Ecologen maken kennis met hightech-meting wildschade

Groeiende populaties van everzwijnen brengen steeds meer schade toe aan landbouwpercelen in Europa, waardoor honderdduizenden euro's aan compensatie van wildschade nodig waren. Een nieuwe methode om de schade te meten met een drone maakt het mogelijk om op een snelle, gestandaardiseerde en objectieve manier te werk te gaan. Natuuronderzoeksinstituut INBO brengt dit onder de aandacht, enerzijds omdat het instituut samen met UAntwerpen betrokken was bij dit doctoraatsonderzoek, anderzijds omdat de methode deze week voorgesteld wordt op de conferentie 'Ecology across Borders' in Gent.

In Gent komen deze week honderden ecologen uit een 60-tal landen samen voor de jaarlijkse bijeenkomst van de British Ecological Society. Gespreid over vier dagen wordt er met zo’n 600 lezingen en 550 posters die een korte beschrijving van onderzoek geven informatie verspreid en uitgewisseld. Passeren de revue: nieuwe inzichten over hoe planten en dieren in steden zich sneller aanpassen aan klimaatverandering; cameravallen om zoogdieren te monitoren; een review van de uitdagingen en kansen voor het Britse landbouwbeleid na de Brexit; enz.

Anneleen Rutten, doctoraatsstudent aan de Universiteit Antwerpen en onderzoeker bij het Instituut voor Natuur- en Bosonderzoek (INBO), licht er haar onderzoek toe omtrent de monitoring van wildschade. Meer specifiek bestudeerde ze de schade veroorzaakt door everzwijnen. In veel Europese landen hangt de toename van het aantal everzwijnen samen met een toename van schade aan gewassen, overdracht van ziekten en auto-ongelukken. In Vlaanderen waren everzwijnen al bijna 50 jaar uitgestorven en zijn ze pas in 2006 teruggekeerd. Schattingen op basis van afschotstatistieken tonen een groeiende populatie die zich nog uitbreidt, van de oostelijke provincie Limburg naar het centrum (Antwerpen en Vlaams-Brabant).

Anneleen Rutten wil een eerste inzicht verwerven in de omvang van de landbouwschade door everzwijnen in Vlaanderen want tot voor kort was er geen monitoring en dus ook geen betrouwbaar cijfer voorhanden. In naburige regio’s en landen volgt men dat beter op. Met behulp van een commerciële drone maakte Rutten luchtfoto’s van maïs- en andere landbouwpercelen waar de everzwijnen lelijk hebben huisgehouden. Die foto’s analyseert ze vervolgens met een algoritme dat het beschadigde gebied identificeert.

Rutten licht dat verder toe: “De methode is ontwikkeld om betaalbaar en eenvoudig toepasbaar te zijn. Ik sluit mijn smartphone aan op de afstandsbediening van mijn drone, zodat ik de beelden van de drone kan zien. Schade is duidelijk op de camera: in maïsvelden rollen everzwijnen over de maïs, waardoor je gaten hebt in een normaal groen ogend veld. In graslanden zorgt het gewroet voor een duidelijk kleurverschil tussen gras en waar de grond omgewoeld is.”

Van elk veld worden veel foto’s genomen met 75 tot 85 procent overlap. Die overlap maakt het mogelijk om de afzonderlijke foto's te combineren tot één beeld. Het gebied van het veld wordt vervolgens ingedeeld in beschadigde en onbeschadigde onderdelen met behulp van Object Based Image Analysis (OBIA). Het algoritme bereikt een nauwkeurigheid van 93 procent voor maïsvelden en 94 procent voor grasland.

“Traditioneel wordt gewasschade geschat door schade-experten die de vernielde zone in het veld opmeten. Het overvliegen en fotograferen van beschadigde velden duurt niet zo lang als een grondbezoek, wat het ook kosteneffectief maakt”, voegt Rutten eraan toe. Een ander voordeel is dat de methode gestandaardiseerd is, wat directe vergelijkingen tussen verschillende velden en in de tijd mogelijk maakt.