KARTOGRAFISCH TIJDSCHRIFT
principes voor fuzzy overlay modellering. Bovendien kan
visualisatie de representatie van onzekerheid en de explora-
tie van fuzzy gegevens vergemakkelijken. Uitgevoerde per-
ceptie tests hebben, zoals is beschreven, nuttige resultaten
opgeleverd.
Literatuur
Altman, D. (1994), Fuzzy Set Theoretic Approach for
Handling Imprecision in Spatial Analysis. International
Journal of Geographical Information SystemsVol. 8, no. 3,
pp. 371-289.
DiBiase, D.W. (1990), Scientific Visualization in the
Earth Sciences. Earth and Mineral SciencesThe Pennsyl
vania State University, Vol. 59, no. 2, pp. 13-18.
Dombi, J. (1990), Membership Function as an Evaluation.
Fuzzy Sets and Systemno. 35, Noord-Holland, pp. 1-21.
Dutta, S. (1991), Approximate Spatial Reasoning: Integra-
ting Qualitative and Quantitative Contraints. Internation
al Journal of Approximate Reasoning, 5, pp. 307-330.
Hootsmans, R.M. (1996), Fuzzy Sets andSeries Analysis
for Visual Decision Support in Spatial Data Exploration.
Proefschrift versehenen bij de Faculteit Ruimtelijke We-
tenschappen, Universiteit Utrecht.
Jiang, B. (1996), Fuzzy Overlay Analysis and Visualization
in GIS. Proefschrift versehenen bij de Faculteit Ruimtelijke
Wetenschappen, Universiteit Utrecht.
Jiang, B., A. Brown F.J. Ormeling (1996), Some Per-
ceptual Aspects of Coloring Uncertainy. Proceedings ofyth
International Symposium on Spatial Data Handling (in
druk), Taylor Francis.
Jiang, B. W. Kainz (1996), Fuzzy Overlay Analysis with
Linguistic Degree Terms. Proceedings ofyth International
Symposium on Spatial Data Handling (in druk). Taylor
Francis.
Laforia, B.B.M. (1992), Fuzzy Logic and Knowledge Re
presentation Using Linguistic Modifiers. In: Zadeh, L.A.
&J. Kacprzyk (eds.), Fuzzy Logic for the Management of
Uncertainty. John Wiley Sons, Inc., pp. 399-414.
Leung, Y. (1988), Spatial Analysis and Flanning Under Im
precision. Elsevier Science Publishers: Amsterdam.
MacEachren, A.M. (1994), Time as a Cartographic Varia
ble. In: Hearnshaw, H.M. D. Unwin (eds.), Visualiza
tion in Geographical Information Systems. John Wiley
Sons: Chichester, pp. 115-130.
Sakawa, M. (1983), Interactive Fuzzy Decision Making for
Multi-objective Linear Programming Problem and its Ap
plication. Proceedings ofthe ifac Fuzzy Information. Mar
seille, France, pp. 295-300.
Zadeh, L.A. (1978), Outline of a New Approach to the
Analysis of Complex Systems and Decision Process. IEEE
Trans. System, Man and Cybernetics, SMC-y pp. 28-44.
I997-XXIII-2
Noten
Dit artikel is geschreven naar aanleiding van het behalen van de graad
van doctor door de auteur. De gegevens van het oorspronkelijke
proefschrift zijn als volgt: Bin Jiang (1996), Fuzzy Overlay Analysis
and Visualization in Geographie Information Systems. Proefschrift ver
sehenen bij de Faculteit Ruimtelijke Wetenschappen, Universiteit
Utrecht, isbn 90 6266 128 9. Als promotors traden prof.dr. F.J. Or
meling van de Universiteit Utrecht en prof.dr. W. Kainz van het rrc
te Enschede op. De verdediging vond plaats op 23 februari 1996. Dit
artikel is uit het Engels vertaald en, waar noodzakelijk geacht, van
noten voorzien door Connie Blok. Zij heeft daarbij dankbaar gebruik
gemaakt van het commentaar van Rob Hootsmans op een eerste ver-
sie van het huidige artikel.
1. Een membership funetie zet waarden van gegevens om in possibility
waarden die kunnen liggen tussen o en 1. Deze waarden geven de
mate van (on-)zekerheid over het lidmaatschap van een bepaalde
klasse weer, de extremen o en 1 betekenen resp. absoluut niet waar
en absoluut waar.
2. X wordt gebruikt als grenswaarde binnen de onzekerheidswaarden.
Toepassing van een y-cut betekent dat waarden groter dan Ot een
subset gaan vormen met een scherpe en abrupte grens.
3. Zie bijvoorbeeld E.S. Bos e.a. (1991), Kartografisch Woordenboek.
Nederlandse Vereniging voor Kartografie, p. 39
Summary
Bin Jiang - Linguistic uncertainty in spatial analysismodel-
ing and visualization
Keywords: cartographic visualization, modelling of geo
graphical information, quality control
Modeling and visualization are two aspects of uncertainty in
formation in the integration of remote sensing and GIS data.
The concept of an uncertainty sublayer is defined in order to
understand and pereeive uncertainty thoroughly. Although this
paper is initially oriented to linguistic uncertainty, some basic
approaches are also applicable to other types of uncertainty. It is
concluded that the combination of modeling and visualization
can improve the functionality of Gis in spatial analysis and Vi
sual decision making. Specifically, the fuzzy overlay model is
an extension ofthe overlay Operation, and conducted pereep-
tion tests illustrate some useful results regarding the use of color
to represent uncertainty.
Resume
Bin Jiang - Problemes 'linguistiques' dans l'analyse spatiale:
modellisation et visualisation
Mots-cles: visualisation cartographique, modellisation de
l'information geographique, controle de qualite
Afin de faciliter l'interpretation des donnees derivees de la
teledetection et du SIG, celles-ci sont classifiees non pas quatita-
tivement, mais qualitativement l'aide des adjectift par exem-
ple 'legere - moyenne - forte' pentes de la sorte que la region
sera cartographiee d'apres ces termes, indiquant des passages
abrupts d'un seuil Lautre, alors qu'en realite il s'agit dune
transition graduelle. Nous sommes donc en presence d'une in-
certitude concernant la localisation exaete des phenomenes
analyses. L'article traite de ces problemes, notamment la lu-
miere de la 'fuzzy set theory'. La modellisation et la visualisa
tion cartographique de ces donnees incertaines sont egalement
passees en revue.
13
