Søg
Close this search box.
Søg
Close this search box.

Landbrugsstyrelsen

Kan screening af 450.000 marker automatiseres?

Når Landbrugsstyrelsen behandler data om landets markarealer, er det en tidskrævende process. Vi afprøver i samarbejde med styrelsen, om de kan anvende avancerede billedbehandlingsmetoder til at effektivisere arbejdet.
Landbrugsstyrelsen arbejder for at skabe de bedste rammer for et bæredygtigt og konkurrencedygtigt dansk landbrug. Landbrugsstyrelsen er en styrelse under Miljø- og Fødevareministeriet.

Tidskrævende proces at beregne grundlaget for arealstøtte

Danske landmænd er forpligtet til at indberette deres landbrugsarealer til Landbrugsstyrelsen. Landbrugsarealerne er opdelt i markblokke.

Der er cirka 450.000 markblokke i Danmark, og alle kortdata administreres og udstilles af Landbrugsstyrelsen.

Størrelsen af markblokkene danner grundlag for beregning af arealstøtte til landmænd. Det er derfor vigtigt, at beregningsgrundlaget er præcist.

I dag håndteres screening af markblokke delvist manuelt af sagsbehandlerne, og det er en tidskrævende proces. Styrelsen har derfor ønsket at effektivisere arbejdsgangene. 

Forvaltning; administration; papirarbejde

Kan deep learning gøre arbejdet?

Alexandra Instituttet har i samarbejde med Landbrugsstyrelsen undersøgt mulighederne for at automatisere processen omkring segmentering og screening af markblokke ved hjælp af machine learning. Målet er at reducere mængden af manuelt arbejde.

Arbejdet har bl.a. omfattet

  • En kortlægning af, hvilke datakilder der anvendes i dag under selve sagsbehandlingen – og hvordan.
  • Hvad er de mest hyppige anledninger til LPIS-opdateringer?
  • Hvad tager lang tid for medarbejderen under opdateringen?

Denne viden kombineres med den tekniske viden om, hvad der kan lade sig gøre med avanceret billedbehandling og maskinlæring.

 

Deep learning prototype

Vi har udviklet en deep learning-baseret prototype til maskinel screening af markblokke og markbloksegmentering ud fra luftfotos.

Systemet integrerer geospatiale datakilder fra flere leverandører og udstiller resultaterne i standardiserede vektor- og rasterformater, som Landbrugsstyrelsen kan anvende i deres egne GIS-systemer.

Det fik Landbrugsstyrelsen

Landbrugsstyrelsen har i samarbejde med Alexandra Instituttet fået opbygget knowhow og praktisk erfaring i at arbejde med deep learning som en potentiel effektiviseringsmetode til manuelle processer.

Alexandra Instituttet har stået for at bearbejde geografiske data, GIS, projektledelse, facilitering, dataanalyse, design, implementering, datakontrol, test, oplæring af medarbejdere samt dokumentation.

Bliv inspireret af vores andre kunder

Sådan har andre offentlige og private virksomheder brugt digitalisering til at forbedre servicen over for borgere og virksomheder:

Formular indsendt!