Tabel 5 laat het resultaat zien van het onderzoek naar de
waarneembaarheid van de meest relevante kleine topogra-
fische Objekten in de drie gebruikte beeiden.
Tabel 5 laat zien, dat spoorwegen, snelwegen, hoofdwe-
gen, rivieren, brede houtwallen en huizen en boerderijen
op het platteland waargenomen kunnen worden met een
betrouwbaarheid van bijna 100% in beeiden van alle
sensoren.
Het spot panchromatische beeld blijkt het meest geschikt
om veranderingen in wegen van minder dan 8 m breed en
zandwegen met een breedte vanaf 3-4 m waar te nemen
en om details in de bebouwde kom te onderscheiden (tus-
sen huizen/wegen/tuinkomplexen met een gemiddelde
grootte van 10-20 m). De radiometrische karakteristieken
van het infrarode kanaal dragen aanzienlijk bij tot het
vermögen om klassen zoals water en bijvoorbeeld hout
wallen te onderscheiden.
De twee infraroodkanalen van het TM-beeld (met een
grondresolutie van 30 m) maken een beter onderscheid
mogelijk van vaarten van ongeveer 20 m breed, houtwal
len van ongeveer 20 m breed en van huizen en boerderij
en op het platteland, dan het ene infrarode kanaal van het
spot MSS-beeld (met een grondresolutie van 20 m).
Tweede fase
De maximaal bereikbare betrouwbaarheid en diversifi-
cering van het klassifikatieresultaat
Hoofddoel van dit onderzoek was om uit te vinden welke
mate van betrouwbaarheid en diversiteit in het verkrijgen
van landgebruiksinformatie bereikt kon worden. Hiertoe
werd de betekenis van elke kode in tabel 4 nagegaan in
relatie tot de volgende vragen:
Welk deel van de klassifikatie is juist geweest? De re-
sultaten van deze analyse staan weergegeven in de dia-
gonaal van tabel 6a.
Welk deel van de klassifikatie was niet juist maar kan
met behulp van de topografische informatie verbeterd
worden? Dit resultaat wordt weergegeven in alle getal-
len buiten de diagonaal van tabel 6a. Daar staan aan-
gegeven alle onlogische relaties in de tijd die een te
verklaren spektrale verwarring vertonen.
Welk deel van de klassifikatie kan ook met behulp van
de topografische kaart niet verbeterd worden? Dit re
sultaat wordt gegeven in de tweede kolom van tabel 8.
Hier staan alle klassen weergegeven die een onlogische
relatie in de tijd hebben en ook niet verklaard kunnen
worden.
Welke nieuwe klassen die noch op de kaart noch in de
klassifikatie voorkomen kunnen afgeleid worden uit de
kombinatie van beide informatiebronnen? Deze klassen
worden weergegeven in tabel 6b.
Het is niet mogelijk alle regels en overwegingen die een
rol speelden bij de toekenning van de kode hier te
bespreken. De verklaring van de toekenning van de op-
pervlaktes aan de klasse 'mais' mag hier als voorbeeld
dienen.
Er is 7939 ha mais geklassificeerd (zie tabel 4, kolom 3).
De grote oppervlakken zijn die, waar landbouwgebied en
grasland zijn overgegaan in mais: respektievelijk 3685 en
3619 ha. Gezien de goede spektrale scheidbaarheid van
grasland en mais en de snelle toename van het areaal
mais is er weinig reden om te betwijfelen of de aangege-
ven oppervlakten van beide klassen (totaal 7404 ha) kor
rekt is.
Code 10, 25 ha geeft de verandering van bebouwing naar
mais aan. Dit zal in de meeste gevallen gaan om randef-
fekten waar boerderijen en huizen aan een maisland gren
zen, met het spektrale zwaartepunt overhellend naar mais.
Code 11, 136 ha geeft verharde wegen aan die overgegaan
zijn in mais. Een verharde weg is op de kaart met een
faktor drie te breed aangegeven. Daarom is eenderde
(48 ha) van de oppervlakte als zuivere weg gerekend en
de rest 88 ha als mais. Dit geldt ook voor code 17,
180 ha, waarbij 20% van de breedte (36 ha) in feite on-
verharde weg is en 144 ha als maisveld beschouwd kan
worden.
Code 12, 140 ha waar water in mais overgegaan is kan
beschouwd worden als een klassifikatiefout. Mais groeit
niet onder drassige omstandigheden. Moerasvegetatie zo
als pijpestrootje met eveneens een hoge biomassa, wel.
Code 15, 146 ha geeft de overgang van bos naar mais aan.
Er is een goede scheidbaarheid tussen mais en bos, dus
spektrale verwarring is vrijwel uitgesloten. We hebben
hier te maken met een echt geval van boskap ten behoeve
van malsverbouw of met een randeffekt. Op de eindpro-
dukten blijkt er een 20-tal velden met een totale opper
vlakte van 80 ha deze kode te hebben. De resterende
66 ha moet als randeffekt beschouwd worden.
Indien we alle als korrekt beschouwde maisarealen sa-
mennemen vinden we 7641 ha als we de 66 ha randeffekt
in de bosklasse niet meenemen en 7707 ha als we deze
Tabel 6 Zuivere oppervlakten in 1986 volgens satellietklassifika-
tie met maximaal gebruik van topografische informatie.
Tabel 6a. Zuivere oppervlakten van de oorspronkelijke klassen.
TT"
Tabel 6b. Zuivere oppervlakten van nieuwe klassen.
KT 1988. XIV. 2
omschrijving
lotaal
opper
vlakte
maisland
grasland
water
koolland
loofbo.
naaldbos
stedelijke
bebouwing
braak-
ongeklas
sificeerd
130
102
20
maisland
7939
(66)'
(7641)
7707
grasland
14668
580
72
148
13615
248
107
44
spruit-
koolland
177
177
loofbos
7628
1262
7628J
naaldbos
5000
69
4931
beide
2402
151
117
298
997
130
400
stedelijke
bebouwing
10920
33
(650)'
(90)'
6467
(1100)'
(90)'
(650)'
braaldiggend
676
32
41
498
50120
538
(1344)
7707
(7641)
13615
560
177
7628
5336
1041
6658
(7848)
898
(1548)
1 deze klassen kunnen alleen visueel (geschat) gescheiden worden.
2 loofbos boven water omvat beide klassen.
om
ver
door-
hoofd-
met
moeras-
kap-
ver
loofbos
naaldbos
afge-
spoor
droog
schrijving
harde
gaande
snel-
harde
land
vlakten
graste
plagde
wegen
gelegd
wegen
wegen
wegen
wegen
beide
heide
heide
ven
buiten
binnen
buiten
kale
stad
stad
stad
buiten
beide
stad
ongeldas-
sificcerd
3
2
maisland
48
8
36
140
grasland
233
40
91
85
475
57
water
6
16
11
loofbos
199
40
162
126
naaldbos
49
34
86
122
beide
13
264
32
stedelijke
bebouwing
415
453
465
(1100)'
117
(250)'
liggend
terrein
6
6
44
16
33
557
415
861
426
465
225
519
57
126
122
133
33
(1619)
(250)
1 deze klassen kunnen alleen visueel (geschat) gescheiden worden.
74