Zonnepanelen automatisch detecteren met luchtfoto’s

Zonnepanelen automatisch detecteren met luchtfoto’s

Klimaatverandering heeft een grote impact op onze leefomgeving. Regenbuien komen vaker voor en worden heviger.

We krijgen hetere zomers met langere periodes van droogte. Duurzaam omgaan met energie moet ervoor zorgen dat de effecten van klimaatverandering beperkt blijven. Steeds meer overheden willen daarom in de toekomst klimaatneutraal zijn. Gemeente Capelle aan den IJssel is een van die gemeenten en kijkt onder meer naar het aantal zonnepanelen in hun gemeente, een belangrijke vorm van hernieuwbare energie.

Er worden steeds meer zonnepanelen aangesloten op het elektriciteitsnet. Burgers plaatsen vaker  zonnepanelen op hun daken en het aantal zonneparken groeit. Sterker nog, de zonnesector in Nederland groeide maar liefst met 41 procent vorig jaar, zo bleek uit het Nationaal Solar Trendrapport 2021. Ruim 1 miljoen Nederlandse huizen is inmiddels voorzien van zonnepanelen. Om het elektriciteitsnet goed te kunnen beheren, is het van groot belang om te weten waar al deze zonnepanelen op de daken liggen. De registratie van zonnepanelen is dan ook verplicht.

Ondanks de wettelijke registratieplicht worden nog lang niet alle panelen aangemeld. Dit kan negatieve gevolgen hebben voor de klimaatdoelstellingen en het elektriciteitsnetwerk. Zo worden op plekken in Friesland en Drenthe systemen automatisch uitgeschakeld door een ophoping van stroom, met alle gevolgen van dien. Het is daarnaast niet alleen van praktisch belang dat de zonnepanelen geregistreerd worden, het is handig om te weten waar er nog ruimte is voor meer zonnepanelen. Door meer  panelen  te  plaatsen is het voor gemeenten immers mogelijk om klimaatdoelstellingen eerder te behalen. En in het kader van de energietransitie kunnen gemeenten vanaf 2022 gebouweigenaren zelfs verplichten om panelen te plaatsen.

Er zijn websites die de potentiële ligging van zonnepanelen laten zien, maar de resultaten verschillen van elkaar. De vraag is dan ook: hoe krijgen overheden een nauwkeurig overzicht van de zonnepanelen die al geplaatst zijn in een bepaald gebied en hoe weten zij waar er nog nieuwe zonnepanelen geplaatst kunnen worden? Remote sensing en het automatisch detecteren met luchtfoto’s kan een betrouwbaar antwoord geven. En daar is gemeente Capelle aan den IJssel druk mee bezig.

Zeventigduizend zonnepanelen
Arjan van Etten is adviseur geo-informatie bij de gemeente Capelle aan den IJssel. Samen met zijn team houdt hij alle geodata van de stad bij en zorgt hij ervoor dat de stad goed in kaart wordt gebracht, zodat er context is voor weloverwogen besluitvorming binnen verschillende thema’s. Een van die thema’s is de energietransitie. “Dat is voor ons een grote uitdaging”, zegt Van Etten. “Het college van burgemeesters en wethouders heeft de stad beloofd dat in 2023 er zeventigduizend zonnepanelen geplaatst zullen zijn. En een paar jaar geleden stelden ze ons de vraag hoever we daarmee zijn en wat ze nog meer kunnen doen om die belofte waar te maken.” Om een goed antwoord te kunnen geven op de vragen van het college, moesten Van Etten en zijn collega’s uitzoeken hoeveel zonnepanelen er al waren geplaatst op de daken van Capelle aan den IJssel en ook waar deze zich bevinden in de stad. Het team heeft met meerdere partijen analyses uitgevoerd, maar het resultaat was niet helemaal naar wens. “Als we naar de foto keken, zagen we dat de analyses vaak een aantal zonnepanelen misten. Toen zijn we simpelweg zelf begonnen om alle daken met zonnepanelen te signaleren. We hebben de panelen voorzien van een contour, geteld en aan een ID gekoppeld. Nadat we de panelen in kaart hadden gebracht, hebben we gekeken in welk jaartal de panelen op de foto verschenen zijn.” Toen alle gegevens eenmaal waren vastgelegd, deelde de gemeente deze met IMAGEM. Technology director bij IMAGEM Wim Bozelie, kon aan de hand van die data een Object Detectie-algoritme ontwikkelen, trainen en het model voor detectie automatiseren. “Na een paar keer proberen, zagen we dat het algoritme slimmer werd en leverde het vaker de juiste detecties op. Dit algoritme helpt ons om panelen te detecteren wanneer we nieuwe luchtfoto’s binnen krijgen en dat bespaart ons heel veel tijd.”

Deep learning
Het algoritme waar Bozelie het over heeft, is opgezet met de mutatiesignalering-oplossing DELTA. Met DELTA is het mogelijk om aan de hand van verschillende jaargangen luchtfoto’s, geautomatiseerd veranderingen te detecteren, onder meer in de bouw of groenpercelen. Door middel van deep learning is het nu ook mogelijk ‘nieuwe’ objecten te detecteren, zoals zonnepanelen. Bozelie legt het uit: “We maken gebruik van een deep-learningtechniek genaamd semantic segmentation. Dit is terug te vinden in de Spatial Modeler, de motor achter ERDAS IMAGINE. Semantic segmentation is een techniek die in staat is om context te gebruiken om te bepalen of iets een zonnepaneel is of niet. De techniek kijkt dus niet alleen naar het object zelf, maar ook naar de omgeving. Hierdoor kan de techniek zeer goed ingezet worden om panelen te detecteren.”

Nadat  gemeente  Capelle  aan  den  IJssel  de data leverde aan het techteam van IMAGEM, kon die omgezet worden naar informatie om het deep-learningmodel te trainen. Vervolgens werd een applicatie gemaakt in DELTA om het deep-learningmodel daadwerkelijk te trainen om zonnepanelen te detecteren. Hierna kon de applicatie op basis van het zelf getrainde intellect zonnepanelen detecteren wanneer er nieuw beeldmateriaal beschikbaar is. De satellietbeelden kunnen op allerlei manieren gebruikt worden. Zo is het mogelijk om meerdere uitsneden te maken in één luchtfoto, om bijvoorbeeld in verschillende wijken zonnepanelen te detecteren. Ook is het mogelijk om een vergelijking te maken uit twee verschillende jaargangen luchtfoto’s. Zo is te zien wanneer er zonnepanelen geplaatst zijn in een omgeving.

Elkaar helpen
Het automatisch detecteren van de zonnepanelen brengt veel inzicht voor de gemeente en het team van Van Etten. “We weten niet alleen waar de zonnepanelen zich nu bevinden en hoeveel dit er zijn, maar ook of ze vooral op de woningen liggen of juist op bedrijfspanden. Zo zien we waar er nog ruimte voor groei is.” En de doelstelling van 2023? “We hebben een heatmap ontwikkeld waarin we kunnen zien waar er op welk tijdstip de panelen geplaatst zijn. We zien steeds meer en sneller zonnepanelen verschijnen, vooral de afgelopen twee jaar. Als die stijgende lijn zich doorzet, kunnen we de doelstelling van zeventigduizend panelen halen. Dat is een geruststelling voor het college van de gemeente.”

Gemeente Capelle aan den IJssel heeft geïnvesteerd in onderzoek en realisatie van een eigen remote-sensingmodel voor het detecteren van zonnepanelen. De gemeente wil dit model graag via DELTA delen met andere gemeenten in Nederland. Van Etten: “We vinden het belangrijk om zulke zaken en inzichten te delen met andere gemeenten, zodat zij niet dezelfde lange weg hoeven af te leggen, maar kunnen instromen. We hebben er tenslotte moeite, tijd en middelen ingestopt om dit voor elkaar te krijgen. Andere gemeenten zullen weer iets hebben waar wij iets mee kunnen, maar het gaat ons vooral om dat we iets hebben gecreëerd waar andere gemeenten profijt van kunnen hebben.” Het model van Capelle aan den IJssel biedt inzicht in de plekken waar zonnepanelen aanwezig zijn. Dit ondersteunt de energietransitie en doelstellingen om klimaatneutraal te worden en het geeft daarnaast informatie over de veiligheid en beschikbaarheid van het elektriciteitsnetwerk.

Website Nationaal Solar Trendrapport 2021

Website IMAGEM

Share on facebook
Facebook
Share on google
Google+
Share on twitter
Twitter
Scroll naar top