070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 1
Geef me de ruimte
door Prof.dr.ir. Alfred Stein
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 2
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 3
Geef me de ruimte
Rede uitgesproken bij
het aanvaarden van het ambt
van hoogleraar
Stochastische Beeldanalyse
aan de Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde
en Informatica van de Universiteit Twente
op donderdag 20 september 2007
door
Prof.dr.ir. Alfred Stein
---
Geef me de ruimte
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 4
Mijnheer de rector magnificus
Mijnheer de rector van het ITC
Dames en heren
Met veel genoegen ga ik in op het verzoek van het college van bestuur van
de Universiteit Twente om een oratie uit te spreken ter gelegenheid van het
aanvaarden van mijn aanstelling als hoogleraar in de stochastische beeld-
analyse. Ik heb de rede de titel meegegeven: Geef me de ruimte. Ik hoop dat
ik u kan laten zien hoe deze titel past bij de kern van de leerstoel en de
manier waarop ik deze denk in te vullen. In de komende circa 45 minuten
wil ik proberen om u een indruk te geven van dit fascinerende werkveld: de
problemen, de oplossingen en de uitdagingen.Voordat ik met de wetenschap
begin is het goed om het woord aan de kunst te geven. Graag laten we ons
inspireren door de kunst, in mijn vakgebied is het niet vreemd om ons te
richten op de sterk door wiskunde geïnspireerde kunstenaar Maurits Escher.
4
Geef me de ruimte
Figuur 1: De houtsnede 'Dag en nacht' van M.C. Escher uit 1938.
We zien hier het beroemde litho 'dag en nacht'. Links de dag en rechts de
nacht en de vogel die het allemaal waarneemt. Maar waar het mij om gaat is
de verticale lijn in deze litho: 'weiland wordt vogel'. Hiermee geeft de kun-
...et fortunae,qantum possumus,imperare conamur,nostrasque actiones certo rationis consilio dirigere.
Wij proberen zo veel mogelijk de baas over het toeval te worden en ons handelen op een redelijk
plan te baseren.
Spinoza, Ethica
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 5
stenaar een impressie waar we in ons vakgebied mee bezig zijn. De vogel die
over het land vliegt probeert zijn objecten te kennen, hij gebruikt zijn kennis
van het land en ziet met een enkele oogopslag wat voor zijn overleven van
belang is. Wat hij is en wat hij ziet worden één. Hij kiest de ruimte, de ruimte
om te vliegen en de ruimte om zijn kennis te vergaren.
Laten we overstappen naar de wetenschap en de naam van de leerstoel
bekijken: stochastische beeldanalyse. Deze term bevat een aantal verschil-
lende componenten. In de eerste plaats komen we het toch wat lastige
woord 'stochastisch' tegen. Daarnaast gaat het over beelden en tenslotte
over analyses. In de stochastische beeldanalyse richten we ons op het ver-
krijgen van maximale informatie uit beelden met behulp van stochastische
methoden. De stochastiek (van het Griekse woord µ = gissen of
mikken) houdt zich bezig met het modelleren van onzekerheden. Het woord
'GIS' is in dit verband veelbetekenend. Stochastiek komen we bijvoorbeeld
tegen bij het gooien van een dobbelsteen, waarbij we de waarden 1 tot en
met 6 kunnen krijgen, onder eerlijke condities allemaal met een kans 1/6.
En bij het voorspellen van uw aankomsttijd bij deze lezing. En bij de lengte
ervan. De stochastiek kom je overal tegen!
---
Deel 1: Beeldanalyse Geef me de ruimte
Na deze ouverture kijken we nu als eerste thema naar een satellietbeeld.
En we beginnen in Twente . Het is een landsat beeld waarbij we informatie
in zes banden hebben. We mengen de kleuren en laten de kleuren rood,
groen en blauw corresponderen met drie van de 6 banden. Het is dus niet
zo dat de kleur op het beeld overeenkomt met de kleur op de grond. Wel is
duidelijk dat we zo een aantal objecten waarnemen. We hebben daarnaast
de beschikking over wat veldopnames.
We kunnen kijken naar Twente zoals het was, we kunnen een landschap,
de kerk van Enschede en het Twentekanaal meenemen.Vaak zullen we de
objecten (een stad, een kanaal, of andere objecten op andere schalen) op
deze beelden automatisch willen onderscheiden. Daarvoor zijn verschillende
methoden ter beschikking. Globaal kunnen we een onderscheid maken in
'segmentatiemethoden en classificatie', in 'filters' en in 'wiskundige morfo-
logie' . Ik zal me in deze voordracht concentreren op de segmentatie en
classificatie.
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 6
Ongesegmenteerd Gesegmenteerd
Ongeclassificeerd
Geclassificeerd
Figuur 2: Een satelliet beeld van Twente (linksboven), gesegmenteerd (rechtsboven),
6 geclassificeerd (linksonder) en zowel geclassificeerd als gesegmenteerd
(rechtsonder).
Iedere pixel correspondeert met een locatie in het terrein.Veel pixels hebben
dezelfde waarde, en horen bij elkaar. Segmentatie betekent dat we pixels
willen samenvatten in een segment. Deze segmenten kunnen groot of klein
Geef me de ruimte
zijn en ze kunnen overal op het beeld voorkomen. Maar we kunnen ook wat
variatie toestaan, door de pixels met waarden tussen een minimum en een
maximum een segment te laten vormen. Ook kunnen we kijken naar een
regelmatig patroon van waarden. Samen vormen ze een object. Zo'n object
willen we vastleggen en een naam geven. Daarvoor is classificatie nodig.
Laten we eens zien hoe dat met dit beeld in zijn werk gaat.
We zien nu een segmentatie die met de 'region merging' procedure is uitge-
voerd. We zien dan dat er een beeld ontstaat met veel minder ruis. Hiermee
hebben we veel duidelijker segmenten, maar nog geen objecten met een
betekenis. Deze objecten willen we graag identificeren uit al deze gegevens.
Daartoe wordt als regel een classificatie uitvoeren. Dat kan zowel op het
oorspronkelijke beeld als op het gesegmenteerde beeld.
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 7
De classificatie van het oorspronkelijke satellietbeeld laat grote en kleine
objecten zien. De kleine objecten kunnen aan een bepaalde werkelijkheid
voldoen, maar er is ook nogal wat misclassificatie, bijvoorbeeld veroorzaakt
door pixels die sterk op elkaar lijken, of door atmosferische verstoring, etc.
Classificatie van het gesegmenteerde beeld laat grotere objecten zien, met
minder ruis. Maar dus ook met minder kleine objecten. Dit kan wat verder
van de werkelijkheid afstaan, maar kan voor interpretatie en beleidsonder-
steuning nuttig en waardevol zijn.
Toch zijn we er hier niet mee. Zolang de objecten scherp en helder zijn,
zijn er niet zoveel problemen. We weten wat een huis is, we weten, althans
hier in Nederland, wat een bos en wat een weiland is. Maar er bestaan ook
minder scherpe objecten, objecten die inherent onzeker zijn. Hier komen we
terecht op een punt dat wel enige aandacht vergt. We willen vaak zoveel
moois uit een beeld halen, maar: zit het er allemaal wel in? In wezen zijn
hier twee wegen om verder te gaan: een fuzzy benadering en een stochasti-
sche benadering. Heel veel objecten, of het nu om een stad gaat, een weg,
hebben een vage definitie. Soms kunnen we die wel scherp krijgen, maar
soms ook niet. Een 'verontreinigde rivier' is een vaag concept dat vaak gelei-
delijke overgaat in een 'schone' rivier (ook een vaag concept). Een bodem- 7
eenheid gaat gradueel over in een andere bodemeenheid. Milieu-indicatoren Geef me de ruimte
zijn vage concepten - iedereen heeft wel een idee over 'global change',
maar een uniforme definitie is lastig, misschien wel onmogelijk. In een fuzzy
benadering proberen we de onzekerheid mee te nemen bij de inventarisatie
en bij de behandeling. Dat geeft wel problemen, bijvoorbeeld bij de opslag
van objecten in databases, bij het definiëren van operatoren ('wat is de
afstand van Wageningen naar Enschede'), maar er zijn wel oplossingen voor
te bedenken. In een stochastische benadering benaderen we dergelijke
objecten vanuit een kanstheoretische perspectief. Ik zie dit als complemen-
taire mogelijkheden. De fuzzy benadering heeft het voordeel dat we in de
taal van alledag kunnen blijven praten. Een stochastische benadering is
echter beter gefundeerd en daarmee helderder en eenvoudiger.
We gaan nu over naar het volgende voorbeeld. We zien hier een opname van
een perceel met suikerbieten van een boerenbedrijf in Zuid-West Nederland.
Het terrein is zo'n 7 ha groot en de opnames zijn gemaakt vanuit een onbe-
mand vliegtuigje. De gegevens zijn enkele jaren geleden gepubliceerd in een
artikel van Virginie Epinat . De resolutie is hier in de orde van grootte van
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 8
Figuur 3: Een satelliet beeld van een suikerbietenperceel in Zuid-Holland.
8 1 m2.Tegenwoordig is dat een resolutie die we ook met satellietopnames wel
halen. Met de verschillende banden wordt gerekend, zodat de meest relevante
informatie verschijnt. En hier wordt het interessant: hoe komen we van de
getallen naar de informatie. Daarnaast is er veel detailinformatie zichtbaar:
er zijn lichte en donkere strepen, er is een witkleuring, er is een patroon
zichtbaar dat zijn oorzaak moet hebben, kortom we zien al zaken, maar we
kunnen slechts speculeren over de oorzaken. Wat een boer belangrijke objec-
Geef me de ruimte
ten vindt, misschien wel het voorkomen van gewas stress, is voor een histo-
risch geograaf misschien niet zo interessant: die ziet de lijnen in de lengte-
richting van het veld en misschien nog wel een oude verdeling tussen vroe-
gere percelen. Er zijn hier veel ontwikkelingen gaande, zoals benaderingen
met random fields, particle filter en super pixel resolutie. Maar ik wil nu
graag verdergaan met het tweede thema.
Deel 2: De stochastiek van ruimtelijke gegevens
In een stochastisch kader maken we een aanname over de onzekerheden in
de waarnemingen. We maken dan bij voorkeur een onderscheid tussen wat
we stochastisch noemen en wat we als vast beschouwen. Laten we eens
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 9
enkele benaderingen nalopen. Het eerste onderdeel heet met een mooi
woord geostatistiek. Er is daarbij sprake van een meting, van toeval in die
meting, van een vaste positie in het land en van ruimtelijke samenhang.
Ruimtelijke gegevens bestaan uit een variabele Z(s) en waarnemingen aan
die variabele.Voor deze Z kunnen we de reflectie nemen zoals die wordt
geregistreerd door een satellietsensor, maar ook een neerslaghoeveelheid,
de grondwaterdiepte, etc. De s geeft dan plaats aan, bijvoorbeeld in een coör-
dinatenstelsel. We gaan ervan uit dat we deze variabele kunnen meten,
althans in principe, op een eindig aantal locaties. Het is kenmerkend dat de
variabele gekoppeld is aan de ruimte. Dat levert in eerste instantie proble-
men op bij de analyse, want statistici willen graag een gemiddelde bepalen,
een spreidingsmaat, kansen kunnen berekenen, etc. Daartoe is het belangrijk
dat we de gegevens kunnen randomiseren. Maar: een neerslagmeting op een
punt is daar gemeten en niet elders. Ook is het niet zo eenvoudig om her-
halingen te krijgen: de metingen zijn gedaan op een bepaald moment
(of over een bepaald interval) in de tijd. Er zijn, kortom, verdere stappen
nodig. We maken daarvoor de stap naar ergodiciteit: de verwachting van het
eerste en het tweede moment van Z(s) kunnen worden verkregen door ruim-
telijke gemiddeldes te nemen.
We zullen vervolgens aannames moeten doen over de stationariteit. Er zijn 9
bepaalde eigenschappen van de gegevens die niet veranderen als we alle Geef me de ruimte
locaties s over een zelfde afstand h en in dezelfde richting, verplaatsen.
Zo zal de verwachte waarde op een niet-bezocht punt niet veranderen,
als we tenminste ook de coördinaten van dat punt over dezelfde vector h
verschuiven. We kennen drie vormen van stationariteit, in afnemende sterk-
te.Van strikte stationariteit, waar we een kanstheoretische aanname doen,
via 2e orde stationariteit naar intrinsieke stationariteit - bij deze laatste
kijken we alleen nog naar stationariteit van verschillen - van aangroeiingen.
Nog zwakkere vormen van stationariteit komen voor.
Deze benadering voert terug op de kansmodellen van Kolmogoroff en is
mede gebaseerd op het baanbrekende werk van Georges Matheron in
Fontainebleau in de jaren 70 en 80 .
Hierbij op de achtergrond speelt de theorie van stochastische toevalsfunc-
ties. Stochastische simulaties van een toevalsveld tonen hoe ruimtelijke vari-
aties eruit kunnen zien. Wat we steeds aantreffen is de variatie als functie
van de afstand tussen plaatsen: waarnemingen dicht bij elkaar lijken sterker
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 10
op elkaar dan waarnemingen verder van elkaar af. De mate waarin deze
afhankelijkheid optreedt kan verschillen per variabele. Simulaties zijn
gebaseerd minimale specifieke statistische eigenschappen.
10
Figuur 4: Een uitsnede van een SPOT5 beeld uit de omgeving van Enschede.
Geef me de ruimte
Ter illustratie kijken we naar een van de banden van een Spot5 beeld van
een stukje Enschede. Spot is een van oorsprong Franse satelliet. Het systeem
is operationeel sinds 1986; inmiddels zijn we aangeland bij Spot5, die in mei
2002 is gelanceerd. De pixels hebben een resolutie van ongeveer 10 m.
Het beeld betreft een opname uit de omgeving van Enschede. Ik heb nu een
willekeurige rij, de 37e, geselecteerd en laat vervolgens enkele correlatie-
coëfficiënten zien. De correlatie¬coëfficiënt is een bekende maat die relaties
tussen reeksen getallen aangeeft. Een correlatiecoëfficiënt ter grootte 1
betreft een perfecte positieve lineaire relatie (Temperatuur gemeten in
Celcius en Fahrenheit hebben een correlatie 1). Bij een zwakkere relatie
wordt de correlatiecoëfficiënt kleiner.
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 11
Door de waarden steeds één stapje op te laten schuiven kan de correlatie-
coëfficiënt bepaald worden als functie van de afstand tussen pixel lokaties.
Ik laat het hier dus zien als een functie van de veelvouden van 10m.
---
Geef me de ruimte
Figuur 5: Correlaties tussen pixelwaardes voor afstanden van 10 m (linksboven),
20 m (rechtsboven), 30 m (linksonder) en 40 m (rechtsonder) tussen
locaties. Duidelijk is de afname te zien van de coorelaties bij toenemende
afstand.
In deze figuren zien we steeds horizontaal de pixel waarde aan rij 37 en ver-
ticale as de pixelwaarden aan diezelfde rij, maar dan 1, 2, 3 of 4 pixels opge-
schoven. De correlatiecoëfficiënt is aangegeven als 'r'. De correlatie voor een
afstand van 10m is redelijk hoog (0.948). Deze neemt dan vervolgens snel af
tot waarden van 0.855, 0.780 en 0.718 voor afstanden 20, 30 en 40 m tussen
de pixel locaties. Er is sprake van een ruimtelijke samenhang, die we een
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 12
waarde kunnen geven. Overigens: als we dit herhalen voor een andere rij of
een andere kolom zien we steeds hetzelfde patroon.
Waar zit hier de stochastiek? Deze bevindt zich in de waarden van de
waarnemingen. De uitkomst van een meting wordt mede bepaald door de
uitkomsten in de omgeving. De spreiding van de uitkomsten is altijd kleiner
als er waarnemingen vlakbij zijn. Stelt u zich voor dat rondom u, om wat
voor reden dan ook (een valse dobbelsteen, aardstralen, you name it), met
een dobbelsteen steeds een 3 of een vier wordt gegooid. Dan nemen we aan
dat de kans dat uw worp ook 3 of 4 wordt groter dan wat je bij onafhankelij-
ke waarnemingen zou verwachten. Daarmee is de spreiding kleiner en kun-
nen we een betere verwachting uitvoeren van uw worp. Het is het concept
afstand dat de ruimtelijke stochastiek zijn specifieke eigenschappen geeft.
Er kan daarnaast een verband bestaan met andere variabelen. In mijn voor-
beeld waar ik het had over Z(s) kunnen we voor de Z ook een aantal variabe-
len noteren: maximum temperatuur, minimum temperatuur, neerslag, etc.
12
Geef me de ruimte
Figuur 6: Methaan emissies in rijstvelden van Java met de waarnemingen (boven)
en de (geinterpoleerde) kaart (onder).
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 13
. We moeten dan wel gaan kijken hoe de relaties tussen deze variabelen
zijn. Ook deze afhankelijkheid modelleren we op basis van de afstand tussen
waarnemingen en wel via een afstandsafhankelijke correlatie, maar nu tus-
sen verschillende variabelen.
Laten nu eens kijken naar een ander belangrijk voorbeeld: methaan emissies
op het eiland Java. Op Java wordt in grote hoeveelheden rijst verbouwd.
Rijst is de motor van de groene revolutie geweest in de jaren 60 en vormt
nog steeds het belangrijkste voedsel in veel ontwikkelingslanden. Een van de
gassen die in rijstvelden ontsnappen is methaan (CH4). Methaan is een
belangrijk actor binnen global change. Het verdwijnt vanuit de bodem en het
gewas in de atmosfeer. Met de groei van de wereldbevolking is de consump-
tie van rijst en daarmee de uitstoot van methaan toegenomen. Het gedrag is
complex, de rol van verschillende bronnen is onzeker. De bijdrage van ruim-
telijke stochastiek ligt erin om de effecten van methaan emissie kwantitatief
vast te stellen, inclusief de onzekerheden.
Ik heb voor u een kaartje gemaakt, met daarop in verschillende kleuren de
hoeveelheid methaan. Het betreft hier zo'n 500 waarnemingen en gemodel-
leerde waarden op kleine veldjes. Ieder veldje meet zo'n 30 bij 30 meter,
terwijl Java 126700 km2 groot is. Een eenvoudig sommetje leert dat de opper- 13
vlakte van de waarnemingen dus een 140-miljoenste van de oppervlakte Geef me de ruimte
beslaat - het is alsof we op basis van zo'n 47 personen een uitspraak over de
wereldpopulatie willen doen. En toch is het anders: we weten al vaak wat
meer van ruimtelijke processen die de methaan concentraties verklaren.
Op basis van ruimtelijke afhankelijkheid kunnen we dan een kaart maken,
waarbij we deze afhankelijkheid essentieel gebruiken. Omdat de afhankelijk-
heid specifiek is voor iedere ruimtelijke variabele, is het karteren met het
meenemen van de ruimtelijke variatie variabele-specifiek geworden. In de
tachtiger en negentiger jaren van de 20e eeuw is hier al veel aan ontwikkeld,
maar nieuwe uitdagingen zijn er voldoende.
Een nieuwe uitdaging betreft de kwaliteit van gegevens. Alle gegevens zijn
onzeker, het ene wat meer dan het andere. Zo kennen we onzekerheid in de
meetlocaties, een beperkt aantal meetpunten, onzekerheid bij het modelle-
ren van de ruimtelijke samenhang en ons onvermogen om met deze onze-
kerheid om te gaan. In ons voorbeeld kunnen we de onzekerheid verkleinen
door gebruik te maken van een koppeling tussen methaangehalte aan land-
gebruik, enkele bodemeigenschappen en ook aan de tijd van het jaar.
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 14
Recent is de PhD student Iswar Das begonnen met het vervaardigen van risi-
cokaarten. Op zich is dat niet nieuw, want we kunnen al lang kaarten produ-
ceren waarop de kans op overschrijding van een percentiel, of de voorwaar-
delijke verwachting wordt weergegeven dat een limiet wordt overschreden.
Maar we realiseren ons steeds beter dat 'risico' een lastig concept is. Iswar
richt zich op 'landslides': het risico betreft dan bijvoorbeeld de kans op voor-
komen van zo'n modderstroom en de effecten daarvan op een gebouw, waar
al dan niet mensen verblijven.
Een derde uitdaging betreft validatie.Van oudsher is een kaart zo goed als
het de werkelijkheid weerspiegelt - 'the proof of the pudding is the eating'.
De gebruiker speelt hierbij een belangrijke rol. In een recente studie uitge-
voerd samen met het Wageningse bedrijf Synoptics, inmiddels overgenomen
door Vexcel, dat op zijn beurt weer door Microsoft is overgenomen, hebben
we dat onderzocht door verschillende gebruikers van een hoogtekaart te
definiëren . We kwamen daarbij tot een aantal verrassende inzichten.
Maar fundamenteler is wellicht een inherent onvermogen om te valideren -
hoe kunnen we ooit onze global change modellen valideren? En ook is het
laatste woord over het valideren van risicokaarten nog lang niet gesproken.
14 Punt patronen
In de tweede vorm van ruimtelijke analyse bekijken we punten, waarbij de
eigenschap die willen analyseren, bekend is, maar de locatie aan toeval
onderhevig is. De stochastische onderbouwing komen we tegen in de litera-
tuur van met name Dietrich Stoyan in Freiberg , Adrian Baddeley in Perth
9], Australië en Peter Diggle in Lancaster . We zullen vaak spreken over
een ruimtelijk proces dat een patroon genereert.
Geef me de ruimte
We maken hierbij van oudsher een onderscheid tussen drie vormen. Een vol-
ledig toevallig patroon, een regelmatige patroon en een geclusterd patroon.
Van te voren weten we vaak niet wat we aan zullen treffen. Inzicht in het
type proces kan verhelderend zijn om de achterliggende fenomenen beter te
begrijpen. Opnieuw is hier sprake van een afstands¬verdeling, maar nu tus-
sen puntobjecten. De stochastiek in dergelijke analyses bevindt zich in de
verdeling van de afstanden tussen de objecten. In een volledig toevallig
patroon volgen de afstanden een theoretische functie, in een regelmatig
patroon komen sommige afstanden vaak voor, terwijl andere afstanden
helemaal niet voorkomen, terwijl in een geclusterd patroon betrekkelijk
korte afstanden veelvuldig voorkomen, en langere afstanden misschien wat
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 15
minder vaak voorkomen. Dat modelleren we bijvoorbeeld met een
G-functie.
We bekijken een patroon X dat onder andere punten x en y zou kunnen
bevatten. G(r) is dan de verdelingsfunctie van de afstanden van een punt tot
zijn dichtstbijzijnde buur, G(r) =Pr((x,y) > r) voor r > 0. Hierbij is (.,.) de
Euclidische afstand tussen twee punten. G(r) kunnen we interpreteren als de
voorwaardelijke verwachting van de overige punten in X gegeven een punt
op een willekeurige lokatie. Een heuristische interpretatie is 1-G(r) de kans is
dat een schijf met straal r op een willekeurig punt geen ander punt van het
patroon X bevat.
15
Geef me de ruimte
Figuur 7: G-functie voor grote en kleine dieren (links) en voor prooidieren
(rechts) in het Laikipia park, Kenya.
Een voorbeeld dat we recent geanalyseerd hebben betreft de verspreiding
van kuddes grote grazers in een Afrikaans savannelandschap . Het
Laikipia park is een natuurlijk landschap dat niet de status van een natio-
naal park heeft. Doel van dit onderzoek was de vraag of we de patronen van
verspreiding van kuddes wilde dieren konden begrijpen, bijvoorbeeld op
basis van ecologische gronden. In de figuur zien we links een G-functie gege-
nereerd door een patroon van herbivoren waarop niet door predatoren
gejaagd wordt en rechts een die van een patroon van kuddes waarop preda-
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 16
toren wel jagen. De gejaagde soorten laten een regelmatig patroon zien,
terwijl de niet-gejaagde soorten een clustering laten zien. De ecologische
verklaring kan dan zijn dat de eerste groep preferentie van voedsel centraal
stelt, terwijl de tweede groep een soort 'risicominimalisatie' laat zien.
Bij het modelleren van dergelijke processen zijn we steeds beter in staat om
ook niet-stationariteit mee te nemen. Zo kan de aanwezigheid van dorpen
aan een kant van het landschap invloed hebben op de verdeling van de
afstanden, net zoals aanwezigheid van voldoende voedsel en water.
Het nieuwe element zit er dan in dat we de afstandsverdeling koppelen aan
co-variabelen.
Aspecten van gegevenskwaliteit zijn legio: de plaatsen van voorkomen zijn
soms onzeker, met gerelateerde onzekere afstanden tussen de objecten.
Daarnaast is het vaak maar de vraag of de objecten helder gedefinieerd zijn,
of we alle objecten wel te pakken hebben, tellen we sommige objecten niet
twee keer, er kan sprake zijn van een weinig uniforme waarneming, etc.
Rasterdata.
De derde vorm van ruimtelijke stochastiek betreft de kwantitatieve analyse
16 van gebiedsdelen. Hier zijn we geïnteresseerd in verklarende kenmerken,
we hebben te maken met vastliggende eenheden, zoals gemeentes, provin-
cies, landen, biotopen, catchments of bodemeenheden. Het concept van een
afstand is lastiger - immers: wat is de afstand tussen twee provincies die
aan elkaar grenzen? We werken in dergelijke studies daarom liever met een
'buurt' relatie. Buurten grenzen aan elkaar, of niet. Dat kun je aangeven met
een 1 of een 0, maar we kunnen dat ook aangeven met een fractie. Met dit
Geef me de ruimte
laatste creëren we wel asymmetrie: de fractie van de grens van Nederland
met Duitsland is veel groter dan de fractie van de grens van Duitsland met
Nederland. Het gaat bij dergelijke analyses om het vinden van een goed ver-
klarend model, een regressiemodel in de aanwezigheid van ruimtelijke rela-
ties. Autoregressieve processen spelen dan een rol. In de jaren 80 hebben we
belangrijke bijdragen gezien, met name het beroemde artikel van Geman en
Geman en een reeks publicaties van Julian Besag (o.a. ).
Een voorbeeld van een dergelijke studie betreft de sterfte aan Buruli Ulcer,
onderzocht door Alfred Duker in zijn PhD werk . Buruli Ulcer is een zwe-
renziekte die wereldwijd veel voorkomt. Het is een aan lepra gerelateerde
ziekte die gekenmerkt wordt door de vorming van grote zweren op de huid
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 17
en het uitblijven van een immunologische reactie. Het komt vooral voor in
tropische gebieden in de wereld, zoals in verschillende landen in West
Africa. Het komt steeds meer voor en is na lepra en tbc inmiddels de derde
oorzaak van mycobacteriele infecties bij gezonde mensen. De ziekte lijkt
vooral voor te komen als er veranderingen in het milieu hebben plaatsge-
vonden, zoals de ontwikkeling van wateropslag, het winnen van zand of
irrigatie.
In een aantal dorpen ('settlements') in Ghana hebben we de sterfte aan
Buruli Ulcer gerelateerd aan het voorkomen van arsenicum in het milieu.
Er was mogelijk een relatie met de afstand tot een mijn in de buurt, met de
hoogte in het landschap en de kwaliteit van bodem en/of grondwater. In een
bodemmodel vonden we significantie tussen de sterfte aan deze ziekte en
het arsenicum in de bodem. In een watermodel vonden we significantie tus-
sen de sterfte aan deze ziekte en de afstand tot de mijn en de relatieve
hoogte.
De stochastiek bevindt zich op dezelfde plaats als in het geostatistische
voorbeeld: in de waarneming zelf. De locatie ligt vast. Buurtrelaties worden
in het voorbeeld uit Afrika geven door de grenzen van het settlement
- andere administratieve grenzen zijn in deze landen vaak niet zo helder. 17
Geef me de ruimte
Schaal.
Een belangrijk aspect binnen de ruimtelijke stochastiek betreft 'schaal'.
In eerste instantie lijkt dat vrij triviaal - maar er zijn situaties dat het toch
even anders wordt. Neerslaggegevens op de nationale schaal laten een totaal
ander beeld zien dan op de schaal van een individueel perceel.
Veranderingen in schaal hebben onze aandacht. Het model dat u hier ziet
koppelt de resolutie op een schaal van waarnemen met die op een andere.
Dat levert dan een stochastisch model op. Hiermee kunnen we van de
gemeentelijke schaal naar de provinciale schaal gaan, maar ook uitspraken
de andere kant uit doen: disaggregatie van de de provinciale naar de
gemeentelijke schaal.
Ruimte-tijd.
We zullen nu aandacht besteden aan de stochastiek in ruimte en tijd.
We concentreren ons op een reeks van beelden. We zullen beelden vergelij-
ken die allemaal hetzelfde proces of fenomeen laten zien op verschillende
momenten. De beelden moeten precies over elkaar heen vallen en de beel-
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 18
den moeten onder vergelijkbare omstandigheden zijn opgenomen. Pas dan
kunnen we een gerechtvaardigde manier maken.
In principe kunnen gegevens in de tijd als een extra dimensie worden toege-
voegd. Maar er zijn veel en belangrijke verschillen tussen ruimte en tijd.
De Franse filosoof Bergson vroeg zich of ruimte en tijd aan elkaar gelijk
gesteld kunnen worden . Hij geeft echter aan de tijd niet zozeer te zien
als een soort ruimte waarin zich de processen afspelen, maar het zich meer
als een scheppende, dynamische kracht voor te stellen. Dat is wat mij betreft
wat te simplistisch, want ik zie in de ruimte ook wel als een scheppende
kracht. Maar het procesbegrip positioneren we toch liefste in de tijd, waar we
duidelijk oorzaak en gevolg kunnen aangeven, in tegenstelling tot de ruimte.
Bij het analyseren van processen modelleren we de afhankelijkheid in de tijd
vaak anders dan in de ruimte en de combinatie ruimte-tijd levert daarmee
toch wel wat lastige problemen op - er is bijvoorbeeld geen natuurlijke
manier om de eenheden (meter en dag) te verbinden. Uitgangspunt is dat
18
Geef me de ruimte
Figuur 8: Ruimte-tijds kubus. De ruimte assen in het horizontale vlak tonen de
vegetatie. De tijd, langs de verticale as, laat de ontwikkeling van
bosbranden in de tijd zien.
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 19
wat morgen gebeurt vermoedelijk meer lijkt op wat vandaag gebeurt dan op
wat gisteren gebeurde.
In ruimte en tijd analyses proberen we stochastische beeldanalyse te koppe-
len aan de dynamiek in de tijd. We hebben bij het ITC de beschikking over
Meteosat beelden die iedere 15 minuten binnenkomen. Deze hoge temporele
resolutie gaat ten koste van de ruimtelijke resolutie. We hebben deze beel-
den gebruikt bij het monitoren van bosbranden, hun bewegingen en het
voorspellen ervan op een dag in Spanje . De ruimtelijke resolutie is hier
ca. 3 km, d.w.z. iedere pixel is de gemiddelde reflectiewaarde over een een-
heid van 9 km2. We zien een zogenaamde ruimte-tijd kubus van bosbranden.
Horizontaal is de ruimte geprojecteerd met daarin een vegetatiekaart,
verticaal de tijd. Met een wolkenvrije lucht kun je dan een redelijk model
vaststellen. Dit model was goed in staat om de beweging van bosbranden te
voorspellen.
Verdere voorbeelden zien we uiteraard op het epidemiologisch vlak waar we
de verspreiding van ziektes in ruimte en tijd besuderen. Dames en heren,
ik zou nog even door kunnen gaan, maar ik denk niet dat dat zo relevant is.
Ik wil eigenlijk overgaan naar een wat meer prangende vraag: waar doen we
het allemaal voor. Met andere woorden: hoe kunnen we op een verstandige 19
en creatieve manier omgaan met deze onzekerheden en er misschien zelfs Geef me de ruimte
wel ons voordeel mee doen.
Beslissingsondersteuning.
Een belangrijk element in al dit werk bestaat eruit om beslissingen te onder-
steunen. Dat is vaak het speuren om het beste resultaat te halen. In het ver-
leden, in het AIO werk van Jan Willem van Groenigen, hebben we aspecten
van simulated annealing gebruikt om bijvoorbeeld optimale bemonsterings-
schema's te vinden . Als je een beperkt aantal waarnemingen kunt doen,
dan is het van belang om te weten waar (of tijdens het monitoren waar en
wanneer) we dat het beste doen. Denkt u daarbij aan neerslagmetingen en
laten we ons dan afvragen: zullen we een nieuwe variabele (bijvoorbeeld een
luchtkwaliteitsvariabele) weer op deze punten meten of op andere, zullen we
meer punten nemen of misschien ook minder? Van Groenigens werk heeft
geresulteerd in procedures die breed toepasbaar zijn en waar het neerkomt
op het vaststellen van een goede doelfunctie die vervolgens geoptimaliseerd
wordt. Deze methoden hebben inmiddels hun plaats te hebben gevonden.
Maar beslissingsondersteuning gaat verder. Recent heeft Daniel van de Vlag
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 20
in zijn AIO werk aangetoond hoe vage eenheden (duinen en strand) en
beslissingen voor zand suppletie gecombineerd kunnen worden .
Hij heeft aangetoond hoe dat tot beter onderbouwde beslissingen kan leiden,
door beter om te gaan met de natuurlijke, onzekere, eigenschappen van sys-
temen en daar een goed gefundeerde analyse aan te koppelen.Verder wegen
op het gebied van Bayesiaanse netwerken proberen we op dit moment nog
verder richting te geven.
Recente ontwikkelingen
Ontwikkelingen in het opnemen en verspreiden van digitale beelden gaan
steeds sneller.Tevens wordt de mate van detaillering alleen maar groter,
evenals de frequentie van waarnemen. De snelle opmars van internet met
een snelle en efficiënte toegang tot een veelheid van beelden en (ruimtelijke)
informatie en de combinatie van digitale camera, de mobiele telefoon en
navigatiesystemen zijn de belangrijkste oorzaken. Daarmee groeien de
mogelijkheden en worden de vragen die we kunnen stellen en beantwoor-
den steeds gevarieerder. Het bekendste voorbeeld is wellicht Google Earth,
waarbij we op verschillende niveaus kunnen inzoomen op - in principe -
20 ieder stukje van de wereld. Het zal niet lang meer duren of Google Earth is
eenvoudig toegankelijk op de mobiele telefoon. Maar dit zijn gegevens,
getalletjes. Hiermee hebben we nog niet de informatie waar we echt wat
mee kunnen doen.
- Een bijzonder aspect betreft de verandering van de vragen die we nu kun-
nen stellen.Vonden we het vroeger prachtig als we een enkel beeld had-
Geef me de ruimte
den van een gebied, nu gaat het om meer dan alleen maar mooie plaatjes.
De informatie die we weergeven moet een duidelijk doel dienen. En naar-
mate de informatie toe neemt wordt het doel specifieker.
- Een stochastisch element dat we telkens langs zien komen betreft de
kwaliteit van gegevens. Kwaliteit is een breed begrip, maar is in de sto-
chastische literatuur wel beschreven. Kwaliteit hangt nauw samen met
het gebruik van de gegevens. In een studie bij de provincie Noord-Brabant
enkele jaren geleden, had men de coördinaten afgerond tot op waarden
van hele kilometers. Op mijn verbaasde vraag: 'waarom?' was het ant-
woord verrassend helder: meer had men niet nodig. Dat betekende wel dat
vragen op meer verfijnde schaal niet konden worden beantwoord. Er is uit-
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 21
gebreid literatuur voorhanden, en recent hebben we bij het ITC een con-
gres georganiseerd waar we aan deze aspecten uitvoerig aandacht hebben
besteed.
- Het blijkt steeds vaker te lonen om voorinformatie te gebruiken. In tegen-
stelling tot financiële transacties is dat in de stochastiek een heel gangbare
en geaccepteerde werkwijze.We noemen dat een Bayesiaanse analyse.
Voorinformatie kan gebruikt worden om een eerste indruk te verkrijgen,
om subjectieve kennis objectief te maken en te gebruiken, etc. Gemaakte
waarnemingen passen dan deze voorinformatie aan.
Deel 3: Visie
Na het presenteren van de twee thema's 'beeldanalyse' en 'ruimtelijke sto-
chastiek' is het tijd voor het contrapunt: mijn visie op het vakgebied. In mijn
visie komen de beelden, de vragen die we aan beelden stellen en de moge-
lijkheden die moderne stochastische methoden bieden om tot bevredigende
antwoorden te komen steeds dichter tot elkaar. Onzekerheid is inherent en
het is niet aan ons om dit in zekerheid te vertalen maar veeleer om, in de
woorden van Spinoza: 'zo veel mogelijk de baas over het toeval te worden en 21
ons handelen op een redelijk plan te baseren'. Geef me de ruimte
- De belangrijkste vraag is wat mij betreft: hoe kunnen we niet alleen waar-
nemen in de ruimte, maar hoe kunnen we de ruimte met al haar fenome-
nen begrijpen. De kennistheorieën van Kant en Locke vormen daarbij een
interessant startpunt. Hebben we 'a priori' informatie, is er zoiets als een
'vaag object an sich', en zo ja: hoe kunnen we daarmee omgaan. Er zijn
geleerden die opmerken dat stochastiek alleen nodig is bij gebrek aan
proceskennis. Maar waarom is het dan ook, in dit simpele geval, nog niet
gelukt? Liever zie ik stochastiek, naast bijvoorbeeld proceskennis en syste-
matische inventaristie, als een onafhankelijke richting in de wetenschap.
Het is een veld met een eigen terminologie, maatschappelijke toepassin-
gen en validatiemogelijkheden.
- Ik zie veel mogelijkheden bij een verdere integratie van beeldanalyse met
stochastische methoden. Stochastische meetkunde, stereologie, multivari-
ate analyses van heel veel banden, het ontdekken van extremen (vooral in
vegetatie en ondergrondstudies van belang), waarbij we niet alleen de
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 22
onzekerheid vaststellen, maar het misschien ook wel als een groot goed
zien en het kunnen gebruiken.
- Integratie tussen modellen en beeldinformatie gaat steeds verder.
Met modellen bedoel ik dan bv. transportmodellen, landbouwkundige
modellen en milieumodellen Dergelijke wiskundige modellen kunnen in
principe van beelden gebruik maken. De verschillen tussen de beschik-
baarheid van informatie en de vragen bij het gebruik ervan liggen nog
steeds ver uit maar komen stilaan wel tot elkaar. Hier is echter nog steeds
een lange weg te gaan.
- Dat brengt ons aan de vraagkant van deze methoden en technieken:
wie zit er op ons te wachten? Voorbeelden te over, los van de voorbeelden
die ik al heb laten zien. In de dagelijkse omgeving hebben we het filepro-
bleem, dat we vermoedelijk niet kunnen oplossen maar wel kunnen ver-
lichten als real-time beelden kunnen worden gekoppeld aan actuele weg-
informatie. In de precisielandbouw speelt het al langer een grote rol, door
vroegtijdig aan te geven waar gewasproblemen optreden en waar de boer
moet ingrijpen. In het milieu kunnen we beter ingrijpen als we weten welk
schip welke verontreiniging heeft veroorzaakt, hoe de kwaliteit van lucht
22 zich ontwikkelt en via een intelligent systeem is wellicht ook informatie
over de kwaliteit van bodem en grondwater te verkrijgen. Als het gaat om
uitbreidingen van steden, over beleidsondersteuning om wetlands te red-
den, landbouwgrond toe te wijzen, stedelijke ontwikkelingen te monito-
ren: het is het wachten op een verstandig gebruik van de juiste beelden
om substantieel verder te kunnen komen.
Geef me de ruimte
- Maar overal is er sprake van onzekerheid. Recent heeft het ITC gegevens
verzameld door een helikopter over Enschede te laten vliegen. Deze heeft
uiterst precieze lasergegevens opgenomen. Deze kunnen worden vertaald
in zeer gedetailleerde hoogte-informatie met een puntdichtheid van 12 tot
25 punten per m2. Bij elkaar zijn er misschien wel meer gegevens dan
Mozart noten heeft geschreven (en die had daar geen helicopter bij
nodig!). Je krijgt zeer nauwkeurige informatie over de hoogte van het ter-
rein. De auto's kun je onderscheiden, maar de takken van de bomen op de
binnenplaats nog net niet. Soms is het zelfs mogelijk om in de auto te
kijken. Kortom: we kunnen weer zoveel meer, vooral vragen beantwoorden
die vroeger niet te beantwoorden waren: het verval van dijken, waarbij
iedere millimeter telt, het verzakken van de aardbodem bij het winnen
van aardgas, maar ook storingen aan spoorrails en veranderingen in het
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 23
niveau van het oppervlaktewater. Overigens biedt deze ontwikkeling inte-
ressante mogelijkheden voor de juristen in het gehoor. Maar er zijn nog
altijd zoveel vragen die niet beantwoord kunnen worden. Zoals: vragen
met een sterke tijdscomponent of die een nog hogere resolutie nodig heb-
ben. Meer concreet: als we als boef in een auto wensen in te breken is de
informatie gelukkig onvoldoende. Als we als stedelijke dienst de hoeveel
hout aan een boom willen vaststellen dan is dat nog geen eenvoudig pro-
ces en blijft er een grote mate van onzekerheid. Het is in deze positie dat
er de komende jaren een flinke vooruitgang te verwachten is.
- Er zijn verschillende technieken om hier wat verder mee te gaan. Ik denk
daarbij aan wavelets, Bayesiaanse netwerken, maar ook aan het modernere
'boosting', kortom aan veel aspecten die we tegenkomen binnen het
machine learnen.
Deel 4: Het netwerk
Dames en heren,
Geef me de ruimte. De ruimte is waar we allemaal mee te maken hebben. 23
De ruimte wordt schaars en een zorgvuldig omgaan met deze schaarse ruim- Geef me de ruimte
te is een essentiële opgave voor ons allen. Waar vinden we de rust en de stil-
te, waar is voldoende voedsel, waar is schone lucht waar onze kinderen en
kleinkinderen en vele generaties daarna recht op hebben. Niet alleen over
tienduizend jaar, maar zoals de hooggeleerde Kwee het ooit formuleerde :
ook nog over een miljoen jaar. Het omgaan met onzekerheden zoals ik heb
laten zien vanmiddag vraagt een kwantitatieve, stochastische benadering.
Maar het vraagt ook een kwaliteit van onze bestuurders - om te kunnen
gaan met kansen en met onzekerheden. Mede om die reden is dit werkveld
zo de moeite waard.
Ca. 1 jaar geleden ben ik met veel enthousiasme begonnen aan mijn aanstel-
ling bij de Universiteit Twente. Het is echter ook al weer bijna 12 jaar geleden
dat ik voor het eerst een oratie hield - in de tussenliggende periode was ik
hoogleraar in Wageningen.Toen formuleerde ik het als de grootste uitdaging
om tot een integrale benadering van alle ruimtelijke statistiek te komen.
Hoewel we een heel eind zijn, ben ik geneigd dat nu toch wat te classificeren
onder de noemer 'jeugdige overmoed'. Mijn ambitie met de huidige leerstoel
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:27 Pagina 24
is wat bescheidener: graag wil ik proberen te werken aan het uitbreiden van
de mogelijkheden van een stochastische analyse van beelden.Theoretische
kennis bestaat of ontwikkelen we bij de universiteit, de problemen en maat-
schappelijke uitdagingen vinden we in al hun variatie binnen het ITC en
haar internationale netwerk. Met de hooggeleerde Bagchi en met verschillen-
de medewerkers van de leerstoelgroep stochastische systeem- en signaal-
theorie en van de leerstoelgroep kansrekening statistiek en verschillende
collega's binnen de onderzoekschool CTIT heb ik al een aantal inspirerende
gesprekken kunnen voeren. Er is veel kennis voorhanden op het vlak van de
temporele stochastiek - deze richt zich vooral op patronen in de tijd. De
waarde van aandelen, prijsontwikkelingen, temperatuurschommelingen, etc.
De ruimte vormt daarbij een onmisbare component.
Mijn eigen groep aan het ITC, de staf en de PhD studenten, maar ook mijn
collegae: zij allen dragen bij aan de verdere ontwikkeling van het vakgebied.
Contacten met het bedrijfsleven zijn zeer vruchtbaar en inspirerend. Ook
met Wageningen Universiteit onderhoud ik nog verschillende levendige
contacten. Binnen Nederland is met name de vereniging voor statistiek en
operationele research belangrijk. Daarnaast kennen we het netwerk van
stochastici met hun inmiddels legendarische bijeenkomsten onder de val-
24 lende blaadjes in Lunteren.
Internationaal liggen er grote mogelijkheden. Europees, uiteraard met instel-
lingen in vele landen en met mogelijkheden in oost-Europa. Interessante
samenwerking hebben we al langer met India, met name met het Indian
Institute of Remote Sensing. We bestuderen nu ook de ontwikkeling van
theeplantages, en proberen patronen van bomen en bossen op verschillende
Geef me de ruimte
schalen te modelleren met fractale methoden. Samenwerking met China
gaat steeds verder en wordt concreter. Binnenkort gaan met de universiteit
in Wuhan op PhD niveau aan de slag. We gaan kijken naar het monitoren
van onzekere objecten.Verder gaan we stochastische beelden analyseren
gekoppeld aan het monitoren van de droogte in Oost-Afrika. Daarnaast heb-
ben we lopende onderwijscontacten met instituten in Tanzania en Nigeria,
terwijl samenwerking met Zuid-Afrika begint te lopen.
Ik blijf het fascinerend vinden om met buitenlandse collega's en studenten
samen te werken, verschillende culturen en wetenschappelijke benaderin-
gen te ervaren en gezamenlijk tot een mooi resultaat te komen. De grootste
fascinatie is dan vooral de specifieke vraagstelling, ingegeven door lokale
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:28 Pagina 25
ontwikkeling, lokale voorwaarden en lokale mogelijkheden. Zo is in West
Europa de milieuregelgeving al ver, terwijl we in Nigeria nog moeten probe-
ren om de eerste milieueffecten van de oliepijpleidingen in kaart te krijgen.
Geef me de ruimte. Ik neem aan dat u uit het voorafgaande heeft begrepen
waar ik daar mee op doel: mijn werk zal zich richten op een stochastische
analyse van ruimtelijke gegevens in een brede zin. Satellietbeelden, en veld-
waarnemingen, gemodelleerde gegevens, kortom in principe alle gegevens
waarbij de ruimtelijke verankering van belang is. Dat wil ik dan graag uit-
breiden met gegevens (beelden) met een essentiële temporele verankering.
Aan het einde van deze rede neem ik u nogmaals mee naar de kunst,
naar een schilderij dat steeds erg tot mijn verbeelding heeft gesproken:
'La Primavera' van Botticelli.
25
Geef me de ruimte
Figuur 9: Hermes wuift de laatste wolkjes weg in `La Primavera' van Botticelli,
waarmee hij de ruimte creëert.
Het is een schilderij uit rond 1478. We keren ons hier naar een tijd waarin de
wereld zich vrij maakte van de beknellingen van de middeleeuwen. We zien
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:28 Pagina 26
links op het schilderij Hermes, die de laatste wolkjes wegwuift, waarmee hij
het overzicht, en de ruimte krijgt. Drie vrouwfiguren staan in een bloemen-
tuin die in die tijd zijn gelijke niet kende, bevattende meer dan vijfhonderd
verschillende soorten, in detail geschilderd. De vrouwen representeren mis-
schien wel de wetenschap, de kennis en de schoonheid. Of zijn het zijn drie
dochters? Zij kunnen vrijelijk bewegen en zich optimaal ontwikkelen. Hun
wordt de ruimte gegeven. Mijn taak is het de wolken weg te houden of weg
te wuiven - een belangrijke taak van een manager op vele niveaus. Alleen in
dergelijke omgeving kunnen we vooruit.
Geef me de ruimte. Wetenschap kan enkel gedijen bij voldoende vrijheid van
denken. In die zin is ruimte gelijk aan vrijheid. De vrijheid om te kiezen, om
te handelen, om nieuwe wegen te verkennen, nieuwe onderwerpen aan te
snijden, weten dat interessante en veelbelovende gedachten op een positief
onthaal kunnen rekenen. Dat dit een voorwaardelijke vrijheid moet zijn is
misschien maar goed ook, maar het kan niet zo zijn dat de voorwaarden de
vrijheid overheersen. Nee, geef mij de ruimte, de voorwaarden vind ik wat
minder boeiend. Binnen de huidige positie heb ik deze vrijheid uitstekend
kunnen ervaren.
26
Mijnheer de rector magnificus,
Deze leerstoel is tot stand gekomen uit een samenwerking tussen het ITC en
de universiteit Twente. Het is verleidelijk om nu een politieke uitspraak te
doen over de samenwerking tussen de universiteit en het ITC die op
bestuurlijk niveau steeds verder gaat. Dat zal ik niet doen. Ik wil volstaan
Geef me de ruimte
met de opmerking dat we misschien pas aan het begin staan van deze
wederzijdse samenwerking. Er is in mijn ogen een duidelijk wetenschappe-
lijke meerwaarde in het creëren van deze samenwerking. De technisch-
wetenschappelijke kennis binnen de UT en de maatschappelijke-weten-
schappelijke kennis binnen het ITC bieden vele vruchtbare mogelijkheden.
Op het gebied van stochastiek, maar ook op gebieden waar deze methoden
worden toegepast: transport en vervoer, ontwikkelingen in de informatica
waar het 'geo' aspect verder kan worden ontwikkeld, global change, kwaliteit
van het milieu, kortom in de richting van een duurzame samenleving.
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:28 Pagina 27
Deel 5: Dankwoord
Tenslotte, als coda bij deze rede, wil ik een aantal mensen bedanken die
mede aan de basis staan van mijn nieuwe uitdaging aan Twente universiteit.
- Mijn leraren op het gebied van stochastiek, kansrekening en ruimtelijke
statistiek. De docenten aan de technische universiteit Eindhoven, in het
bijzonder de hooggeleerde Doornbos en Steutel en mijn begeleider des-
tijds, Dr. Nico Linssen. De docenten aan Wageningen Universiteit, met
name de begeleiders van mijn promotieonderzoek, de hooggeleerde
Corsten en Bouma en Dr. Aad van Eijnsbergen.
- Zij die deze leerstoel mede hebben mogelijk gemaakt: de benoemings-
adviescommissie die een positief oordeel velde en het college van bestuur
die dit oordeel overnam. De rectoren prof. Zijm van Twente Universiteit en
professor Molenaar van het ITC.Van prof. Zijm bleek ik in zowel zijn als
mijn jonge jaren nog enkele beginselen uit de stochastiek te hebben
geleerd. Graag had ik ook zoiets van prof. Molenaar laten zien, maar de
historische waarde van de notulen van de GGG uit de jaren tachtig zijn
nog te gering dat iemand zich de moeite heeft getroost ze te digitaliseren.
27
- Mijn ouders, die me altijd hebben gestimuleerd om verder te kijken, Geef me de ruimte
nieuwsgierig te zijn naar wetenschappelijke uitdagingen, een open mind
te hebben naar ontwikkelingen in welk wetenschapsgebied dan ook en
ook de rust te zoeken bij muziek, literatuur, filosofie en natuur. Ik vind het
ontzettend leuk dat mijn vader hier in het cortege is gaan zitten.
Normaliter draag ik zijn toga, die ik vandaag even voor een echte Twentse
heb ingeruild. Mijn moeder die steeds de randvoorwaarden geschapen
heeft waarbinnen ik me in alle vrijheid kon ontwikkelen.
- En tenslotte mijn drie dochters Judith, Olga en Fleur, en mijn vrouw Anita.
De warmte thuis, het meeleven met elkaar en het wederzijds begrip zijn
onmisbaar en onbetaalbaar. Ik kan u verzekeren dat drie opgroeiende mei-
den om je heen je wakker en bij de tijd houden. We hebben met elkaar
geen gemakkelijk jaar gehad. De verhuizing naar Enschede bracht heel
wat beweging met zich mee en dat ging zeker niet vanzelf. Daarnaast
heeft het overlijden van een zeer dierbare vriendin ons allen erg aangegre-
pen. Met elkaar hebben we dit opgelost. Ik vertrouw erop dat we nu in een
wat rustiger ruimte belanden en dat het allemaal niet voor niets is
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:28 Pagina 28
geweest. Lieverds, zonder jullie was ik niet wie ik ben, was het met mij
nooit geworden zoals het nu is en zal het ook nooit zijn zoals het moet
zijn.
Geef me de ruimte. Het is de door mij zo gewaardeerde dichter en literator
Fernando Pessoa die in zijn boek der rusteloosheid wijst op onze mogelijkhe-
den en verantwoordelijkheden:
De waarachtige landschappen zijn diegene die we zelf creëren, want zo
zien we hen zoals ze werkelijk zijn, dat wil zeggen hoe ze geschapen zijn.
Ik heb gezegd.
28
Geef me de ruimte
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:28 Pagina 29
Referenties
Stein, A., and De Beurs, K., Map indices to quantify semantic accuracy in
segmented Landsat images, International Journal of Remote Sensing, 26,
2937-2951, 2005
Glasbey, C.A., and Horgan, G.W., Image analysis for the biological sciences,
Wiley, Chichester, 1995
Epinat,V., and Stein, A., and De Jong, S.M., and Bouma, J., A wavelet
characterization of hgh-resolution NDVI patterns for precision agriculture,
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 3,
121 - 132, 2001
Kolmogoroff, A.N., Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Ergebnisse
der Mathematik, Springer-Verlag Berlin, 1933
Matheron, G.,The intrinsic random functions and their applications, Advances
in applied probability, 5, 439 - 468, 1973.
Stein, A., Spatial interpolation, Wageningen University, 1991
Kyaruzi, J.K., Quality assessment of DEM from radargrammetry data: quality
assessment from the user perspective, ITC, 2005
Stoyan, D., and Kendall, W.S., and Mecke, J., Stochastic geometry and its
applications, Wiley, New York, 1995
Baddeley, A.J., Combinatorial foundations of stochastic geometry, Proc. London
Math. Soc., 42, 154 -177, 1981
Diggle, P.J., Statistical Analysis of Spatial Point Patterns -2nd edition, Arnold
publishers, London, 2003 29
Kheamba, W.M., Development and application of spatial and temporal statistical Geef me de ruimte
methods for improved sampling of wildlife, Wageningen University, ITC, 2000
Geman, S., and Geman, D., Stochastic relaxation, Gibbs distributions and the
Bayesian restoration of images}, IEEE Transactions on Pattern Analysis and
Machine Intelligence, 6, 721 -741, 1984.
Besag, J., On the statistical analysis of dirty pictures, Journal of the Royal
Statistical Society, B - 48, 259 - 302, 1984
Duker, A., Spatial analysis of factors implicated in Micobacterium ulcerans
infection in Ghana, Wageningen University, 2005
Bergson, H.,Time and free will. Dover Publications, 2001
Umamaheshwaran, R., and Bijker, W., and Stein, A., Image mining for modeling
of forest fires from Meteosat images, IEEE Transactions on Geoscience and
Remote Sensing, 45, 246-253, 2006
Van Groenigen, J.W., Constrained optimisation of spatial sampling:
a geostatistical approach, Wageningen University, 1999
Van de Vlag, D.E., Modeling and visualizing dynamic landscape objects and their
qualities, Wageningen University, ITC, 2006
Kwee, S.L., Mens, techniek en toekomst, Wijsgerig perspectief op maatschappij
en wetenschap 22, 46 -53, 1981
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:28 Pagina 30
30
Geef me de ruimte
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:28 Pagina 31
070910 Oratieboekje Stein 17-09-2007 08:28 Pagina 32
Universiteit Twente