Toepassingsmogelijkheden van
kunstmatige intelligentie
in de geodesie
1. Inleiding
door ir. M. J. P. M. Lemmens, universitair docent fotogrammetrie en remote sensing,
Faculteit der Geodesie, Technische Universiteit Delft.
SUMMARY
Possible applications of artificial intelligence in the field of geodesy
Al is a new tool in automation but is it useful in Geographical Information Systems? The author discusses
the possibilities of Al and presents some background in particular in relation to the practical applications
(e.g. photogrammetry and remote sensing).
He also discusses whether knowledge and expertise will be transformed from man to machine or not.
.Ze hebben een verbazingwekkend geheugen.
Als u hen een encyclopedie in twintig delen zou voorlezen, zou
den ze alles in de juiste volgorde herhalen.
Iets nieuws valt hen nooit in. Ze zouden heel goed college
kunnen geven aan universiteiten.
Zo schrijft Karei Capek (1890 -1938), Tsjechisch dramaturg en
schrijver, in Rezon's Universele Robots (1921), in het Engels
vertaald onder de titel: RUR: Rossum's Universal Robots
(1923).
Zowel in de populaire pers als in de vakliteratuur treft
men steeds vaker de termen kunstmatige intelligentie,
neurale netwerken, knowledge-based-systemen en ex
pertsystemen aan. Volgens veler overtuiging schijnt het
toekomstige welbevinden van veel vakgebieden in hoge
mate samen te hangen met deze begrippen.
Waarop zijn deze inzichten gebaseerd? Stoelt de overtui
ging op de behoefte om de tekst te larderen met futu
ristische geur- en smaakstoffen ten einde te imponeren
dan wel subsidie te verwerven? Hebben de termen zo'n
sterke suggestieve werking, dat men er wel voor moet be
zwijken? Of biedt de kunstmatige intelligentie reële
opties?
Het voornaamste doel van dit artikel bestaat uit een
poging om met name de laatste vraag te beantwoorden
voor het eigen vakgebied: wat heeft de kunstmatige intel
ligentie de geodesie te bieden? Het gaat daarbij vooral
om dié ontwikkelingen welke primair vanuit de geodesie
kunnen worden gestuurd. Andere belangrijke ontwikke
lingen die het gebruik van het instrumentarium zeker
zullen beïnvloeden, zoals de mens-machine interactie in
de vorm van de invoer van opdrachten en gegevens via
het gesproken woord, blijven hier onbehandeld, evenals
de invloed van de kunstmatige intelligentie op het compu
terondersteunde onderwijs.
Alvorens dieper op de vraag te kunnen ingaan, moeten
eerst de huidige ontwikkelingen in het eigen vakgebied
worden geschetst. Voorts dienen we nader kennis te
maken met de achtergronden van de kunstmatige intelli
gentie; in het vervolg aan te duiden met Al, de internatio
naal geaccepteerde afkorting.
2. Informatiebehoefte
Onze samenleving wordt gekenmerkt door een grote in
formatiebehoefte. Een gigantische gegevensproduktie,
die nog steeds exponentieel groeit, is het gevolg. Dit
geldt zeker ook voor de ruimtelijke gegevensinwinning.
Produceerde de multispectrale scanner (MSS) op de eer
ste van de Landsat-reeks, gelanceerd op 23 juli 1972,
„slechts" 3840 bits/km2 ofwel 5.106 bits/sec., de Thema
tic Mapper (TM), gemonteerd op Landsat 4 en 5, brengt
54 000 bits/km2 ofwel 75.106 bits/sec. voort en de op 22
februari 1986 gelanceerde SPOT-satelliet zelfs 80 000
bits/km2 voor de panchromatische opname en 60 000
bits/km2 voor de multispectrale opname; méér dan een
vertienvoudiging binnen één decennium. Maar niet alleen
de remote sensing, ook de fotogrammetrie, de landmeet
kunde, de geografische informatiesystemen en de karto-
grafie tonen een explosieve groei van gegevens in digi
tale vorm.
De gegevensstroom schept een urgent probleem: hoe de
gegevens binnen redelijke tijd te transformeren tot zin
volle informatie? Handmatige verwerking biedt geen uit
komst, daar dit een arbeidsintensief en tijdrovend proces
is. Bovendien veroudert informatie snel door de vele
dynamische processen in de samenleving. Het handmati
ge uitwerkingsproces zal daarom vaak slechts achter
haalde informatie opleveren.
Het antwoord op dit informatiedrama lijkt te schuilen in
automatiseren. Automatiseren leidt echter tot beheers
problemen, vooral met betrekking tot de kwaliteitsbewa
king, doordat vertrouwde procedures met uitgebalan
ceerde interne controlestructuren overbodig worden.
In de traditionele kadastrale landmeetkunde bijvoorbeeld
worden het veldwerk en de kartering door verschillende
personen uitgevoerd. De landmeter meet meer dan nood
zakelijk is, ten einde zijn eigen waarnemingen te velde te
controleren. De tekenaar zet het veldwerk om in een
kartering die sluitend dient te zijn. Verdere controle wordt
uitgevoerd door een separate numerieke en grafische
oppervlakteberekening.
De computertechnologie ondergraaft deze solide contro
lestrategie. Metingen kunnen „met een druk op de knop"
op een elektronisch veldboek digitaal worden gere
gistreerd, en tot coördinaten en kaart verwerkt door de
computer. Van registratie tot kaart; er hoeft geen mens
aan te pas te komen.
Maar hoe dient de kwaliteit te worden gewaarborgd?
Welke controlemechanismen moeten worden ingebouwd
om de metingen te controleren?
De micro-elektronika, vooral in de vorm van CCD-
camera's, is inmiddels al zover, dat de computer zelf
metingen kan verrichten. Ingebouwd in landmeetkundig
instrumentarium kunnen hierdoor, na grove instelling op
470
NGT GEODESIA 89 - 10
