Landelijk Grondgebruiksbestand van Nederland
Een voorwaarde voor combinatie is dat alle bestanden
dezelfde geografische positie en projectie hebben. Indien
dit niet het geval is, moet de geometrie van één of meer
bestanden worden aangepast. Dit kan worden bereikt
door paspunten, zoals eerder beschreven.
Bij combinatie van satellietbeelden met verschillende
pixelgroottes zullen door uitvoering van een resampling
alle pixels dezelfde grootte moeten krijgen.
Ingeval van koppeling van originele satellietbeelden met
vectorbestanden zullen deze laatste eerst moeten wor
den omgezet in rastervorm. Hierbij moet de grootte van
de rasters overeenkomen met de pixelgrootte van het
betreffende satellietbeeld. Na classificatie van satelliet
beelden is het grote aantal (combinaties van) reflectie
waarden van de verschillende pixels teruggebracht tot
een beperkt aantal grondgebruiksklassen. Niettemin is
het vaak nog problematisch de rasterstructuur om te
gras
kale grond
maïs
loofhout
granen
naaldhout
bieten
heide
aardappelen
overig natuurgebied
fruitbomen
open water
bollenteelt
wegen en bebouwing
overige gewassen
Tabel 3. Legenda van de eerste versie van het LGN-bestand.
zetten naar vectorstructuur. Door de aanwezige ruis in
het classificatieresultaat is het aantal polygonen dat ont
staat na omzetting naar vectorbestanden vaak zo groot,
dat we te maken krijgen met beperkingen van de GIS-
programmatuur. Hierdoor kan slechts met relatief kleine
gebieden worden gewerkt en zullen (grote) studiegebie
den moeten worden gesplitst in deelgebieden. Bovendien
zijn de grenzen van de uit rasterbestanden afgeleide
polygonen in eerste instantie trapvormig, hetgeen voor
presentatiedoeleinden vaak minder gewenst is. Er zijn
verschillende technieken beschikbaar om de getrapte
polygoongrenzen om te zetten in meer vloeiend verlopen
de grenzen. Een probleem hierbij kan zijn dat deze om
zetting vaak niet omkeerbaar is.
Hoewel de omzetting van satellietbeelden of vanuit satel
lietbeelden afgeleide grondgebruiksbestanden naar een
vectorbestand niet mogelijk of inefficiënt is, is het goed
mogelijk om uit satellietbeelden afgeleide grondgebruiks
informatie in te voeren in een bestaand vectorbestand. Zo
kunnen bijvoorbeeld voor iedere polygoon de opper
vlakten van de daarin aanwezige grondgebruiksklassen
worden vastgesteld. De resultaten hiervan kunnen als
attributen worden opgenomen in het vectorbestand.
Vanwege de grote vraag naar actuele grondgebruiksge-
gevens is in 1988 door DLO-Staring Centrum besloten
het Landelijke Grondgebruiksbestand van Nederland
(LGN-bestand) te vervaardigen door classificatie van
satellietbeelden [8], Dit bestand is vervaardigd door DLO-
Staring Centrum in samenwerking met DHV Consultants
BV. Het project, dat is uitgevoerd met financiële steun
van de Beleidscommissie Remote Sensing, had een
experimenteel karakter, omdat er nog weinig ervaring
was met de classificatie van satellietbeelden voor grote
heterogene gebieden. Een evaluatie door de gebruikers
NGT GEODESIA 93 - 12
heeft aangegeven dat een actualisering van het LGN-
bestand gewenst is en dat de kwaliteit van het bestand
aanzienlijk moet worden verbeterd. Inmiddels is een
betere classificatiemethodiek ontwikkeld en is in 1992
gestart met de actualisering van het LGN-bestand.
Satellietbeelden en klassen
Voor het grootste deel van Nederland zijn Landsat-TM
beelden van 3 augustus 1986 gebruikt. Voor de gebieden
die op deze datum bewolkt waren of buiten het beeld van
3 augustus 1986 vallen, zijn beelden van andere datums
in 1986, 1987 of 1988 gebruikt. De satellietbeelden zijn
geometrisch gecorrigeerd, zodat de ligging van de satel
lietbeelden overeenkomt met die van de topografische
kaart van Nederland (stereografische projectie; coördina
ten volgens Rijksdriehoekmeting). Om optimaal aan te
sluiten bij de bladindeling van de topografische kaarten,
is de pixelgrootte „geresampled" naar 25 x 25 m.
Aan de hand van discussies met potentiële gebruikers
van de grondgebruiksgegevens en op grond van ervaring
met de interpretatie van satellietbeelden is besloten de
klassen uit tabel 3 op te nemen in het LGN-bestand.
Stratificatie en classificatie
Voorafgaande aan de classificatie is Nederland verdeeld
in 52 min of meer homogene gebieden wat betreft grond
gebruik en bodemtype. De grenzen van deze strata zijn
gedigitaliseerd en opgeslagen als een vectorbestand.
Door de classificatie voor ieder stratum afzonderlijk uit te
voeren, wordt de verwarring tussen verschillende klassen
beperkt.
De classificatie is uitgevoerd met de maximum likelihood
methode. Na afloop van de classificatie is een 3x3
majority-filter toegepast. Deze filtergrootte leverde een
optimaal classificatieresultaat op voor de grondgebruiks
klassen in het bestand [8],
Hoofdklassen
Subklassen
1 Landbouw
1.1
gras
1.2
maïs
1.3
aardappelen
1.4
bieten
1.5
granen
1.6
overige landbouwgewassen
1.7
kale (landbouw)grond
1.8
glastuinbouw
1.9
boomgaard
1.10
bollen
2 Bos
2.1
loofbos
2.2
naaldbos
3 (Open) natuurgebied
3.1
open begroeid natuurgebied
3.2
kale grond in natuurgebied
4 Water
4.1
open water
4.2
vaarwegen
5 Bebouwing
5.1
stedelijk bebouwd gebied
5.2
bebouwd gebied met veel groen
5.3
kale grond in bebouwd gebied
5.4
bebouwing in buitengebied
5.5
hoofdwegen en spoorwegen
Tabel 4. Legenda van het geactualiseerde LGN-bestand (zie fig. 2).
De onderstreepte klassen maken deel uit van hetbasis-
grondgebruiksbestand
605
