ging het onderzoek verder. De ambitie was om tijdens één dronevlucht meer informatie te verzamelen over de toestand van een dijk.
Meer zien in één dronevlucht
Want niet alleen scheuren kunnen iets zeggen over mogelijke risico’s. Ook ongewenste begroeiing en dieren kunnen van belang zijn voor een dijkinspectie. Muskusratten bijvoorbeeld graven gangen en holen en kunnen daarmee een dijk verzwakken. Het idee was daarom om AI zo te ontwikkelen dat tijdens één dronevlucht verschillende mogelijke aandachtspunten konden worden herkend.
Om te onderzoeken of AI ook dieren op een dijk kon detecteren, ging Noah Tuil, student Applied Mathematics/Data Science, voor HHNK aan de slag met schapen. Hij onderzocht of een drone met een infraroodcamera de dieren kon herkennen. Daarbij keek hij onder meer naar de vlieghoogte en -snelheid, de benodigde beeldresolutie en het AI-model.
“Het is mooi dat een machine objecten kan herkennen en dat het model echt werkte”, vertelde Noah destijds. “Ik had niet verwacht dat er iets positiefs uit zou komen. Dit was namelijk mijn eerste kennismaking met objectherkenning. En ik heb veel geleerd over machine learning en deep learning.”
Voor schapen bleek de beeldherkenning te werken. Daarmee was de techniek er nog niet. Docent-onderzoeker Erik Ellinger gaf destijds aan dat kleinere en beweeglijkere dieren een volgende uitdaging vormden. “Nu is onderzoek nodig hoe je bijvoorbeeld muskusratten opspoort, want die zijn veel kleiner en beweeglijker dan schapen.”
Nog altijd urgent
De droogte van vorig jaar maakte al duidelijk hoe relevant dit onderzoek was. Dat waterschappen nu opnieuw scheuren in dijken aantreffen, onderstreept die urgentie nog eens.Het onderzoek liet tegelijkertijd zien dat een werkend AI-model niet automatisch betekent dat de technologie direct in de dagelijkse praktijk kan worden ingezet. Er speelden ook vragen rond privacy en beeldherkenning, de vegetatie op dijken en de manier waarop de technologie kon worden ingepast in het werkproces van dijkinspecteurs.
Juist in die verbinding tussen technologie en praktijk zag HHNK de meerwaarde van de samenwerking met Inholland. Zoals Jeroen Baars het destijds verwoordde: “De studenten verrijken ons met hun kennis van algoritmen en wij kunnen hen in contact brengen met de praktijk.”