Met het zomerreces voor de deur, hebben studenten van de Hogeschool Leiden begin juli hun tweede versie van het datamodel voor ‘De berm in kaart’ opgeleverd. Een waar Proof of Concept en een stap verder richting het categoriseren en harmoniseren van de bermtoestanden en het beleid. Onderhoud en beheer kunnen in theorie met deze tool in één oogopslag zien wat de status is van de bermen die zij beheren. De wens is om aan de hand van machine learning voorspellingen te doen (o.b.v. kwaliteit, vervuiling, grondstoffensoorten, passende verwaardingsroutes, en uiteindelijk ook een passend beheeradvies uit te kunnen brengen). 

Aan het einde van de zomerperiode zal het huidige model getest worden bij GKB. Aan de hand van de praktijksituatie stippen we de kinderziekten aan, met als doel de tool door te ontwikkelen in een nieuw gezamenlijk vervolg. Hierbij willen we met onze partners uit het doorbraakproject de kwaliteit en bruikbaarheid van het datamodel evalueren en waarborgen. Hoe meer gegevens worden aangeleverd hoe scherper de analyse en classificatie (goed, matig, slechte kwaliteit berm).

De kwalificatie van deze data biedt naast handelingsperspectief mogelijk ook taal en waarden voor het concreet uitvragen van een ecologisch maaibestek. En inzicht in de kansen om de berm als ecologisch lint in de regio te verbinden. Genoeg ambitie nog steeds dus. Blijf aangehaakt om te horen over de ontwikkelingen en welke rol jij daar in kunt spelen.

Graag bedanken we de volgende studenten voor hun inzet: David Fraterman, Denise Vogel, Tim van Kins, Marnix van Golverdingen en Yari Joosten. En een speciaal woord van dank aan Roland Westveer van het datalab binnen de Life Science and Technology afdeling van hogeschool Leiden.

Wil je meer informatie over dit onderdeel van het project of ben je geïnteresseerd om mee te doen, neem dan contact op met Aletta Martens.