Green City Watch verbindt internet met natuur

Wij spraken met Nadina Galle. Zij is medeontwikkelaar van #UrbanNatureAmsterdam, is specialist op gebied van aardwetenschappen, doet promotieonderzoek naar ecologische engineering; laten we haar LinkedIn maar voor haar spreken. De meest recente toevoeging aan haar indrukwekkende cv is haar rol bij Green City Watch, een platform dat de kwaliteit van groene ruimtes objectief monitort op basis van digitale bronnen en computeralgoritmes. 

Hoe is Green City Watch ontstaan?

“Het is wereldwijd een trend dat steden steeds drukker worden en steeds meer verdichten. Zo ook in Amsterdam. Daar moeten zo’n 50.000 nieuwe woningen komen (voor 2025, red.), vaak ten koste van groen. Onderzoek van UvA liet al zien dat in de afgelopen dertien jaar het groen in Amsterdam met elf procent is afgenomen. Ik heb het dan niet over parken, maar echt lokaal groen dat niet zo beschermd is als bijvoorbeeld het Vondelpark. Wij willen het over die ruimtes hebben.”

“Wij zagen daarin een grote niche: het objectief monitoren van de kwaliteit van de groene ruimte. Dat doen wij met hoge resolutie satellietbeelden en drone imagery, want daarmee kun je stadsparken over de hele wereld meten zonder dat je ooit in het park hoeft te staan. Natuurlijk blijven er dingen die je net niet ziet vanuit de lucht, maar het is beter dan helemaal niet monitoren.”

“Wij willen met de luchtbeelden vooral de sociale en economische waarde van groen in de stad in kaart brengen. De manier waarop dat in het verleden werd gedaan, is bijzonder inefficiënt. Er worden in situ metingen en enquêtes gehouden die duur zijn en veel tijd kosten, waardoor het vaak gewoon niet wordt gedaan. Zo kregen alleen de kwalitatieve parken aandacht, terwijl het grootste deel van het stadsgroen ongemeten bleef.”

Satellietbeelden zijn niet nieuw. Wat doet Green City Watch anders?

“Wij gebruiken meerdere bronnen en het lichtspectrum tegelijkertijd en vergelijken die middels computeralgoritmes. Dat heet machine learning. Daarmee ontwikkelen wij concepten gebaseerd op academisch onderzoek. De beelden die wij gebruiken zijn nauwkeurig tot op dertig centimeter. Zo zie je niet alleen groen, maar ook wát voor groen het is: gras, bomen en soms ook verschil tussen soorten. Op dat gedetailleerde niveau maken wij een compositie die ons ecologisch gezien veel kan vertellen. We kunnen afwateringsbelemmeringen spotten, of bijvoorbeeld de verhouding tussen groen en grijs in inrichting duiden. Samen met een meting van bankjes of speeltuinen kunnen we ook een sociale indicatie geven aan een gebied.”

“In deze analyses maken we nu gebruik van zo’n twintig indicatoren, elk gebaseerd op academisch onderzoek. Het doel is om uit te breiden naar honderd indicatoren die alle aspecten van stadsgroen begrijpen. Tenslotte zijn we een AI-platform; het gaat ons om de betekenis van de data. Een foto zegt niet zoveel. Die is leuk als ‘praatplaat’, maar het is de machine-interpretatie die de doorbraak is. We ontwikkelen met onze machine learning algoritmes steeds meer nuance. We willen daarmee ook meer op buurt- en straatniveau gaan werken en lokaal nieuwe inzichten geven. Dat is voor ons heel belangrijk.” 

Lees verder in Biind Magazine

Lees het volledige interview met Nadina Galle, waarin we zaken als privacy, best practices en het Internet of Nature bespreken, op 20 juni in de nieuwste editie van het Biind Magazine. Zeker weten dat je hem ontvangt? Meld je dan nu aan voor onze magazinenieuwsbrief.