Monitoring waterkeringen met een RPAS (drone)

Onderzoeksvraag

Om antwoord op bovenstaande hoofdvraag te kunnen geven zijn een aantal onderzoeksvragen opgesteld die gericht zijn op de RPAS monitoringstechniek voor waterkeringen:

• Is het mogelijk om, met behulp van sensoren bevestigd aan een RPAS, op betrouwbare wijze informatie in te winnen van inspectieparameters (kruinhoogte, schade, grasbedekkingsgraad, ongewenste vegetatiesoorten) van (enkele) faalmechanismen van waterkeringen?
•  Kan de inzet van RPAS leiden tot betere of aanvullende relevante informatie voor de waterkeringbeheerder, dan de huidige reguliere manier van monitoring door visuele inspectie?
• Leidt monitoring van waterkeringen met behulp van RPAS tot verbeterde inzichten voor de uitvoering van de inspectie van de waterkering gericht op vervolghandelingen?

De antwoorden op bovenstaande vragen moeten leiden tot een uitspraak over de betrouwbaarheid, nauwkeurigheid en toepasbaarheid van de RPAS monitoringstechniek voor het uitvoeren van de inspectie van waterkeringen en de meerwaarde voor de waterkeringbeheerder: technisch, kosten, koppeling WBI gegevens, uniforme en objectieve informatie.

Conclusies

RPAS monitoring moet plaatsvinden in een periode die representatief is voor de beoordeling van de grasmat op de waterkering. Door gebruik te maken van RPAS kan op een efficiënte wijze inspectie van enkele inspectieparameters van waterkeringen plaatsvinden. Zo kan tijdens een monitoringsvlucht meerdere data tegelijkertijd worden ingewonnen, die voor verschillende doeleinden kan worden gebruikt. Om verschillen in beeld te brengen, zoals verzakkingen of ontwikkeling van de grasmat, is het echter wel noodzakelijk om meerdere monitoringsvluchten op dezelfde locatie uit te voeren. Op basis van de ingewonnen informatie uit de RPAS monitoring kan gericht het veld worden ingegaan, omdat specifieke locaties als aandachtspunt naar voren kunnen komen. Hiermee levert RPAS monitoring een aanvulling op de bestaande (visuele) manier van monitoring van waterkeringen. Er worden wel hoge eisen gesteld aan de inwinning, verwerking, interpretatie en ontsluiten van de data, wat zeer specialistisch werk is.

Onderstaand volgen specifieke conclusies van onderzocht parameters.

Hoogte waterkering

De mate van begroeiing op de waterkering leidt tot afwijkingen in hoogtemetingen met RPAS. Door filtering van vegetatie zou de afwijking kunnen worden verkleind, maar dat is in deze studie niet uitgevoerd. Hoge vegetatie (bomen) verstoren het hoogtebeeld. Meerwaarde van het toepassen RPAS om hoogtedata te verzamelen is dat deze data snel te leveren zijn in tegenstelling tot levering van LIDAR data (AHN).

Schades

Bepaalde schades kunnen met behulp van RPAS monitoring automatisch worden gedetecteerd tot een niveau van plekken ter grootte van 0,15×0,15 m. Graverij, kale plekken en spoorvorming zijn zeer goed waar te nemen, zowel visueel als gebaseerd op nabij infrarood opnamen. Verzakking en opbolling is in principe te detecteren. Een tweede hoogtemeting is nodig voor een verschillen-analyse, waarbij de meetonnauwkeurigheid doorslaggevend is bij de interpretatie van de verzakking of opbolling. Scheuren konden in deze studie niet worden aangetoond.

Bedekkingsgraad waterkering

In deze studie is een algoritme ontwikkeld waarmee vanuit de lucht de bedekkingsgraad van een waterkering kan worden bepaald. Begroeiingsdichtheid is hierbij als criterium gebruikt in plaats van plantafstand, omdat individuele grassprieten niet onderscheidend genoeg vanuit de lucht te detecteren zijn. Geconcludeerd kan worden dat RPAS monitoring goed toepasbaar is als methode om de grasbeoordeling mee uit te voeren om een vlakdekkend, uniform en objectief beeld van de grasmat te verkrijgen. Uit de vergelijking blijkt dat open en gesloten fractie betrouwbaar in beeld zijn te brengen met het algoritme voor verschillende waterkeringen. De gefragmenteerde fractie is tijdens deze studie weinig aangetroffen waardoor de validatie van deze gefragmenteerde fractie nog kan worden verbeterd.

Ongewenste vegetatiesoorten

De eerste resultaten van de automatische herkenning van Ridderzuring op een waterkering zijn hoopgevend, echter de automatische herkenning kan nog worden verbeterd. Met behulp van multispectrale RPAS opnamen is de spectrale handtekening van Ridderzuring in beeld gebracht. De studie heeft aangetoond dat het mogelijk is om via remote sensing technieken spectrale eigenschappen van ongewenste vegetatiesoorten te bepalen. Het heeft echter ook nieuwe onderzoeksvragen opgeroepen zoals: Vertonen ongewenste vegetatiesoorten een andere spectrale handtekening op een ander tijdstip in het jaar? Wordt het onderscheidend vermogen dan juist groter of kleiner? En voor welke vegetatiesoorten? Het zal ook in de toekomst lastig of zelfs onmogelijk zal zijn om op een waterkering met een gevarieerde vegetatie alle ongewenste vegetatiesoorten te detecteren: de spectrale handtekeningen zijn niet onderscheidend genoeg.