Wolfgis
Luchtfoto van de kust bij Bergen aan Zee: de Noordzee, het strand en de duinen

AI en GIS · Vincent van der Wolf · Bergen (NH)

AI die echt met je GIS werkt.

Wolfgis koppelt assistenten als Claude en ChatGPT aan je kaartlagen, databases en open data. Zo komt het antwoord uit je eigen gegevens, met de bron erbij.

Vertel wat je nodig hebt Zo werkt het

Bergen aan Zee. Luchtfoto: Beeldmateriaal Nederland via PDOK (CC BY 4.0). Hoogtelijnen per 2 meter: AHN4.

Opdrachtgevers

  • Rijkswaterstaat
  • Hoogheemraadschap Hollands Noorderkwartier
  • PWN
  • Hoogheemraadschap De Stichtse Rijnlanden
  • Aveco de Bondt

Wat ik doe

Een AI-assistent weet niets van jouw dijk, leiding of perceel. Zonder bron gokt hij. Ik zorg dat hij bij de juiste data kan, voor waterschappen, drinkwaterbedrijven, netbeheerders en ingenieursbureaus.

Je GIS koppelen aan AI

Ik maak van je kaartlagen en databases een MCP-server, de open standaard waarmee assistenten als Claude en ChatGPT bronnen raadplegen. Iedereen logt in met het eigen account en ziet alleen waar die recht op heeft.

Vragen stellen aan de kaart

Hoeveel, waar, en wat kruist dit tracé? De assistent zoekt, filtert en telt in je eigen lagen en zegt waarop het antwoord is gebaseerd. Geen GIS-kennis nodig om het te vragen.

AI die de kaart voor je aanpast

Lagen plaatsen, stijlen, popups en rapporten, gewoon in woorden. Je ziet eerst het plan, er gebeurt pas iets na jouw akkoord en alles is weer ongedaan te maken.

De GIS-basis eronder

AI is zo goed als de data en tools die eronder liggen. Dus ook: kaartviewers in 2D en 3D, rekentools op AHN en BRO, Python-pipelines en koppelingen met ArcGIS, WMS, WFS en PostGIS.

In de praktijk

Een taalmodel is goed in begrijpen wat je bedoelt, niet in weten hoe het zit. Daarom houd ik die twee uit elkaar.

Het model rekent niet, je data wel

De assistent kiest de juiste vraag, je GIS geeft het antwoord. Tellingen en filters draaien op de bron, niet in het taalmodel.

Elk getal een bron

Waar een waarde vandaan komt, staat erbij. Wat een bron niet zegt, wordt niet ingevuld.

Eerst het plan, dan de actie

Wat iets wijzigt, laat eerst zien wat er gaat gebeuren. Jij beslist, en elke wijziging is terug te draaien.

Hoeveel rijksmonumenten staan er in deze laag, per categorie?

describe_layer layer_statistics

De laag telt 63.127 rijksmonumenten. De aantallen per categorie komen rechtstreeks van de kaartdienst: die heeft ze geteld, niet het model.

Voorbeeld op open data in een Pecto-werkruimte, via MCP. Antwoord ingekort.

Eén lijn, drie vormen

Pecto en Plek liggen in elkaars verlengde en komen uit hetzelfde werk: dezelfde bronnen, dezelfde koppeling met AI. Alleen de data verschilt.

  1. Maatwerk voor jouw organisatieWolfgisAI en GIS gekoppeld aan jullie eigen systemen en werkwijze. Hieruit zijn de producten ernaast gegroeid.Neem contact op
  2. Voor je eigen data, met je teamPectoWerkruimtes waarin waterschappen en ingenieursbureaus hun kaartlagen, ontwerpen en leggers samenbrengen. Claude of ChatGPT beantwoordt vragen over de lagen en past de werkruimte aan na jouw akkoord. Samen met het Pecto-team.pecto.nl
  3. Voor de open data van iedereenPlekHet open deel van hetzelfde werk: alle openbare informatie over een plek in Nederland, live uit de bronnen van de overheid. Op de kaart, in gewone taal en in je eigen AI-assistent.Plek bekijken

Ander werk

Ontwerptool voor dijkversterking

DoJo

Van referentielijn en dwarsprofiel naar een ontwerp in 3D, met ruimtebeslag, hoeveelheden en kosten. In de chat geeft het model acties terug die de tool zelf uitvoert, zoals een kostenberekening starten.

Meer over DoJo
Foto: Bouke ten Cate (CC BY 4.0)

3D-kaartplatform en risicokaart

Beveraanpak

Een kaartviewer met beheeromgeving en een demonstrator die per pilotgebied een risicokaart doorrekent voor bevergraverij bij waterkeringen, wegen en spoor, op live landelijke open data. Met een AI-assistent in de viewer.

Portret van Vincent van der Wolf

Over mij

Ik ben Vincent van der Wolf. Ik kom uit de waterveiligheid aan de kust (Wageningen University & Research) en werk als zelfstandige aan kaarten en GIS: dijkontwerpen in 3D, de ondergrond in voxels, BIM-modellen op de kaart en apps voor het veld.

Daar is AI als vanzelf bij gekomen: pas als een assistent echt bij de data kan, wordt een ingewikkeld project voor iedereen bevraagbaar. Ik woon in Bergen, vlak bij de kust op de foto hierboven.

  • MCP
  • Claude en ChatGPT
  • ArcGIS Maps SDK
  • ArcGIS Pro en Enterprise
  • Next.js en TypeScript
  • Python
  • geopandas en rasterio
  • PostGIS
  • FastAPI

AI op je eigen kaartdata?

Vertel kort welke vraag je team steeds opnieuw moet uitzoeken. Dan kijk ik wat er kan.

vincent@wolfgis.nlLinkedIn