Iedereen wil inzicht in bomen. Gemeenten willen monitoren op vergroening, netbeheerders willen risico’s minimaliseren en beleidsmakers zoeken onderbouwing voor klimaatmaatregelen.
Maar inzicht is alleen waardevol als de data betrouwbaar is.
NEO levert boomdata van topkwaliteit en we leggen graag uit waarom. Wij ontwikkelen in eigen huis AI-technologie die met ongekende precisie bomen detecteert, analyseert en volgt.
En dat op landelijke schaal.
Eigen AI en deep learning: geen black box, maar purpose-built
Onze boomdata is het resultaat van zelfontwikkelde deep learning-modellen die zijn getraind op tienduizenden voorbeelden in uiteenlopende omgevingen: van stedelijke wijken tot bosrijke gebieden.
Hierdoor begrijpen onze algoritmen wat een boom is en wat niet.
Sterker, onze modellen herkennen:
- Boomhoogte
- Stampositie
- Boomtype
- Ondergroei
- Kroonvolume en -diameter
- Kwetsbare boomzone
- Wortelrisicozone
Krachtige combinatie van databronnen
Onze kracht zit niet alleen in slimme modellen, maar ook in de breedte van wat we erin stoppen:
- Satellietbeelden: continu en grootschalig overzicht
- Luchtfoto’s: hoge resolutie, meerdere beeldhoeken
- AHN (Actueel Hoogtebestand Nederland): millimeterprecisie in hoogte en structuur
Door deze bronnen te combineren, bouwen we een 3D-begrip van elke boom. Niet alleen wat je ziet, maar ook wat je anders niet zou kunnen zien.
Maar we gaan verder dan dat…
Datakwaliteit door slimme filtering en contextbegrip
Een belangrijke reden waarom onze boomdata zo betrouwbaar is, ligt in de manier waarop we omgaan met verstorende elementen. In het Nederlandse landschap komen allerlei objecten voor die het detecteren van bomen bemoeilijken. Denk aan hoogspanningslijnen of bijvoorbeeld bedekkende bebouwing.
Veel standaardmodellen verwarren deze structuren met boomtoppen of kronen, wat leidt tot ruis of foutieve detecties. Of ze zorgen ervoor dat er helemaal niks wordt waargenomen.
NEO voorkomt dit actief door deze objecten in onze analyses expliciet te herkennen en uit te filteren.
Dit contextuele begrip verhoogt de nauwkeurigheid en zorgt ervoor dat onze data ook onder complexe omstandigheden betrouwbaar blijft, bijvoorbeeld in dichtbebouwde wijken of onder infrastructuur.
Schaalbaar én flexibel
Of je nu een stadswijk wilt analyseren of het hele land: de technologie schaalt mee. Omdat alles AI-gestuurd is, kunnen we snel actuele datasets leveren op wijkniveau, gemeentelijk niveau of voor heel Nederland.
Toepassingen met impact
Onze boomdatadienst kent twee smaken: BoomBasis en BoomRisico.
BoomBasis levert gedetailleerde en actuele informatie over alle bomen in Nederland. Deze data vormt een fundament voor organisaties en overheden die beleid willen onderbouwen, prestaties willen meten of gericht willen vergroenen. Denk aan toepassingen als:
- Monitoring van vergroening en klimaatadaptatie
- Onderbouwing van beleidsdoelen of subsidieaanvragen
- Inzicht in kroonvolume en schaduwwerking voor leefbaarheidsanalyses
- Ondersteuning bij beheer en onderhoud van de openbare ruimte
BoomRisico, ontwikkeld op basis van dezelfde datakwaliteit, gaat nog een stap verder: het brengt boomgerelateerde risico’s in kaart. Door bomen slim te koppelen aan objecten zoals gebouwen, wegen en kabels, maakt Boomrisico risico’s voorspelbaar én beheersbaar.
Voorbeelden zijn:
- Risicoanalyse bij stormschade voor verzekeraars en overheden
- Inzicht in wortelrisico’s langs wegen, bekabeling of leidingen
- Prioritering van beheersmaatregelen op basis van potentiële schade of overlast
Samen bieden Boombasis en Boomrisico een compleet spectrum: van feitelijke inventarisatie tot risicogestuurd handelen.
Kwaliteit komt niet vanzelf
NEO’s boomdata is niet zomaar ‘een kaart met bomen’. Het is het resultaat van jarenlange innovatie, diepgaande modellen en slimme combinaties van betrouwbare bronnen.
Wil je het verschil maken met de meest betrouwbare bomeninformatie? Neem eens een kijkje bij BoomBasis en BoomRisico.
