AI voor professionals
In deze cursus leer je hoe je objectdetectie toepast in QGIS met behulp van moderne AI- en deep-learning-technieken. Je werkt met actuele QGIS-plugins om objecten zoals gebouwen, infrastructuur of vegetatie automatisch te herkennen in satelliet- en luchtbeelden. De nadruk ligt op het voorbereiden van data, het uitvoeren van detectiemodellen en het interpreteren van de resultaten. Na afloop kun je objectdetectie effectief inzetten voor analyse, monitoring en rapportages in onderzoek en beleid.
Wil je leren hoe je objecten automatisch herkent en analyseert in ruimtelijke data? In de cursus QGIS Objectdetectie leer je hoe je met QGIS objecten detecteert in satellietbeelden en luchtfoto’s met behulp van moderne AI- en deep-learningtechnieken, zonder zelf te hoeven programmeren. Je ontdekt hoe objectdetectie wordt ingezet voor analyse, monitoring en onderbouwing van beleid en onderzoek.
QGIS is een krachtig open-source GIS-platform voor het analyseren en visualiseren van geografische data. In deze cursus bouw je voort op je QGIS-basis en leer je werken met actuele objectdetectie-workflows en plugins. Je analyseert rasterdata zoals orthofoto’s en satellietbeelden en zet detectieresultaten om naar bruikbare vectorlagen voor verdere GIS-analyse.
Objectdetectie in QGIS gaat verder dan handmatig digitaliseren. Je leert hoe AI-modellen objecten zoals gebouwen, infrastructuur, bomen of andere ruimtelijke kenmerken automatisch herkennen. Daarbij leer je hoe je data voorbereidt, resultaten beoordeelt, fouten herkent en onzekerheden interpreteert, zodat de uitkomsten betrouwbaar en reproduceerbaar zijn.
In QGIS Objectdetectie leer je hoe je objectdetectieresultaten toepast in praktijkgerichte workflows, bijvoorbeeld voor monitoring, inventarisaties, rapportages of beleidsanalyse. De cursus laat zien hoe je met open-source tools geavanceerde objectdetectie integreert in je bestaande GIS-omgeving.
In deze cursus leer je stap voor stap hoe objectdetectie werkt binnen QGIS. Je begint met de basis: wat objectdetectie is, welke typen er bestaan en hoe AI-gebaseerde detectie verschilt van klassieke GIS-analyse.
Vervolgens ga je praktisch aan de slag met:
Je leert niet alleen hoe je objecten detecteert, maar ook hoe je de resultaten verantwoord gebruikt in analyse en besluitvorming.
Deze cursus is uniek omdat objectdetectie volledig wordt benaderd vanuit de GIS-praktijk. Geen abstracte AI-theorie, maar direct toepasbare workflows binnen QGIS. Je leert hoe je objectdetectie reproduceerbaar en controleerbaar inzet met open-source tools.
Je leert onder andere:
De cursus is praktisch, open source en gericht op realistische GIS-toepassingen.
Deze cursus is bedoeld voor GIS-gebruikers die objecten automatisch willen herkennen en analyseren in ruimtelijke data. Werk je in ruimtelijke ordening, milieu, ecologie, infrastructuur, landbouw, onderzoek, cartografie of beleid? Dan biedt deze cursus directe meerwaarde.
Je hebt basiskennis van QGIS nodig, maar geen ervaring met AI, deep learning of programmeren. Wil je objecten niet langer handmatig digitaliseren, maar slim en reproduceerbaar detecteren? Dan is QGIS Objectdetectie een logische volgende stap.
Op de eerste dag maak je kennis met objectdetectie binnen QGIS en de rol van AI en deep learning in ruimtelijke analyse. Je leert wat objectdetectie is, welke typen detectie er bestaan (objectdetectie vs. segmentatie) en voor welke toepassingen deze technieken geschikt zijn.
Je werkt praktisch met de meest gebruikte QGIS-plugins voor objectdetectie, waaronder Deepness en GeoAI. Daarbij leer je hoe je rasterdata zoals satellietbeelden en orthofoto’s voorbereidt, AI-modellen laadt en objectdetectie uitvoert zonder te programmeren. De nadruk ligt op het begrijpen van de workflow, het correct interpreteren van detectieresultaten en het herkennen van fouten en onzekerheden.
Onderwerpen dag 1:
Op de tweede dag ga je dieper in op het toepassen en valideren van objectdetectieresultaten. Je leert hoe je detecties omzet naar bruikbare vectorlagen en hoe je deze integreert in bestaande GIS-analyses. Daarbij is er aandacht voor kwaliteitscontrole, reproduceerbaarheid en praktische inzet.
Je werkt met aanvullende plugins en tools, zoals SAM/segmentatie-gebaseerde plugins (bijv. GeoOSAM-achtige workflows) voor het verfijnen en corrigeren van objecten. Ook leer je hoe je objectdetectie toepast in concrete use-cases, zoals monitoring, inventarisaties en beleidsanalyses, en hoe je resultaten helder rapporteert.
Onderwerpen dag 2:
Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.
De betrouwbaarheid hangt af van de kwaliteit van de inputdata, het gebruikte model en de instellingen. In de cursus leer je hoe je fouten, ruis en onzekerheden herkent, hoe je resultaten valideert en wanneer handmatige correctie of aanvullende analyse nodig is.
Bij klassieke GIS-analyse worden objecten vaak handmatig gedigitaliseerd of afgeleid uit bestaande vectorlagen. Objectdetectie gebruikt AI-modellen om objecten automatisch te herkennen in rasterdata zoals satellietbeelden of luchtfoto’s, waardoor analyses sneller, consistenter en beter reproduceerbaar zijn.
Nee, de cursus richt zich op het toepassen van objectdetectie via QGIS-plugins met grafische interfaces. Je leert werken met bestaande modellen en workflows zonder zelf te programmeren, terwijl je wel inzicht krijgt in de onderliggende principes.
