Geospatiale data is informatie die gekoppeld is aan een plek op aarde. Ze zit overal: in de route op uw gsm, in een kadasterplan en in de luchtfoto’s van uw gemeente. Maar ruwe beelden alleen vertellen een computer nog niets. In deze blog leggen we uit wat geospatiale data is, hoe wij ze bruikbaar maken en voor wie dat waardevol is.
Wat is geospatiale data?
Het woord “geospatiaal” betekent letterlijk: met betrekking tot de ruimte op aarde. Geospatiale data is dus elke vorm van gegevens die een locatie heeft. Denk aan coördinaten, een adres, een perceelgrens of een foto die precies weet welk stuk land hij toont.
Voorbeelden uit het dagelijkse leven:
- de GPS-route van uw fietstocht
- de ligging van alle bushaltes in een stad
- de grenzen van percelen op een kadasterplan
- luchtfoto’s en satellietbeelden van een gemeente
Geospatiale data komt grofweg in twee vormen:
- Rasterdata: beelden opgebouwd uit pixels, zoals luchtfoto’s en satellietbeelden. Ze tonen alles, maar zeggen niet wat ze tonen.
- Vectordata: punten, lijnen en vlakken (polygonen) met een betekenis, zoals “dit is een dak” of “dit is een zonnepaneel”. Daar kan een computer mee tellen, meten en rekenen.
De stap van raster naar vector is precies waar het om draait. Een luchtfoto toont duizenden daken, maar pas als iemand die daken en panelen aanduidt, weet je hoeveel het er zijn en waar ze liggen. Die stap zetten wij.
Wat doet een geospatial analyst?
Een geospatial analyst, ook wel GIS-analist genoemd, is iemand die geospatiale data verzamelt, ordent en analyseert. Het doel: ruimtelijke vragen beantwoorden. Hoeveel daken in deze gemeente hebben al zonnepanelen? Waar komt een nieuw fietspad het best? Welke wijken lopen het meeste risico op wateroverlast?
Tot de taken van een geospatial analyst horen onder meer:
- Data verzamelen uit luchtfoto’s, satellietbeelden, GPS-metingen en bestaande kaarten.
- Data bewerken en labelen: objecten aanduiden, controleren en ordenen, zodat ze bruikbaar worden.
- Analyseren: patronen en verbanden zoeken met GIS-software zoals QGIS of ArcGIS.
- Visualiseren: kaarten en overzichten maken die beleidsmakers en klanten snel begrijpen.
Wie analyseert, heeft betrouwbare data nodig. En precies daar begint ons werk. De analyse is maar zo goed als de data eronder: één verkeerd aangeduid dak of een gemist zonnepaneel werkt door in elke berekening. Wij nemen dat fundament voor onze rekening, zodat analisten, planners en AI-modellen kunnen bouwen op data die klopt.
Van luchtfoto naar bruikbare data: wat wij doen
Wij zetten ruwe luchtbeelden om in gelabelde, bruikbare data. Pas wanneer mensen aanduiden wat de pixels voorstellen, kan een computer ermee rekenen.
Concreet doen onze medewerkers het volgende:
- Polygonen tekenen. Rond elk object op de luchtfoto trekken we een nauwkeurige omtrek, bijvoorbeeld de rand van een dak of een zonnepaneel.
- Objecten benoemen. Elke omtrek krijgt een label: gebouw, weg, groenzone, zonnepaneel.
- Twijfelgevallen correct beoordelen. Een dakraam, een schaduw of een glazen veranda lijkt soms op een zonnepaneel. Wij kijken goed en volgen vaste richtlijnen.
- Controleren op kwaliteit. Annotaties worden nagekeken, zodat ze consistent zijn over duizenden beelden heen.
- Data bruikbaar aanleveren. Het resultaat komt in een gestructureerd, doorzoekbaar formaat dat de klant meteen kan analyseren.
Die gelabelde data dient voor twee dingen. Ze vormt een inventaris (hoeveel zonnepanelen liggen er, en waar?) en ze is trainingsdata voor AI: modellen die zelf objecten leren herkennen, hebben eerst duizenden correct geannoteerde voorbeelden nodig.
In de praktijk: het project voor MyCSN
Voor MyCSN annoteerden we luchtbeelden van steden en gemeenten in Limburg. We markeerden stedelijke elementen met polygonen en brachten de zonnepanelen op daken één voor één in kaart.
Het resultaat: gedetailleerde digitale kaarten, een volledige inventaris van zonnepanelen en een gestandaardiseerde dataset. MyCSN gebruikt die voor stedelijke planning en energieberekeningen.
Voor wie is deze dienst interessant?
Geannoteerde luchtbeelden zijn nuttig voor iedereen die moet weten wat er waar ligt. Enkele voorbeelden:
|
Doelgroep |
Waarvoor ze geannoteerde luchtbeelden gebruiken |
|---|---|
| Steden en gemeenten | Klimaat- en energieplannen opvolgen, zien hoeveel daken al zonnepanelen hebben en waar nog potentieel ligt |
| Provincies en Vlaamse overheid | Regionale kaarten en cijfers over hernieuwbare energie, ruimtegebruik en verharding |
| Netbeheerders en energiebedrijven | Inschatten waar lokaal stroom wordt opgewekt, om het net te plannen en te versterken |
| Energiecoöperaties | Geschikte daken en wijken vinden voor nieuwe zonne-energieprojecten |
| Installateurs van zonnepanelen | Gericht prospecteren in buurten met veel ongebruikte, geschikte daken |
| Studiebureaus en ruimtelijke planners | Betrouwbare basisdata voor ruimtelijke studies, mobiliteit en stadsontwikkeling |
| AI- en GIS-bedrijven | Trainingsdata voor modellen die automatisch daken, panelen, wegen of groen herkennen |
| Verzekeraars en vastgoedsector | Gebouwen en daken in kaart brengen voor risico-inschatting en waardebepaling |
| Universiteiten en onderzoekscentra | Correct gelabelde datasets voor onderzoek naar energie, klimaat en stedelijke ontwikkeling |
Dezelfde werkwijze werkt ook voor andere objecten: groendaken, bomen, parkeerplaatsen, zwembaden, laadpalen of landbouwpercelen.
Waarom ons team hierin uitblinkt
Bij Oog voor Detail werken mensen met een autismespectrumprofiel. We kijken naar wat iemand sterk maakt, en bij annotatiewerk komen die sterktes volledig tot hun recht:
- Oog voor detail: het verschil zien tussen een zonnepaneel en een dakraam, ook op een wazig beeld.
- Nauwgezet en gestructureerd werken: elke polygoon volgens dezelfde richtlijnen, van het eerste tot het laatste beeld.
- Concentratie en doorzettingsvermogen: lang gefocust blijven op precies werk.
- Plezier in routine: repetitieve taken zijn geen last, maar net de plek waar kwaliteit ontstaat.
Onze medewerkers kregen gerichte training en werken met de juiste begeleiding. Zo krijgen klanten data van hoge kwaliteit, en krijgen onze collega’s een zinvolle job tegen een eerlijke verloning. Wie met ons samenwerkt, kiest dus voor kwaliteit én voor een inclusieve arbeidsmarkt.
Herkent u zich in een van deze doelgroepen?
Werkt uw organisatie met luchtbeelden, kaarten of andere beelden die nauwkeurig gelabeld moeten worden? Dan denken we graag met u mee. Ontdek onze diensten voor datalabeling en -annotatie of neem contact met ons op voor een gratis kennismaking.