GeoIntel

GeoIntel ondersteunt een gesynchroniseerde tweeschermwerkruimte: de kaart blijft maximaal zichtbaar op het hoofdscherm terwijl analyses, kwaliteitsbewijs en resultaten live in een tweede venster staan. Zie docs/DUAL_DISPLAY_WORKFLOW.md.

Evidence-first GeoAI voor België en de Belgische Noordzee.

GeoIntel is een kaartgerichte GeoAI-workbench waarin officiële databronnen, ruimtelijke analyse, PyTorch-computervisie, QA/QC en export samenkomen. Het platform bewaart niet alleen een resultaat, maar ook de bron, ruimtelijke context, modelversie en het bewijs waarmee dat resultaat gecontroleerd kan worden.

De release ondersteunt heel België en de juridisch onderscheiden Belgische Noordzeezones. Regionale bronnen blijven herkenbaar: GRB, PICC, UrbIS en maritieme datasets worden niet voorgesteld alsof ze dezelfde semantiek, resolutie of actualiteit hebben.

Data → ruimtelijke verwerking → AI-resultaat → kwaliteitsbewijs → export

Waarom GeoIntel?

Veel geoportalen tonen lagen. GeoIntel ondersteunt een volledige, controleerbare analyseketen:

• selecteer een officiële grens of teken een eigen Area of Interest;
• combineer vector-, raster- en historische bronnen met expliciete dekking;
• voer GIS- en CUDA-versnelde beeldanalyse uit;
• vergelijk kandidaatresultaten met referentiedata;
• inspecteer false positives, false negatives, overlap en provenance;
• exporteer alleen wat als reproduceerbaar resultaat is vastgelegd.

Mol en de Kempen blijven de gouden regressiegebieden. De productgrens is heel België plus de juridisch benoemde Belgische maritieme zones.

Product in beeld

De onderstaande screenshots zijn rechtstreeks vastgelegd op de actuele Unraid-productieomgeving. De gastmodus toont een beperkte, alleen-lezen demowerkruimte; operatorfuncties en nieuwe analyses blijven afgeschermd.

Interactieve projectketen

De landingspagina vertaalt de technische keten naar vier interactieve schakels. De illustratie reageert op selectie, bronnen, analyse en bewijs en respecteert automatisch prefers-reduced-motion.

Kaart als werkruimte

De kaart blijft het primaire werkblad. Thema, broncontext, selectie en resultaten zijn vanuit dezelfde ruimtelijke context bereikbaar.

Kwaliteit vóór resultaat

QA/QC is een eerste-klas workflow. Bewaarde controles koppelen scores aan objectbewijs, kandidaat- en referentielagen en technische provenance.

Mobiele werkruimte

Dezelfde kaartgerichte workflow blijft bruikbaar op een smal scherm. Thema's, selectieacties en de kaart worden gestapeld zonder de actieve werkcontext te verbergen.

Kernmogelijkheden

Domein	Mogelijkheden
Werkgebieden	Officiële grenzen, vrije AOI-selectie, clipping en buffering
Bronnen	GeoJSON, vector, raster, orthofoto, historische en regionale catalogi
GIS	CRS-normalisatie, spatial joins, rasterstatistiek, tile- en selectieanalyse
GeoAI	PyTorch, Ultralytics YOLO en SAM-compatibele abstrahering
Tijd	Immutable DatasetVersions en vergelijking van ruimtelijke snapshots
QA/QC	Precision, recall, F1, IoU, false-positive/-negative evidence en reviews
Export	Reproduceerbare GeoJSON- en artefactexports met provenance
Runtime	DockerMan-native Unraid-container met PostGIS, backend en frontend

Architectuur

flowchart LR
    UI["React + MapLibre workbench"] --> API["FastAPI contracts"]
    API --> GIS["GeoPandas / Shapely / Rasterio"]
    API --> JOBS["Job-queue in PostgreSQL"]
    JOBS --> AI["PyTorch / YOLO / SAM"]
    GIS --> DB[("PostgreSQL + PostGIS")]
    AI --> DB
    DB --> QA["QA/QC + provenance"]
    QA --> UI
    QA --> EXPORT["GeoJSON / artifacts"]

De publieke endpoints volgen docs/API_CONTRACTS.md. PostGIS en de persistentieregels volgen docs/DATABASE_IMPLEMENTATION_PLAN.md.

Stack

• Frontend: React 18, TypeScript, MapLibre GL, Lucide en Vite
• Backend: FastAPI en Python
• Spatial: GeoPandas, Shapely, Rasterio, PyProj en GDAL
• AI: PyTorch, Ultralytics YOLO en SAM-compatibele segmentatie
• Data: PostgreSQL/PostGIS, lokale artefactopslag en immutable versions
• Jobs: job-tabel in PostgreSQL met achtergrondworkers in het API-proces
• Deployment: één DockerMan-native Unraid-container

Lokaal starten

Vereisten: Python 3.11+, Node 20.19+ of 22.12+ en PostgreSQL/PostGIS.

python -m pip install -e backend/.[dev]
cd frontend
npm install
npm run start

Voor de volledige lokale stack:

docker compose up --build

Open daarna http://localhost:1202.

Gastdemo

Met GEOINTEL_GUEST_ACCESS_ENABLED=true biedt de toegangspagina een kortlevende, alleen-lezen demosessie. Die toont uitsluitend het ingestelde demoproject en bewaard kwaliteitsbewijs; dit is geen multi-user- of tenantisolatie.

NVIDIA/CUDA

Productie-AI gebruikt de NVIDIA GPU van de server. De runtime faalt gesloten wanneer CUDA vereist maar niet beschikbaar is; ontbrekende modelconfiguratie wordt als not_configured getoond en nooit als geslaagde inferentie.

De actuele productieproef draait met een CUDA-build van PyTorch op een NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER. Corpus-, kalibratie-, test- en pure-background-gates blijven gescheiden: een experimentele label- of modelvariant wordt pas actief nadat alle toepasselijke kwaliteitscontroles slagen.

Controleer GPU-zichtbaarheid in de container met:

docker exec geointel nvidia-smi

Training en labelkwaliteit

GeoIntel behandelt officiële gebouwgrondvlakken niet automatisch als perfecte daklabels. Voor trainingsdata worden temporele geldigheid, ruimtelijke leakage, bronklasse, zichtbaarheid en pure-background-gedrag afzonderlijk gecontroleerd. Een directe polygon-overlay maakt bovendien zichtbaar of de officiële geometrie op het bijbehorende luchtbeeld aansluit vóór omzetting naar YOLO-boxen.

De huidige V66 Vlaamse uitbreiding blijft kandidaatdata. Automatische SAM2- en edge-alignmentproeven zijn afgewezen omdat ze nog vegetatie, wegen of schaduwen als dak konden selecteren. Die resultaten zijn dus niet getraind of gepromoveerd.

Portfolio case study

De presentatieklare case study combineert productvraag, interface, PyTorch- en NVIDIA-keten, architectuur en resultaten in één visueel document:

• GeoIntel case study PDF
• Donkere cover in hoge resolutie
• Architectuurvisual

De PDF kan reproduceerbaar opnieuw worden opgebouwd met:

python scripts/create_portfolio_case_study.py

Kwaliteitscontrole

# Backend
python -m compileall backend/app
cd backend && python -m pytest

# Frontend
cd frontend
npm run typecheck
npm run test:unit
npm run build

Een wijziging is pas afgerond wanneer de toepasselijke criteria uit docs/DEFINITION_OF_DONE.md aantoonbaar zijn afgevinkt.

Tower / Unraid deploy

De canonieke checkout op Tower staat in /mnt/user/appdata/geointel. Gebruik de releasewrapper; de productiecontainer wordt niet met een alternatieve Compose-checkout vervangen.

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/deploy_tower.ps1 `
  -RemoteHost root@<tower-ip> `
  -RemotePath /mnt/user/appdata/geointel `
  -RemoteBranch main `
  -FrontendUrl http://<tower-ip>:1202

Zie deploy/unraid/README.md en docs/RELEASE_RUNBOOK.md voor configuratie, healthchecks en rollback.

Documentatiekaart

• Start hier
• Belgium/North Sea scope freeze
• API-contracten
• Database-implementatieplan
• Bekende beperkingen
• Release-runbook

Portfolio-assets

De map docs/assets/portfolio bevat presentatieklare screenshots, de geanimeerde projectketen, architectuur- en AI-visuals. De drie originele campagnebeelden staan in frontend/public/portfolio. Geoptimaliseerde WebP-varianten worden door de applicatie gebruikt; de PNG-bronnen blijven beschikbaar voor drukwerk en portfolio-opmaak.

Actuele rasterassets:

Asset	Gebruik
geointel-landing-hero.png	Desktop hero en projectintroductie
geointel-interactive-story.png	Vierstappenworkflow en bewijsvoering
geointel-workbench-map.png	Kaartgerichte gastwerkruimte
geointel-workbench-quality.png	QA/QC, metrics en objectbewijs
geointel-landing-mobile.png	Mobiele landing
geointel-workbench-mobile.png	Mobiele kaartworkflow

Status

Actieve mijlpaal: v1.0.0 — Belgium and Belgian North Sea.

GeoIntel is een project van Jens / ITWorx.tech.