Voorbeeld 2: Snelle actualisering van geografische informatie
Een tweede ontwikkeling waarin de digitale fotogrammetrie een rol kan gaan spelen is de
snelle actualisering van geografische informatie. Veel kaarten en bestanden worden slechts
één keer in de drie a vier jaren geactualiseerd. Soms duurt dit zelfs nog langer. Zeker nu
bestanden met geografische informatie dienen als de invoergegevens voor applicaties als
distributieplanning en autonavigatiesystemen, maar ook voor analyse van grondgebruik en
voor milieumonitoring, bestaat er een grote behoefte aan actuelere informatie. Een
tendens, die ik bij verschillende instanties bespeurd heb, is dat aan de precisie van de
geometrische component van deze informatie minder hoge eisen dan voorheen worden
gesteld. Daartegenover staat een toenemende interesse voor thematische informatie.
Zeker voor wat betreft de inwinning van midden- en kleinschalige informatie, verwacht ik
dat de fotogrammetrie en de remote sensing hieraan in de toekomst een belangrijke
bijdrage kunnen blijven leveren. Foto's en digitale beelden zijn nu eenmaal een bijzonder
rijke bron van informatie.
Nu kan men wel actuele informatie wensen, of men het zich ook financieel kan veroorlo
ven is een tweede punt. Vooral de daadwerkelijke kartering in luchtfoto's is een dure
aangelegenheid. Nu we in de fotogrammetrie met digitale beelden gaan werken, ligt de
vraag natuurlijk voor de hand of methoden uit de digitale beeldverwerking voor de
informatie-inwinning uit luchtfoto's gebruikt kunnen worden. Het zou toch handig zijn,
wanneer we een gescande luchtfoto aan een computer konden geven, specificeren dat we
in bijvoorbeeld wegen zijn geïnteresseerd en vervolgens een beeldverwerkingsprogramma
op het beeld los konden laten, dat een wegenkaart produceert.
Zo gemakkelijk is het niet en er zijn ook geen indicaties, die erop duiden dat dit in de
toekomst wel zo eenvoudig zal worden. Het probleem dat dit in de weg staat is iets waar
de mens nauwelijks bij stil staat en dat is de interpretatie. Een mens kan schijnbaar
moeiteloos datgene wat hij ziet herkennen en classificeren. In het algemeen heeft hij dan
ook geen enkel probleem om in een luchtfoto de wegen aan te wijzen.
Bij nadere beschouwing blijkt deze interpretatie echter een fenomenale prestatie te zijn.
Een luchtfoto kan namelijk bijzonder veel informatie bevatten over een grote verscheiden
heid van objecten. Toch kan een operateur de vele miljoenen bits aan informatie, die op
de netvliezen van zijn ogen vallen, in een oogopslag interpreteren. Zelfs geheel onver
wachte zaken kunnen bijzonder snel herkend worden. Binnen een fractie van een seconde
hebben wij bijvoorbeeld in de gaten wat er met het paspunt in figuur 2 gebeurd is.
Om deze eigenschappen op een computerprogramma over te kunnen dragen, zouden we
het interpretatieproces van de mens moeten kennen. En daar ligt het probleem. Wij
begrijpen niet hoe onze hersenen deze interpretatie voor elkaar krijgen.
Wel lijkt duidelijk te zijn, dat we zeer veel kennis gebruiken. Bijvoorbeeld weten wij wat
we ons bij een weg moeten voorstellen. Maar wanneer we nu proberen deze kennis onder
woorden te brengen en te formaliseren schieten we weer tekort, want wat is nu eigenlijk
een weg? Een weg heeft zoveel verschillende verschijningsvormen, dat het praktisch
Technische ontwikkelingen
79
