Hoe komen remote-sensing-gegevens
dichter bij de gebruiker?
Ervaringen uit het CAMOTius-project
Inleiding
15
KARTOGRAFISCH TIJDSCHRIFT
I995-XXI-4
F.J.M. van der Wel
Teledetectie; kwaliteitsbeheersing; onderzoek TREFWOORDEN
Remote sensing; quality control; research keywordS
Teledetection; contröle de qualite; recherche mots-CLES
De informatie die uit remote-sensing-gegevens kan
worden afgeleid, wordt in hoge mate bepaald door de
ervaring eil de kennis van de gebruiker van een
informatiesysteem. Onwetendheid over eigenschappen
en de statistische betekenis van gegevens leidt niet
zelden tot een teleurstellend resultaat. Gebruikers-
ondersteuning moet daar verandering in brengen.
Kartografen kunnen daarbij een rol speien, bijvoor-
beeld door visuele overdracht van kwaliteitsinformatie.
In dit artikel leest u er meer over.
Satellieten die de aarde vanuit de
ruimte 'bespieden' zijn een waardevolle
leverancier van ruimtelijke gegevens
gebleken. De kartografie heeft het be
lang van deze remote-sensing-gegevens
voor thematische studies met een in-
ventariserend karakter reeds lang gele-
den onderkend. Bekend zijn bijvoor-
beeld de landbedekkingskaarten ('land
cover'), die door middel van een al dan
niet geautomatiseerd classificatieproces
worden verkregen en informatie leve-
ren over het soort begroeiing of be-
bouwing (of het ontbreken ervan) in
een bepaald gebied. Ciolkosz Kesik
[1] stellen dat de door de satellieten
opgenomen gegevens over het alge-
meen op drie verschillende manieren
in kartografische toepassingen kunnen
worden gebruikt: exclusief, aanvullend
en vervangend (zie 00k [2]). Naast the
matische kaarten toont een toenemend
aantal topografische en satellietbeeld-
kaarten het kartografisch belang van
deze gegevens. De wereldwijde behoef-
te aan actueel en betrouwbaar kaart-
materiaal op relevante schaalniveaus
heeft zeker een stimulerende werking
gehad op de exploratiedrang van kar
tografen op het gebied van aardobser-
Drs. F.J.M. van
der Wel is werk-
zaam als onderzoe-
ker bij de vakgroep
Kartografie van de
Universiteit
Utrecht (Postbus
80. Iis, 35°8 tc
Utrecht, tel. OjO -
2S31372, e-mail:
f. vanderwel@fhv.
vatiegegevens [3]. De betrokkenheid van kartografen gaat
echter verder dan alleen de presentatie van deze gegevens;
het gehele informatieproces verdient de aandacht van een
onafhankelijke ruimtelijke-gegevens expert, die in Staat is
om - bij voorkeur - gevisualiseerde gebruikersondersteuning
te leveren.
De wijze waarop en het succes waarmee informatie uit re
mote-sensing-gegevens wordt afgeleid, is nog steeds sterk
afhankelijk van de mate waarin de gebruikers op de func-
tionaliteit van een beschikbaar informatiesysteem leunen.
Zolang voldoende kennis over de mogelijkheden van gege
vens en methoden ontbreekt, bestaat het gevaar van een on-
doordacht 'trial-and-error' proces, dat nog eens kan worden
versterkt doordat men niet zelden onbekend is met de rand-
voorwaarden die aan de gewenste informatie zijn gesteld.
Het gevolg is dat de kwaliteit van de afgeleide resultaten
(bijvoorbeeld identificatie van de aard van de landbedek-
king) in Sterke mate afhankelijk is van de (persoons- en
tijdsafhankelijke) ervaring en de vaardigheden van de ope-
rator/gebruiker, en de door hem of haar gemaakte aanna-
men. Het is duidelijk dat dit de herhaalbaarheid en objecti-
viteit van de informatie-extractieprocedure nadelig bei'n-
vloed. Bovendien werkt het - het toch al aanzienlijke en
hardnekkige - misbruik van remote-sensing-gegevens in tal-
rijke toepassingen in de hand. Onwetendheid met betrek-
king tot de fysische eigenschappen en de statistische beteke
nis van steekproefgegevens kan leiden tot een zinloze proce-
dure met een teleurstellend resultaat, waardoor de geloof-
waardigheid en acceptatie van remote-sensing-gegevens in
mogelijk zinvolle toepassingsgebieden geweld wordt aange-
daan (figuur 1).
In dit artikel wordt gesteld dat een bepaald niveau van ge
bruikersondersteuning is vereist om het informatiegehalte
van de resultaten te verbeteren. Het kweken van begrip en
inzicht zou de gebruiker dichter bij de remote-sensing-gege
vens moeten brengen, een taak waaraan 00k (of juist?) kar
tografen zieh moeten wijden. De aandacht wordt in het bij-
zonder gevestigd op de extractie van landbedekkingsinfor-
matie op basis van remote-sensing-gegevens met behulp van
classificatiemethoden.