Nederland is groener dan kaarten laten zien : mogelijkheden om 'groen' beter te inventariseren en monitoren met de automatische classificatie van digitale luchtfoto's

Het doel van dit project is een methode te ontwikkelen waarmee landsdekkend informatie over kleine groene landschapselementen in het landelijke gebied en over het groen in de stad c.q. bebouwd gebied verzameld wordt. Op basis van de beschikbare luchtfoto 2006 is voor Utrecht en Almere het groen in het stedelijk gebied verzameld. Voor het landelijk gebied is een deel van het Nationaal Landschap Het Groene Woud verwerkt

Omgaan met digitale nationale beleidskaarten

In dit werkdocument worden de resultaten besproken van een casestudy die onderdeel is van het project GeO3 - Omgaan met onzekerheid binnen Ruimtelijke Ordening. De directie Platteland van het ministerie van LNV heeft bij het publiceren van het meerjarenprogramma van Agenda Vitaal Platteland geen digitale viewer gepubliceerd omdat men bang was voor verkeerde interpretatie van de digitale kaarten. In dit project is gekeken naar methoden en cartografische oplossingen om voortaan zonder angst voor misinterpretaties digitale nationale beleidskaarten te kunnen verspreiden. De oplossing is gezocht in het opstellen van een handreiking, zodat kaarten ook daadwerkelijk weergeven wat er bedoeld is door de maker

UrbTree: a tree growth model for the urban environment.” The

The Boom en Beeld project aims at developing a methodology for change detection of tree objects in urban areas using imagery. This paper focuses on one aspect of this methodology, the prediction of the size of tree objects at a given time in the future. The most important factor is the prediction of the tree growth which estimates the future size of the tree. In the urban area, tree growth is strongly influenced by man made objects and activities. The developed tree growth model uses species specific tree characteristics like shape (column, round or ellipse), size classification (big, regular, small), growth speed (slow, regular or fast growing tree), life phase (young, mature, old) in combination with influences caused by the stand characteristics of the nearby surface coverings (paved, open or vegetated). The UrbTree model is a spatial driven growth model and can model differences in tree growth caused by the nature of the surface covering of the neighbouring area of the location of the trees by using spatial analyses techniques. The quality of the available geodata is an important factor in the modelling process, especially the amount of sealing imposed by the different kinds of paving must be taken into account. The amount of tree growth that can be calculated using the model over a five year period is still close to the bandwidth with which the actual tree growth can be detected on the separate images from two different time steps. 1

Field experiments on airborne moisture transport

Within the framework of the Dutch participation in the IEA Annex XIV “Condensation” field experiments have been carried out to study airbome moisture transport in realistic circumstances. The experiments were done in an unoccupied 3-story dwelling in Leidschendam in the Netherlands. Some of the results will be discussed in this paper

Qualitative assessment of the High Resolution soil sealing layer for the Netherlands

The CLC2006 databases were produced by the Centre for Geo-Information (Alterra-WUR), the NRC Land cover for the Netherlands. The national CLC2006 project took place under the umbrella of the overall GMES Fast Track Service Percursor (FTSP) Land Monitoring. The basis for the production of the CLC2006 databases was the CLC2000 database that was also produced by the same team of Alterra. Alterra was also involved in the production of the CLC1990 database and the change database between 1990 and 2000. The national project was financed by the Ministry of Housing and Spatial Planning, the National Environmental Agency (MNP) and the European Environmental Agency (EEA). The present document is an interim report accompanying the delivery of the CLC2006 databases to the EEA

Landelijk Grondgebruiksbestand Nederland versie 6 (LGN6) : vervaardiging, nauwkeurigheid en gebruik

De snelle veranderingen die zich in Nederland voordoen met betrekking tot het gebruik van ruimte en de conflicterende belangen van veel gebruikers van deze ruimte, zorgen voor een voortdurende behoefte aan actuele geografische bestanden. Eén van deze bestanden is het Landelijke Grondgebruiksbestand Nederland (LGN). Sinds 1986 wordt met een periodiciteit van 3-5 jaar het LGN-bestand geproduceerd. Het LGN6-bestand is een rasterbestand met een resolutie van 25*25 m. Het bestand geeft het Nederlandse landgebruik voor de jaren 2007/2008 weer. De thematiek en geometrie van Top10vector (versie 2006) vormt op hoofdklassen de basis voor LGN6. Daarnaast zijn satellietbeelden, luchtfoto’s en enkele bestanden, o.a. ‘Bestand BodemGebruik 2003’ en ‘Basiskaart Natuur 2007’ gebruikt voor de productie van LGN6. In het bestand worden 39 verschillende typen van landgebruik onderscheiden. De 39 landgebruiksklassen zijn geaggregeerd naar de monitoringsklassen agrarisch gebied, boomgaarden, kassen, bebouwd gebied, bos, water, infrastructuur en natuur. Veranderingen in landgebruik tussen LGN5 en LGN6 zijn voor deze klassen gemonitoord. In de betreffende periode 2004-2008 is 0.7% van het Nederlands land oppervlak in landgebruik veranderd

Verfijning van de Basiskaart Natuur : segmentatie van luchtfoto's en het gebruik van het Actueel Hoogtebestand Nederland in duingebieden

Dit rapport behandelt de verkenning naar de mogelijkheid om de vegetatieklassen van de Basiskaart Natuur (BKN) verder onder te verdelen op basis van vegetatiestructuurtypen. De verkenning heeft geleid tot de ontwikkeling van een methode om met behulp van segmentatie van luchtfoto’s en het Actueel Hoogtebestand Nederland (AHN) de duingebieden in Nederland verder onder te verdelen. Kaal duingebied, begroeid duingebied onderverdeeld naar drie vegetatiehoogteklassen en water in het duingebied zijn te onderscheiden. De onderverdeling van de BKN-klasse duinen, strand en zandplaten in meer subklassen is met gedetailleerde vegetatiekaarten voor drie deelgebieden gevalideerd. Verder geeft het rapport aan welke mogelijkheden er liggen om met het AHN de andere BKN-klassen bossen, heide, stuifzanden en rietmoerassen verder te verfijnen. Trefwoorden: vegetatiestructuurtypen, remote sensing, Actueel Hoogtebestand Nederland (AHN), duinen, Basiskaart Natuur (BKN), segmentatie luchtfoto’