Onderzoeker Anahita Khosravipour van Asset Insight

Algoritme zorgt voor doorbraak in meetmethode bomen naast het spoor

Datawetenschapper Anahita Khosravipour heeft een algoritme ontwikkeld waarbij de omvang, de vorm, de hoogte en de dichtheid van bomen naast het spoor met een precisie van 97 procent kunnen worden gemeten. Het onderzoek van Khosravipour wordt als een wetenschappelijke doorbraak gezien en haar werk werd bekroond met twee Amerikaanse awards.

Khosravipour is werkzaam bij Asset Insight en beproefde haar techniek door in de Franse Alpen vanuit een helikopter op 300 meter hoogte met een laserscanner bomen te detecteren. Het laserlicht kaatst terug van de bomen, waarna een sensor het gereflecteerde licht omzette in bruikbare data.

Algoritme

Khosravipour ontwikkelde een algoritme dat ruis elimineert. “Een laserscanner kan door de kroon van de boom heen scannen. Het algoritme legt een soort deken over de boom heen, waardoor alleen de structuur van de boom overblijft. Deze toepassing heeft ervoor gezorgd dat we 20 tot 30 procent nauwkeuriger kunnen meten dan met de huidige meetmethoden. Ook als twee bomen heel dicht op elkaar staan, kan onze meetmethode ze van elkaar onderscheiden.”

“Een van de commerciële voordelen van deze methode is dat er er minder opslag nodig is voor de gescande data, doordat we de ongewenste data door het toepassen van het algoritme verwijderen. Het algoritme kan worden toegepast in diverse lasersystemen van helikopters, drones, rijdende treinen of auto’s.”

Opdracht ProRail

Asset Insight is op dit moment in opdracht van VolkerRail vanuit een meettrein de bomen in de omgeving van het spoor in Utrecht aan het scannen. “ProRail wilde weten welke bomen dicht op het spoor staan en wie de eigenaren zijn.”

Doordat Asset Insight alle bomen met een uniek nummer en locatie in kaart brengt, heeft ProRail inzicht wie de eigenaar is van welke boom. Voor de bomen die op zijn eigen terrein staan, kan de spoorbeheerder een onderhoudsprogramma instellen. Van de andere bomen kan ProRail de eigenaar informeren indien deze overlast veroorzaken voor het treinverkeer.

Cor van den Heuvel van Asset Insight: “Iedere eigenaar van een boom is hier verantwoordelijk voor en ook voor eventuele schade veroorzaakt aan derden. Bijvoorbeeld als een boom op het spoor valt. Ook bij slechte weersomstandigheden blijft de eigenaar verantwoordelijk. Je zou kunnen zeggen dat het overmacht is, maar als het niet goed is onderhouden is dit niet het geval.”

Unieke ID

“Wij kunnen al deze data in een GIS-omgeving (Geografisch Informatie Systeem, red.) op een kaart tonen. Iedere boom krijgt een unieke ID. We kunnen de data verrijken met informatie over de hoogte en diameter via onze VTA-app die de boomsoort en allerlei VTA-gegevens als attribuut toevoegt. VolkerRail krijgt dan bijvoorbeeld inzicht in het feit of de hoogte van een boom problemen geeft voor de bovenleiding.”

Bijzonder aan het onderzoek van Khosravipour is dat een wetenschappelijk onderzoek commercieel wordt toegepast. Inmiddels voert Asset Insight metingen uit voor VolkerRail, provincies, diverse gemeenten en waterschappen.

Datawetenschapper Anahita Khosravipour geeft op 28 maart een presentatie over voorspellend onderhoud tijdens de internationale RailTech Europe conferentie. Ga naar de website om het programma te bekijken.

Auteur: Marieke van Gompel

Marieke van Gompel is redacteur van SpoorPro en algemeen hoofdredacteur van ProMedia Group.

Reageer ook

Nog maximaal tekens

Log in via een van de volgende social media partners om je reactie achter te laten.