Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) - получение информации о поверхности Земли и объектах на ней, атмосфере, океане, верхнем слое земной коры бесконтактными методами, при которых регистрирующий прибор удален от объекта исследований на значительное расстояние. Общей физической основой дистанционного зондирования является функциональная зависимость между зарегистрированными параметрами собственного или отраженного излучения объекта и его биогеофизическими характеристиками и пространственным положением.

В современном облике дистанционного зондирования выделяются два взаимосвязанных направления - естественно-научное (дистанционные исследования) и инженерно-техническое (дистанционные методы), что нашло отражение в широко распространенных англоязычных терминах remote sensing и remote sensing techniques. Понимание сущности дистанционного зондирования неоднозначно. Аэрокосмическая школа Московского университета им. М.В.Ломоносова в качестве предмета дистанционного зондирования как научной дисциплины рассматривает пространственно-временные свойства и отношения природных и социально-экономических объектов, проявляющиеся прямо или косвенно в собственном или отраженном излучении, дистанционно регистрируемом из космоса или с воздуха в виде двумерного изображения - снимка. Эта существенная часть дистанционного зондирования названа аэрокосмическим зондированием (АКЗ) , что подчеркивает его преемственность с традиционными аэрометодами. Метод аэрокосмического зондирования основан на использовании снимков, которые, как свидетельствует практика, представляют наибольшие возможности для комплексного изучения земной поверхности.

Во всех странах действенным стимулом развития аэрокосмического зондирования служат запросы военных ведомств. С внедрением космических методов и современных цифровых технологий аэрокосмическое зондирование приобретает все более важное экономическое значение и становится обязательным элементом высшего образования в природоведческих вузах, превращается в мощное средство изучения Земли от локальных исследований отдельных компонентов до глобального изучения планеты в целом. Поэтому при изложении различных аспектов аэрокосмического зондирования целесообразно рассматривать его как метод исследований, результативно применяемый во всех науках о Земле, и, прежде всего в географии.

История и современное состояние аэрокосмического зондирования

Дистанционные методы применяются в исследованиях Земли очень давно. Вначале использовались рисованные снимки , которые фиксировали пространственное расположение изучаемых объектов. С изобретением фотографии возникла наземная фототеодолитная съемка, при которой по перспективным фотоснимкам составляли карты горных районов. Развитие авиации обеспечило получение аэрофотоснимков с изображением местности сверху, в плане. Это вооружило науки о Земле мощным средством исследований — аэрометодами.

История развития аэрокосмических методов свидетельствует о том, что новые достижения науки и техники сразу же используются для совершенствования технологий получения снимков. Так произошло в середине XX в., когда такие новшества, как компьютеры, космические аппараты, радиоэлектронные съемочные системы, совершили революционные преобразования в традиционных аэрофотометодах - зародилось аэрокосмическое зондирование. Космические снимки предоставили геоинформацию для решения проблем регионального и глобального уровней.

В настоящее время отчетливо проявляются следующие тенденции поступательного развития аэрокосмического зондирования.

• Космические снимки, оперативно размещаемые в Интернете, становятся наиболее востребованной видеоинформацией о местности как для специалистов-профессионалов, так и для широких слоев населения.
• Разрешение и метрические свойства космических снимков открытого доступа быстро повышаются. Получают распространение орбитальные снимки сверхвысокого разрешения - метрового и даже дециметрового, которые успешно конкурируют с аэроснимками.
• Аналоговые фотографические снимки и традиционные технологии их обработки утрачивают свое прежнее монопольное значение. Основным обрабатывающим прибором стал компьютер, оснащенный специализированным программным обеспечением и периферией.
• Развитие всепогодной радиолокации превращает ее в прогрессивный метод получения метрически точной пространственной геоинформации, который начинает эффективно комплексироваться с оптическими технологиями аэрокосмического зондирования.
• Быстро формируется рынок разнообразной продукции аэрокосмического зондирования Земли. Неуклонно увеличивается число коммерческих космических аппаратов, функционирующих на орбитах, особенно зарубежных. Наибольшее применение находят снимки, получаемые ресурсными спутниковыми системами Landsat (США), SPOT (Франция), IRS (Индия), картографическими спутниками ALOS (Япония), Cartosat (Индия), спутниками сверхвысокого разрешения Ikonos, QiuckBird, GeoEye (США), в том числе радиолокационными TerraSAR-X и TanDEM-X (Германия), выполняющими тандемную интерферометрическую съемку. Успешно эксплуатируется система спутников космического мониторинга RapidEye (Германия).

Принципиальная технологическая схема дистанционных исследований Земли

Рис. 1

На рис.1 в обобщенном виде представлена принципиальная схема выполнения аэрокосмических исследований. Она включает основные технологические этапы: получение снимка объекта исследования и дальнейшую работу со снимками - их дешифрирование и фотограмметрическую обработку, а также конечную цель исследований - составленную по снимкам карту, геоинформационную систему, разработанный прогноз. Поскольку получить необходимые характеристики изучаемого объекта только по снимкам без каких-либо натурных определений, без обращения к «земной правде» в большинстве случаев невозможно, необходимо их эталонирование. Важным элементом исследований по снимкам является также оценка достоверности и точности полученных результатов. Для этого приходится привлекать другую информацию и обрабатывать ее иными методами, что требует дополнительных затрат.

Снимок - основное понятие аэрокосмического зондирования

Аэрокосмические снимки — основной результат аэрокосмических съемок, для выполнения которых используют разнообразные авиационные и космические носители (рис. 2). Аэрокосмические съемки делят на пассивные , которые предусматривают регистрацию отраженного солнечного или собственного излучения Земли, и активные , при которых выполняют регистрацию отраженного искусственного излучения.

Рис. 2

Аэрокосмический снимок — это двумерное изображение реальных объектов, которое получено по определенным геометрическим и радиометрическим (фотометрическим) законам путем дистанционной регистрации яркости объектов и предназначено для исследования видимых и скрытых объектов, явлений и процессов окружающего мира, а также для определения их пространственного положения.

Диапазон масштабов современных аэрокосмических снимков огромен: он может меняться от 1:1000 до 1:100 000 000, т. е. в сто тысяч раз. При этом наиболее распространенные масштабы аэрофотоснимков лежат в пределах 1:10 000—1:50 000, а космических — 1:200 000—1:10 000 000. Все аэрокосмические снимки принято делить на аналоговые (обычно фотографические) и цифровые (электронные). Изображение цифровых снимков образовано из отдельных одинаковых элементов — пикселов (от англ. picture element — рixel ); яркость каждого пиксела характеризуется одним числом.

Аэрокосмические снимки как информационные модели местности характеризуются рядом свойств, среди которых выделяют изобразительные, радиометрические (фотометрические) и геометрические. Изобразительные свойства характеризуют способность снимков воспроизводить мелкие детали, цвета и тоновые градации объектов, радиометрические свидетельствуют о точности количественной регистрации снимком яркостей объектов, геометрические характеризуют возможность определения по снимкам размеров, длин и площадей объектов и их взаимного положения.

Важными показателями снимка служат охват и пространственное разрешение . Обычно для исследований требуются снимки большого охвата и высокого разрешения. Однако удовлетворить эти противоречивые требования в одном снимке не удается. Обычно чем больше охват получаемых снимков, тем ниже их разрешение. Поэтому приходится идти на компромиссные решения либо выполнять одновременно съемку несколькими системами с различными параметрами.

Технологии получения и основные типы аэрокосмических снимков

Аэрокосмическую съемку ведут в окнах прозрачности атмосферы (рис.3), используя излучение в разных спектральных диапазонах - световом (видимом, ближнем и среднем инфракрасном), тепловом инфракрасном и радиодиапазоне.

Рис. 3

В каждом из них применяют разные технологии получения изображения и в зависимости от этого выделяются несколько типов снимков (рис.4).

Рис.4

Снимки в световом диапазоне делятся на фотографические и сканерные, которые в свою очередь подразделяются на полученные оптико-механическим сканированием (ОМ-сканерные) и оптико-электронным с использованием линейных приемников излучения на основе приборов с зарядовой связью (ПЗС-сканерные). На таких снимках отображаются оптические характеристики объектов - их яркость, спектральная яркость. Применяя многозональный принцип съемки, получают в этом диапазоне многозональные снимки , а при большом числе съемочных зон - гиперспектральные , использование которых основано на спектральной отражательной способности объектов съемки, их спектральной яркости .

Проводя съемку с использованием приемников теплового излучения - тепловую съемку , - получают тепловые инфракрасные снимки. Съемку в радиодиапазоне ведут, применяя как пассивные, так и активные методы, и в зависимости от этого снимки делятся на микроволновые радиометрические, получаемые при регистрации собственного излучения исследуемых объектов, и радиолокационные снимки, получаемые при регистрации отраженного радиоизлучения, посылаемого с носителя - радиолокационной съемке .

Методы получения информации по снимкам: дешифрирование и фотограмметрические измерения

Необходимая для исследований информация (предметно-содержательная и геометрическая) извлекается из снимков двумя основными методами, это дешифрирование и фотограмметрические измерения

Дешифрирование, которое должно дать ответ на основной вопрос - что изображено на снимке, позволяет получать предметную, тематическую (в основном качественную) информацию об изучаемом объекте или процессе, его связях с окружающими объектами. В визуальном дешифрировании обычно выделяют чтение снимков и их интерпретацию (толкование). Умение читать снимки базируется на знании дешифровочных признаков объектов и изобразительных свойств снимков. Глубина же интерпретационного дешифрирования существенно зависит от уровня подготовки исполнителя. Чем лучше знает дешифровщик предмет своего исследования, тем полнее и достовернее информация, извлекаемая из снимка.

Фотограмметрическая обработка (измерения) призвана дать ответ на вопрос - где находится изучаемый объект и каковы его геометрические характеристики : размер, форма. Для этого выполняется трансформирование снимков, их изображение приводится в определенную картографическую проекцию. Это позволяет определять по снимкам положение объектов и их изменение во времени.

Современные компьютерные технологии получения информации по снимкам позволяют решать следующие группы задач:

• визуализация цифровых снимков;
• геометрические и яркостные преобразования снимков, включая их коррекцию;
• конструирование новых производных изображений по первичным снимкам;
• определение количественных характеристик объектов;
• компьютерное дешифрирование снимков (классификация).

Для выполнения компьютерного дешифрирования применяют наиболее распространенный подход, основанный на спектральных признаках, в качестве которых служит набор спектральных яркостей, зарегистрированных многозональным снимком. Формальная задача компьютерного дешифрирования снимков сводится к классификации — последовательной «сортировке» всех пикселов цифрового снимка на несколько групп. Для этого предложены алгоритмы классификации двух видов — с обучением и без обучения, или кластеризации (от англ. cluster — скопление, группа). При классификации с обучением пикселы многозонального снимка группируются на основе сравнения их яркостей в каждой спектральной зоне с эталонными значениями. При кластеризации же все пикселы разделяют на группы-кластеры по какому-либо формальному признаку, не прибегая к обучающим данным. Затем кластеры, полученные в результате автоматической группировки пикселов, дешифровщик относит к тем или иным объектам. Достоверность компьютерного дешифрирования формально характеризуется отношением числа правильно классифицируемых пикселов к их общему числу.

Вычислительные алгоритмы, основанные на спектральных признаках отдельных пикселов, обеспечивают надежное решение только самых простых классификационных задач; они рационально включаются в качестве элементов в сложный процесс визуального дешифрирования, которое пока остается основным методом извлечения природной и социально-экономической информации из аэрокосмических снимков.

Применение аэрокосмического зондирования в картографировании и исследованиях Земли

Аэрокосмические снимки применяются во всех направлениях изучения Земли, но интенсивность их использования и результативность применения в разных областях исследований различны. Они чрезвычайно важны в исследованиях литосферы, показывая раздробленность геологического фундамента линейными разломами и кольцевыми структурами и облегчая поиски месторождений полезных ископаемых; в исследованиях атмосферы, где снимки дали основу метеорологических прогнозов; благодаря снимкам из космоса открыта вихревая структура океана, зафиксировано состояние растительного покрова Земли на рубеже веков и его изменения в последние десятилетия. Пока космические снимки значительно меньше применяются при социально-экономических исследованиях. Различаются и типы задач, решаемых по снимкам в разных предметных областях. Так, решение инвентаризационных задач реализуется при изучении природных ресурсов, например при картографировании почв, растительности, поскольку снимки наиболее полно отображают сложную пространственную структуру почвенно-растительного покрова. Оценочные задачи, оперативная оценка состояния экосистем выполняются в рамках исследований биопродуктивности океанов, ледового покрова морей, контроля за пожароопасной ситуацией в лесах. Прогностические задачи, использование снимков для моделирования и прогнозирования наиболее развито в метеорологии, где их анализ является основой прогнозов погоды, в гидрологии — для прогноза талого стока рек, паводков и наводнений. Начинаются исследования по прогнозированию сейсмической активности, землетрясений на основе анализа состояния литосферы и верхней атмосферы.

При работе со снимками используются все виды их обработки, но наиболее широко развито дешифрирование снимков, прежде всего визуальное, которое теперь подкрепляется возможностями компьютерных улучшающих преобразований и классификации изучаемых объектов по снимкам. Большое развитие получило создание по снимкам различных производных изображений на основе спектральных индексов. С выполнением гиперспектральной съемки стали создаваться десятки видов таких индексных изображений. Разработка методов интерферометрической обработки материалов радиолокационной съемк и открыла возможность высокоточных определений смещений земной поверхности. Переход к цифровым методам съемки, развитие цифровой стереоскопической съемки и создание цифровых фотограмметрических систем расширили возможности фотограмметрической обработки космических снимков, используемой главным образом для создания и обновления топографических карт.

Хотя одно из основных достоинств космических снимков заключается в совместном отображении всех компонентов земной оболочки, обеспечивающем комплексность исследований, тем не менее применение снимков в различных областях изучения Земли шло пока разрозненно, так как везде требовалась углубленная разработка собственных методик. Идея комплексных исследований наиболее полно реализована при выполнении в нашей стране программы комплексной картографической инвентаризации природных ресурсов, когда по снимкам создавались серии взаимоувязанных и взаимосогласованных карт. Осознание на рубеже веков экологических проблем, нависших над человечеством, и парадигма изучения Земли как системы вновь активизировали комплексные межотраслевые исследования.

Анализ применения снимков в разных направлениях исследований четко показывает, что при всем многообразии решаемых задач магистральный путь практического использования аэрокосмических снимков лежит через карту, которая имеет самостоятельное значение и, кроме того, служит базовой основой ГИС.

Рекомендуемая литература

1. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В . Аэрокосмические методы географических исследований - М.:Изд.Центр Академия. 2004. 336 с.

3. Краснопевцев Б.В. Фотограмметрия. - М.:МИИГАиК, 2008. - 160 с.

2. Лабутина И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков. - М.:Аспект Пресс. 2004. -184 с.

4. Смирнов Л.Е. Аэрокосмические методы географических исследований. - СПб.:Изд-во С-Петербургского ун-та, 2005. - 348 с.

5. Рис. Г.У. Основы дистанционного зондирования. -М.: Техносфера, 2006, 336 с.

6. Jensen J.R. Remote sensing of the environment: an Earth resource perspective. — Prentice Hall, 2000. — 544 p.

Атласы аэрокосмических снимков:

8. Дешифрирование многозональных аэрокосмических снимков. Методика и результаты. — М.: Наука; Берлин: Академи-Ферлаг. — Т. 1. — 1982. — 84 с.;

9. Дешифрирование многозональных аэрокосмических снимков. Система «Фрагмент». Методика и результаты. — М.: Наука; Берлин: Академи-Ферлаг. Т. 2. — 1988. — 124 с.

10. Космические методы геоэкологии. — М.: Изд-во Моск. ун-та, 1998. — 104 с.

Современный мир не перестает удивлять нас новыми открытиями и достижениями. В наши дни человек владеет колоссальными знаниями. Область его интересов и деятельность ограничиваются не только Землей, а выходят и за ее пределы.

Наука и технологии служат человеку в первую очередь для улучшения качества его жизни и становятся теми средствами, с помощью которых можно находить более эффективные способы решения экономических, экологических и социальных проблем.

Сегодня все более активно используются данные о нашей планете, получаемые с искусственных спутников и пилотируемых космических аппаратов. Они называются данными дистанционного (удаленного) зондирования. Этот широко применяемый в наши дни термин - синоним словосочетаний «изображение Земли из космоса» и «космические снимки Земли». К основным достоинствам дистанционного зондирования можно отнести возможность мониторинга (от лат. monitor - тот, кто предупреждает) или регулярных наблюдений за динамикой географических процессов.

Дистанционные методы исследования окружающей среды были известны еще в древнем Риме. В XVIII в. люди научились получать первые снимки-рисунки различных объектов с помощью фотокамеры - камеры-обскуры (от лат. camera - комната и obscura - темная). С развитием фотографии появилась возможность моментально получать детальные и точные снимки. Сначала проводилась фотосъемка местности (с воздушных шаров и воздушных змеев, позднее - с аэростатов и аэропланов). Первый космический снимок Земли был сделан в I960 г.

За последние годы развитие компьютерных технологий и ГИС привели к тому, что данные спутникового мониторинга нашли применение в самых разных областях - от сельского хозяйства до геоэкологии. Это позволило оперативно реагировать на малейшие изменения в окружающей среде и предупреждать опасные явления и процессы.

Одно из известных вам направлений использования космических снимков - метеорология. Изучение - одна из самых сложных научно-практических задач. Возможности дистанционных методов зондирования позволили вести наблюдение за на обширных пространствах в режиме реального времени и отслеживать формирование (определять тип и мощность облачности, получать ее стереоскопическое изображение, измерять температуру и т.д.). Слежение за формированием и передвижением позволило заранее прогнозировать опасные для человека явления природы (ураганы, смерчи, торнадо) и тем самым предупреждать их тяжелые последствия.

Космическая съемка незаменима при составлении метеопрогнозов, прогнозировании опасных атмосферных явлений, при исследовании Земли. Она позволяет определять местоположение локальных источников загрязнения (теплоэлектростанций, целлюлозно-бумажных комбинатов и др.) и вести наблюдение за экологической ситуацией в районах захоронения токсичных отходов.

Важное практическое направление использования космоснимков - учет природных ресурсов. Дистанционное зондирование значительно упростило оценку их запасов, особенно в труднодоступных районах. Так, при изучении стало проще производить подсчет площадей лесов, определять тип лесонасаждений и возраст деревьев, доминирующие породы и объем биомассы. Упростились не только картографирование лесных массивов, но и контроль за их сохранностью, включая контроль за рубками, границами водоохранных зон и т.п.

Спутниковые данные помогают раннему (оперативному) обнаружению пожаров. Известно, что при площади очага пожара менее 5 га его ликвидация осуществляется десантом всего из 4-б человек, то есть относительно легко и быстро.

Природные стихийные бедствия, такие как наводнения, ураганы, землетрясения, торнадо и другие, наносят огромный экономический ущерб и приводят к человеческим жертвам. Поэтому мониторинг чрезвычайных ситуаций очень важен. Использование дистанционных методов зондирования позволяет прогнозировать возникновение чрезвычайных ситуаций, локализировать опасные явления на начальных стадиях развития и значит - уменьшить возможный ущерб.

В настоящее время наземные службы России контролируют 27% площади лесного фонда, 47% - находятся под охраной авиационной лесной службы. Неохраняемая площадь составляет 26%, или около 300 млн га. Над этой площадью контроль осуществляется только при помощи спутниковой съемки. С ее помощью можно выявить вновь возникающие очаги пожара даже под дымовой завесой, а в случае возгорания торфа - даже при отсутствии открытого пламени.

Применение дистанционного зондирования в изучении минеральных ресурсов позволяет исследовать условия залегания горных пород и оценить объемы предполагаемых месторождений. Эффективно использование космических снимков и при поиске нефти, природного газа, угля, решении проблем развития альтернативных источников энергии, таких как геотермальная, энергия солнца и ветра, а также при строительстве и эксплуатации атомных и гидроэлектростанций.

Космические снимки используют для изучения водных и биоресурсов, в частности для определения запасов фитопланктона и рыбного промысла, для исследования ареалов обитания различных видов животных.

Применение космических снимков в сельском хозяйстве позволяет повысить эффективность использования земель, так как они «видят» районы с угнетенной и помогают определить, куда и сколько нужно внести удобрений, где и как часто производить полив, когда можно собирать урожай.

Применение космических снимков для исследования морских акваторий также позволяет решать разнообразные хозяйственные задачи: исследовать ледовую обстановку, осуществлять контроль над рыболовством. Кроме того, они обеспечивают проведение мониторинга температурного режима и солености воды, изучение изменений береговой линии шельфа. Особенно заинтересованы в дистанционном зондировании морских акваторий научно-исследовательские организации и компании, занимающиеся добычей морепродуктов и в шельфовой зоне и обеспечивающие судоходство и навигацию.

Космические снимки позволяют оценить и льда, что вместе с анализом температурных показателей дает возможность прогнозировать скорость таяния снега и предупреждать наводнения. Обнаружение и локализация ледяных , на сибирских реках, например, позволяют избежать резкого подъема уровня воды и связанных с ним бедствий.

Развитие хозяйственной деятельности неразрывно связано с использованием природных ресурсов. Интенсивное их потребление в прошлом веке привело к существенному ухудшению экологической ситуации во многих районах страны. Система спутникового мониторинга помогает своевременно обнаруживать загрязнения водных объектов и почв, воздуха и , мест разрывов нефте- и газопроводов, оценить выбросы загрязняющих веществ промышленными предприятиями и своевременно бороться с проблемами обезлесения и опустынивания.

На сегодняшний день практически не осталось направлений в исследовании Земли, в которых бы не использовались космические снимки. Применение спутникового мониторинга дает возможность управлять территориями, правильно и своевременно принимать решения в случае возникновения чрезвычайной ситуации.

Напомним, что для дешифрирования космического снимка в первую очередь необходимо определить, какое это явление (объект) изображено на снимке и на какой территории. Затем - найти явление (объект) на карте, определить его географическое положение, качественные и количественные характеристики.

Введение

Аналитическая химия- это наука об определение химического состава вещества и отчасти их химического строения. Методы аналитической химии позволяют отвечать на вопросы о том, из чего состоит вещество, какие компоненты входят в его состав. Еще важнее: каково количество этих компонентов или какова их концентрация. Эти методы часто дают возможность узнать, в какой форме данный компонент присутствует в веществе.

В задачу аналитической химии входит разработка теоретических основ методов, установление границ их применимости, оценка метрологических и других характеристик, создание методик анализа различных объектов

Можно выделить три функции аналитической химии как области знания:

1) Решение общих вопросов анализа

2) Разработка аналитических методов

3) Решение конкретных задач анализа

Химический анализ может быть различным. Качественный и количественный, валовый и локальный, диструктивный и недиструктивный, контактный и дистанционный.

Целью данного реферата является более подробное изучение дистанционного анализа, его механизма.

Дистанционное зондирование.

Дистанционное зондирование – это сбор информации об объекте или явлении с помощью регистрирующего прибора, не находящегося в непосредственном контакте с данным объектом или явлением. Термин "дистанционное зондирование" обычно включает в себя регистрацию (запись) электромагнитных излучений посредством различных камер, сканеров, микроволновых приемников, радиолокаторов и других приборов такого рода. Дистанционное зондирование используется для сбора и записи информации о морском дне, об атмосфере Земли, о Солнечной системе. Оно осуществляется с применением морских судов, самолетов, космических летательных аппаратов и наземных телескопов. Науки, ориентированные на полевые работы, к числу которых относятся такие, как геология, лесоводство и география, также обычно используют дистанционное зондирование для сбора данных в целях проведения своих исследований.

Дистанционное зондирование охватывает теоретические исследования, лабораторные работы, полевые наблюдения и сбор данных с борта самолетов и искусственных спутников Земли. Теоретические, лабораторные и полевые методы важны также для получения информации о Солнечной системе, и когда-нибудь их начнут использовать для изучения других планетных систем Галактики. Некоторые наиболее развитые страны регулярно запускают искусственные спутники для сканирования поверхности Земли и межпланетные космические станции для исследований дальнего космоса.

В системе такого типа имеются три основных компонента: устройство для формирования изображения, среда для регистрации данных и база для проведения зондирования. В качестве простого примера такой системы можно привести фотографа-любителя (база), использующего для съемки реки 35-мм фотоаппарат (прибор-визуализатор, формирующий изображение), который заряжен высокочувствительной фотопленкой (регистрирующая среда). Фотограф находится на некотором расстоянии от реки, однако регистрирует информацию о ней и затем сохраняет ее на фотопленке.
Приборы, формирующие изображения, делятся на четыре основные категории: фото- и кинокамеры, многоспектральные сканеры, радиометры и активные радиолокаторы. Современные однообъективные зеркальные фотокамеры создают изображение, фокусируя ультрафиолетовое, видимое или инфракрасное излучение, приходящее от объекта, на фотопленке. После проявления пленки получается постоянное (способное сохраняться длительное время) изображение. Видеокамера позволяет получать изображение на экране; постоянной записью в этом случае будет соответствующая запись на видеоленте или фотоснимок, сделанный с экрана. Во всех других системах визуализации изображений используются детекторы или приемники, обладающие чувствительностью на определенных длинах волн спектра. Фотоэлектронные умножители и полупроводниковые фотоприемники, используемые в сочетании с оптико-механическими сканерами, позволяют регистрировать энергию ультрафиолетового, видимого, а также ближнего, среднего и дальнего ИК-участков спектра и преобразовывать ее в сигналы, которые могут давать изображения на пленке. Энергия микроволн (диапазон сверхвысоких частот, СВЧ) подобным же образом трансформируется радиометрами или радиолокаторами. В сонарах для получения изображений на фотопленке используется энергия звуковых волн.
Приборы, используемые для визуализации изображений, размещают на различных базах, в том числе на земле, судах, самолетах, воздушных шарах и космических летательных аппаратах. Специальные камеры и телевизионные системы повседневно используются для съемки представляющих интерес физических и биологических объектов на земле, на море, в атмосфере и космосе. Специальные камеры замедленной киносъемки применяются для регистрации таких изменений земной поверхности, как эрозия морских берегов, движение ледников и эволюция растительности.
Фотоснимки и изображения, сделанные в рамках программ аэрокосмической съемки, надлежащим образом обрабатываются и сохраняются. В США и России архивы для таких информационных данных создаются правительствами. Один из основных архивов такого рода в США, EROS (Earth Resources Obsevation Systems) Data Center, подчиненный Министерству внутренних дел, хранит ок. 5 млн. аэрофотоснимков и ок. 2 млн. изображений, полученных со спутников "Лендсат", а также копии всех аэрофотоснимков и космических снимков поверхности Земли, хранящихся в Национальном управлении по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА). К этой информации имеется открытый доступ. Обширные фотоархивы и архивы других изоматериалов имеются у различных военных и разведывательных организаций.
Самая важная часть дистанционного зондирования - анализ изображений. Такой анализ может выполняться визуально, визуальными методами, усиленными применением компьютера, и целиком и полностью компьютером; последние два включают в себя анализ данных в цифровой форме. Первоначально большинство работ по анализу данных, полученных дистанционным зондированием, выполнялось визуальным исследованием индивидуальных аэрофотоснимков или путем использования стереоскопа и наложения фотоснимков с целью создания стереомодели. Фотоснимки были обычно черно-белыми и цветными, иногда черно-белыми и цветными в ИК-лучах или - в редких случаях - многозональными. Основные пользователи данных, получаемых при аэрофотосъемке, - это геологи, географы, лесоводы, агрономы и, конечно, картографы. Исследователь анализирует аэрофотоснимок в лаборатории, чтобы непосредственно извлечь из него полезную информацию, нанести ее затем на одну из базовых карт и определить области, в которых надо будет побывать во время полевых работ. После проведения полевых работ исследователь еще раз оценивает аэрофотоснимки и использует полученные из них и в результате полевых съемок данные для окончательного варианта карты. Такими методами подготавливают к выпуску множество разных тематических карт: геологических, карт землепользования и топографических, карт лесов, почв и посевов. Геологи и другие ученые ведут лабораторные и полевые исследования спектральных характеристик различных природных и цивилизационных изменений, происходящих на Земле. Идеи таких исследований нашли применение в конструкции многоспектральных сканеров MSS, которые используются на самолетах и КЛА. Искусственные спутники Земли "Лендсат" 1, 2 и 4 имели на борту MSS с четырьмя спектральными полосами: от 0,5 до 0,6 мкм (зеленая); от 0,6 до 0,7 мкм (красная); от 0,7 до 0,8 мкм (ближняя ИК); от 0,8 до 1,1 мкм (ИК). На спутнике "Лендсат 3" используется, кроме того, полоса от 10,4 до 12,5 мкм. Стандартные составные изображения с применением метода искусственного окрашивания получаются при комбинированном использовании MSS с первой, второй и четвертой полосами в сочетании с синим, зеленым и красным фильтрами соответственно. На спутнике "Лендсат 4" c усовершенствованным сканером MSS тематический картопостроитель позволяет получать изображения в семи спектральных полосах: трех - в области видимого излучения, одной - в ближней ИК-области, двух - в средней ИК-области и одной - в тепловой ИК-области. Благодаря этому прибору пространственное разрешение было улучшено почти втрое (до 30 м) по сравнению с тем, что давал спутник "Лендсат", на котором использовался только сканер MSS. Поскольку чувствительные датчики спутников не предназначались для стереоскопической съемки, дифференцировать те или иные особенности и явления в пределах одного конкретного изображения пришлось, используя спектральные различия. Сканеры MSS позволяют различать пять широких категорий земных поверхностей: вода, снег и лед, растительность, обнаженная порода и почва, а также объекты, связанные с деятельностью человека. Научный работник, хорошо знакомый с исследуемой областью, может выполнить анализ изображения, полученного в одной широкой полосе спектра, каким, например, является черно-белый аэрофотоснимок, который в типичном случае получается при регистрации излучений с длинами волн от 0,5 до 0,7 мкм (зеленая и красная области спектра). Однако с увеличением числа новых спектральных полос глазам человека становится все труднее проводить различия между важными особенностями похожих тонов в различных участках спектра. Так, например, только один съемочный план, снятый со спутника "Лендсат" с помощью MSS в полосе 0,5-0,6 мкм, содержит ок. 7,5 млн. пикселов (элементов изображения), у каждого из которых может быть до 128 оттенков серого в пределах от 0 (черный цвет) до 128 (белый цвет). При сравнении двух изображений одной и той же области, сделанных со спутника "Лендсат", приходится иметь дело с 60 млн. пикселов; одно изображение, полученное с "Лендсат 4" и обработанное картопостроителем, содержит около 227 млн. пикселов. Отсюда с очевидностью следует, что для анализа таких изображений необходимо использовать компьютеры.
При анализе изображений компьютеры используются для сравнения значений шкалы серого (диапазона дискретных чисел) каждого пиксела снимков, сделанных в один и тот же день либо в несколько разных дней. Системы анализа изображений выполняют классификацию специфических особенностей съемочного плана в целях составления тематической карты местности. Современные системы воспроизведения изображений позволяют воспроизводить на цветном телевизионном мониторе одну или несколько спектральных полос, отработанных спутником со сканером MSS. Подвижный курсор устанавливают при этом на один из пикселов или на матрицу пикселов, находящихся в пределах некоторой конкретной особенности, например водоема. Компьютер выполняет корреляцию всех четырех MSS-полос и классифицирует все другие части изображения, полученного со спутника, которые характеризуются аналогичными наборами цифровых чисел. Исследователь может затем пометить цветным кодом участки "воды" на цветном мониторе, чтобы составить "карту", показывающую все водоемы на спутниковом снимке. Эта процедура, известная под названием регулируемой классификации, позволяет систематически классифицировать все части анализируемого снимка. Имеется возможность идентификации всех основных типов земной поверхности. Описанные схемы классификации с помощью компьютера довольно просты, однако окружающий нас мир сложен. Вода, например, совсем не обязательно имеет единственную спектральную характеристику. В пределах одного съемочного плана водоемы могут быть чистыми или грязными, глубокими или мелкими, частично покрытыми водорослями или замерзшими, и каждый из них обладает собственной спектральной отражательной способностью (а значит, и своей цифровой характеристикой). В системе интерактивного анализа цифрового изображения IDIMS используется схема нерегулируемой классификации. IDIMS автоматически помещает каждый пиксел в один из нескольких десятков классов. После компьютерной классификации сходные классы (например, пять или шесть водных классов) могут быть собраны в один. Однако многие участки земной поверхности имеют довольно сложные спектры, что затрудняет однозначное установление различий между ними. Дубовая роща, например, может оказаться на изображениях, полученных со спутника, спектрально неотличимой от кленовой рощи, хотя на земле эта задача решается очень просто. По спектральным же характеристикам дуб и клен относятся к широколиственным породам. Компьютерная обработка алгоритмами идентификации содержания изображения позволяет заметно улучшить MSS-изображение по сравнению со стандартным.
Данные дистанционного зондирования служат основным источником информации при подготовке карт землепользования и топографических карт. Метеорологические и геодезические спутники NOAA и GOES используются для наблюдения за изменением облачности и развитием циклонов, в том числе таких, как ураганы и тайфуны. Изображения, получаемые со спутников NOAA, используются также для картирования сезонных изменений снегового покрова в северном полушарии в целях климатических исследований и изучения изменений морских течений, знание которых позволяет сократить продолжительность морских перевозок. Микроволновые приборы на спутниках "Нимбус" используются для картирования сезонных изменений в состоянии ледового покрова в морях Арктики и Антарктики.
Данные дистанционного зондирования с самолетов и искусственных спутников во все более широких масштабах используются для наблюдения за природными пастбищами. Аэрофотоснимки очень эффективны в лесоводстве благодаря достигаемому на них высокому разрешению, а также точному измерению растительного покрова и его изменения со временем.

Данные, полученные дистанционным зондированием, составляют важную часть исследований в гляциологии (имеющих отношение к характеристикам ледников и снегового покрова), в геоморфологии (формы и характеристики рельефа), в морской геологии (морфология дна морей и океанов), в геоботанике (ввиду зависимости растительности от лежащих под ней месторождений полезных ископаемых) и в археологической геологии. В астрогеологии данные дистанционного зондирования имеют первостепенное значение для изучения других планет и лун Солнечной системы, а также в сравнительной планетологии для изучения истории Земли. Однако наиболее захватывающий аспект дистанционного зондирования состоит в том, что спутники, выведенные на околоземные орбиты, впервые предоставили ученым возможность наблюдать, отслеживать и изучать нашу планету как целостную систему, включая ее динамичную атмосферу и облик суши, изменяющийся под влиянием природных факторов и деятельности человека. Изображения, получаемые со спутников, возможно, помогут найти ключ к предсказанию изменений климата, вызванных в том числе естественными и техногенными факторами. Хотя США и Россия с 1960-х годов ведут дистанционное зондирование, другие страны также вносят свой вклад. Японское и Европейское космические агентства планируют вывести на околоземные орбиты большое число спутников, предназначенных для исследования суши, морей и атмосферы Земли.

Дистанционные методы исследования почвенного покрова.

Применение аэрокосмических методов в почвоведении дало ощутимый толчок развитию почвенного картографирования и мониторинга почвенного покрова. Еще в 30-е годы ХХ века, на заре применения аэрометодов для изучения природных ресурсов, отмечались значительные возможности использования дистанционных снимков при составлении детальных почвенных карт и для оценки состояния посевов.

Дистанционные методы изучения почвенного покрова основаны на том, что разные по происхождению и степени вторичных изменений почвы по-разному отражают, поглощают и излучают электромагнитные волны различных зон спектра. Как следствие, каждый почвенный объект имеет свой спектрально-яркостный образ, запечатленный на аэро- и космических материалах. Применяя различные методы обработки аэрокосмических снимков, можно идентифицировать различные почвы и их отдельные характеристики.

Многолетние исследования ученых показывают, что почвы в зависимости от содержания гумуса, влажности, механического состава, карбонатности, наличия солей, эродированности и других особенностей изображаются на снимках широкой гаммой тонов. Спектральная отражательная способность достаточно полно изучена, в этой связи следует сослаться на фундаментальные исследования И. И. Карманова, который измерил при помощи спектрофотометра СФ-10 коэффициенты спектрального отражения в диапазоне 400–750 нм 4 тыс. почвенных образцов.

На черно-белых снимках почвы имеют серый, темно-серый тон, тогда как растительность – светлый, светло-серый. Исключение составляют солончаковые, эродированные и песчаные почвы. В ближней инфракрасной зоне (0,75–1,3 мкм) для почв отмечается плавный подъем кривых. Характер и уровень спектральных кривых позволяют довольно надежно определять генетические разности почв. Для изучения почв при многозональной съемке используют различия коэффициента спектральной яркости почв в разных диапазонах спектра.

При проведении дистанционных почвенных исследований очень часто отмечается возможность идентификации засоленных и солонцеватых почв. Во многих случаях это касается участков естественного засоления, а также локального засоления, обусловленного ирригационными мероприятиями. Практически отсутствуют работы по дистанционной оценке техногенного засоления в связи с разработкой месторождений нефти и газа.

Техногенное засоление почв на нефтяных месторождениях явление довольно частое, оно вызвано изливающимися на поверхность техногенными потоками, отличающимися высокой минерализацией вод с преобладанием в солевом комплексе хлорида натрия. Засоление обусловливает резкое изменение свойств почв и вызывает обеднение или перерождение растительного покрова. В первую очередь, это касается солонцеватых почв. Почвенные коллоиды, насыщенные натрием, подвергаются пептизации, почвенные агрегаты распадаются, и физические свойства почвы меняются. Наиболее очевидны изменения плотности, агрегатного и механического состава почв. Не менее существенны и трансформации органической составляющей почв. Прежде всего, это выражается в перераспределении исходных запасов почвенного органического углерода по генетическим горизонтам из-за усиления потечности гумуса при образовании гуматов и фульватов натрия.

Из сказанного следует, что техногенное засоление резко меняет различные характеристики почв и, как следствие, спектрально-яркостный образ засоленных и солонцеватых почв на нефтепромыслах характеризуется ощутимым своеобразием. В то же время для их идентификации и картирования может быть использован довольно богатый опыт изучения природных засоленных территорий и почвенных массивов, подвергшихся засолению в результате ирригационных мероприятий.

Идея о возможности оценки засоления орошаемых почв по дистанционным данным зародилась в 60-е годы ХХ ст., но первые данные оказались весьма скудными. В дальнейшем на основании исследований аридных, в основном хлопкосеющих, областей были получены более детальные результаты, появились представления о том, какую информацию о засолении почв можно получить по снимкам и каковы дешифровочные признаки почв разного типа засоления.

С необходимостью выявлять засоленные и солонцеватые почвенные разности приходится сталкиваться при крупномасштабном почвенном картировании. Отмечается, что такие разности хорошо фиксируются на аэро- и космических снимках благодаря изменению тона (цвета) и рисунка изображения. По данным Ю. П. Киенко и Ю. Г. Кельнера космические снимки с разрешением более 10 м передают 100% информации о формах элементарных почвенных структур, для фотоснимков с более низким разрешением (20–30 м) изображаются не более 80% почвенных ареалов.

Прикладное дешифрирование космических снимков предполагает работу с сериями снимков. Рекомендуется использовать снимки одной и той же местности, различающиеся яркостью изображения идентичных точек в зависимости от свойств и состояния объектов или условий и параметров съемки. Наиболее часто применяемые из них: снимки в разных спектральных диапазонах, многозональные снимки с расчленением по длинам волн, разновременные снимки, снимки при разных условиях освещения, разном направлении съемки, снимки разных масштабов, разрешения. Одним из эффективных методических приемов является последовательное дешифрирование, которое применяется в тех случаях, когда на разных зональных снимках отображаются различные объекты. Например, солончаки и степень засоления хорошо фиксируются на снимках в голубой зоне, заболоченные участки и степень увлажнения – на снимках в ближней инфракрасной зоне. Последовательное дешифрирование предусматривает анализ отдельных временных срезов с составлением разновременных схем дешифрирования.

На методике «поточечного» или «попиксельного» сравнения дистанционного сигнала для аэрокосмического мониторинга динамики почвенного покрова останавливается Б. В. Виноградов. Эта методика состоит в сравнении дистанционного сигнала, измеренного в фотометрических или радиометрических единицах, одних и тех же участков в разные годы и интерпретации соответствующих им почвенных показателей. Способ поточечного сравнения фотометрических и радиометрических измерений разных лет достаточно корректен, но сложен. Он требует стандартизации природных и технических условий съемки, которые бы позволили правильную идентификацию одних и тех же точек на последовательных снимках. Кроме того, при фотометрическом и радиометрическом поточечном сравнении необходим учет пространственно-временной неоднородности исследуемого участка местности. Временные неоднородности исключаются путем сравнения снимков, полученных в одни и те же агрофенологические фазы. Для учета пространственной неоднородности вычисляются средневзвешенные характеристики из элементов, составляющую каждую последующую «мишень» . Для сравнения используются опознанные на последовательных снимках точки, расположенные на распаханных полях и посевах культур с покрытием растительности до 30%. Так при сравнении раннелетних панхроматических снимков крупного масштаба была выявлена динамика содержания гумуса в почвах Казахстана. Для стандартизации были использованы два оптических «реперных» участка, коэффициент отражения почв которых заведомо стабилен: это сурчины с выбросами лессов на поверхность, где содержание гумуса ничтожно мало, а коэффициент отражения в спектральном интервале 0,3–0,32; и потяжины с лугово-каштановыми почвами, где содержание гумуса более 5%, а коэффициент отражения самый низкий – 0,08–0,12.

Задача выявления засоляющихся почв является одной из наиболее важных в процессе дистанционных почвенно-мелиоративных исследованиях. При наблюдении за солевым режимом орошаемых почв оценивают степень и тип засоления почв, направленность изменения засоленности пород, запасы солей, причины засоления. Засоление почв обнаруживается дистанционными методами как при непосредственном появлении солей на поверхности почв, так и изменении отражательной способности сельскохозяйственных культур вследствие выпадения отдельных растений, их угнетения и появления галофитных сорняков. За счет указанных явлений изменяются тон и рисунок изображения засоленных почв. Подобные исследования широко проводились на орошаемых массивах в бассейнах Амударьи и Сырдарьи [

Большой опыт дистанционной оценки почвенных свойств получен при составлении государственной почвенной карты СССР с использованием космической информации . При этом применялись многозональные снимки, составители пользовались преимущественно двумя каналами: 0,6–0,7 (красная зона) и 0,8–1,1 мкм (инфракрасная зона).

Выявление засоленных почв производилось при составлении мелкомасштабной почвенной карты Узбекистана Во время работы над картой использовались черно-белые космические снимки разных масштабов. Для солончаков установлены пятнистая и мелкопятнистая структура фотоизображения и от светло-серого до темно-серого тон.

Специализированная карта «Засоления почв» составлена для Памиро-Алая Как указывают авторы, на космических снимках солончаки и сильнозасоленные почвы дешифрировались довольно уверенно по фототону и структуре фотоизображения. На космических снимках также дешифрируются небольшие пятна слабо- и среднезасоленных почв, развитых среди незасоленных сероземно-луговых почв, эти почвы на снимках имеют пятнистое изображение с расплывчатыми границами светло-серого и серого фототонов.

Процессы засоления оценивались дистанционными средствами в Южном Ставрополье. Природное засоление в этом регионе проявляется преимущественно в почвах, формирующихся на майкопских глинах в условиях повышенного гидроморфизма. Преобладающие слабо- и среднесолончаковатые почвы имеют на аэрофотоснимках серый тон, фоновый для подобных территорий. На этом фоне хорошо выделяются мелкие очень светлые пятна сильнозасоленных почв.

Дешифрирование засоления орошаемых почв аридных территорий проводится по состоянию хлопчатника. Дешифрирование по открытой поверхности почвы в этих условиях невозможно, поскольку коэффициенты спектральной яркости незасоленных аридных почв и засоленных почв очень близки. Основными дешифровочными признаками засоления являются тон и рисунок фотоизображения. За основу взяты две контрастные градации тона: темный – для участков с хорошим состоянием хлопчатника и светлый – для поверхности, лишенной растительности. Процент светлых пятен в пределах поля или контура и их размер позволили установить и на основе наземных данных статистически обосновать связь фотоизображения со степенью засоления в метровом слое почв. Этот принцип позволил выделить при визуальном дешифрировании на снимках крупного масштаба четыре градации почв по засолению, на снимках среднего масштаба – три, на космических снимках – две.

Изучение явлений вторичного засоления в зоне влияния инфильтрационных вод проводилось по материалам аэрофотосъемки на Право-Егорлыкской оросительной системе в Ставропольском крае (Россия).
В 80–90 годы ХХ ст. дешифрирование почвенных комплексов на космических снимках осуществлялось преимущественно средствами структурно-зонального анализа. Последний состоит в оптическом преобразовании фотоснимков и получении количественной оценки пространственно-частотного спектра путем оптической фильтрации наиболее информативных признаков, характеризующих пространственную структуру изображении. В настоящее время спутники оснащены оптической сканирующей аппаратурой высокого разрешения, позволяющей получать изображение в цифровом виде. В связи с этим вместо оптического когерентного спектрального анализа применяются другие приемы обработки цифровых исходных данных.

Суть методики слияния данных состоит в использовании комплексного подхода при получении, обработке и интерпретации аэрокосмической информации. К методике слияния данных обращаются тогда, когда изучаемая методами дистанционного зондирования система является слабоструктурированной и достаточно изменчивой во времени. Безусловно, информация о почвенном засолении относится к этой категории, поэтому наиболее интересные работы по засолению почв, опубликованы в последнее время.

В 2003 г. опубликован довольно объемный обзор, посвященный современному состоянию методов дистанционного зондирования как инструмента для оценки солености почв. В этой статье рассматриваются различные датчики (в т.ч. аэрофотографические, спутниковые и самолетные мультиспектральные, микроволновые, видео, аэрогеофизические, гиперспектральные, электромагнитные индуктометры) и подходы, использованные для дистанционной индикации и картирования засоленных площадей. Отмечается важная роль обработки исходных данных дистанционного зондирования, среди наиболее эффективных для оценки засоленных почв обсуждаются такие методики, как спектральное разделение, классификация по максимальному правдоподобию, классификация на основе нечетких множеств, совмещение диапазонов, анализ главных компонент, корреляционные уравнения. Наконец, статья показывает моделирование временной и пространственной изменчивости солености с использованием комбинированных подходов с привлечением методик слияния и разделения данных.

Масштабные экспериментальные работы по использованию дистанционного зондирования для картирования почвенного засоления проведены в 1998-99 г.г. в провинции Альберта (Канада). В рамках этих работ были изучены два ключевых участка, один с естественным засолением, второй – засоленный вследствие искусственного орошения. Почвенная соленость контролировалась с помощью наземного электромагнитного индуктометра солености в слое почвы от 0 до 60 см. Дистанционные исследования проводились с использованием мультиспектрального датчика, установленного на самолете. В первый год исследований были получены снимки с разрешением 3-4 м, во второй – 0,5 м. Использованы четыре диапазона электромагнитных волн: голубой (0,45–0,52 μм), зеленый (0,52–0,60 μм), красный, так или иначе, используют элементы Data Fusion Technology.

Процедуры «ERDAS Image 8.4» для анализа космических снимков и классификации земной поверхности Крымского п-ова использовали В. И. Придатко и Ю. М. Штепа. На основе дешифрирования четырех снимков «Landsat-7 ETM», полученных в 1999 и 2000 годах, разработаны классификации земной поверхности Крыма, в том числе выделены засоленные территории.

Применение метода нечетких множеств (fuzzy modelling) для повышения эффективности выделения типов засоленных почв по данным дистанционного зондирования рассматривает Д. А. Матернайт. Ею изучались снимки Landsat TM, полученные над засоленной площадью Боливии. Моделирование с использованием нечетких множеств позволило повысить точность результатов, отделение почв с хлорид-сульфатным типом засоления от сульфат-хлоридного достигнуто в 44% случаев. Более высокая точность получена при разделении сульфат-хлоридных солончаков и солонцеватых почв, наиболее информативными оказались данные в ближнем и тепловом инфракрасных диапазонах спектра.

Для картирования засоленных почв предложено использовать интегрированные разновременные классификации данных дистанционного зондирования, физические и химические свойства почв и атрибуты форм земли]. Три экспертные системы, использующие нечеткие множества и лингвистические правила нечетких множеств для формализации экспетных знаний об актуальной возможности изменений, обработаны и внесены в ГИС. Системы используют подход семантического импорта не нечетких множеств, что позволяет интегрировать разнородные данные в базы данных по правилам нечетких множеств. Выход системы – три карты, представляющие «правдоподобные изменения», «природу изменений» и «магнитуду (размеры) изменений». Эти карты затем комбинируются с ландшафтной информацией, представленной на различных слоях ГИС.

В другой работе Д. А. Матернайт показано, что растительность, толерантная к солям, как индикатор для отделения солончаков и солонцеватых почв от неизмененных почв не всегда применима в случае использования оптических датчиков Landstat TM или Spot. Более эффективны для этой цели радиолокационные материалы. Метод нечетких множеств применен для классификации радиолокационных спутниковых образов (JERS-1). Полученный опыт свидетельствует, что классификация радиолокационных данных обеспечивает надежное определение (общая точность равна 81%) площадей, деградированных из-за процессов засоления и осолонцевания. Основные проблемы появляются вследствие различной шероховатости почв, определенные классы поверхностей по шероховатости с засоленными и солонцеватыми почвами ошибочно относятся к неизмененным.

Методики дистанционного зондирования, использующие в качестве показателя степени засоления почв тип и состояние растительности, были применены для обеспечения широкой пространственной оценки солености и подтопления в Восточном и Западном графствах Укаро (Австралия). В бассейне рек Муррей и Дарлинг (Австралия) производились исследования спектральных особенностей засоленных почв на участках орошения.

Исследования с целью оценки влияния солености почв на урожай путем применения ГИС и технологий дистанционного зондирования предприняты в юго-восточной части долины Харран (Турция), где довольно широко распространены засоленные почвы.

Комплексная интерпретация аэрофотоматериалов использовалась для выделения в различной степени засоленных пахотных земель и пустошей в провинции Шаньси (Китай) по данным авторов была достигнута воспроизводимость 90% Для оценки степени засоления почв и урбанизации сельскохозяйственных территорий в дельте Нила и в прилежащей к ней районах обрабатывались снимки Landsat TM, датированные 1984-93 годами Результаты обработки разновременных снимков показали, что для 3,74% сельскохозяйственных земель в дельте продуктивность почв уменьшается.

Исследование возможности установления солености гипсоносных почв, используя данные Landsat TM, предпринято в провинции Исмаилия в Египте]. Используя классификацию контролируемых образов, отделены гипсоносные почвы от засоленных почв и от других почв. Наиболее эффективно для разделения гипсоносных и засоленных почв использование теплового диапазона.

Применение материалов космических съемок позволили развить новое направление в исследовании засоления почв. Как показывает обзор, исследования проводятся во многих странах, независимо от того, являются они владельцами космических аппаратов или нет. Наиболее широко для исследований применяются космические снимки спутников Landsat, достоинством которых является наличие многих каналов съемки, доступность, разрешающая способность, хорошая привязка и коррекция.

Проблема дистанционной индикации почвенного засоления стоит остро, особенно в странах с засушливым климатом (Австралия, Индия, Турция, юг России и др.). Почти всегда использование для оценки природного и ирригационного засоления почв дистанционных методов приносит хорошие плоды. Во многих случаях исследователи опираются не столько на изучение почвенных характеристик, сколько на степень деградации растительности на солончаках и солонцах. Для выявления и оценки техногенно засоленных почв также можно использовать изменение растительного покрова. Но для них характерны и такие отличительные черты, как своеобразная конфигурация ореолов и резкое отличие от неизмененных почв по многим характеристикам, в том числе и в верхнем приповерхностном слое. Современные приемы обработки исходных космических снимков с соответствующим разрешением позволяют достаточно уверенно идентифицировать такие эффекты. Поскольку техногенное засоление почв всегда связано с наличием технологического объекта, то зону поиска участков загрязнения можно существенно сократить, имея точную карту объектов – потенциальных загрязнителей почв. Такая карта создается с использованием ГИС-технологий, а наличие космических снимков среднего и высокого разрешения с космических аппаратов (КА) Landsat, SPOT, Ikonas, QuickBird в комплексе со средствами обработки, заложенными в современных программах, например ERDAS Imagine, позволяет решить задачу оценки техногенного засоления почв на нефтегазовых месторождениях.

Рабочая программа учебной
дисциплины

УТВЕРЖДАЮ

Проректор-директор ИПР

«_____» ________ 201 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Дистанционные методы ИССЛЕДОВАНИЙ

НАПРАВЛЕНИЕ ООП: 022000 ЭКОЛОГИЯ И ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЕ

ПРОФИЛЬ ПОДГОТОВКИ: Геоэкология

КВАЛИФИКАЦИЯ (СТЕПЕНЬ): бакалавр

БАЗОВЫЙ УЧЕБНЫЙ План ПРИЕМА 2010 г. (с изменениями 2012 г.)

КУРС 3; СЕМЕСТР 5;

КОЛИЧЕСТВО КРЕДИТОВ: 3

ПРЕРЕКВИЗИТЫ: Геология; География; Экология;

КОРЕКВИЗИТЫ: Геоинформационные системы в экологии; Ресурсы Земли; Охрана окружающей среды

ВИДЫ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ВРЕМЕННОЙ РЕСУРС:

		часов (ауд.)
Лабораторные занятия		часов (ауд.)
Практические занятия		часов (ауд.)
АУДИТОРНЫЕ ЗАНЯТИЯ	5 1
САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА
		часа
ФОРМА ОБУЧЕНИЯ

ВИД ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ: ЗАЧЕТ В 5 СЕМЕСТРЕ

Обеспечивающая кафедра: «Геоэкологии и геохимии »

ЗАВЕДУЮЩИЙ КАФЕДРОЙ: д. г.-м. н., профессор

РУКОВОДИТЕЛЬ ООП: д. г.-м. н., профессор

ПРЕПОДАВАТЕЛЬ: к. г.н., доцент

ФТПУ 7.1-21/01

Рабочая программа учебной
дисциплины

Предисловие

1. Рабочая программа составлена на основе Федерального государственного образовательного стандарта по направлению 022000 «Экология и природопользование », утвержденного 22 декабря 2009 г. № 000

РАССМОТРЕНА и ОДОБРЕНА на заседании обеспечивающей кафедры геоэкологии и геохимии 13.10.2011 г. протокол

2. Разработчики:

доцент кафедры ГЭГХ ____________

3. Зав. обеспечивающей кафедрой ГЭГХ ____________

4.Рабочая программа СОГЛАСОВАНА с институтом, выпускающими кафедрами направления; СООТВЕТСТВУЕТ действующему плану.

Зав. выпускающей кафедрой ___________

1. Цели освоения дисциплины

В результате освоения данной дисциплины студент приобретает знания, умения и навыки, обеспечивающие достижение целей основной образовательной программы «Экология и природопользование».

Студент, изучивший курс «Дистанционные методы исследования», должен знать:

Основные современные системы, методы и технологии дистанционных методов исследования окружающей среды и спектры решаемых геоэкологических задач;

Цели предмета «Дистанционные методы исследования» достигаются за счёт выполнения комплекса учебно-методических работ:

Овладение общетеоретическими знаниями о современных методах дистанционных исследований окружающей среды;

Умение на лабораторных занятиях применять современные методы дистанционного зондирования для решения широкого спектра геоэкологических задач;

Освоение общих принципов обработки данных ДМИ, возможности получения результатов ДМИ, доступа к информации.

2. Место дисциплины в структуре ООП

Дисциплина относится к дисциплинам математического и естественнонаучного цикла (Б.2). Она непосредственно связана с дисциплинами естественнонаучного и математического цикла («Геология», «География», «Экология» и др.) и частично опирается на освоенные при изучении данных дисциплин знания и умения.

Знания и умения, полученные при освоении данной дисциплины, являются основой для изучения ряда дисциплин математического и естественнонаучного (Б.2) и профессионального (Б.3) циклов: «Ресурсы Земли», «Охрана окружающей среды», «Оценка воздействия на окружающую среду», «Геоэкология», «Основы поисков и геолого-экономической оценки природных ресурсов», «Геоинформационные системы в экологии».

3. Результаты освоения дисциплины

Студент, изучивший дисциплину «Дистанционные методы исследования» должен уметь:

Четко формулировать задачи, комплексирование дистанционных методов при геоэкологических исследованиях разного масштаба и ориентации мониторинга окружающей среды;

Уметь на основе анализа литературных источников и комплекта космических снимков давать оценку состояния окружающей среды.

После изучения данной дисциплины студенты приобретают знания, умение и опыт, соответствующие результатам основной образовательной программы. Соответствие результатов освоения дисциплины «Дистанционные методы исследования» формируемым компетенциям ООП представлено в таблице.

Формируемые компетенции в соответствии с ООП*	Результаты освоения дисциплины
ОК-1, ОК-2, ОК-6, ОК - 13	В общекультурными компетенциями: Владеть культурой мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения; Уметь логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь; Иметь базовые знания в области информатики и современных геоинформационных технологий , владеть навыками использования программных средств и работы в компьютерных сетях, умением создавать базы данных и использовать ресурсы Интернета, владеть ГИС-технологиями; уметь работать с информацией из различных источников для решения профессиональных и социальных задач; Владеть основными методами, способами и средствами получения, хранения, переработки информации, иметь навыки работы с компьютером как средством управления информацией.
	В результате освоения дисциплины бакалавр должен обладать следующими профессиональными компетенциями: Компетенциями в области «Природопользование»: Знать теоретические основы биогеографии , общего ресурсоведения и регионального природопользования, картографии.

*Расшифровка кодов результатов обучения и формируемых компетенций представлена в ФГОС ВПО по направлению подготовки бакалавров по направлению 022000 «Экология и природопользование».

4. Структура и содержание дисциплины

Раздел 1. Введение

Лекции. Определение и содержание понятий «дистанционные методы исследований» (ДМИ) и «дистанционное зондирование земли» (ДЗЗ). Взаимосвязь с основными дисциплинами учебного плана. Актуальность применения ДМИ. Основные группы методов. Исторические сведения об использовании ДМИ. Развитие ДМИ и ДЗЗ в Мире, России, г. Томске, ТПУ. Научная и учебная литература , периодические и информационно-справочные издания.

Раздел 2. Физические основы ДМИ. Электромагнитное излучение (ЭМИ) как основа ДМИ.

2.1. Общие сведения об ЭМИ

Лекции. Определение и основные характеристики (параметры) ЭМИ. Шкала длин волн, основные диапазоны (излучения): космическое, гамма, рентгеновское, оптическое (ультрафиолетовое, видимое, инфракрасное или тепловое), радиодиапазон (СВЧ, ВЧ, УКВ, КВ, средневолновое, длинноволновое), сверхнизкочастотное (пульсации звезд, катаклизмы типа землетрясений, извержений вулканов и т. п.). Спектральная (длина волны, энергия кванта, интенсивность…), временная и поляризационная характеристики ЭМИ. Особенности лазерного излучения. Основные диапазоны, используемые в ДМИ. Основные ДМИ по типу измеряемой энергии и их характеристика (пассивные, активные).

Солнце как основной источник ЭМИ в природе. Характеристика спектра солнечной радиации.

Лабораторная работа 1-2. Занятие с учебно-методическими материалами (Альбомы космоснимков, образцы дешифрирования аэрофотоснимков, Дешифрирование многозональных аэрокосмических снимков).

2.2. Взаимодействие ЭМИ с атмосферой

Лекции Основные физические и химические параметры атмосферы, влияющие на ЭМИ. Взаимодействие ЭМИ с озоном. Зоны прозрачности атмосферы для теплового излучения. Взаимодействие атмосферы с ЭМИ микроволнового диапазона. Причины избирательного поглощения и рассеяния. ЭМИ в атмосфере (рассеяние Рэлея, Ми). Влияние положения участка земной поверхности по отношению к Солнцу на характеристику ЭМИ и особенности применения ДМИ для решения различных задач.

2.3. Взаимодействие ЭМИ с различными веществами и средами на поверхности Земли

Лекции. Характеристика главных процессов взаимодействия ЭМИ с веществами на поверхности Земли (отражение, рассеивание, абсорбция , трансмиссия, эмиссия) и их важнейшие константы (альбедо, коэффициент поглощения, экстинкция, чистое пропускание, эмиссия). Основные факторы взаимодействия, влияющие на эффективность применения ДМИ при решении геоэкологических задач.

Раздел 3. Основные характеристики природных сред и материалов для ДМИ

3.1. Характеристики горных пород

Лекции. Отражательная и поглощательная способности горных пород, их зависимость от минералогических и геохимических характеристик, генетической породы. Диагностика горных пород при ДМИ. Влияние вторичных процессов (гидротермальные изменения, выветривание) на первичные характеристики пород. Части спектра ЭМИ, в которых горные породы обладают высокими контрастными характеристиками.

Вторичное тепловое излучение (эмиссия) горных пород. Взаимосвязь вещественного состава, генетических особенностей горных пород с их физическими свойствами и эмиссией. Условия благоприятные для проведения инфракрасных съёмок.

Использование спектральных характеристик горных пород при ДМИ в целях геокартирования, решения геоэкологических задач, прогнозирования и поисков месторождений полезных ископаемых .

Лабораторная работа 3. Поиск данных по темам дистанционного зондирования в сети Internet

3.2. Характеристика почв

Лекции. Отражательная и поглотительная способности почв, их отличие от горных пород. Причины отличия. Различие основных типов почв по их спектральной яркости. Связь спектральной характеристики почв с их основными параметрами (минеральный и химический состав, содержание органики, влажность , структура и др.). Спектральные каналы для изучения основных характеристик почв.

Тепловое излучение почв. Основные свойства почв, определяющие её температурные характеристики.

Использование характеристик почв при ДМИ для их картирования и решения геоэкологических задач.

3.3. Характеристика растительности

Лекции. Отражательная и пропускная способность. Спектральные характеристики отраженного и прошедшего излучения при его взаимодействии с различными растительными сообществами, с больной и здоровой листвой. Влияние внешних факторов на характеристики растений (климат, тип почв, характер питательных и загрязняющих веществ и др.).

Характеристика теплового (температурного) излучения растений и его связь с внутренними и внешними факторами.

Смещение спектральных характеристик растительных сообществ как чуткий индикатор изменения различных факторов окружающей среды.

3.4. Характеристика вод озёр, рек, морей

Лекции. Процессы рассеяния и поглощения света, происходящие в толще воды. Зависимость спектральных характеристик воды от различных факторов (мутность, взвеси, планктон, солёность, температура и т. д.) и их проявленность в различных частях спектра ЭМИ. Актуальность исследования и мониторинга акваторий дистанционными методами.

Раздел 4. Техника и методика дистанционных исследований, характер решаемых задач. Основные группы ДМИ (космические, аэро-, наземные), уровень их развития и возможности прогресса, решаемые задачи, доступность потребителю.

4.1. Системы и приборы ДЗ из космоса

Лекции. Основные типы космических носителей, их характеристика и возможности решения задач ДЗЗ. Главные типы космических орбит (по форме, по наклонению, по отношению к Солнцу или Земле, по высоте) и их использование для ДЗЗ.

Методы измерений и наблюдений из космоса (фотографические, телевизионные, сканерные, радиолокационные и др.), решаемые задачи, преимущества и недостатки.

Отечественные и зарубежные современные космические системы и программы ДЗЗ, сравнительный анализ, решаемые задачи.

Доступ к информации ДЗ из космоса потребителей за рубежом, в России, в Западной Сибири, в Томске. Центры, лаборатории, пункты, станции приёма, хранения и тематической интерпретации данных. Возможность доступа к архивным данным, оперативность исполнения текущих заказов, стоимость основных услуг.

Региональные центры: - Западно-Сибирский региональный центр приёма и обработки спутниковых данных (ЗапСиб РЦ ПОД), Центр космического мониторинга природных ресурсов и процессов Сибири (ЦКПС); решаемые задачи, возможности создания и использования региональной ГИС.

Персональные станции приёма (ППС) информации ДЗЗ, основные характеристики, возможности. Требования к ППС.

Использование данных ДЗЗ из космоса при геоэкологических исследованиях и мониторинге окружающей среды.

Лабораторная работа 4-5. Определение последствий природных катастроф. Дешифрирование снимков.

Лабораторная работа 6-7. Дешифрирование космического снимка и оценка экологического состояния на заданной территории.

4.2. Аэрометоды дистанционных исследований

Лекции. История развития аэрометодов. Преимущества и недостатки. Характеристика различных методов (фотосъёмка, съёмка в ИК-диапазоне, радиолокация, магнитометрия, гравиметрия, гамма-спектрометрическая и радиометрическая съёмки, аэрозольные и газовые съёмки и др.). Основные решаемые задачи, методика, масштабы работ.

Лабораторная работа 8-9 . Определение границ водных поверхностей на космических снимках.

4.3. Наземные системы дистанционных исследований

Лекции. Основные виды наземных ДМИ и их характеристика (фотографические, геофизические, телевизионные, лидарные и др.). Решаемые задачи, методика, преимущества и недостатки. Нетрадиционные методы ДИ. Возможности различных фирм и научных центров г. Томска и ТПУ в организации и проведении наземных дистанционных исследований и мониторинга.

Лабораторная работа 10-11. Оценка антропогенного влияния на окружающую среду по данным дистанционного зондирования земли.

Раздел 5. Комплексирование ДМИ

Лекции. Рациональное комплексирование ДМИ на различных стадиях геоэкологических и геологичесих работ, при организации различных видов экологического мониторинга. Возможности и высокие перспективы использования ГИС-технологий при ДМИ. Примеры.

Лабораторная работа 12. Дешифрирование и сравнение космоснимков с районов экологических катастроф

Лабораторная работа 13. Защита рефератов

Закрепление теоретического материала при проведении практических работ с использованием картографического материала, атласов, специальной литературы, выполнение проблемно-ориентированных индивидуальных заданий.

6. Организация и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов (CРC)

6.1 Текущая СРС направлена на углубление и закрепление знаний, а также на развитие практических умений.

Текущая СРС включает следующие виды работ:

Работа студентов с лекционным материалом, поиск и анализ литературы и электронных источников информации по заданной проблеме;

Изучение тем, вынесенных на самостоятельную проработку;

Изучение теоретического материала к лабораторным занятиям;

Подготовке к зачету.

6.2 Творческая проблемно-ориентированная самостоятельная работа (ТСР) направлена на развитие интеллектуальных умений, комплекса универсальных (общекультурных) и профессиональных компетенций, повышение творческого потенциала бакалавров и заключается в поиске, анализе и презентации материалов по заданным темам рефератов.

6.2.1. Перечень тем для самостоятельной работы (рефераты, КР):

1. Современные активные методы ДИ, их преимущества и недостатки.

2. Использование ДМИ при оценке состояния и мониторинге ОС урбанизированных территорий.

3. Электромагнитное излучение Солнца и его использование при ДМИ.

4. Современные ДМИ атмосферы (решаемые экологические задачи, технические характеристики, методика).

5. Характеристики космических носителей и орбит с позиции их использования для ДМИ ОС.

6. Комплексирование ДМИ в решении задач горно-геологического мониторинга.

7. Современные аэрометоды дистанционных исследований.

8. Важнейшие характеристики растительности, используемые при ДМИ.

9. Наземные системы дистанционных исследований ОС.

10. Методы гамма-спектрометрии в геоэкологии.

11. Доступ потребителей к космической информации ДЗ Земли.

12. Важнейшие характеристики почв, используемые при ДМИ.

13. История развития и современное состояние ДМИ.

14. Развитие и состояние ДМИ в Западно-Сибирском регионе и в г. Томске.

15. Взаимодействие ЭМИ с атмосферой.

16. Основные характеристики горных пород, изучаемые ДМИ.

17. Основные характеристики почв, изучаемые ДМИ.

18. Основные характеристики растительности, изучаемые ДМИ.

19. Основные характеристики вод озёр, рек, морских побережий, изучаемые ДМИ.

20. Методы съёмки при ДМИ.

21. Фотографические методы и их использование при геологических и экологических исследованиях.

22. Телевизионные методы ДЗ и их использование при геологических и экологических исследованиях.

23. Сканерные методы ДЗ и их использование при геологических и экологических исследованиях.

24. Гамма-спектрометрические методы ДЗ и их использование при геологических и экологических исследованиях.

25. Радиолокационные методы ДЗ и их использование при геологических и экологических исследованиях.

26. Лидарные методы ДЗ и их использование при геологических и экологических исследованиях.

27. Методы ИК-съёмки и их использование при геологических и экологических исследованиях.

28. Голографические методы ДЗЗ.

29. Современные космические системы ДЗЗ.

30. Аэрометоды ДЗЗ.

31. Наземные методы дистанционных исследований.

32. Нетрадиционные виды ДЗ.

33. ДМИ в решении геологических задач (картирование, прогнозирование и поиски МПИ по видам).

34. Обработка результатов ДЗЗ с применением современных технологий.

35. Получение данных ДЗЗ (в том, числе характеристика наземных станций приема).

36. ДМИ в нефтегазовой отрасли.

37. ДМИ в решении конкретных геоэкологических задач.

38. ДМИ в мониторинге ОС.

Кроме того, допускаются свободные темы по конкретным регионам и районам.

· Определение последствий природных катастроф (по данным ДЗ): последствия цунами, шторма, наводнения и т. д.

· Мониторинг изменения береговой линии Аральского моря по данным ДЗ.

· Использование данных ДЗ при проведении геоэкологических исследований в районе месторождения Самотлор.

· Дистанционное зондирование при мониторинге урбанизированных территорий (город…).

· Использование данных ДЗ при проведении мониторинга территории…., загрязненной в результате ….

По итогам работы представляется письменный отчёт в форме курсовой работы и презентация в электронном виде, делается устное сообщение перед студентами группы.

Основные разделы: введение, основная часть (с главами по теме работы), заключение, список литературы, включающий не менее трёх источников (20010 – 2012 года).

6.3 Контроль самостоятельной работы

Оценка результатов самостоятельной работы осуществляется в виде двух форм: самоконтроль и контроль со стороны преподавателя.

7. Средства текущей и итоговой оценки качества освоения дисциплины (фонд оценочных средств)

Контроль знаний студентов по дисциплине осуществляется по 2 видам: текущий и итоговый.

Текущий контроль приучает студентов к систематической работе по изучаемой дисциплине и позволяет определить уровень усвоения студентами теоретического материала. Он осуществляется в виде контрольных и проверочных работ, тестовых опросов. Оценка знаний при текущем контроле осуществляется в соответствии с рейтинг - планом по дисциплине.

Итоговый контроль – в соответствии с учебным планом:

5 семестр – зачет

1. Дайте определение понятия «Дистанционное зондирование»?

2. Что понимается под спектром ЭМИ?

3. Основные спектральные диапазоны ЭМИ, используемые в ДМИ.

4. Относятся ли геофизические методы к ДМИ?

5. Какие научные открытия и достижения лежат в основе ДМИ?

6. Главные этапы в развитии ДМИ.

7. В чём заключается роль в развитии ДМИ?

8. Когда и в каких целях в России началось использование аэросъёмки?

9. Когда и в каких целях в России началось широкое использование аэрогаммасъёмки?

10. В каких организациях г. Томска разрабатывают и применяют ДМИ?

11. Возможно ли, на обычной фотографии увидеть объект или явление не видимое «невооружённым» глазом?

12. Почему человеческий глаз видит в диапазоне 0,4 – 0,78 мкм?

13. Почему летучая мышь «видит» в другом диапазоне, нежели человек?

14. Что такое пассивные методы и какие ДМИ к ним относятся?

15. Что такое активные методы и какие ДМИ к ним относятся?

16. Какова роль Солнца в ДМИ?

17. Какие человеческие органы используются при ДМИ?

18. Чем обусловлено появление полос поглощения в спектре ЭМИ Солнца, поступающего на поверхность Земли?

19. Влияние атмосферного озона на ЭМИ Солнца?

20. Насколько атмосфера прозрачна для теплового излучения?

21. Что такое эмиттерная энергия и её значение для ДМИ?

22. Факторы, определяющие возникновение «теплового парника» в атмосфере?

23. В каких диапазонах спектра ЭМИ атмосфера Земли «прозрачна»?

24. Предпочтительная высота Солнца при аэрокосмических съёмках?

25. В каких случаях при ДМИ используется низкое стояние Солнца?

26. Почему использование светофильтров позволяет получить более качественный снимок?

27. Что такое эмиссия и её роль для ДМИ?

28. Что понимается под «независимыми» параметрами ДЗ?

29. Что понимается под «зависимыми» параметрами ДЗ?

30. Какие характеристики горных пород изучаются ДМИ?

31. Какие характеристики почв изучаются ДМИ?

32. Какие характеристики растительности изучаются ДМИ?

33. Какие характеристики вод озёр, рек, морей изучаются ДМИ?

34. При какой съёмке чётко видны границы воды и суши?

35. Основные типы космических носителей аппаратуры ДЗЗ?

36. Типы космических орбит и их использование для ДМИ?

37. Решаемые задачи ДМИ в зависимости от высоты космических орбит.

38. Виды измерений и наблюдений из космоса, решаемые задачи.

39. Техника и методика космофотосъёмки, решаемые задачи.

40. Техника и методика сканерной космосъёмки, решаемые задачи.

41. Техника и методика радиолокационной съёмки, решаемые задачи.

42. Техника и методика ИК-съёмки, решаемые задачи.

43. Техника и методика лидарной съёмки, решаемые задачи.

44. Современные виды космических систем исследования ОС.

45. Система изучения природных ресурсов на базе «Ресурс-О».

46. Как оперативно получить и (или) заказать данные ДЗЗ?

47. Опыт и перспективы использования ППС.

48. Требования, предъявляемые к ППС.

49. Основные виды аэрометодов и решаемые экологические задачи.

50. Основные положения методики аэрогаммасъёмки и решаемые задачи.

51. Виды наземных систем исследования ОС, решаемые задачи.

52. Современные ДМИ в прогнозно-поисковых геологических работах.

53. Современные ДМИ в изучении природных ресурсов.

54. Современные ДМИ в оценке состояния и мониторинге ОС.

55. Современные ДМИ в геоэкологическом картировании.

7.3. Примеры вопросов для экзамена

1. Развитие и состояние ДМИ в России. Основные факторы взаимодействия ЭМИ с веществами и средами на поверхности Земли.

2. Развитие и состояние ДМИ в Западно-Сибирском регионе и в г. Томске. Основные современные методы наблюдений и измерений при ДЗЗ из космоса.

3. Современные космические системы исследования ОС. Излучение солнца и его использование при ДМИ.

4. Современные фотографические методы исследования ОС и их использование для решения экологических задач.

Важнейшие характеристики вод, используемые при ДМИ.

5. Современные наземные мобильные методы и средства дистанционных исследований и мониторинга ОС. Активные и пассивные ДМИ, преимущества и недостатки.

8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

Основная литература

1. Антыпко дистанционного теплового мониторинга геологической среды городских агломераций . – М.: Недра, 1992. – 15 с.

2. , Шевченко картирование на основе космической информации. – М.: Недра, 1988. – 221 с.

3. , Гершензон системы дистанционного зондирования Земли. – М.: Изд-во А и Б, 1997. – 269 с.

4. Гонин съёмки Земли. – Л.: Недра, 1989. – 255 с.

5. Кабанов мониторинг атмосферы. Ч.1. Научно-методические основы: Монография / Под общей ред. . – Томск: Изд-во «Спектр» Института оптики и атмосферы СО РАН, 1997. – 211 с.

6. Киенко в космическое природоведение и картографирование: Учебник для Вузов. - М.: Картгеоцентр – Геоиздат, 1994. –212 с.

7. , Фридман гамма-спектрометрии природных сред. – 3 изд., перераб. и дол. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 232 с.

8. // Исследование Земли из космоса. 2004. №2. С.61-96.

9. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли: основы и методы дистанционных исследований в геологии (перевод с немецкого). – М.: Мир, 1988. – 343 с.

10. , Корчуганова методы в геологии. – М.: Недра, 1993. – 224 с.

11. , Архангельский методы исследования окружающей среды: Учебное пособие для Вузов. – Томск: Изд-во STT, 200. – 184 с.

12. Поцелуев методы геологических исследований: история, современное состояние / , // Т. 1: Полезные ископаемые. - , 2008. - С. 513-518.

13. Протасевич методы обнаружения радиоактивных выбросов в атмосферу: Конспект лекций / ; Томский политехнический университет. - Томск: Изд-во ТПУ, 1997. - 36 с.

14. Региональный мониторинг атмосферы. Ч. II. Новые приборы и методики измерений: Коллективная монография / Под общей ред. . – Томск: Изд-во «Спектр» Института оптики и атмосферы СО РАН, 1997. – 295с.

15. Рис дистанционного зондирования: пер. с англ. / ; пер. , . - М.: Техносфера, 2006.

17. Региональный мониторинг атмосферы. Ч. III. Уникальные измерительные комплексы: Коллективная монография / Под общей ред. . – Томск: Изд-во «Спектр» Института оптики и атмосферы СО РАН, 1998. – 238с.

18. Чандра зондирование и географические информационные системы : пер. с англ. / , . - М.: Техносфера, 2008. - 312 с.

19. , Молодчинин состояния окружающей среды тепловой аэросъёмкой. – М.: Недра, 1992. – 64 с.

Дополнительная литература

1. Альбом - СССР из космоса. – М.: ГУК и К при СМ СССР, 1982.

2. Альбом – Дешифрирования многозональных аэрокосмических снимков (методики и результаты). – ГДР. – М.: Наука, 1982.

3. Аэрогеофизические методы прогнозирования месторождений урана/ Под. ред. . – М.: Атомиздат, 1980. – 129 с.

4. Виноградов мониторинг экосистем. – М.: Наука, 1984. – 152 с.

5. Гарбук системы дистанционного зондирования Земли: Монография / , . - М.: Изд-во А и Б, 1997. - 296 с.

6. , Дмитриевский -аэрокосмическое изучение нефтегазоносных территорий. – М.: Наука, 1994. – 288 с.

7. Дистанционные исследования при поисках полезных ископаемых. – Новосибирск: Наука, 1986. – 175 с.

8. Дистанционные исследования при нефтегазопоисковых работах. – М.: Наука, 1988. – 224 с.

9. , Красильникова природных условий и ресурсов. – М.: Недра, 1988. – 299 с.

10. , Полетаев космической геологии. – М.: Недра, 1988. – 235 с.

11. Космическая информация в геологии / Под ред. и др. – М.: Наука, 1983. – 536 с.

12. Мелух исследования с использованием космических средств / Под ред. . Серия: Охрана природы и воспроизводство природных ресурсов. – М.: ВИНИТИ, 1988. – Т. 21. – 184 с.

13. Михайлов аппаратура дистанционного зондирования Земли / , . - М.: Вузовская книга, 2008. - 340 с.

14. и др. Основы дистанционных методов мониторинга загрязнения природной среды. – Л.: Гидрометеоиздат, 19с.

15. , Архангельский методы исследования окружающей среды: Учебное пособие / Томский политехнический университет.-Томск: STT, 2001.-184 c.:

16. Природа Земли из космоса: изучение природных ресурсов Земли с помощью данных, передаваемых со спутников по радиолокации / Под ред. . – Л.: Гидрометеоиздат, 1984. – 152 с.

Интернет-ресурсы

http://www. *****/ru/index. html

http://www. *****/distzond. html

http://www. *****/

http://www. /photos/digitalglobe-imagery/

http://*****/index. php? r=18&id=6793

http://www. pryroda. /index. php? newsid=1000384

9. Материально-техническое обеспечение дисциплины

При изучении основных разделов дисциплины, выполнении практических работ студенты используют разнообразный картографический материал, включающий атласы России, Мира, комплект космо - и аэрофотоснимков, как в печатном издании, так и в электронном виде.

Программа составлена на основе ФГОС ВПО по направлению подготовки 022000 «Экология и природопользование».

Программа одобрена на заседании кафедры ГЭГХ ИПР

(протокол № ____ от «___» _______ 2011 г.).

Учебное издание

дистанционные методы исследований

Рабочая программа для студентов, обучающихся по направлению 022000 Экология и природопользование по профилю «геоэкология»

Разработчики

Введение

Стремительное развитие космонавтики, успехи в изучение околоземного и межпланетного космического пространства, выявилось весьма высокая эффективность использования околоземного космоса и космических технологий в интересах многих наук о Земле: география, гидрология, геохимия, геология, океанология, геодезия, гидрология, землеведение.

Использование искусственных спутников Земли для связи и телевидения, оперативного и долгосрочного прогнозирования погоды и гидрометеорологической обстановки, для навигации на морских путях и авиационных трассах, для высокоточной геодезии, изучения природных ресурсов Земли и контроля среды обитания становится все более привычным. В ближайшей и в более отдаленной перспективе разностороннее использование космоса и космической техники в различных областях хозяйства значительно возрастет

Дистанционные методы

Дистанционные методы - общее название методов изучения наземных объектов и космических тел неконтактным путём на значительном расстоянии (например, с воздуха или из космоса) различными приборами в разных областях спектра (Рис.1). Дистанционные методы позволяют оценивать региональные особенности изучаемых объектов, выявляемые на больших расстояниях. Термин получил распространение после запуска в 1957 первого в мире искусственного спутника Земли и съёмки обратной стороны Луны советской автоматической станцией "Зонд-3" (1959).

Рис. 1. Основные геометрические параметры сканирующей системы: - угол обзора; Х и У - линейные элементы сканирования; dx и dy - элементы изменения мгновенного угла зрения; W - направление движения

Различают активные дистанционные методы, основанные на использовании отражённого объектами излучения после облучения их искусственными источниками, и пассивные , которые изучают собственное излучение тел и отражённое ими солнечное. В зависимости от расположения приёмников дистанционные методы подразделяют на наземные (в том числе надводные), воздушные (атмосферные, или аэро-) и космические. По типу носителя аппаратуры дистанционные методы различают самолётные, вертолётные, аэростатные, ракетные, спутниковые дистанционные методы (вгеолого-геофизических исследованиях - аэрофотосъёмка, аэрогеофизическая съёмка и космическая съёмка). Отбор, сравнение и анализ спектральных характеристик в разных диапазонах электромагнитного излучения позволяют распознать объекты и получить информацию об их размере, плотности, химическом составе, физических свойствах и состоянии. Для поисков радиоактивных руд и источников используется g-диапазон, для установления химического состава горных пород и почв - ультрафиолетовая часть спектра; световой диапазон наиболее информативен при изучении почв и растительного покрова, инфракрасная (ИК) - даёт оценки температур поверхности тел, радиоволны - информацию о рельефе поверхности, минеральном составе, влажности и глубинных свойствах природных образований и об атмосферных слоях.

По типу приёмника излучения дистанционные методы подразделяют на визуальные, фотографические, фотоэлектрические, радиометрические и радиолокационные. В визуальном методе (описание, оценка и зарисовки) регистрирующим элементом является глаз наблюдателя. Фотографические приёмники (0,3-0,9 мкм) обладают эффектом накопления, однако они имеют различную чувствительность в разных областях спектра (селективны). Фотоэлектрические приёмники (энергия излучения преобразуется непосредственно в электрический сигнал при помощи фотоумножителей, фотоэлементов и других фотоэлектронных приборов) также селективны, но более чувствительны и менее инерционны. Для абсолютных энергетических измерений во всех областях спектра, и особенно в ИК, используют приёмники, преобразующие тепловую энергию в другие виды (чаще всего в электрические), для представления данных в аналоговой или цифровой форме на магнитных и других носителях информации для их анализа при помощи ЭВМ. Видеоинформация, полученная телевизионными, сканерными (рис.), панорамными камерами, тепловизионными, радиолокационными (бокового и кругового обзора) и другими системами, позволяет изучить пространственное положение объектов, их распространённость, привязать их непосредственно к карте.