<b>Bijsluiter</b>. De hyperlink naar het originele document werkt niet meer. Daarom laat Woogle de tekst zien die in dat document stond. Deze tekst kan vreemde foutieve woorden of zinnen bevatten en de opmaak kan verdwenen of veranderd zijn. Dit komt door het zwartlakken van vertrouwelijke informatie of doordat de tekst niet digitaal beschikbaar was en dus ingescand en vervolgens via OCR weer ingelezen is. Voor het originele document, neem contact op met de Woo-contactpersoon van het bestuursorgaan.<br><br>====================================================================== Pagina 1 ======================================================================

<pre>20080520
         Optimalisatie           van     natuurbeheer met                 behulp      van    machine       learning
                                  (Sweco),     IEEE                 Provincie   Fryslan)
         Samenvatting
         In dit artikel wordt verkend of de techniek         van  ‘machine    learning’  bruikbaar is om  het beheer in een
         natuurgebied te optimaliseren.         Het gaat   om  het  schraallandgebied Rome, gelegen nabij Drachten
         (FR).  Er is een  model  geconstrueerd dat gevoed         is met abiotische gegevens die     samenhangen     met het
         voorkomen      van  blauwgrasland.
         Het  geconstrueerde model blijkt goed          in staat te  zijn het huidige voorkomen     van  blauwgrasland  te
         verklaren. Het model |aat zien dat in        een  geselecteerd perceel      een  verhoging  van de
         grondwaterstand bij      kan   dragen   aan de   ontwikkeling    van  blauwgrasland.
         De techniek kan     helpen   om    ook in andere   natuurgebieden       de locatie specifieke optimale
         groeiomstandigheden        te vinden    voor  natuurlijke vegetaties.
         Inleiding
         In natuurgebieden wordt door het          nemen van     beheermaatregelen getracht de ontwikkeling         te
         stimuleren    van specifieke vegetaties (natuurdoeltypen). Welke maatregelen het meest effectief zijn
         is daarbij op voorhand niet altijd duidelijk. Er zijn diverse factoren (ecologische randvoorwaarden) die
         samenhangen met het voorkomen van vegetaties. In grote lijnen zijn die factoren vaak wel bekend.
         Denk bijvoorbeeld aan de grondwaterstanden, bodemtype, voedingstoestand en zuurgraad (pH).
         Voor de meeste vegetatietypen zijn deze factoren tot op zekere hoogte ook gekwantificeerd met een
         bepaald    bereik.  Bijvoorbeeld:    de gemiddelde voorjaarsgrondwaterstand (GVG) ligt tussen            10-25 cm-
         mv.
         In de  praktijk blijkt dat  er  in elk natuurgebied dusdanig specifieke condities aanwezig zijn dat         niet
         duidelijk is welke factor, of welke combinatie van factoren, het meest bepalend is voor de aanwezige
         vegetatie. Daardoor is het niet altijd duidelijk welke beheermaatregelen genomen moeten worden
         om   de situatie te  optimaliseren.
         Dit is ook het   geval in het natuurterrein       Rome,   een   schraallandcomplex nabij Drachten (FR) en
         onderdeel van het Natura 2000-gebied Van Oordt’s Mersken. In dit gebied is op 7,5% van het
         oppervlak het habitattype Blauwgraslanden (H6410) aanwezig (figuur 1). Optimalisatie van het
         beheer is hier gewenst aangezien dit habitattype onder druk staat: het oppervlak en de kwaliteit
         nemen af, terwijl er vanuit Natura 2000 een uitbreidingsdoel geldt.
                                                                                                                              0000002856
</pre>

====================================================================== Einde pagina 1 =================================================================

<br><br>====================================================================== Pagina 2 ======================================================================

<pre>20080520
                                                                               |
                                                                               -
                Legenda
                [771 Blauwgraslanden
                [I Blauwgraslanden (best ontwikkeld)
                [| Modelgebied
                                                        —        100
                                                                         mad        Gog
             aA                                                            Na
         Figuur    1: Voorkomen           van    de  blauwgraslanden      in Rome    (2016).
         In dit artikel wordt verkend of het               mogelijk   is om  met ‘machine     learning’ de belangrijkste factoren te
         identificeren die         samenhangen          met het voorkomen        van  het blauwgrasland om zo te komen tot een
         optimaal      beheer.       Het  model      dat daarbij door    ‘machine    learning’ ontstaat is vervolgens gebruikt om
         het effect van beheermaatregelen op het voorkomen van blauwgrasland in een geselecteerd perceel
         te voarspellen.
         Werkwijze
         In het   modelgebied (figuur 1) zijn             met  een   resolutie   van  5x5 meter de   volgende  gegevens
         (vlakdekkend)          beschikbaar die        mogelijk samenhangen         met het voorkomen     van blauwgrasland:
              e      Grondwaterstanden: GHG, GVG, GLG                    en  de GT   (respectievelijk de gemiddelde
                     hoogste/voorjaar/laagste grondwaterstand                    en de hiervan afgeleide grondwatertrap).
              e
                     Bodemtype;
              e
                     Keileemdiepte.
                                                                                                                                     0000002857
</pre>

====================================================================== Einde pagina 2 =================================================================

<br><br>====================================================================== Pagina 3 ======================================================================

<pre>20080520
         Het is bekend dat       er meer   parameters zijn die het voorkomen           van blauwgrasland bepalen.      Maar
         alleen   van  de bovenstaande gegevens is vlakdekkend informatie voorhanden                    waarmee   het model
         gevoed     kan worden.
         De helft   van  deze gegevens is       gebruikt     om  het model te construeren; de andere helft      van  de
         waarnemingen (het testgedeelte              van   de gegevens)    is gebruikt om  te controleren hoe   goed het model
         presteert. Dit wordt de modelvalidatie genoemd.
         Het model is     geconstrueerd      met de ‘Random Forest’ techniek. Dit is          een  techniek die kan worden
         ingezet bij classificatieproblemen.          Dat   zijn problemen waarbij getracht      wordt om, op basis   van
         meerdere      kenmerken,      te voorspellen tot welke klasse een waarneming behoort. In dit onderzoek
         gaat het    om  het   voorspellen om van de klasse 0 (=geen blauwgrasland) of 1 (wel blauwgrasland). Er
         bestaan hiervoor in het vakgebied van data science meerdere technieken, maar de RF techniek is
         daarbij bijzonder krachtig. Er zijn veel publicaties over deze techniek beschikbaar. Wikipedia bevat
         daarvan een goed overzicht [1]. Op deze plaats wordt volstaan met een korte toelichting (kader).
         <<kader>>
         Een beslisboom vormt het hart            van    de RF techniek. Hieronder is    een  voorbeeld opgenomen       van een
         beslisboom.
                                   11060              06    0    ©
                             Yes
                                 |           Is  red?              | No
                           1     1   0                     0    0    0   O
            Yes
                |         Is underlined?         1  No
             J                                   0
         Stel de dataset bestaat uit nullen          en   enen,  waarbij sommige cijfers rood zijn en andere blauw.
         Daarnaast     zijn sommige cijfers onderstreept. De vraag bij het construeren van de beslisboom is bij
         iedere   vertakking: welk kenmerk verdeelt de waarnemingen op een zodanige manier dat de
         resulterende      sub-groepen     zo verschillend      mogelijk van elkaar zijn.   In het voorbeeld wordt als eerste
         geselecteerd op kleur want daardoor zijn de resulterende sub-groepen zo verschillend mogelijk.                      Het
         al dan niet onderstreept zijn is het tweede kenmerk waarop wordt geselecteerd etc.
         In de RF-techniek wordt niet één            maar een     groot aantal beslisbomen samengesteld       om  te komen tot
         een   classificatie. Bij de constructie       van   iedere boom wordt slechts     een  deel  van de beschikbare
         parameters gebruikt. Welke parameters dat zijn wordt door het toeval bepaald. ledere boom in ‘het
         bos  van   bomen’ resulteert in      een    ‘eigen’ voorspelling (klasse).    Door de   voorspellingen  van  alle bomen
         samen     in ogenschouw te       nemen     ontstaat    voor   iedere klasse een  verwachtingswaarde (kans).
         De beslisbomen die op deze manier worden                   geconstrueerd   geven  voorspellingen die relatief
         onafhankelijk van       elkaar zijn. Door de       voorspellingen van alle    beslisbomen in zijn  geheel  te
         beschouwen ontstaat daardoor              een    robuuste voorspelling.
         <<einde kader>>
         De constructie       van  het RF-model komt         neer   op het construeren   van  de beslisbomen   waarmee
         voorspellingen kunnen worden gedaan.                 Dit wordt het “trainen’   van  het model  genoemd.
                                                                                                                                 0000002858
</pre>

====================================================================== Einde pagina 3 =================================================================

<br><br>====================================================================== Pagina 4 ======================================================================

<pre>20080520
         Na de validatie  van  het model is dit model    gebruikt   om voor een   geselecteerd perceel      in het
         modelgebied het effect     te onderzoeken     van  wijzigingen  in de GxG’s op het    voorspelde voorkomen
         van  blauwgrasland. Zo    kan duidelijk  worden of het aanpassen      van  het  waterhuishoudkundige       beheer
         bij kan dragen aan het    uitbreiden   van blauwgrasland.
         Resultaten
         Na de constructie    van het model    (het ‘trainen’) is de juiste werking  ervan   gecontroleerd door     met het
         testgedeelte  van   de gegevens    voorspellingen   te doen  over  het voorkomen      van  blauwgrasland. Tabel
         1 geeft het resultaat   van de modelvalidatie     weer.
         Tabel 1: Resultaat   van  de modelvalidatie.   1=blauwgrasland; 0=geen blauwgrasland.
                       Reference
          Prediction         0           1
               0           92%          2%
               1            1%          5%
          Total            93%          7%
         Van de 24768    testpunten komt op 7% van de gevallen blauwgrasland voor (gemeten). In 5% van de
         testpunten voorspelt het model blauwgrasland waar het er inderdaad is; in 1% van de testpunten
         voorspelt  het model    blauwgrasland waar het er in werkelijkheid niet       is. In 93%   van  de testpunten
         waar  geen  blauwgrasland voorkomt, voorspelt het model dit ook.
         Een toets  voor  de kwaliteit  van  het model is de   ‘kappa statistic’. De kappa waarde       van  het model is
         0.77, wat  geldt al een  goede fit.
         Figuur  2 geeft het kaartbeeld    van  de voorspellingen die zijn gedaan    met de test dataset. Juiste
         voorspellingen   zijn vooral gedaan    waar  de keileem relatief   ondiep aanwezig     is. Dat is bij de
         zuidoostelijke percelen    met  blauwgrasland.
                                                                                                                            0000002859
</pre>

====================================================================== Einde pagina 4 =================================================================

<br><br>====================================================================== Pagina 5 ======================================================================

<pre>20080520
              0    100     200   300    400m
              —                           ]
                             TE
              [| Blauwgraslanden2016 [Bl Training point
              I False negative       I Correct positive
              I  False positive      |_| Correct negative
         Figuur 2: Resultaat voorspelling                 met de test dataset. ‘False negative’= geen blauwgrasland voorspeld
         waar   het  er   wel is; "False      positive’= blauwgrasland voorspeld waar het er niet is; 'Correct positive'=
         blauwgrasland voorspeld waar het er inderdaad is; 'Correct negative'= geen blauwgrasland voorspeld
         waar   het  er   inderdaad niet is.
         Figuur  3 toont de ‘variable            importance’ van de verschillende parameters in het model. De ‘variable
         importance’ van een parameter geeft het relatieve belang aan van een parameter bij het
         structureren van de gegevens, d.w.z. bij het maken van de beslisbomen [2]. Concreet in dit geval: wat
         is het relatieve belang van een modelparameter bij de voorspelling van het voorkomen van
         blauwgrasland?
                                                                                                                              0000002860
</pre>

====================================================================== Einde pagina 5 =================================================================

<br><br>====================================================================== Pagina 6 ======================================================================

<pre>20080520
                                                                              Variable                        importance
               100
                    1
                60
          (3%)
                40
                   —
                20
                               Kl Kl
                                      Glow GHG GLG GYG                                             Gt30 Gt20 08     02 35 25          ry
                                                                                                                                         fa
                      Diept kl GL Eow
                                                                                                                          EF
                                      GY               Bofek204 Bofek319 Bofek304 Bofek31s Bofek203 Bofeki Bofek310 Bofek                   Bofek205 Bofek298 Bofekag9
         Figuur     3: Het relatieve                                                belang van verschillende parameters                                                        in het model.    GVG/GLG/GHG=     resp.
         gemiddelde voorjaars- laagste                                                                          en        hoogste grondwaterstand (cm-mv); Gt=Grondwatertrap; GVGtovKI
         /   GLGtovKI               =
                                           resp. gemiddelde voorjaars- en laagste grondwaterstand t.o.v. het keileem                                                                                          niveau  (cm);
         Bofek=code                     bodemfysische eenheid; DiepteKl=diepte keileem (cm-mv).
         Uit    figuur        3       blijkt dat de parameters die samenhangen                                                                                           met de   diepte  van  de keileem relatief
         belangrijk zijn                      in het model                                                om een             juiste voorspelling                         te kunnen doen.
         Bij het beheer van blauwgraslanden                                                                                   vormt het waterbeheer                            een   belangrijk  stuurmechanisme
         waarmee             de           grondwaterstanden                                                               kunnen worden beinvloed. Daarom is                                er  met het model nagegaan
         wat het effect is                          van                  het aanpassen                                       van   de grondwaterstanden. Hiertoe is er een perceel
         geselecteerd                      waarvan                                maaiveld iets                               hoger ligt dan de percelen waar nu blauwgrasland voorkomt.
         Voor dit     perceel zijn                                      alternatieve                                      datasets gemaakt met verschillende GLG/GHG combinaties. Om                                    de
         optimale          GxG combinatie te vinden is                                                                          bij iedere combinatie de gemiddelde kans                              op blauwgrasland
         berekend.
         Figuur     4 toont de relatie tussen de                                                                            wijzigingen    in de                       GHG/GLG    en  de berekende   gemiddelde    kans op
         blauwgrasland                          in het                      perceel.
                                                                                                                                                                                                                            0000002861
</pre>

====================================================================== Einde pagina 6 =================================================================

<br><br>====================================================================== Pagina 7 ======================================================================

<pre>20080520
                 afeiany     = f= |
                fypgeqoud     "                 TA\i
                                                       Smnalumssssnssess                !
                                                     Pecos
                 pue(slimn|q o na
                                  |
                                                     NN —
                                                                                  100
                                                                          3   50
                                                  !                 hy
                                    Lo
                                         (ay
                                               50
                                                           ji        -50
                                                                         FeRC
                                                         100 -100
         Figuur         4: Berekende                 gemiddelde kans         op  blauwgrasland      in een perceel bij een wijziging van de GxG's.
         Een   negatieve verandering                           van  de GxG betekent         een verhoging van de grondwaterstand (natter).
         Uit figuur 4 blijkt                  dat    een    ‘drogere’    GHG in combinatie met          een  ‘drogere’   GLG niet leidt tot  een
         verhoging                  van   de kans op         blauwgrasland       in dit   perceel. Bij een  ‘nattere’ GHG     en een   ‘drogere’ GLG is
         dit wel het                 geval.    De    grootste kans op blauwgrasland wordt voorspeld bij                   een combinatie    van een
         ‘nattere’ GHG                   en een       ‘nattere’ GLG’: resp.        ca. 0   cm-mv en ca.   50   cm-mv.    De voorspelde kans    op
         blauwgrasland                     is in het     perceel     dan  ca. 70%,    wat betekent dat het model         blauwgrasland voorspelt
         (want      de kans erop is groter dan                         50%). Figuur    5 toont de    ruimtelijke verdeling     van  de berekende kans
         op  blauwgrasland                     in het      geoptimaliseerde perceel.
         Uit de resultaten                    van     de   testberekening (figuur 2) blijkt dat bij ongewijzigde GxG’s              in het
         geselecteerde perceel                          geen    blauwgrasland       wordt    voorspeld.   Dit resultaat is   begrijpelijk: door de iets
         hogere ligging                   van   het     perceel    zonder    blauwgrasland zijn      de GxG’s     er ‘droger’  dan in het belendende
         perceel              waar      in de    huidige      situatie wel    blauwgrasland aanwezig          is.
         Voor   een               perceel kan dus            met het model worden            bepaald welke verandering        in grondwaterstand
         nodig    is          om      de situatie       voor    blauwgrasland       te optimaliseren.     Omdat het model is       getraind met
         informatie                  van   dit  gebied,      is het   gevonden optimum gebaseerd             op de   specifieke omstandigheden      in
         dat  gebied.
                                                                                                                                                        0000002862
</pre>

====================================================================== Einde pagina 7 =================================================================

<br><br>====================================================================== Pagina 8 ======================================================================

<pre>20080520
              0       100   200    300     400m                            Pol
               —             —                                                —
               [1 Blauwgraslanden (2016) | 40-50
               Kans                      |__| 50-60
               [7] <=1(%)                [77  60-70
               Il 1-10                   [1 70-80
               Bl 10-20                  I 80-50
               [9   20-30                Hl   >90%
               [3040                     [J Geoptimaliseerd
         Figuur  5: Berekende kans op               blauwgrasland.    In het geselecteerde perceel zijn de GxG's
         geoptimaliseerd.
         Conclusie
         Machine      learning is in het schraallandgebied Rome, gelegen nabij Drachten (FR), bruikbaar gebleken
         om  in een     perceel de optimale grondwaterstanden (GxG’s) te vinden voor de ontwikkeling van
         blauwgrasland. Dat biedt perspectief om de techniek ook in andere natuurgebieden in te zetten voor
         een locatie specifieke optimalisatie van het beheer.
         Evaluatie
         Een voorwaarde          om    succesvol      een   vegetatie voorspellingsmodel  te maken met machine     learning is
         de beschikbaarheid           van    voldoende gegevens. Zonder informatie        over de keileemdiepte  zou
         bijvoorbeeld      in het    natuurgebied          Rome de  voorspelling beduidend slechter  zijn geweest.
         De verwachting         is dat het model dat is         getraind voor het natuurgebied Rome alleen voorspellende
         waarde heeft in andere              gebieden als deze gebieden een vergelijkbare bodemopbouw, ligging en
         waterhuishouding           hebben.
                                                                                                                               0000002863
</pre>

====================================================================== Einde pagina 8 =================================================================

<br><br>====================================================================== Pagina 9 ======================================================================

<pre>20080520
         Het model    geeft geen uitsluitsel   over de processen die   mogelijk samenhangen     met het voorkomen
         van  blauwgrasland.     Het feit dat de keileemdiepte  in dit gebied  een  belangrijke factor is om te komen
         tot een   goed  verklarend model kan wel     aanleiding zijn om  te kijken welk proces  samenhangt    met de
         keileemdiepte.
         In dit  geval heeft bijvoorbeeld het ondiep voorkomen van keileem vermoedelijk te maken met             een
         positief effect op de vochtvoorziening en zuurgraad door capillaire opstijging van basenrijk
         grondwater     in het zomerseizoen. Nader onderzoek      zou   kunnen uitwijzen of dat inderdaad het    geval
         is.
         Referenties
              1.   https://en.wikipedia.org/wiki/Random_forest geraadpleegd           24-4-2020.
              2.   http://hdl.handle.net/2268/170309 geraadpleegd 24-4-2020.
         De resultaten    van  dit onderzoek kunnen worden     gereproduceerd     met de  R-scripts op GitHub
         (https://github.com/KVIsweco/AnalyseBlauwgraslandRome).
                                                                                                                       0000002864
</pre>

====================================================================== Einde pagina 9 =================================================================

<br><br>