Op mijn woon-werk route zie ik drie reclamemasten langs de snelweg. Ze zijn groot, fel-verlicht en van verre-zichtbaar; ze beinvloeden de landschaps-beleving en gevoel van plaats. Voor mij persoonlijk maken ze het landschap en de wereld kleiner. Omdat ze lang zichtbaar zijn versmelt een lang stuk snelweg tot eenzelfde identiteit: ‘dat stuk met die reclamemast’. En ze zijn zo hoog dat ze bijvoorbeeld bomen, geluidwallen en gebouwen klein doen lijken.
Rijdend in m’n Fiat Panda vroeg ik me zodoende af: hoeveel reclamemasten zijn er in Nederland? Waar staan ze? Komen er meer bij? Hoe hoog zijn ze? Oftewel: bestaat er een kaart van reclamemasten? Zo niet, kan ik die maken?
Op deze kaart staan de locaties en hoogtes van 190 reclamemasten langs snelwegen en provinciale-wegen. Het is duidelijk dat ‘mijn’ drie reclamemasten niet de enige zijn, maar dat ik verder door een redelijk reclamemast-luw gebied rijd. Forenzen rondom Amsterdamn, Utrecht en Den Haag zien er veel meer.
Hieronder beschrijf ik kort hoe de kaart gemaakt is.
Het bleek dat reclamemasten gekarteerd worden in de BRT, in de kaartlaag ‘inrichtingselement_punt’, onder de categorie ‘markant object’. Dit was makkelijk te vinden door de kaartlaag te bekijken op plek van een bekende reclamemast.
De categorie ‘markant object’ bleek veelomvattender dan alleen reclamemasten. Ook kunstwerken, uitkijktorens en diverse andere maffe objecten zijn markant genoeg om gekarteerd te worden. De opgave was om alle markante objecten te sorteren op ‘reclamemast’ en ‘niet-reclamemast’.
De beste manier hiervoor leek me om naar de luchtfoto’s te kijken. Ik heb ik een scriptje geschreven om de PDOK actuele RGB luchtfoto WMS te bevragen voor een 50×50m image-chip rondom elk markant object. Dit leverde 407 plaatjes op, waaronder
een voetbal
een uitkijktoren
en een… een ding op een rotonde.
Gelukkig waren reclamemasten duidelijk herkenbaar:
Dit is het moment waar ik had willen schrijven over een geavanceerd-complex-Aritficial-Intelligence-Neural-Network-ImageClassification-Algorithm dat de 407 markante objecten feilloos classificeerde. Helaas, de snelste, makkelijkste en betrouwbaarste manier om dit te doen bleek handmatig te zijn. Binnen ~15 minuten had ik 190 reclamemasten gespot in de plaatjes-verzameling.
Vervolgens wou ik de hoogte van de reclamemast weten. Hiervoor bevroeg ik de PDOK AHN4 DSM WebCoverage Service. Dit leverde 407 DSM bestanden op, waarin de hoogtecontouren van de reclamemast duidelijk aanwezig waren:
De hoogte van de reclamemast heb ik gesteld op het verschil tussen de hoogste- en laagste waarde in de DSM uitsnede.
De informatie in het BRT-veld ‘objectbegintijd’ had ik willen gebruiken als indicatie voor het bouwjaar van de reclamemast. Een snelle vergelijking met Topotijdreis liet echter zien dat de reclamemast vaak al ver voor deze ‘begintijd’ geplaatst was.
Dit is dezelfde reclamemast als in ‘t QGIS screenshot, al in 2015 zichtbaar op Topotijdreis, maar volgens Top10NL aanwezig vanaf 2016.
Hoe betrouwbaar is de kaart? Steekproefsgewijs weet ik dat niet alle reclamemasten gekarteerd zijn de ‘inrichtingselement_punt’ kaaartlaag. Dit gold o.a. voor een van de drie reclamemasten op mijn route; de 190 reclamemasten zijn dus een onderschatting. Daarnaast zag ik een paar reclamemasten die wel op de foto, maar niet in het DSM stonden. Deze vielen op omdat de berekende hoogte heel laag was. Deze heb ik achterwege gelaten. Tenslotte zal de handmatige classificaties niet 100% correct zijn, maar dit heb ik niet kunnen kwantificeren.
Interessante vervolgvragen zouden zijn: hoeveel reclamemasten staan er per strekkende kilometer snelweg per provincie en/of gemeente? Vanaf welke afstand is een reclamemast zichtbaar? Ook een nadere indeling naar passief-verlichte of actief-lichtgevende en bewegende (‘full motion’) reclamemasten zou interessant zijn. De aanwezigheid van uitstekende schijnwerpers duiden op een passieve reclamemast:
De geodata van de reclamemasten is op verzoek verkrijgbaar, net als de image- en DSM chips.