Slotopmerkingen
91
KARTOGRAFISCH TIJDSCHRIFT
I995-XXI-3
die opgebouwd zijn uit een beperkte
hoeveelheid statische beeiden die een-
voudigweg na elkaar worden getoond
(denk bijvoorbeeld aan de 'bewegende'
METEOSAT-beelden in het journaal).
Werkelijke temporele animaties, geba-
seerd op een groot aantal satellietbeelden
of afgeleide kaartprodukten en gebruik-
makend van de dynamische variabelen,
zijn ongetwijfeld in de nabije toekomst
te verwachten. Ruimtelijke animaties
gebaseerd op remote-sensing-data wor
den onder meer al gebruikt in militaire
toepassingen; zo beschikt de CIA over het
computerprogramma Envision dat op
basis van vele duizenden satellietbeel
den en -foto's een Virtual reality video'
van een nog onbekend gebied genereert,
dat vervolgens interactief 'verkend' kan
worden.
Het gebruik van dynamische variabelen
sluit aan op de exploratieve kracht van
visualisatietechnieken; de filmische
weergave van de ontwikkeling van een
gebied maakt het mogelijk om patronen
waar te nemen die anders grotendeels
verhuld zouden blijven. Daar de hoe
veelheid satellietbeelden in een animatie
relatief beperkt is (een periode van 10
jaar, met 2 beeiden per jaar bijvoor
beeld), is het denkbaar dat de situatie
tussen de peildata gereconstrueerd wordt
op basis van een 'interpolatiescenario', of
dat een toekomstbeeld wordt gegene-
reerd aan de hand van een 'extrapolaties-
cenario'. Vooralsnog bevinden deze ont-
wikkelingen zieh echter nog in een
prematuur Stadium!
Remote-sensing-data vormen in poten-
tie een waardevol uitgangspunt voor
kartografische produkten. Dit geldt met
name voor de opnamen die aardobser-
vatiesatellieten maken in het zichtbaar
en infrarood licht. In het kader van het
spatieel-temporeel onderzoek, dat naast
de ruimtelijke en thematische aspecten
van geografische objecten tevens hun
onderlinge relatie in de tijd bestudeert,
verdient het gebruik van remote-sen-
sing-data een grotere hoeveelheid aan-
dacht binnen de kartografie. Kartogra-
fen worden immers geconfronteerd met
de mogelijkheid om verschijnselen en
Processen niet alleen ruimtelijk, maar
00k temporeel inzichtelijk te maken,
dankzij de hoge frequentie waarmee de
gegevens worden verzameld en de ont
wikkeling van 4-dimensionale informa-
tiesystemen (ruimte en tijd). De wijze
waarop, en de snelheid waarmee een
gebied verändert kan worden verbeeld door gebruik te
maken van visualisatietechnieken. Behalve de grafische varia
belen, zijn dynamische variabelen beschikbaar om informatie
over een mogelijk veranderende omgeving op een effectieve
en efficiente manier over te brengen.
De verwerking van remote-sensing-data vergt echter de
inbreng van specialistische kennis en het gebruik van specia
le Software. Een deel van het kartografisch vakgebied rieht
zieh reeds op het gebruik van satellietdata; het uitbreiden van
deze 'image mapping' diseipline met een temporele compo-
nent betekent een interessante samenwerking tussen remote
sensing, kartografie en GIS. De inbreng van 'domain experts'
hierin is niet te onderschatten; juist deze deskundigen kun-
nen uitspraken doen over bijvoorbeeld de meest geschikte
peildata (wanneer, hoeveel, welk interval) waarop de af te lei
den veranderingsinformatie is gebaseerd.
Het visualiseren van de dynamiek van een gebied steh de kar
tografie in het algemeen voor een enorme uitdaging. Het
gebruik van remote-sensing-data hierin draagt bovendien bij
aan een ontwikkeling waarin 'satelliet kartografie' niet slechts
wervend wordt gebruikt (of misbruikt?), maar waarin het
beeldgebruik op een functionele wijze wordt nagestreefd.
Literatuur
[1] Denegre, J. (1994), Thematic mappingfrom satellite imagery.
Oxford: Pergamon.
[2] Muehrcke, P.C. J.O. Muehrcke (1992), Map Use. Reading,
Analysis, Interpretation. Derde editie. Madison: J.P. Publi-
cations.
[3] Green, K., D. Kempka L. Lackey (1994), Using remote sensing
to detect and monitor land-cover and land-use change. Photo-
grammetric Engineering Remote Sensing, Vol. 60, No. 3.
PP- 331-337-
[4] Moen, J.P., F.J.M. van der Wel, J.T. de Smidt, L.L. Vels D.J.
Harms (1991), Monitoring van heidevergrassing met behulp van
remote sensing en een geografisch informatiesysteem (HEIMON).
Rapport 91-12. Delft: Beleidscommissie Remote Sensing. 83 pp.
[5] McDonald, R.A. (1995), CORONA: Success for space reconnais-
sance, a look into the cold war, and a revolution for intelligence.
Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 61,
No. 6. pp. 689-720.
[6] Paulsson, B. (1992), Urban applications of satellite remote sen
sing and GIS analysis. Urban Management Programme Discus-
sion Paper 9. New York: The World Bank. 60 pp.
[7] Weber, C. (1994), Per-zone Classification of urban land cover for
urban population estimation. In: Foody, G. P. Curran (ed.),
Environmental remote sensing from regional to global scales.
Chichester: Wiley Sons, pp. 142-148.
[8] Barrett, E.C. L.F. Curtis (1992), lntroduction to environmen
tal remote sensing. London: Chapman Hall. 426 pp.
[9] Estes, J.E. G.A. Thorley (ed.) (1983), Manual of remote sen
sing. Volume II: Interpretation and applications. Falls Church:
American Society of Photogrammetry.
[10] Moen, J.P. E.J. van Kootwijk (1995), Commercialisering van
HEIMON. De marktpositie van het heidemonitoringsysteem HEI
MON. Rapport 94-31. Delft: Beleidscommissie Remote Sensing.
34 PP-
[11] Kraak, M.J. A.M. MacEachren (1994), Visualisation of the
temporal component of spatial data. In: Waugh, T.C R.G.
Healey (ed.), Proceedings ofthe Sixth International Symposium
