Bij de patroonherkenning worden aan de opgespoorde beeldsegmenten labels
toegekend die verwijzen naar objecttypen in de objectruimte. Om patronen of
objecten te herkennen is een model van die objecten nodig waarmee de
kenmerken van de beeldsegmenten gematched moeten worden. De object
representatie kan gebeuren in parametervorm en in graafvorm.
Bij geconditioneerde scenes worden vooral vormkenmerken benut. Zij kunnen
gekwantificeerd worden met behulp van geometrische maten en momenten.
Voorbeelden van geometrische maten zijn omtrek, oppervlak en compactheid.
Voorbeelden van momenten zijn: zwaartepunt, oriëntering, best-fitting ellips
en excentriciteit.
De enige methode, die tot op heden succesvol is gebleken in F&RS6 is de
multispectrale classificatie. Hierbij worden van trainingsgebieden de statis
tische eigenschappen van de spectrale banden bepaald. De overige pixels
worden hiermee gematched en op grond daarvan vindt toewijzing van de
pixels aan objectklassen plaats.
Patroonherkenning wordt ook wel high-level bewerking genoemd. Het resul
taat is een beschrijving van de objectruimte. Hoe dit in z'n werk gaat voor
F&RS beelden is onderwerp van paragraaf 5.
170
De remote sensing heeft zich overigens vooral geconcentreerd op het gebruik van de
computer als interactief hulpmiddel. Het feitelijke werk wordt door de operateur uitgevoerd. De
systemen zijn vooral uitgerust met beeld-naar-beeld routines om bepaalde typen informatie
beter zichtbaar te maken. De interactieve aanpak stelt specifieke eisen aan hard- en software.
Zo moet een bewerking snel uitgevoerd worden, moet een beeld bijna onmiddelijk na het geven
van het bewerkingscommando op het beeldscherm verschijnen etc. Dit betekent dat de
gebruiker feitelijk niet mag merken dat elke opdracht gepaard gaat met een reusachtige
rekenklus.