De digitaal uitgevoerde schouw op watergangen wordt al enige jaren bij een aantal waterschappen toegepast. Tien jaar geleden was het nog gebruikelijk dat alle watergangen die gecontroleerd moesten worden, fysiek werden nagelopen, feitelijk zonder enige informatie vooraf, behalve de ervaring/gebiedskennis van de schouwmeesters. De laatste jaren wordt steeds vaker met de inzet van luchtfoto’s en/of satellietopnames een oordeel geveld of er een grote kans bestaat op ingroei, dan wel juist niet. Ingroei die de afvoerfunctie van een watergang in tijden van grote neerslag kan beperken en daarom voor het regenseizoen door de watergangbeheerder verwijderd moet zijn.
De eerste jaren werden nog voorzichtige stapjes gezet door op vaste afstanden in de watergang op puntniveau metingen te doen in een satellietopname waaruit het finale oordeel voor de hele watergang werd afgeleid. Dat was soms wel eens een te grote stap.
Het was zeker een goede start, maar het deed geen recht aan de behoefte om een gedetailleerd beeld te krijgen over de hele watergang. Dus ook over de breedte en niet alleen in het midden. De afgelopen jaren zijn daarom ook de nodige stappen gezet om het beslissingsvermogen van de onze digitale schouwoplossing, Schouw M.App, te verbeteren.
De eerste stap die is gezet is het verbeteren van classificatieproces waar dat nodig was. Dus als nu het classificatieproces oordeelt dat een locatie als schoon of niet schoon is, is de kans zeer groot dat het oordeel een correcte weergave is van de werkelijkheid.
Het op basis van de aslijn genereren van de meetpunten waarop de classificatie plaatsvindt, is geen uitdaging. Wat wel een uitdaging bleek, is dat de aslijn van de officieel geregistreerde watergang niet altijd overeenkomt met de watergang zoals die wordt weergegeven door het satellietbeeld. Dat was zeker het geval bij smalle watergangen. De fout lag soms bij de registratie, maar soms ook bij de onvolkomenheden in de positionering van het beeld. Te vaak bleek dat meetpunten op de rand van een perceel lagen en dus als ‘niet schoon’ werden geclassificeerd. Om op een bruikbare manier iets te kunnen zeggen over de toestand in de watergang zelf, moest een algoritme worden gemaakt om deze mismatch op te heffen. Dat was de volgende stap om tot een beter oordeel te komen over die plek in de watergang als het gaat om schoon of niet schoon.
Maar dan krijg je de onvermijdelijke vraag: “Leuk die ene plek in de watergang, maar mijn watergang is veel breder dan een pixel van 50 cm, dus wat kan ik van de rest zeggen?” Daarom zijn we op de profielclassificatie uitgekomen. Dat houdt in dat er over de hele breedte van de watergang een dwarsprofiel wordt gegeneerd. Op het dwarsprofiel worden meetpunten gezet die vervolgens worden geclassificeerd. Dit geeft een veel beter beeld van de watergang als geheel. Echter, dat leidt weer tot een ander probleem. Namelijk dat vaak een profiel wordt afgekeurd, omdat er te veel begroeiing aan de randen staat en dat hoeft niet altijd een probleem te zijn.
Afhankelijk voor welk doel je de schouw uitvoert, kan dezelfde classificatie tot een ander oordeel leiden. Is de schouw gericht op het controleren van de vrije afstroom, dan is de begroeiing aan de randen minder belangrijk. Bij vrije afstroom is het van belang dat vooral het midden van de watergang vrij van begroeiing is. In het geval van natuurvriendelijke oevers kan het zelfs juist gewenst zijn dat er wat meer begroeiing aan de randen aanwezig is, dan wel in ieder geval niet als een probleem wordt gezien. Dus het vaststellen van de aanwezigheid van begroeiing over het dwarsprofiel is niet voldoende. Het gaat er ook om in welke deel van de watergang de begroeiing zich manifesteert en wat de intensiteit is.
Daarom is er een differentiatie aangebracht in het beoordelingsproces. Te weten de kernbeoordeling en de randbeoordeling. De randbeoordeling betreft het midden van de watergang waar de bulk van de afstroom plaats vindt. De randbeoordeling betreft de begroeiing in het als watergang geregistreerde vlak, maar dan buiten het kernvlak (daar waar altijd water zou moeten staan).
Als bij de beoordeling via de digitale schouw blijkt dat het kernvlak schoon is geclassificeerd, maar de randen zijn dat niet (riet etc.), levert dat in de watergang geen belemmering in de afstroom op en kan in ieder geval de watergang op het aspect vrije afstroom worden goedgekeurd.
Afhankelijk van het beleid rond natuurvriendelijke oevers kan de randbeoordeling bij het aanwezig zijn van begroeiing dus ook tot een goedkeuring resulteren. Is begroeiing niet toegestaan, kan dat deel worden afgekeurd maar alleen volgens de randbeoordeling en niet volgens de kernbeoordeling.
Voordeel van deze benadering is dat begroeiing aan de randen niet meteen hoeft te leiden tot digitale afkeuring van dat deel van de watergang met de daaruit voortvloeiende kostbare acties.
Daar waar extra zekerheid is gewenst, kan de schouwmedewerker via een zogenaamde beeldschermschouw op een gestructureerde wijze per watergang het digitaal verkregen oordeel controleren en indien nodig overrulen. De beeldschermschouw toont de digitaal beoordeelde watergangen tegen de achtergrond van het beeldmateriaal op basis waarvan de classificatie en digitale beoordeling heeft plaatsgevonden. De grote vraag hier is: “Waarom kan dit nuttig zijn?” Dat heeft alles te maken met de zogenaamde optimistische versus pessimistische benadering van het digitale schouwproces.
Wat bedoelen we hiermee? Watergangen zijn beoordeeld en zijn ‘waarschijnlijk schoon’ of ‘waarschijnlijk niet schoon’. Maar hoe ga je met zo’n beoordeling om? Wat kan je met ‘waarschijnlijk’ Hoe ga je dus met kansen om en wel zodanig dat keuze voor de organisatie het grootste voordeel oplevert?
Of wel sta je optimistisch tegen het digitale resultaat of juist pessimistisch. Laat je ‘schoon’ zwaarder wegen of laat niet ‘niet schoon’ zwaarder wegen. Dat heeft aanzienlijke gevolgen voor de controlelast.
Je kan ervoor kiezen daar waar het digitale oordeel ‘schoon’ is daar niet volledig op te vertrouwen en per goedgekeurde watergang via de beeldschermschouw deze alsnog visueel te controleren. Dat is best een hoop werk. Zeker omdat de als ‘niet schoon’ beoordeelde watergangen sowieso fysiek in het veld worden gecontroleerd. Dit komt doordat veel waterschappen de beslissing of een onderhoudsplichtige aan zijn onderhoudsplicht heeft voldaan, en dus een aanschrijving krijgt, niet over willen laten aan een algoritme. Een aanschrijving mag en kan alleen voortvloeien uit een inspectie ter plaatse met bewijstukken als foto’s etc.
Dat betekent dat je alles nog een keer met een ‘menselijke’ bril gaat controleren en feitelijk het voordeel van de ‘digitale schouw’ deels tenietdoet. Wel bespaart de beeldschermschouw de nodige km’s aan loopwerk.
Een andere benadering is dat je ervan uitgaat dat een positief digitaal oordeel betrouwbaar genoeg is en dat de risico’s van het ten onrechte goedkeuren van een watergang beperkt zijn. In dat geval is het niet nodig om alle als ‘schoon’ geclassificeerde watergangen via de beeldschermschouw na te lopen maar wordt de beeldschermschouw beperkt tot de als ‘niet schoon’ beoordeelde watergangen. Daar waar het oordeel ook na de beeldschermschouw niet schoon’ is, wordt alsnog een fysieke inspectie uitgevoerd met alle zekerheid van een met foto’s onderbouwde aanschrijving.
In deze optimistische benadering kan je dus zeggen dat deze tot een maximale vermindering in de controlelast van de schouw leidt, maar zonder dat de kans op een onterechte aanschrijving toeneemt.
Kortom de digitale schouw heeft de nodige ontwikkeling ondergaan. Het is geen volledige vervanging van de fysieke schouw, maar het maakt het leven voor de schouwmeester een stuk makkelijker en hij/zij kan veel gerichter de fysieke inspectie uitvoeren. Daar waar de kans groot is dat het ‘schoon’ is, is geen fysieke inspectie meer nodig en kan de schaarse bemensing worden gericht op watergangen waar de kans groot is dat ze ‘niet schoon’ zijn. Kortom, een handig spiekbriefje om efficiënt het schouwgebied fysiek te inspecteren. Dus alleen daar waar zowel het automatische analyse als vanuit de beeldschermschouw tot een ‘niet schoon’ beoordeling zijn gekomen. Dat dit tot een aanzienlijke besparing in uren en km’s oplevert spreekt voor zich.
Mocht je na het lezen van dit stuk meer willen weten over dit onderwerp of de software gewoon eens willen uitproberen? Stuur Tjip een e-mail via tjip.vandale@imagem.nl of stuur een berichtje via ons contactformulier.
Samen met IMAGEM verkende WDODelta in een pilot hoe digitalisering met een ‘beleidsbewuste digital twin’ kan helpen om peilbeheer te optimaliseren en besluitvorming te verbeteren.
Al jaren ging het precies op dezelfde manier. Met veel man het veld om sloten te controleren op een goede doorstroom: de schouw. Nu ziet dat er heel anders uit. Dat laat Erik Pander, medewerker toezicht en handhaving bij WDODelta, aan ons zien.
Elk jaar is het weer een enorme klus voor waterschappen. De inspectie van duizenden kilometers sloten. Maar dat hoeft niet meer. Risicogestuur schouwen met Schouw M.App biedt een uitweg. Tjip legt dit uit.
