Metadata Vlaanderen
AI Paardenpistes 2025.1
De laag “AI Paardenpistes” geeft de oppervlaktes in Vlaanderen weer waar paardenpistes gelegen zijn.
Een paardenpiste (of paardenbak) is een specifiek, meestal omheind terrein met een aangepaste bodem (vaak zand), bedoeld voor het trainen, africhten en berijden van paarden en pony's. Ook longeercirkels en stapmolens worden (zonder onderscheid) opgenomen in de laag.
De kaart is opgemaakt door het gebruik van “computer vision”, een vorm van artificiële intelligentie. De AI wordt toegepast op de middenschalige winterluchtopnames van Vlaanderen, waardoor er jaarlijks een nieuwe versie van de laag aangemaakt kan worden. De kaart is het “ruwe” resultaat van de AI: er worden geen verdere interpretaties, bewerkingen of correcties toegepast.
De nauwkeurigheid van de kaart is niet formeel gemeten en is door het gebruik van AI afhankelijk van het gebruikte luchtfotomateriaal. Door verschillen in opnamedatum, contrast,… kunnen zowel binnen een jaar als over jaren heen verschillen in nauwkeurigheid optreden. Het gebruik van de laag voor andere dan de initieel beoogde doelen vereist een grondige analyse van de data vragen om de bruikbaarheid te toetsen.
Standaard
- Alternatieve titel dataset(serie)
-
AI Horse tracks 2025.1
- Versiedatum (Wijzigingsdatum)
- 2026-05-22
- Versiedatum (Publicatiedatum)
- 2026-05-22
- Versie dataset(serie)
-
2025.1
- Dataset(serie) identificator
- 273489d0-7005-402a-871c-5dd569394e42
- Naam van de datasetserie
-
AI Paardenpistes
- Doel van vervaardiging
-
Het doel van de laag is om kwaliteitscontroles en validaties uit te voeren op de intekening van de landbouwgebruikspercelen en zo de kwaliteit van de intekening daarvan hoog te houden.
- Status
- in ontwikkeling
- Frequentie
- jaarlijks
- Zoekwoorden
-
-
Verharding
-
Ontharding
-
Verharde oppervlakte
-
Bodemafdekking
-
Betonstop
-
Residentialisering
-
Landgebruik
-
Soil sealing
-
Verpaarding
-
Paardenpiste
-
Paardenbak
-
Buitenpiste
-
Longeercirkel
-
Longeerbak
-
Stapmolen
-
- Beschrijving
-
De nauwkeurigheid van de kaart is niet formeel gemeten en is door het gebruik van AI afhankelijk van het gebruikte luchtfotomateriaal. Door verschillen in opnamedatum, contrast,… kunnen zowel binnen een jaar als over jaren heen verschillen in nauwkeurigheid optreden. Het gebruik van de laag voor andere dan de initieel beoogde doelen vereist een grondige analyse van de data vragen om de bruikbaarheid te toetsen.
- Beschrijving
-
Toegangs- en (her)gebruiksvoorwaarden
- (Juridische) gebruiksbeperking
- licentie
- Versiedatum
- Ruimtelijk schema dataset(serie)
- vector
- Noemer
- 2000
- Grondresolutie
- 0.25 m
- Taal dataset(serie)
- Nederlands; Vlaams
- Karakterset
- utf8
- Categorie(en)
-
- (civiele) structuren
- referentie materiaal aardbedekking
- natuur en milieu
- Omschrijving ruimtelijke begrenzing
-
Vlaams Gewest + Brussels Hoofdstedelijk Gewest
- Geografische identifier
- Vlaams Gewest + Brussels Hoofdstedelijk Gewest
))
- Begindatum
- 2025-02-02
- Einddatum
- 2025-08-25
- Unieke code
- Belge 1972 / Belgian Lambert 72
- Distributieformaat
-
Naam Versie GeoPackage 1.4
Verdeler
https://landbouwcijfers.vlaanderen.be/
Digitale leveringsopties
- Bestandsgrootte
- 0
- Online bronnen
-
Open gedata AI: Paardenpistes
Webpagina met de downloadbare AI Paardenpistes voor verschillende jaren
- Niveau kwaliteitsinformatie
- dataset
- Algemene beschrijving herkomst
-
Input data:
Middenschalige winterluchtfoto’s van het agentschap Digitaal Vlaanderen van het overeenkomstige jaar, met een grondresolutie van 0,25 meter/pixel.
Training data:
De training data is opgebouwd uit voorbeelden van de gewenste classificatie/segmentatie gebruik makende van luchtfoto’s van verschillende vorige jaren. Indien terugkerende fouten opgemerkt worden, worden er gericht voorbeelden toegevoegd om de kwaliteit verder te verbeteren.
Classificatie en voorspelling:
Een diep convolutioneel neuraal netwerk (CNN) voor segmentatie van foto’s, gebaseerd op een U-Net, werd getraind en toegepast op de input luchtfoto’s.
Postprocessing:
De pixels die in de segmentatie een voldoende hoge probabiliteit kregen worden geclusterd en gevectoriseerd tot polygonen. Deze polygonen worden tenslotte vereenvoudigd door redundante punten te verwijderen.
Meer gedetailleerde informatie over de methodiek kan gevonden worden in de handleiding van de gebruikte AI software: orthoseg ( https://orthoseg.readthedocs.io/en/stable/).
- Omschrijving bron
-
gebiedsdekkende middenschalige orthofotobedekking van het Vlaamse Gewest
Meta-metadata
- Metadata identificator (fileIdentifier)
- 6bb650bf-4ddb-403d-9544-6472d7630aa6 XML
- Taal
- Nederlands; Vlaams
- Karakterset
- utf8
- Parent identificator
-
AI Paardenpistes
d6e81539-56ba-4b3d-a060-d482900063e9
- Hiërarchisch niveau
- dataset
- Beschrijving hiërarchisch niveau
-
Dataset
- Metadata wijzigingsdatum
- 2026-05-22
- Naam metadatastandaard
-
ISO 19115/2003/Cor.1:2006/INSPIRE-TG2.0
- Versie metadatastandaard
-
GDI-Vlaanderen Best Practices - versie 2.0
)))