REMOTE SENSING 1 t/m 10 de samenvatting
Remote-sensing beelden zijn absoluut geen foto’s. Remote-sensing beelden hebben vreemde kleuren die niet met de werkelijkheid te maken hebben. Remote-sensing beelden hebben veel minder detail dan foto’s. Een remote-sensing beeld is opgebouwd uit pixels. De scherpte van het remote-sensingbeeld wordt bepaal door de grootte van de pixel. Binnen elke pixel de gemiddelde weerkaatste straling wordt gemeten. Je met remote sensing ook straling zichtbaar kunt maken die onze ogen niet kunnen zien. Je aan de gemeten stralingswaarden zelf een volstrekt willekeurige kleur kunt toekennen. Alles wat op een remote-sensingbeeld precies hetzelfde lijk, lang niet altijd hetzelfde hoeft te zijn. Remote-sensingtechnieken heel geschikt zijn om verandering in een verschijnsel waar te nemen. Weer satellieten in staat zijn permanent waarnemingen te verrichten voor hele grote aaneengesloten gebieden. Je door het samenvoegen van verschillende banden combinatiebeelden kunt maken. Deze combinatiebeelden, wanneer je dat wilt, ECHTE KLEUREN kunnen laten zien. Remote-sensingbeelden geen echte legenda’s hebben. Beelden met nep-kleuren soms veel duidelijker zijn dan ECHTE-KLEUREN-beelden. Nep-kleurenbeelden er weliswaar erg onnatuurlijk uitzien, maar vaak veel beter (scherper) verschillen laten zien. Je met nep-kleurenbeelden ook straling kunt laten zien die je met je ogen niet kunt waarnemen (infrarood licht en ultraviolet licht). Je deze onzichtbare straling heel goed kunt gebruiken om verschillen op te sporen tussen objecten die in het zichtbare licht precies dezelfde kleur hebben. Nep-kleurenbeelden heel goed bruikbaar zijn voor het maken van kaarten van het bodemgebruik. Combinatiebeelden met nep-kleuren (false-color) heel goed bruikbaar zijn voor het waarnemen van verschillen in bodembedekking. Het clusteren van de oorspronkelijke meetwaarden een sterk vereenvoudigd clusterbeeld oplevert. Alle pixels die in 1 klasse (cluster) zijn samengevoegd ongeveer dezelfde meetwaarde hebben. Alle pixel binnen 1 klasse weliswaar vrijwel dezelfde meetwaarde hebben, maar dat dat niet betekent dat alle pixels binnen een klasse ook dezelfde bodembedekking hebben. Je aanvullende bronnen (veldwerk of kaarten) nodig hebt om van een clusterbeeld een echte kaart met een betrouwbare legenda te maken. Clusterbeelden niet altijd goede kaarten opleveren omdat je nooit meer dan 8 verschillende klassen kunt onderscheiden. Je, door het bemonsteren van een remote-sensingbeeld, zelf kunt bepalen welke klassen (legenda-eenheden) en hoeveel klassen je in kaart wilt brengen. Je, om een goed kaartbeeld te krijgen, zeker moet weten dat de monsters die je neemt ook prescies zijn wat je denkt dat ze zijn en dat je daar vaak aanvullende bronnen (kaarten) of veldwerk voor nodig hebt. Het nemen van monsters een zeer nauwkeurig werkje is omdat alles wat je ten onrechte aanwijst (bemonsterd),door de computer automatisch ook aan de klasse wordt toegekend. Er ontstaan dan een onjuist en onbetrouwbaar kaartbeeld. Het voor sommige typen bodemgebruik lastig is om ze van elkaar te onderscheiden (wegen en bebouwing). Remote sensingbeelden ook heel goed gebruikt kunnen worden om veranderingen in een landschap over een lange periode (tientallen jaren) te registreren. Daarvoor remote-sensingbeelden van het gebied nodig zijn uit zowel de beginperiode als de eindperiode. De meettechniek aan het begin van de periode exact gelijk moet zijn aan de meettechniek aan het eind van de periode. De mate van verandering wordt bepaald door het per pixel berekenen van het verschil tussen de meetwaarde aan het eind van de periode en de meetwaarde aan het begin van de periode. Een verschilbeeld uitsluitend de mate van verandering in de gevonden meetwaarden laat zien en dus geen enkele verklaring geeft voor de aard en oorzaak van de waargenomen verandering. Een remote-sensing beeld wel heel veel informatie bevat, maar dat je vaak absoluut niet kunt zien waar het over gaat. Dat een kaart veel duidelijker is omdat je bij een goede kaart weet waar je bent, welk verschijnsel er wordt weergegeven en ook wat elke kleur betekent. Je met behulp van het tekengereedschap uit dit programma, na enig oefenen zelf een goede kaart kunt maken van een remote-sensingbeeld. Je wilt hetzelfde stuk aarde continu kunnen waarnemen, maar je bent niet zo geïnteresseerd in de details. Je keuze valt dan op een geostationaire satelliet. Je wilt veel details zien en toch de hele aarde kunnen waarnemen (niet tegelijk natuurlijk). De beste keuze is een polaire satelliet.
Remote-sensing beelden zijn absoluut geen foto’s. Remote-sensing beelden hebben vreemde kleuren die niet met de werkelijkheid te maken hebben. Remote-sensing beelden hebben veel minder detail dan foto’s. Een remote-sensing beeld is opgebouwd uit pixels. De scherpte van het remote-sensingbeeld wordt bepaal door de grootte van de pixel. Binnen elke pixel de gemiddelde weerkaatste straling wordt gemeten. Je met remote sensing ook straling zichtbaar kunt maken die onze ogen niet kunnen zien. Je aan de gemeten stralingswaarden zelf een volstrekt willekeurige kleur kunt toekennen. Alles wat op een remote-sensingbeeld precies hetzelfde lijk, lang niet altijd hetzelfde hoeft te zijn. Remote-sensingtechnieken heel geschikt zijn om verandering in een verschijnsel waar te nemen. Weer satellieten in staat zijn permanent waarnemingen te verrichten voor hele grote aaneengesloten gebieden. Je door het samenvoegen van verschillende banden combinatiebeelden kunt maken. Deze combinatiebeelden, wanneer je dat wilt, ECHTE KLEUREN kunnen laten zien. Remote-sensingbeelden geen echte legenda’s hebben. Beelden met nep-kleuren soms veel duidelijker zijn dan ECHTE-KLEUREN-beelden. Nep-kleurenbeelden er weliswaar erg onnatuurlijk uitzien, maar vaak veel beter (scherper) verschillen laten zien. Je met nep-kleurenbeelden ook straling kunt laten zien die je met je ogen niet kunt waarnemen (infrarood licht en ultraviolet licht). Je deze onzichtbare straling heel goed kunt gebruiken om verschillen op te sporen tussen objecten die in het zichtbare licht precies dezelfde kleur hebben. Nep-kleurenbeelden heel goed bruikbaar zijn voor het maken van kaarten van het bodemgebruik. Combinatiebeelden met nep-kleuren (false-color) heel goed bruikbaar zijn voor het waarnemen van verschillen in bodembedekking. Het clusteren van de oorspronkelijke meetwaarden een sterk vereenvoudigd clusterbeeld oplevert. Alle pixels die in 1 klasse (cluster) zijn samengevoegd ongeveer dezelfde meetwaarde hebben. Alle pixel binnen 1 klasse weliswaar vrijwel dezelfde meetwaarde hebben, maar dat dat niet betekent dat alle pixels binnen een klasse ook dezelfde bodembedekking hebben. Je aanvullende bronnen (veldwerk of kaarten) nodig hebt om van een clusterbeeld een echte kaart met een betrouwbare legenda te maken. Clusterbeelden niet altijd goede kaarten opleveren omdat je nooit meer dan 8 verschillende klassen kunt onderscheiden. Je, door het bemonsteren van een remote-sensingbeeld, zelf kunt bepalen welke klassen (legenda-eenheden) en hoeveel klassen je in kaart wilt brengen. Je, om een goed kaartbeeld te krijgen, zeker moet weten dat de monsters die je neemt ook prescies zijn wat je denkt dat ze zijn en dat je daar vaak aanvullende bronnen (kaarten) of veldwerk voor nodig hebt. Het nemen van monsters een zeer nauwkeurig werkje is omdat alles wat je ten onrechte aanwijst (bemonsterd),door de computer automatisch ook aan de klasse wordt toegekend. Er ontstaan dan een onjuist en onbetrouwbaar kaartbeeld. Het voor sommige typen bodemgebruik lastig is om ze van elkaar te onderscheiden (wegen en bebouwing). Remote sensingbeelden ook heel goed gebruikt kunnen worden om veranderingen in een landschap over een lange periode (tientallen jaren) te registreren. Daarvoor remote-sensingbeelden van het gebied nodig zijn uit zowel de beginperiode als de eindperiode. De meettechniek aan het begin van de periode exact gelijk moet zijn aan de meettechniek aan het eind van de periode. De mate van verandering wordt bepaald door het per pixel berekenen van het verschil tussen de meetwaarde aan het eind van de periode en de meetwaarde aan het begin van de periode. Een verschilbeeld uitsluitend de mate van verandering in de gevonden meetwaarden laat zien en dus geen enkele verklaring geeft voor de aard en oorzaak van de waargenomen verandering. Een remote-sensing beeld wel heel veel informatie bevat, maar dat je vaak absoluut niet kunt zien waar het over gaat. Dat een kaart veel duidelijker is omdat je bij een goede kaart weet waar je bent, welk verschijnsel er wordt weergegeven en ook wat elke kleur betekent. Je met behulp van het tekengereedschap uit dit programma, na enig oefenen zelf een goede kaart kunt maken van een remote-sensingbeeld. Je wilt hetzelfde stuk aarde continu kunnen waarnemen, maar je bent niet zo geïnteresseerd in de details. Je keuze valt dan op een geostationaire satelliet. Je wilt veel details zien en toch de hele aarde kunnen waarnemen (niet tegelijk natuurlijk). De beste keuze is een polaire satelliet.
REACTIES
:name
:name
:comment
1 seconde geleden