SCALGO Live i Norge har nå blitt oppdatert med et nytt og høyoppløselig landsdekkende arealdekkekart
- New releases
Ny og banebrytende release i Norge; nå får du tilgang til et helt nytt og høyoppløselig arealdekkekart. Dette er Norges første landsdekkende kart som kan skille permeable og impermeable flater i detalj, noe som vil gi et enda bedre grunnlag for analyser av vann på terreng.
Helt siden 2019 har vi i SCALGO utviklet maskinlæringsmodeller for å kunne lage detaljerte arealdekkekart. Gjennom årene har vi blant annet samarbeidet med Aarhus universitet, SYKE (Finland sitt miljødirektorat), HSY (Helsingfors sin VA-etat), og Bærum kommune (gjennom Innovann prosjektet) for å høste erfaringer og forbedre modellene.
De kombinerte samarbeidene gjør at vi nå kan lansere et nytt arealdekkekart for hele Norge med 10 ulike arealdekkeklasser i 25cm oppløsning.
![](https://scalgo-web.imgix.net/images/map-legend-1.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=422&q=80&w=750&s=b475c6753578dbf7b3927232adb214ca 750w, https://scalgo-web.imgix.net/images/map-legend-1.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=563&q=80&w=1000&s=52c0e9a8299b7e9205017998e78f923b 1000w, https://scalgo-web.imgix.net/images/map-legend-1.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=703&q=80&w=1250&s=444873062197faa2d11d3417c9e34105 1250w, https://scalgo-web.imgix.net/images/map-legend-1.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=844&q=80&w=1500&s=2c531ab226553b3e29c2196a43bf506f 1500w, https://scalgo-web.imgix.net/images/map-legend-1.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=984&q=80&w=1750&s=719153f25385af972b0edddd2dc71d71 1750w)
Figur 1. Det nye arealdekkkartet inkluderer 10 klasser og er i 25 cm oppløsning.
Kraftfull KI-metodikk
Kartleggingen av arealdekket er gjort ved hjelp av kunstig intelligens. Den starter med en klassifisering av fem ulike arealdekkeklasser; tette flater, bar jord (sand, grus o.l.), lav vegetasjon, tett vegetasjon og berg i dagen. For hver klasse benyttes en egen maskinlæringsmodell. Den endelige klassifiseringen for en gitt piksel bestemmes ved å kombinere resultatet fra hver og en av de fem underliggende maskinlæringsmodellene.
“Denne metodikken er veldig kraftfull ettersom vi kan identifisere flere arealdekkeklasser samtidig”, sier Jonas Tranberg, KI-ekspert i SCALGO.
“Resultatet har blitt verifisert ved å sammenligne klassifiseringen med polygoner som er tegnet manuelt, og vi kan konstatere at resultatene er enestående”.
Til kartleggingen er det benyttet ortofoto som grunnlag. I Norge oppdateres disse jevnlig, og det nye arealdekkekartet skal oppdateres fortløpende når nye foto er tilgjengelige.
De fem arealdekkeklassene kombineres med data fra Kartverket (FKB N5 Bygning, FKB N20 Vann, Elveg 2.0) og Nibio (AR5 og AR50) for å videreforedle kartet, for eksempel klassifiseres visse tette flater som bygninger.
Et betydelig bedre grunnlag for planlegging av overvannshåndtering
Arealdekkekart er et viktig grunnlag for mange analyser og vurderinger; avrenning, andel tette flater, arealregnskap, toppdekke med mer.
Inntil nå er arealdekkekartet AR5 fra Nibio benyttet, men kartet har flere svakheter som gjør det uegnet til analyser av vann på terreng. Blant annet klassifiseres ikke grønne lommer i bebygde områder.
"Arealdekkekartet AR5 vektlegger klassifisering av jord- og skogbruk, og klassifiseringen i urbane områder er derfor svært grov. For detaljerte analyser av vannmengder er det behov for en mer detaljert inndeling av permeable og impermeable flater", forklarer Thomas Riis, markedsansvarlig i Norge.
"I det nye arealdekkekartet har vi fokusert på å detaljere kartleggingen i urbane områder, slik at veier, bygninger, bar jord og grønne arealer har sin egen klasse".
![](https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-1_2024-01-15-082133_sgxy.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=422&q=80&w=750&s=63ddb92419c7ca0666956cf9077e0caf 750w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-1_2024-01-15-082133_sgxy.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=563&q=80&w=1000&s=df47fac6b8d58cbfdf3e170599e77ae8 1000w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-1_2024-01-15-082133_sgxy.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=703&q=80&w=1250&s=a813c78dacba709aea3af059c0bfeaa3 1250w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-1_2024-01-15-082133_sgxy.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=844&q=80&w=1500&s=1b1b76d8e6aabc8c01ffd0de49ce845a 1500w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-1_2024-01-15-082133_sgxy.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=984&q=80&w=1750&s=5f732617892a3a7d8bc36ec9286212bc 1750w)
Figur 2. Arealdekkekartet AR5 fra Nibio er mye brukt til analyser og vurderinger, men har en svakhet i at grønne lommer i bebygde områder ikke klassifiseres.
![](https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-2_2024-01-10-131316_phbf.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=422&q=80&w=750&s=7df1e830647bbe649499b3da8148ee47 750w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-2_2024-01-10-131316_phbf.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=563&q=80&w=1000&s=83e196299362befd2b2e43c7a34b13e0 1000w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-2_2024-01-10-131316_phbf.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=703&q=80&w=1250&s=eddddad8c1b0cf4b342acc89a140b6d4 1250w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-2_2024-01-10-131316_phbf.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=844&q=80&w=1500&s=24c3e062f4dfb70913ee2010898eb82a 1500w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-2_2024-01-10-131316_phbf.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=984&q=80&w=1750&s=666f340c48b71e66215eb8726ee641bd 1750w)
Figur 3. Vi har blant annet benyttet ortofoto som treningsdata for våre maskinlæringsmodeller.
![](https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-3_2024-01-10-131301_jnbl.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=422&q=80&w=750&s=b8ffb6a55f3fa6245f9440085300a57d 750w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-3_2024-01-10-131301_jnbl.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=563&q=80&w=1000&s=5688abf9eaf777d1e9fe30c5a5fd80f0 1000w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-3_2024-01-10-131301_jnbl.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=703&q=80&w=1250&s=a739ab593d1854e35b82fc0c4c5b770f 1250w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-3_2024-01-10-131301_jnbl.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=844&q=80&w=1500&s=d33c08740fcd110eeb549d7759074af8 1500w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Figure-3_2024-01-10-131301_jnbl.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=984&q=80&w=1750&s=915ff3457baec0919fb941c9e30dcad4 1750w)
Figur 4. Resultatet er at vi i bebygde områder kan skille mellom tette flater, bar jord, lav og tett vegetasjon, samt berg i dagen, med en nøyaktighet på 25cm.
Kom i gang med det nye kartet
Det nye arealdekkekartet er nå en del av SCALGO Live, og du finner det under Land cover i Library. Det betyr at AR5/AR50 ikke lenger vil være i bruk.
Kartet er også koblet sammen med Watershed-verktøyet, slik at du kan få et raskt og detaljert overblikk over arealdekket i nedbørsfeltet. I tillegg vil du kunne tilegne klassene egne avrenningsfunksjoner i infiltrasjonmodulen.
![](https://scalgo-web.imgix.net/images/figure-6.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=422&q=80&w=750&s=6c7de6dfcc33da4415e927eb0ffdd3e2 750w, https://scalgo-web.imgix.net/images/figure-6.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=563&q=80&w=1000&s=45fc47014f06b84b7d211eaf8069245e 1000w, https://scalgo-web.imgix.net/images/figure-6.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=703&q=80&w=1250&s=aa54c0956c1d7db6c9fe0085d13b33cb 1250w, https://scalgo-web.imgix.net/images/figure-6.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=844&q=80&w=1500&s=910b863370576f76fd130b76e634884a 1500w, https://scalgo-web.imgix.net/images/figure-6.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=984&q=80&w=1750&s=53968d9bbe4f14980a94058cfd8bb1e8 1750w)
Figur 5. Nå er det nye arealdekkekartet koblet sammen med Watershed-verktøyet.
Dessuten kan du beregne arealdekke for enhver matrikkel, kun ved ett klikk.
![](https://scalgo-web.imgix.net/images/final.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=422&q=80&w=750&s=a226ea7c09ec6f1fd0c0483fc21985dc 750w, https://scalgo-web.imgix.net/images/final.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=563&q=80&w=1000&s=5e38fadaf755580094297dd9c0186d74 1000w, https://scalgo-web.imgix.net/images/final.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=703&q=80&w=1250&s=6c22790d63dce807d5e12a60be293159 1250w, https://scalgo-web.imgix.net/images/final.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=844&q=80&w=1500&s=94560c46360ee6652ea847936564b46d 1500w, https://scalgo-web.imgix.net/images/final.png?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=984&q=80&w=1750&s=b0b51db1eeb6561a04e73965cf69ae1d 1750w)
Figur 6. Vi har beregnet arealdekket for enhver matrikkel i hele Norge.
Arealdekkekartet er også en viktig del av underlaget i integrasjonen med TUFLOW, som i dag er tilgjengelig for kommuner, og som vil være tilgjengelig i en landsdekkende versjon senere denne våren.
Som alltid kan du også laste ned dataene og bruke det i andre GIS- eller modelleringsprogrammer.
Ønsker du å gjøre endringer i kartet?
Kanskje er ikke ortofotoet oppdatert i ditt område, eller ønsker du å se effekten av å endre arealdekket? Du kan enkelt opprette et Workspace og bruke arealediteringsverktøyet for å gjøre endringer.
![](https://scalgo-web.imgix.net/images/Thomas.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=120&q=80&w=120&s=758c072d6f84f5e2c259aff1c0b1da75 120w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Thomas.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=180&q=80&w=180&s=5d138e6e07b8dc3202333ad20c11e0ba 180w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Thomas.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=240&q=80&w=240&s=72f1349bd266b01aac6fb0be041cf8eb 240w, https://scalgo-web.imgix.net/images/Thomas.jpg?auto=compress%2Cformat&crop=focalpoint&cs=srgb&fit=crop&fp-x=0.5&fp-y=0.5&h=360&q=80&w=360&s=fa3476d79a8e6e3c7c223217487923e1 360w)