Hyperspectrale Beeldclassificatie met Orfeo Toolbox
Beelden zeggen vaak meer dan duizend woorden, zeker als het gaat om geodata. Met hyperspectrale beeldclassificatie kun je informatie uit satellietbeelden halen die met het blote oog niet zichtbaar is. Deze techniek maakt gebruik van honderden smalle kleurbanden om te herkennen waar iets op aarde uit bestaat — of het nu gaat om gewassen, bodems, water of bebouwing.
Een tool die hierin uitblinkt is de Orfeo Toolbox (OTB). Dit is een gratis, krachtige én razendsnelle open-source softwarebibliotheek waarmee je hyperspectrale beelden kunt analyseren en classificeren. De code is sterk geoptimaliseerd, waardoor je grote hoeveelheden gegevens efficiënt kunt verwerken. Dankzij de korte leercurve is OTB goed toegankelijk voor beginners, terwijl de API- en uitvoerbare structuur het juist ook aantrekkelijk maakt voor ervaren gebruikers. De toolbox bevat diverse algoritmes om data te filteren, segmenteren en om te zetten in bruikbare inzichten — met toepassingen in onder meer landbouw, milieuanalyse en stedelijke planning.
In deze cursus leer je hoe je deze technologie stap voor stap inzet in de praktijk. Je hoeft geen programmeerexpert te zijn. Met duidelijke uitleg, persoonlijke begeleiding en realistische datasets voer je zelf analyses uit — en ontdek je hoe je deze inzichten toepast binnen jouw vakgebied in geo-informatie.
Wat leer je in deze Blended Learning cursus?
In deze cursus leer je hoe je met Orfeo Toolbox zelfstandig werkt aan hyperspectrale beeldclassificatie. Je begint bij de basis: wat hyperspectrale data precies is, hoe het verschilt van gewone beelddata, en waarom het zo waardevol is bij het analyseren van geodata.
Daarna ga je aan de slag met verschillende classificatietechnieken. Methodes zoals supervised learning (waarbij vooraf labels worden toegekend) en unsupervised learning (waarbij de software zelf patronen herkent) komen uitgebreid aan bod. Je werkt onder andere met algoritmes zoals Support Vector Machines (SVM) en K-means clustering — veelgebruikte technieken binnen toepassingen als landbouwmonitoring, milieuanalyse en stedelijke ontwikkeling.
Ook het herkennen van spectrale signaturen maakt deel uit van de training. Daarbij ontdek je hoe verschillende materialen licht op unieke manieren reflecteren, en hoe je die informatie inzet om objecten te onderscheiden in satellietbeelden. Tijdens de praktijkopdrachten werk je met ruwe beelden, leer je hoe je data voorbereidt en voer je volledige classificaties uit, stap voor stap.
Aan het eind van de cursus beschik je over de vaardigheden om zelfstandig ruimtelijke analyses uit te voeren met open-source tools zoals Orfeo Toolbox — en die inzichten ook echt toe te passen in de praktijk.
Waarom kiezen voor deze cursus Classificatie met Orfeo Toolbox?
Blended learning combineert zelfstandig online leren met praktijkgerichte, interactieve sessies. Zo doe je zowel theoretische kennis als praktische ervaring op in hyperspectrale beeldclassificatie met Orfeo Toolbox. De online modules geven je de vrijheid om in je eigen tempo te leren. Je volgt duidelijke, stap-voor-stap lessen over beeldanalyse, classificatiemethoden en het werken met geospatial data. Je ontdekt hoe je hyperspectrale beelden voorbereidt, bewerkt en classificeert met OTB en hoe je deze inzichten toepast in realistische situaties.
Tijdens de praktijkgerichte sessies breng je je kennis direct in de praktijk. Je werkt met echte satellietbeelden en geodata, en krijgt begeleiding van experts in remote sensing en geo-informatie. Je leert hoe je spectrale gegevens herkent, classificaties controleert en resultaten omzet in duidelijke kaarten. Zo krijg je grip op het volledige proces: van ruwe data tot bruikbare analyse.
Dankzij deze combinatie van flexibel online leren en praktische opdrachten leer je niet alleen werken met de Orfeo Toolbox, maar begrijp je ook hoe je deze effectief inzet voor echte beeldclassificatieprojecten. Na afloop kun je zelfstandig hyperspectrale beelden analyseren en de resultaten gebruiken voor ruimtelijke beslissingen binnen jouw vakgebied.