Rijke visuele data: een nieuw fundament voor de geowereld
Gebruikers van geodata hebben behoefte aan nauwkeurige, actuele informatie om weloverwogen beslissingen te kunnen nemen. Ze moeten een helder beeld hebben van een locatie en wat daar aanwezig is – en wat niet. Het liefst zonder er zelf naartoe te hoeven reizen. Daar komt Spatiall Data in beeld. Het biedt een betrouwbare, actuele weergave van de Nederlandse weginfrastructuur, zorgvuldig en regelmatig in kaart gebracht.
Een betrouwbare kern van waarheid
Spatiall Data bestaat uit miljoenen beelden en datapunten die fysiek worden verzameld door onze mappingchauffeurs, die duizenden kilometers rijden. Elk jaar brengen zij het hele land in kaart door over de openbare wegen te rijden en elke vijf meter een panoramabeeld vast te leggen. Dit is geen selectieve steekproef of gedeeltelijke dekking. Het is systematisch, herhaalbaar en volledig.
Onze mappingvoertuigen combineren hoge-resolutie 360°-camera’s met LiDAR-technologie, waarmee beelden en gedetailleerde puntenwolken worden gegenereerd. Elk datapunt wordt nauwkeurig gegeolokaliseerd met GNSS (Global Navigation Satellite System, bijvoorbeeld GPS) en INS (Inertial Navigation System, sensorgebaseerd).
Deze combinatie levert uitgebreide informatie op over alles wat zich op straatniveau bevindt. Het omvat alle assets langs de weg zoals verkeersborden, lichtmasten en straatmeubilair.
Checks en balances om kwaliteit te waarborgen
Nauwkeurigheid ontstaat niet toevallig: het is het resultaat van een zorgvuldig gecontroleerd verfijningsproces. Nadat de data is verzameld, komt deze in een gestructureerde refinement pipeline terecht waarin de kwaliteit in meerdere stappen wordt gecontroleerd, voordat deze verder mag worden gebruikt.
Elke rit wordt eerst gevalideerd via geautomatiseerde pre-checks om volledigheid, correcte metadata en technische consistentie te garanderen. Alleen data die deze controles doorstaat, gaat verder in de pipeline.
Daarna worden beeld- en LiDAR-data verwerkt via gespecialiseerde workflows. Beelden worden georeferentieerd, privacygevoelige elementen worden geblurd, en panoramabeelden worden voorbereid voor verder gebruik. LiDAR-data wordt verwerkt tot nauwkeurige puntenwolken.
Gedurende het hele proces voeren we kwaliteitscontroles uit. We controleren data op positionele nauwkeurigheid, volledigheid en bruikbaarheid. Alleen data die alle kwaliteitscontroles doorstaat wordt beschikbaar gesteld voor volgende stappen, zoals AI-extractie en publicatie.
Deze quality-first aanpak zorgt ervoor dat gebruikers kunnen vertrouwen op Spatiall Data als een betrouwbare, nauwkeurige en verifieerbare basis voor besluitvorming.
Voorbereiden voor publicatie
Wanneer de data klaar is voor publicatie, wordt deze gerenderd. Door de enorme hoeveelheid verzamelde informatie zijn de formaten gigantisch en niet ideaal voor opslag of streaming. Ter illustratie: een opname van één uur neemt 40GB aan ruimte in, en kan zelfs oplopen tot 100GB! Dat komt doordat het zoveel informatie bevat – hi-res en panoramische beelden, output van meerdere sensoren en LiDAR-data met hoge dichtheid.
De beelden worden gecomprimeerd om het datavolume te verkleinen. 360°-panoramabeelden worden opgeknipt in Virtual Camera Images (VCAM). Deze software maakt digitale afbeeldingen vanuit specifieke hoeken en op een standaardresolutie, wat wordt gebruikt voor ontwikkeling en analyse. Dit alles helpt om de data voor te bereiden op de volgende fase in het Spatiall-proces: extractie en verrijking met AI.
De gerefinede data wordt vervolgens beschikbaar gemaakt voor gebruikers en ontsloten in de viewer Spatiall Studio.
Up-to-date, relevante en nauwkeurige data voor betere beslissingen
Voor overheden, infrastructuurspecialisten en nutsbedrijven is verouderde of onvolledige geodata risicovol. Het leidt tot onnodige locatiebezoeken, tragere besluitvorming en hogere kosten. Het kan zelfs significante mileu-impact hebben.
Spatiall Data draait dit model om. Door een nauwkeurige, actuele en verifieerbare visuele basis te bieden, kunnen organisaties infrastructuur op afstand beoordelen, beheren en onderhouden. Dat is efficiënt. Het vormt bovendien een sterke basis voor extractie en analyse om waardevolle inzichten te leveren in de toekomst. Dat alles betekent: minder veldwerk, betere beslissingen en lagere kosten.