Помощь по Теле2, тарифы, вопросы

Дешифрирование снимков

Дешифрирова́ние сни́мков

метод исследования территорий, акваторий, атмосферных явлений по их изображениям на аэро-, космических, подводных снимках, фотосхемах, фотопланах. Суть дешифрирования составляет расшифровка содержания снимков, распознавание изображённых объектов, определение их качественных и количественных характеристик, извлечение информации на основе зависимостей, существующих между свойствами объектов и их отображением на снимках.
По техническим способам различают визуальное (камеральное и полевое, в т. ч. аэровизуальное), инструментальное (измерительное) и автоматизированное дешифрирование, причём часто эти способы применяют в сочетании. По содержанию выделяют дешифрирование общегеографическое (в т. ч. топографическое), тематическое (геологическое, ландшафтное, экологическое и т. п.) и специальное (лесоустроительное, мелиоративное и др.). Качество и надёжность распознавания объектов определяют дешифровочные признаки, масштаб и разрешение снимков, их стереоскопические свойства, техническая обеспеченность и применяемые алгоритмы.
Дешифровочные признаки – это характерные особенности объектов, по которым их удаётся распознать, выделить среди других и интерпретировать. Их подразделяют на прямые и косвенные. Прямые признаки присущи самим объектам, это конфигурация, размер, цвет, фототон, тень от объекта, структура и текстура изображения. Косвенные (индикационные) дешифровочные признаки характеризуют объект опосредованно через свойства какого-либо другого объекта, связанного с ним. Напр., тектонические разломы и грунтовые воды часто обнаруживают на снимках по приуроченным к ним полосам растительности. В процессе дешифрирования обычно используют заранее подготовленные наборы эталонных признаков.
Дешифровщик непременно должен знать конкретные (географические, геологические и др.) особенности территории и понимать природу самого дешифрируемого объекта. Результаты представляют в цифровой форме или оформляют их в виде дешифровочных схем, по которым затем составляют, уточняют, обновляют карты.
Современное автоматизированное дешифрирование предусматривает применение специальных фотограмметрических электронно-оптических приборов, компьютеров, программных и информационных средств. Автоматизация охватывает весь цикл работы, включая предварительную коррекцию снимков, выделение, распознавание и цифрование объектов, рисовку карт и их вывод на экран или на печатающее устройство.

География. Современная иллюстрированная энциклопедия. - М.: Росмэн . Под редакцией проф. А. П. Горкина . 2006 .

Смотреть что такое "дешифрирование снимков" в других словарях:

дешифрирование снимков в селеведении - thoto–interpretation for mudflows ДЕШИФРИРОВАНИЕ СНИМКОВ В СЕЛЕВЕДЕНИИ один из методов изучения селей, особенно широко используемый при их картографировании. Заключается в распознавании селевых бассейнов на аэрофото– и космических снимках и… … Селевые явления. Терминологический словарь

Дешифрирование аэроснимков, один из методов изучения местности по её изображению, полученному посредством аэросъёмки. Заключается в выявлении и распознавании заснятых объектов, установлении их качественных и количественных характеристик, а также… … Большая советская энциклопедия

Чтение, расшифровка, интерпретация содер. фотографических и телевизионных снимков, выполненных в разл. интервалах видимой зоны спектра и инфракрасных (ИК) снимков в диапазоне 1,8 14 ммк. Съемка из космоса производится с пилотируемых космических… … Геологическая энциклопедия - 8.4.6 Дешифрирование крупномасштабных аэро и космических снимков выполняют для ретроспективной оценки экологической обстановки.

Дешифрирование – отвечает на вопрос, что находится в данном месте снимка (какой объект), т.е. возможность получения предметной информации об объекте. Единый процесс дешифрирования включает стадии: обнаружение, распознавание и интерпретацию, а также определение качественных и количественных характеристик объектов и представление результатов дешифрирования в графической, цифровой или текстовой форме. Различают дешифрирование снимков военное, топографическое, геологическое, сельскохозяйственное и др. При географическом дешифрировании прежде всего приходится давать ответ на вопрос о том, что изображено на снимке. В зависимости от целей аэрокосмических исследований содержание этого ответа может быть достаточно простым (лес, водоем, ледник) или более сложным (кедровый лес, сильно поврежденный сибирским шелкопрядом; участки водоема с различной концентрацией взвесей и фитопланктона). Технологии классификации: кластарная (на основании формальных признаков, которые мы задаем, программа распределяет пиксели по классам), классификация с обучением (дешифровщик задает эталоны (обучает программу)) Под дешифрированием всегда понималось извлечение качественнойгеоинформации со снимков при их непосредственном рассматривании. В настоящее время это основной и наиболее распространенный способ извлечения информации из снимков. При визуальном дешифрировании изучаемый локальный объект или явление всегда рассматривается в пространственной взаимосвязи с его окружением, что дает важную дополнительную информацию, которая обычно ускользает при компьютерной обработке. Поэтому стратегия совершенствования способов получения тематической информации по аэрокосмическим снимкам заключается в интеграции визуального и компьютерного дешифрирования, каждое из которых имеет свои достоинства и ограничения. Так, визуальное дешифрирование снимков на экране компьютера с успехом дополняется автоматизированной обработкой по специальным программам, позволяющим улучшить дешифровочные свойства снимка, либо быстро и с большой детальностью выделить четко изобразившиеся объекты. Для разделения объектов разного типа, определения границ между ними используются методы компьютерной классификации (кластеризации). Компьютер позволяет анализировать большие объемы цифровой информации, что необходимо, например, при обработке гиперспектральных снимков. Примечательно, что для суждения о достоверности результатов компьютерной обработки снимков нередко приходится использовать визуальные оценки.

№34 Количественное, инструментальное, автоматизированное и автоматическое дешифрирование. Сложности компьютерного дешифрирования.

Результаты визуального дешифрирования нередко носят субъективный характер, поэтому важно объективизировать этот метод получения информации, вводя в него меру и число. При применении наблюдательных и измерительных приборов говорят об инструментальном и измерительном дешифрировании; если результат дешифрирования получен на основе числовых характеристик изображения, то дешифрирование называют количественным. Всегда стремились автоматизировать в целом эвристический процесс дешифрирования, поэтому в учебных пособиях по дисциплине встречаются термины - автоматизированное и даже полностью автоматическое дешифрирование, которое по праву относится к фундаментальному научному направлению - распознаванию образов.

С распространением персональных компьютеров дешифрирование стали чаще подразделять на визуальное, при котором, как и прежде, результат достигается человеком, использующим свою зрительную систему и интеллект, и компьютерное, когда это поручается (как правило, частично) электронно-вычислительной машине.

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 (кластеризации - от англ. «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.

Недостаток метода:

* результаты не всегда объективны (достоверность всего 60-80%);

* метод не совсем самостоятельный (часто помогает и дополняет исполнитель).

№35 Разрешающая способность снимков и пространственное разрешение.

Для характеристики детальности аэрокосмических снимков предложено несколько количественных показателей. Среди дешифровщиков наибольшее распространение получили два показателя: пространственное разрешение и разрешающая способность, которая используется для оценки фотографических материалов.

Разрешающая способность. –возможность раздельного воспроизведения слоем мелких близко расположенных деталей изображения. Ее определяют по фотоизображению специального стандартного тест-объекта - миры. Штриховая мира состоит из элементов с различным числом штрихов, приходящихся на один погонный миллиметр. Штрихи миры делают абсолютно белыми и абсолютно черными, т.е. их визуальный контраст Кв= 1. В настоящее время в качестве единицы измерения приняты миллиметры в минус первой степени (мм-1). Когда говорят,

что фотоматериал имеет разрешающую способность 50 линий на миллиметр (50 мм-1), то это значит, что он может раздельно воспроизвести на одном погонном миллиметре 50 черных штрихов миры шириной в 0,01 мм и 50 белых штрихов.

Разрешающая способность:

Аэрофотоснимков (10-40мм^-1)

Космических (в 2-3р. выше)

Пространственное разрешение – величина, хар-щая размер наименьших объектов, различимых на изображении.

№36 Сопоставительное дешифрирование. Дешифрирование разновременных снимков. Полевое и камеральное дешифрирование. Эталонное дешифрирование. Индикационное.

Сопоставительное дешифрирование - основано на использовании спектральных образов изобразившихся на снимке объектов. Спектральный образ объекта на фотографическом снимке определяется визуально по тону его изображения на серии зональных черно-белых снимков. По полученным данным строится кривая спектрального образа, отражающая изменение оптической плотности изображения на снимках в разных спектральных зонах. При этом откладываемые по оси ординат значения оптической плотности отпечатков D, вверх по оси убывают, чтобы кривая спектрального образа соответствовала кривой спектральной яркости. Схема сопоставительного дешифрирования: определение по снимкам спектрального образа объекта - сопоставление с известной спектральной отражательной способностью - опознавание объекта.

На каждом из зональных снимков по тону изображения разделяются определенные совокупности объектов, причем на снимках в различных зонах эти совокупности разные. Сопоставление зональных снимков позволяет разделить эти совокупности и выделить индивидуальные объекты, в данном случае. Такое сопоставление может быть реализовано совмещением («вычитанием») схем дешифрирования зональных снимков на каждой из которых выделены разные совокупности объектов.

Дешифрирование разновременных снимков. Разновременные снимки обеспечивают качественное изучение изменений исследуемых объектов и косвенное дешифрирование объектов по их динамическим признакам.

Исследования динамики. Для выявления изменений по разновременным снимкам их нужно сопоставить между собой, что осуществляется путем поочередного (раздельного) или одновременного (совместного) наблюдения. Технически визуальное сопоставление разновременных снимков осуществляется наиболее просто их поочередным наблюдением. Очень старый способ «миганий» (фликер-способ) позволяет, достаточно просто обнаружить вновь появившийся отдельный объект быстрым поочередным рассматриванием двух разновременных снимков. Из серии снимков изменяющегося объекта может быть смонтирована иллюстративная кинограмма. Так, например, если получаемые через 0,5 ч с геостационарных спутников в одном и том же ракурсе снимки Земли смонтировать в анимационный файл, то возможно многократно воспроизвести на экране суточное развитие облачности.

Для выявления небольших изменений оказывается более эффективным не поочередное, а совместное наблюдение разновременных снимков, для чего используются специальные приемы:

совмещение изображений (монокулярное (на просвет) и бинокулярное (каждый снимок рассматривается одним глазом, с помощью стереоскопа)); стереоскопические наблюдения (используют при исследовании изменений вследствие движения, перемещения объектов).

Дешифрирование по динамическим признакам. Закономерности временных изменений географических объектов, для которых характерна смена состояний во времени, могут служить их дешифровочными признаками, которые называют временным образом объекта. Например, тепловые снимки, полученные в разное время суток, позволяют распознавать объекты, имеющие специфический суточный ход температуры.

Полевое и камеральное дешифрирование. При полевом дешифрировании опознавание объектов производится непосредственно на местности путем сличения объекта в натуре с его изображением на снимке. Досъемка производится глазомерным или инструментальным способом. Для этого применяются приемники спутникового позиционирования, позволяющие определять в поле координаты объектов, отсутствующих на снимке, практически с любой необходимой точностью.

При камеральном дешифрировании, которое представляет собой основной и наиболее распространенный вид дешифрирования, объект распознается по прямым и косвенным дешифровочным признакам без выхода в поле и непосредственного сличения изображения с объектом. На практике обычно комбинируют оба вида дешифрирования.

Эталонное дешифрирование. Камеральное дешифрирование основано на использовании дешифровочных эталонов , создаваемых в поле на типичные для данной территории ключевые участки. Таким образом, дешифровочные эталоны представляют собой снимки характерных участков с нанесенными на них результатами дешифрирования типичных объектов, сопровождаемые характеристикой дешифровочных признаков. Далее эталоны используются при камеральном дешифрировании, которое выполняется способом географической интерполяции и экстраполяции , т. е. путем распространения выявленных дешифровочных признаков на участки между эталонами и за их пределами.

ПриИндикационном дешифрировании определяют не сам объект, который может и не изобразиться на снимке, а его указатель, индикатор. В качестве индикатора наиболее часто выступают растительный покров, а также рельеф и гидрография. Косвенные признаки лежат в основе ландшафтного метода дешифрирования, базирующегося на многосторонних связях между отдельными компонентами ландшафта, между дешифрируемым объектом и всем природным комплексом.

Пример: По растительности можно судить также о почвах и грунтах, индикаторами движения водных масс в океане, приповерхностных ветров, льда ледников часто служат массовые объекты (трассеры), в совокупности визуализирующие направление и характер

движения. Их роль могут выполнять битые льды, фитопланктон, рисунок трещин или слоистости на поверхности горного ледника

При индикационном дешифрировании составляют так называемые индикационныетаблицы, где для каждого типа или состояния индикатора указан соответствующий ему вид индицируемого объекта.

№37 Особенности наблюдения снимков на экране дисплея. Приборы и вспомогательные средства. Оформление результатов дешифрирования.

Особенности наблюдения снимков на экране компьютера. Для восприятия снимков важны характеристики экрана дисплея: наи­лучшие результаты дешифрирования достигаются на экранах боль­шого размера, воспроизводящих максимальное количество цве­тов и имеющих высокую частоту обновления изображения. Увели­чение цифрового снимка на экране компьютера близко к опти­мальному в тех случаях, когда одному пикселу экрана соот­ветствует один пиксел снимка.

Время эффективной работы при дешифрировании экранных снимков короче, чем при визуальном дешифрировании отпечат­ков. Необходимо учитывать также текущие санитарные нормы ра­боты на компьютере, регламентирующие, в частности, минималь­ное расстояние глаз дешифровщика от экрана (не менее 500 мм), длительность непрерывной работы, интенсивность электромагнит­ных полей, шума и т.д.

Приборы и вспомогательные средства. Часто в процессе визу­ального дешифрирования необходимо произвести несложные из­мерения и количественные оценки. Для этого применяют различ­ного рода вспомогательные средства: палетки, шкалы и таблицы тонов, номограммы и т.д. Для стереоскопического рас­сматривания снимков применяют стереоскопы различных конст­рукций. Лучшим прибором для камерального дешифрирования следует считать стереоскоп с двойной наблюдательной системой. Перенос результатов дешифрирования с отдельных снимков на общую картографическую основу обычно выполняют с помощью небольшого специального оптико-механического прибора.

Оформление результатов дешифрирования. Результаты визуаль­ного дешифрирования наиболее часто представляют в графиче­ской, текстовой и реже цифровой формах. Обычно в итоге дешиф­ровочных работ получают снимок, на котором графически выде­лены и обозначены условными знаками изучаемые объекты. При работе на компьютере результаты удобно пред­ставлять в виде принтерных отпечатков. По кос­мическим снимкам создаются так называемые схемы дешифриро­вания, которые по своему содержанию представляют фрагменты тематических карт, составленных в масштабе и проекции снимка.

№38 Две технологические схемы визуального дешифрирования. Этапы дешифрирования.

Технология и организация работ по дешифрированию суще­ственно зависят от его задач, территории, масштаба и вида сним­ков (фотографических или сканерных, тепловых, радиолокаци­онных и др.), от использования одиночных снимков или их серий (многозональных, разновременных). Существуют различные орга­низационно-технологические схемы дешифрирования, но все они включают следующие этапы:

2) выявление набора объектов дешифрирования (составление предварительной легенды будущей схемы дешифрирования или карты);

3) подбор снимков для дешифрирования, преобразование сним­ков для повышения их выразительности, подготовка приборов и вспомогательных средств дешифрирования. Следует иметь в виду, что снимки, оптимальные для решения одной задачи, могут ока­заться неэффективными для другой;

4) собственно дешифрирование аэрокосмических снимков и оценка его достоверности;

5) оформление результатов дешифрирования.

Центральным моментом любых работ является собственно де­шифрирование аэрокосмических снимков. Тематическое дешиф­рирование можно выполнять по двум принципиальным логиче­ским схемам. Первая схема предусматривает вначале распознава­ние объектов, а затем их графическое выделение; вторая схема - вначале графическое выделение на снимке участков с однотипным изображением, а затем их распознавание. Обе схемы завершаются этапом интерпретации, научного толкования результатов дешиф­рирования. Работая со снимками, особенно с космическими, де­шифровщик широко привлекает дополнительный материал, обыч­но картографический, который служит для уточнения дешифровочных признаков и оценки результатов дешифрирования.

Первая схема оказывается универсальной для решения боль­шинства задач; она получила широкое признание в практике ви­зуального дешифрирования. Вторая схема весьма эффективна при дешифрировании относительно простых объектов по яркостным признакам, но имеет ограниченное применение. Обе эти схемы при компьютерном дешифрировании реализуются в технологиях классификации с обучением и без обучения. ­

№ 39 Дешифровочные признаки. Прямые и косвенные (форма, размер, тон, цвет, тень). Рисунок изображения (текстура, структура).

На аэрокосмическом снимке объек­ты отличаются один от другого по ряду дешифровочных признаков. Выделяют основные признаки, которые принято делить на прямые (простые и сложные) и косвенные . Прямые простые дешифровочные признаки - форма, размер, тон (цвет) изображения и тень, а сложный (комплекс­ный) признак, объединяющий выше названные признаки, - рисунок изображения. Косвенные признаки основаны на связях между объектами, на возможности выявления не видимых на сним­ке объектов по другим объектам, хорошо изобразившимся. Кос­венными признаками служат также местоположение объекта, гео­графическое соседство, следы воздействия объекта на окружение.

Каждому объекту присущи особенности, проявляющиеся в пря­мых и косвенных дешифровочных признаках, которые в общем не постоянны, а зависят от сезона, времени и спектральных диа­пазонов съемки, масштаба снимков и т.д. На­чинающий исполнитель больше работает с прямыми дешифровочными признаками; умелое использование косвенных призна­ков - свидетельство высокой квалификации дешифровщика.

При прямом дешифрировании использу­ются прямые признаки.

Форма - результативный прямой признак при визуальном де­шифрировании. Именно в форме контура заключается основная часть информации об объекте. Антропогенные объекты имеют гео­метрически правильную, стандартную форму - по прямоуголь­ной форме выделяют сельскохозяйственные поля.

Размер - признак, используемый главным образом при рабо­те с крупномасштабными снимками. По размеру различают зда­ния разного функционального назначения, разде­ляют поля зерновых и кормовых севооборотов.

Тон изображения, определяемый ярко­стью объекта и спектральной зоной съемки, помогает разделить основные типы поверхности: снег, открытый грунт, раститель­ность.

Цвет - более информативный и надежный признак, чем тон черно-белого снимка. По цвету хорошо выделяются водные объек­ты, леса, луга, распаханные поля. Используя снимки с целенаправленно искаженной цветопередачей, разделяют раз­личные типы растительности, горных пород и т.д.

Тень можно отнести как к прямым, так и к косвенным дешифровочным признакам. Тень на деталь­ных снимках отражает силуэт заснятого объекта и позволяет оце­нить его высоту. Поскольку тень всегда имеет отно­сительный контраст, значительно больший, чем сам объект, то часто только падающая тень позволяет обнаружить на снимках малоразмерные в плане, но высокие объекты, например завод­ские трубы. В горных районах глубокие тени затрудняют дешифри­рование. Тени существенно влияют на рисунок изображения.

Рисунок изображения - устойчивый комплексный дешифровочный признак, обеспечивающий безошибочное опознавание не только таких объектов, как сельскохозяйственные поля, населен­ные пункты, но и разных типов геосистем. Каждому природно-территориальному комплексу свойствен опре­деленный рисунок на снимке, который отражает его морфологи­ческую структуру. В рисунке изображения различают текстуру - форму рисункообразующих элементов и структуру - пространственное расположение элементов текстуры. Иногда ри­сунок изображения характеризуют количественными показателя­ми, что служит основой морфометрического дешифрирования.

№ 40 Характеристики компьютерных систем для обработки снимков (аппаратное обеспечение, программное, экранная визуализация и печать снимков).

Быстродействие, Объем видеопамяти, Программное обеспечение. К пакетам программ для компьютерной обработки снимков предъявляются следующие основные требования:универсальность возможность визуализации программируемость: интегрированность: Применяют также программное обеспечение общего назначе­ния: для визуализации снимков, простой обработки иподготовки к выводу на печать - программы графической редакции (Adobe Photoshop, Corel PHOTO-PAINT), для создания описаний и отчетов - текстовые программы-редакторы (MS Word, Word Perfect), для количественного анализа снимков - программы статистичес­кой обработки данных (MS Excel), для просмотра и получения снимков по сети Интернет - сетевые программы (MS Internet Explorer, Netscape

Аппаратное обеспечение. Основные компоненты компьютера включают: центральное процессорное устройство (ЦПУ); оператив­ную память (ОП), хранящую данные и программы, используемые компьютером в текущий момент работы; жесткий диск для по­стоянного хранения данных и программ; управляющие контрол­леры различных внешних устройств для ввода, вывода и представления информации - дисководов, монитора, принтера, сканера, устройств для чтения и записи магнитных лент, устройств воспроизведения звука, цифровых камер, карманных компьютеров, приемников глобального спутникового позиционирования (ГЛОНАСС/GPS) и т. п.

Для обработки снимков наиболее важны следующие взаимо­связанные параметры компьютера:

Быстродействие, объем дисковой и оперативной памяти, объем видеопамяти.

Экранная визуализация и принтерная печать снимков. Опыт показывает, что для комфортного визуального дешиф­рирования снимка на экране важно использовать экран размером не менее 17 дюймов (43 см) по диагонали, с матрицей экрана не менее 1024x768 пикселов.

Поскольку результаты компьютерной обработки часто пред­ставляются на бумаге, немаловажен способ изготовления прин­терных отпечатков снимков. Для этого используется лазерная и струйная печать. При более распространенной струйной техноло­гии изображение создается с помощью печатающей головки прин­тера, из которой на бумагу выпрыскиваются микроскопические капельки разноцветных чернил.

При изготовлении принтерных отпечатков следует учитывать, что всегда цвета отпечатка будут отличаться от цветовой гаммы экранного снимка. Поэтому необходима взаимная калибровка принтера и экрана монитора, для которой имеются специальные компьютерные программы. Еще один важный параметр - разре­шающая способность принтера, традиционно измеряемая в dpi. Для высококачественного воспроизведения снимка необходима разрешающая способность не менее 600 dpi.

Программное обеспечение подразделяется на операционные си­стемы и прикладные программы. Первые обеспечивают работу компьютера в целом и базовые функции: доступ к файлам, запуск прикладных программ, управление порядком обращения различ­ных программ ко внешним устройствам, таким, как жесткий диск и принтер.

К пакетам программ для компьютерной обработки снимков предъявляются следующие основные требования:

а) универсальность;

б) возможность визуализации;

в) программируемость;

г) интегрированность;

№ 41Тенденции в развитии аппаратного, программного и информационного обеспечения.

Персональные компьютеры быстро совершенствуются, расширяя возможности обработки снимков. Увеличивается быстродействие процессоров, растет их количество, объемдисковой и оперативной памяти; практикуется распределенная обработка снимков на нескольких компьютерах благодаря использо­ванию локальных сетей и сети Интернет; увеличивается размер экранов и улучшается их качество; расширяются компьютерные средства для использования стереоизображений и виртуальных трехмерных моделей в процессе дешифрирования. В перспективе возможно голосовое управление программами вместо ручного ввода команд. Увеличивается объем общедоступной справочной цифровой информации, например библиотек эталонных значений спек­тральных характеристик различных объектов на земной поверхности; появляются новые цифровые топографические и тематические карты на разные районы Земли. Совершенствуются алгоритмы обработки данных и разрабатываются полуавтоматические интерактивные экспертные системы для дешифрирования снимков на основе базы знаний - совокупности решающих правил и базы справочных данных.

№ 42 Форматы хранения цифровых снимков. Компрессия – декомпрессия информации.

Форматы хранения цифровых снимков. Формат, в котором хра­нится файл снимка - это способ его записи для хранения на носителе информации (жестком диске, дискете, CD-ROM).

Существует большое разнообразие растровых графи­ческих форматов для хранения различных изображений, которые используются и для снимков, например TIFF, BMP (без потери информации), JPEG, GIF (с потерей информации). Единого об­щепринятого формата для хранения аэрокосмических снимков нет.

Большинство пакетов программ для компьютерной обработки снимков обеспечивают чтение наиболее распространенных рас­тровых форматов и перевод из одного формата в другой.

Компрессия цифровых снимков («упаковка», «сжатие») - это преобразование, направленное на уплотнение информации, на уменьшение ее объема, выражаемого в битах или байтах. Это не­обходимо для экономии памяти, требуемой для записи и хране­ния снимков, при передаче их со спутников на Землю по каналам космической связи с небольшой пропускной способностью, а также для сжатия избыточно детальных изображений, что позво­ляет быстрее обрабатывать их на компьютере или передавать по сети Интернет.

Компрессия сочетается с декомпрессией («распаковкой») - вос­становлением исходного изображения. Компрессия может произ­водиться без потерь и с потерей информации. Если на снимке при­сутствуют однотонные объекты, которые отображаются пикселами с одним и тем же значением яркости, например чистые водоемы, то компрессия без потери информации проводится путем замены повторяющихся одинаковых значений яркости одним значением с указанием числа таких пикселов. Опыт показывает, что при этом виде компрессии объем информации аэрокосмических снимков в среднем уменьшается раза в два, но изображение можно полнос­тью восстановить при декомпрессии. Обычно сжатие без потери информации осуществляют посредством широко используемого для записи изображений формата TIFF. При компрессии с потерей информации изменяющиеся в определенных пределах значения яркости пикселов однотипных участков, например лесных насаж­дений, усредняются, а затем для всех пикселов запи­сывается одно это среднее значение и число пикселов. В этом слу­чае объем информации аэрокосмического изображения удается уменьшить в десятки раз, но при декомпрессии детали изображе­ния уже не восстанавливаются. Так выполняется сжатие изобра­жения в формате JPEG, который используется для изготовления просмотровых космических снимков в Интернете.

№ 43Анализ современных источников получения аэрокосмической информации. Google Планета Земля, SASPlanet.

Google профессиональный инструмент для обработки, анализа и визуализации геоданных. Программа объединяет в себе огромное количество спутниковых фотографий, что составляет полную карту Земли. Практически вся поверхность суши покрыта изображениями, полученными от компании DigitalGlobe, и имеющими разрешение 15 м. на пиксель. Есть отдельные участки поверхности (как правило, покрывающие столицы и некоторые крупные города большинства стран мира), имеющие более подробное разрешение. Например, г. Москва снята с разрешением 0,6 м/пиксель, а многие города США c разрешением 0,15 м/пиксель. Данные о ландшафте имеют разрешение порядка 100 м. SAS.Планета / SAS.Planet / SASPlanet – свободная программа, предназначенная для просмотра и загрузки спутниковых снимков высокого разрешения и обычных карт? все скачанные вами карты останутся у вас на компьютере, и вы сможете их просматривать даже без подключения к интернету. Помимо спутниковых карт возможна работа с политической, ландшафтной, совмещенной картами, а также картой Луны и Марса. Загрузка карт осуществляется как выделением некоторой области (возможно непрямоугольной), так и в процессе перемещения по карте. Карты часто обновляются – программа позволит вам загрузить только самые новые.

| | | | | | | | | | | | | | | | 17 |

Министерство образования и науки РФ
Федеральное агентство по образованию

Пензенский государственный университет
архитектуры и строительства

Кафедра «Землеустройство и геодезия».

РЕФЕРАТ
на тему
«Общие вопросы дешифрирования снимков»

Специальность: «Земельный кадастр»

Обозначение: 120301 Группа: ЗМК-31

Руководители работы: Пресняков В.В.
Тюкленкова Е. П.

Работа защищена: Оценка:

Пенза 2010

Введение
Технологии оперативного доступа и обработки космической информации для ведения мониторинга природных ресурсов, промышленно-хозяйственной деятельности и чрезвычайных ситуаций претерпели за последнее время серьезные изменения. Уникальная информация о состоянии земной поверхности стала доступна региональным структурам, в круг обязанностей которых входит проведение мониторинговых наблюдений и принятие решений по результатам анализа складывающейся в регионах обстановки. Развитие коммуникационных сетей дало возможность вовлечь в процесс обработки дистанционной информации различных специалистов и сделать доступными обширные архивы материалов космической съемки. Подобный информационный скачок явился стимулом развития методологии и технологии обработки и применения данных космического зондирования земли в традиционных сферах: геологическом картографировании, оценке лесов, мониторинге земель, прогнозировании и мониторинге чрезвычайных и аварийных ситуаций, экологическом мониторинге, оценке метеообстановки, ледовой разведки. Кроме того, что не менее важно, стали появляться новые направления использования оперативной космической информации в отраслях, которые принято характеризовать, как находящиеся "на стыке различных направлений". К таковым следует отнести картографирование местообитаний редких и ценных видов животных (в том числе оценка мест предполагаемых кормовых участков, гнездований, коридоров миграции) для последующего планирования природоохранных и промысловых мероприятий, выявление массивов уникальных растительных группировок и ареалов редких видов растений (мониторинг площадей старовозрастных лесов севера Европейской части России). По материалам регулярных разносезонных съемок из космоса стал возможным оперативный анализ социально-экономических особенностей, отражающихся в структуре и динамике ресурсопользования, проведение исторических реконструкций для целого ряда административных территорий в различных ландшафтных зонах.

1. Этапы дешифрирования.
Детальное дешифрирование рекомендуется проводить в три этапа – предварительный (предполевой), полевой и окончательная камеральная обработка материалов.
Предполевой этап . После получения геологического задания на проведение геологосъемочных или другого вида тематических исследований составляется проект и смета на их проведение, подбирается состав исполнителей. В составе группы, занимающейся дешифрированием, должен быть геолог, хорошо знающий геологическое строение данной территории, геоморфолог, или геолог, знающий геоморфологию, топограф и техник для выполнения технических и графических работ.
После укомплектования партии исполнителями, техническими средствами, топокартами и аэрокосмоматериалами, проводятся подготовительные работы предшествующие дешифрированию. К ним относится сбор опубликованных и фондовых материалов по району работ – как текстовых, так и графических.
Если масштаб результативных карт 1:50000, то дешифрирование ведется на АС масштаба 1:25000, которых заказывают два комплекта. На одном комплекте выполнят геоморфологическое дешифрирование (элементы геоморфологии отрисовывают тушью на четных или нечетных по нумерации снимках), вторая же, оставшаяся половина комплекта, используется для составления фотосхемы, на которой проводится структурное и геологическое дешифрирование. Второй комплект снимков является контрольным.
Результаты геоморфологического дешифрирования со снимков переносят на прозрачную основу в масштабе фотосхемы (т.е. не изменяя масштаба АС).
Параллельно с проведением геоморфологического дешифрирования, графический фондовый материал – тематические карты, структурные планы, результативные карты геофизических исследований – трансформируются в масштаб фотосхемы на прозрачную основу. Собранный и подготовленный таким образом геолого-геофизический материал используется при проведении геологического дешифрирования в качестве накладок.
Как уже отмечалось ранее, детальное дешифрирование начинается с переноса на рабочую фотосхему элементов разрывной и пликативной тектоники с карты результатов регионального дешифрирования. Если в пределах исследуемого района есть детально изученные участки (бурением, горными выработками), то они могут служить эталонными при установлении ландшафтных индикаторов разрывной и пликативной тектоники, оруденения и т.д.
Затем, сопоставляя особенности ландшафта и геолого-геофизический материал на прозрачных накладках, проводят структурное или геологическое дешифрирование начиная с дизъюнктивной тектоники, а затем устанавливают и пликативные формы, определяют элементы залегания слоев и отрисовывают карту предварительного дешифрирования в масштабе 1:25000.
Полевой этап . В процессе предполевого геоморфологического и геологического дешифрирования возникают вопросы, решить которые в камеральный период не представляется возможным. Все они могут быть решены только при непосредственном наблюдении объекта, т.е. в полевых условиях. В предполевой период составляется перечень таких неясностей и составляются маршруты для их разрешения. Во время полевых маршрутов легко уточняются на местности некоторые геоморфологические индикаторы: суффозионно-карстовые и собственно карстовые формы, эрозионные уступы и останцы, эллювиальные развалы, речные террасы разбраковываются на пойменные и надпойменные, для последних устанавливается номер террасы.
Результаты маршрутных исследований записываются в полевой журнал и наносятся на отдешифрированные ранее АС после окончания маршрута.
В комплекс полевых исследований входят и аэровизуальные наблюдения (с самолета или вертолета), которые условно можно подразделить на региональные и детальные.
Региональные наблюдения проводятся с высоты 0,5 км-1-2 км. Они позволяют в короткий срок ознакомится с исследуемой территорией и получить представления о геологических и геоморфологических особенностях района. В этом случае они выполняют роль рекогносцировочных работ. Наблюдения с воздуха дают возможность одновременно наблюдать значительную площадь земной поверхности и помогают уточнить и выявлять зоны тектонических нарушений, региональные уступы, поверхности выравнивания, интенсивность расчленения рельефа, изучать речные террасы, выявлять аномальные участки речных долин, взаимосвязь отдельных морфоструктур и т.д.
Детальные аэровизуальные наблюдения выполняют, в основном, те же функции, что и региональные, но в более детальном масштабе. Высота облета обычно 200-300 м.
Время проведения аэровизуальных наблюдений в начале или конце полевого сезона.
Окончательная камеральная обработка результатов дешифрирования – в этот этап вносятся окончательные коррективы в результаты дешифрирования, схемы и карты приводятся в отчетный масштаб, проводится окончательная увязка геологических и аэрофотогеологических результатов.
Пишется текстовая часть отчета, отчетные карты выполняются в чистовом варианте, затем следует защита отчета и процедура сдачи его в фонды.

2. МЕТОДЫ ДЕШИФРИРОВАНИЯ

Различают прямой, контрастно-аналоговый и ландшафтно-индикацион-ный методы .
Прямой метод дешифрирования применяется только в геологически открытых районах, где коренные породы выходят на поверхность. Фототоновые различия, а также особенности структуры и рисунки изображения на снимках этих районов обусловлены геологическими телами, их окраской, вещественным составом, условиями залегания. Поэтому здесь возможно непосредственное отождествление выделенных на снимках объектов с геологическими телами и прямое сопоставление геолого-геофизических материалов с данными дешифрирования.
Прямой метод дешифрирования позволяет устанавливать поля развития горных пород различного состава и генезиса, границы стратиграфических подразделений осадочных и вулканогенных пород, характер их залегания, тектонические нарушения (пликативные и дизъюнктивные). Например, слоистые толщи образуют на снимках полосчатый рисунок, по которому можно судить о форме залегания отложений, переслаивании пород различного состава; по их выраженности в рельефе – об относительной устойчивости к процессам денудации.
По смещению слоев, маркирующих горизонтов, резкой смене фототона и рисунка изображения, вызванных сменой геоморфологического и геологического строения, дешифрируются разрывные нарушения. Особенно высок эффект применения дистанционных материалов в районах со сложным геологическим строением, где горные породы резко различаются по физико-механическим свойствам и устойчивости к выветриванию. Опытным путем установлено, что в открытых районах в результате полевых работ подтверждается до 90-100% выявленных при дешифрировании объектов.
Контрастно-аналоговый (или контурно-геологический) метод дешифрирования используют как в геологически открытых, так и в геологически закрытых районах при работе с аэрофотоматериалами и космическими снимками всех уровней генерализации.
Замечено, что геологические объекты, аналогичные по строению и истории развития, имеют сходные изображения на снимках. На снимках эталонных участков проводится дешифрирование неоднородностей фототона и рисунков фотоизображения. Затем наземными полевыми исследованиями устанавливается геологическая природа отдешифрированных объектов, т.е. проводится их интерпретация. На основании результатов этих исследований составляются таблицы дешифровочных признаков. Таким образом получают эталоны геологических объектов с их типичным фотоизображением, т.е. их «фотопортреты». При дешифрировании новых площадей задача сводится к отысканию объектов, сходных с «фотопортретом» эталонной геологической структуры.
Применяя этот метод дешифрирования, необходимо помнить, что одинаковые или сходные, особенно древние геологические образования могут иметь различное проявление в ландшафте. Кроме того, необходимо учитывать, что при переходе от высоко- к средне- и низкоразрешимым КС происходит переход геометрической (рисунок и структура изображения) группы признаков в фотометрические (фототон). Для крупномасштабных снимков достоверным признаком является рисунок фотоизображения. Для КС масштаба 1:2500000 значение рисунка изображения объекта и фототона примерно одинаково, а для телеснимков того же масштаба, но более низкого разрешения, основной дешифровочный признак – фототон.
Дешифровочные признаки изменяются в зависимости от уровней генерализации КС, технических и природных условий съемки, и это накладывает определенные ограничения на диапазон их экстраполяции. Дешифровочные признаки, установленные для геологических объектов на КС одного уровня генерализации, нельзя механически использовать при работе с КС иного уровня генерализации.
Ландшафтно-индикационный метод дешифрирования применяют с геологически закрытых районах при работе с АС и КС среднего и высокого разрешения.
Ландшафт – это однородная по происхождению и развитию территория, обладающая единым геолого-тектоническим строением, однотипным рельефом, общими характеристиками подземных и поверхностных вод, почв, общим климатом, растительными и животными сообществами.
Индикатор – это наблюдаемый на снимке признак, который позволяет установить труднонаблюдаемый или скрытый геологический объект.
Индикационные связи – это связи явных (прямых) физиономичных компонентов ландшафта со скрытыми геологическими структурами.
В основе ландшафтно-индикационного метода дешифрирования лежат связи между дешифровочными признаками (прямыми и косвенными), выявленными на снимках с геологическими объектами данной территории. В этом случае косвенные признаки (растительность, линеанементы и т.д.) являются индикаторами поверхностных или погребенных геологических структур.

3.Классификация объектов дешифрирования
Свойства объектов и изображений, такие как размер, используют для дешифрирования, другие, вследствие невозможности или нецелесообразности их определения, например, массу, звук, запах - нет. Свойства объектов или изображений, определяемые и используемые для классификации при дешифрировании, называют признаками. Исходя из предварительно принятых понятий искомых объектов и дешифрируемых изображений, сформулируем: признаки - это классификационные свойства объектов или изображений. С помощью признаков можно не только различать объекты (изображения), но и однотипные объединять в группы. Последнее положение обусловливает два пути сужения области поиска во множестве объектов (изображений): объединением имеющих данный признак либо исключением не имеющих его. Из совокупности признаков объекта (изображения), известных дешифровщику, у него складывается соответствующий образ. Классификации объектов (изображений) и их признаков не совпадают (один признак может быть присущ многим объектам), но классификация признаков неразрывно свя-зана с классификацией объектов (изображений). Это обстоятельство надо учитывать при систематизации изображений, объектов и признаков. Признаки объектов называют демаскирующими, а изображений - дешифровочными. Демаскирующие и дешифровочные признаки могут совпадать или различаться. Например, форма может быть присуща объекту и изображению, а при мелком масштабе изображения - только объекту. Некоторые свойства объектов, не являясь обычно демаскирующими признаками (например, спектрозональные излучения), не только служат носителями для передачи изображений, но при преобразовании в изображения сами становятся дешифровочными признаками. Качественные признаки служат для сравнения изображений (объектов) по их свойствам (например, есть - нет, больше - меньше, светлее - темнее и т. п.), а количественные, кроме того, численно выражают это сравнение. Прямые признаки являются свойствами дешифрируемого изображения (объекта), которые определяют путем его наблюдения и измерения. Косвенные признаки выражают взаимосвязи дешифрируемого изображения с окружающими. Эти признаки определяют путем изучения взаимосвязей, наблюдения и измерения изображений (объектов) как дешифрируемых, так и окружающих их. В данном случае изображения (объекты), окружающие, дешифрируемые и известные дешифровщику, сами становятся признаками. По достаточному количеству косвенных признаков можно отдешифрировать объект, изображения которого нет на снимке. Прямые и косвенные признаки изображений могут быть первичными и вторичными. Первичные признаки определяют путем наблюдения и измерения изображений, вторичные - путем обработки первичных признаков. Существуют и другие разновидности признаков, причем с развитием средств получения и обработки изображений их количество увеличивается. Разделение признаков целесообразно учитывать при их систематизации с целью создания банков признаков и формализации операций дешифрирования. С учетом сущности понятия «признак» уточним понятия «объект» и «изображение» в топографическом дешифрировании.
Объект - это единица классифицированного множества объектов местности, состоящая из совокупности демаскирующих признаков. Изображение - это единица классифицированного множества изображений объектов местности, состоящая из совокупности дешифровочных признаков. Примеры классификации признаков имеются в. Желательно, чтобы классификация признаков способствовала автоматизации и оптимизации процесса дешифрирования. С учетом принятых формулировок понятий объектов, изображений и признаков установим сущность процесса дешифрирования. По общности целей и действий дешифрирование относится к процессам определения свойств объектов по источникам информации, которыми могут быть: сам объект, его описание, музыкальные образы и т. д. Особенностью, выделяющей дешифрирование из этих процессов, является то, что в качестве источников информации о наличии свойств объектов используются изображения, их признаки. В этом заключается сущность дешифрирования. Общность целей и действий обусловливает целесообразность учета возможности применения для формализации дешифрирования известных детерминированных и вероятностных методов обработки указанных выше источников информации. Чтобы техническими средствами решать интеллектуальные задачи обработки изображений, надо уяснить действия дешифровщика с позиции возможности их формализации. Дешифровщик, обрабатывая изображения, определяет известные ему признаки и по ним отбирает изображения, которые соответствуют объектам, интересующим потребителей, классифицирует отдешифрированные изображения и приводит их к форме, понятной потребителю. При этом дешифровщик сопоставляет совокупность выявленных признаков с классификацией признаков изображений объектов и самих объектов, а затем по совпадающим признакам устанавливает соответствие изображений объектам.
Классификации признаков изображений объектов и самих объектов, используемые дешифровщиком, как правило, совпадают с классификацией признаков объектов для потребителей. Признаки изображений и объектов, используемые при дешифрировании, как правило, не совпадают по количеству и содержанию со свойствами определяемых объектов. В процессе дешифрирования признаки изображений объектов обязательно используются и являются основными, а признаки объектов могут и не использоваться.
Исходя из изложенного, примем формулировку: дешифрирование - это процесс определения объектов и их свойств с использованием признаков изображений. Для краткости рассматриваемый процесс
и т.д.................

Федеральное государственное бюджетное образовательное

Учреждение высшего профессионального образования

«Астраханский государственный университет»

Кафедра: географии, картографии

и геоинформатики

О Т Ч Е Т

По предмету:

«Дешифрование аэрокосмических снимков»

Выполнил:

Студент III курса

Калбаев А.М.

Проверил:

к. г. н. доцент кафедры

Шабанов Д.И.

Астрахань-2016

LANDSAT - американская система изучения природных ресурсов Земли, которая была открыта в июле 1972 года с запуска космического аппарата LANDSAT 1.

Космический аппарат LANDSAT 1 был запущен чтобы посредством многозональнымх и периодически повторяющихся долговременных съемок собрать пригодный для компьютерной обработки материал. До настоящего времени запущено 7 спутников LANDSAT. Полученные снимки со спутников Landsat - 1, 2, 3, 4, 5, 7 широко используются для мониторинга окружающей среды и современных динамических процессов на поверхности Земли - извержений вулканов, землетрясений, цунами, выпадения и таяния снега, вегетации растений, а также для решения вопросов сельского и лесного хозяйства, геологического картирования, поисков и разведки месторождений полезных ископаемых, океанографии, пространственного планирования территории.

Технические характеристики сканирующих систем LANDSAT.

Многозональные сканирующие системы, установленные на спутниках LANDSAT совершенствовались со временем. На борту первых трех космических аппаратов LANDSAT 1, 2, 3 (первоначальное название ERTS - Earth Resources Technology Satellites) были установлены телевизионные камеры RBV и многоспектральное сканирующее устройство MSS (Multispectral Scanner System).

Технические характеристики сканеров MSS

*БИК – ближний инфракрасный;

**ТИК – тепловой инфракрасный

Технические характеристики сканеров TM и ETM+.

На спутниках LANDSAT 4, 5 был установлен сканер TM (Thematic Mapper, по-русски тематический картограф). По сравнению с MSS этот сканер имеет улучшенное спектральное и пространственное разрешение и высокую радиометрическую чувствительность.

На спутнике LANDSAT 7 установлен сканер ETM+ (Enhanced Thematic Mapper, по-русски улучшенный Тематический картограф). Сканер ETM+ спутника Landsat 7, точно повторяет возможности сканеров TM, кроме того, у этого сканера есть новые особенности: 6 канал разделен на две части и увеличено его пространственное разрешение; добавлен панхроматический канал, который имеет пространственное разрешение 15 метров

Номер спектрального канала	Спектральные диапазоны (мкм) датчика TM	Спектральные диапазоны (мкм) датчика ETM+	Пространственное разрешение (м)	Радиометрическое разрешение	Зона обзора (км)
	0.45 - 0.52	0.45 - 0.52		8 бит (256 уровней)	185x185
	0.52 - 0.60	0.53 - 0.61
	0.63 - 0.69	0.63 - 0.69
	0.76 - 0.90	0.78 - 0.90
	1.55 - 1.75	1.55 - 1.75
	10.4 - 12.5	10.4 - 12.5	TM – 120 ETM+ - 60
	2.08 - 2.35	2.09 - 2.35
Панхроматический	___	0.52 - 0.90

Характеристика каналов

Комбинация Landsat 5,7	Комбинация Landsat 8	Возможная информация
4,3,2	5,4,3	Стандартная комбинация «искусственные цвета». Растительность отображается в оттенках красного, городская застройка – зелено-голубых, а цвет почвы варьируется от темно до светло коричневого. Лед, снег и облака выглядят белыми или светло голубыми (лед и облака по краям). Хвойные леса будут выглядеть более темно-красными или даже коричневыми по сравнению с лиственными. Эта комбинация очень популярна и используется, главным образом, для изучения состояния растительного покрова, мониторинга дренажа и почвенной мозаики, а также для изучения агрокультур. В целом, насыщенные оттенки красного являются индикаторами здоровой и (или) широколиственной растительности, в то время как более светлые оттенки характеризуют травянистую или редколесья/кустарниковую растительность.
3,2,1	4,3,2	Комбинация «естественные цвета». В этой комбинации используются каналы видимо диапазона, поэтому объекты земной поверхности выглядят похожими на то, как они воспринимаются человеческим глазом. Здоровая растительность выглядит зеленой, убранные поля – светлыми, нездоровая растительность – коричневой и желтой, дороги – серыми, береговые линии – белесыми. Эта комбинация каналов дает возможность анализировать состояние водных объектов и процессы седиментации, оценивать глубины. Также используется для изучения антропогенных объектов. Вырубки и разреженная растительность детектируются плохо, в отличие от комбинации 4-5-1 или 4-3-2. Облака и снег выглядят одинаково белыми и трудноразличимы. Кроме того, трудно отделить один тип растительности от другого. Эта комбинация не позволяет отличить мелководье от почв в отличие от комбинации 7-5-3.
7,4,2	7,5,3	Эта комбинация дает изображение близкое к естественным цветам, но в тоже время позволяет анализировать состояние атмосферы и дым. Здоровая растительность выглядит ярко зеленой, травянистые сообщества – зелеными, ярко розовые участки детектируют открытую почву, коричневые и оранжевые тона характерны для разреженной растительности. Сухостойная растительность выглядит оранжевой, вода- голубой. Песок, почва и минералы могут быть представлены очень большим числом цветов и оттенков. Эта комбинация дает великолепный результат при анализе пустынь и опустыненных территорий. Кроме того, может быть использована для изучения сельскохозяйственных земель и водно-болотных угодий. Сгоревшие территории будут выглядеть ярко красными. Эта комбинация используется для изучения динамики пожаров и пост-пожарного анализа территории. Городская застройка отображается в оттенках розово-фиолетового, травянистые сообщества – зелеными и светло зелеными. Светло зеленые точки внутри городских территорий могут быть парками, садами или полями для гольфа (актуально для России:)). Оливково-зеленый цвет характерен для лесных массивов и более темный цвет является индикатором примеси хвойных пород.
4,5,1	5,6,2	Здоровая растительность отображается в оттенках красного, коричневого, оранжевого и зеленого. Почвы могут выглядеть зелеными или коричневыми, урбанизированные территории – белесыми, серыми и зелено-голубыми, ярко голубой цвет может детектировать недавно вырубленные территории, а красноватые – восстановление растительности или разреженную растительность. Чистая, глубокая вода будет выглядеть очень темно синей (почти черной), если же это мелководье или в воде содержится большое количество взвесей, то в цвете будут преобладать более светлые синие оттенки. Добавление среднего инфракрасного канала позволяет добиться хорошей различимости возраста растительности. Здоровая растительность дает очень сильное отражение в 4 и 5 каналах. Использование комбинации 3-2-1параллельно с этой комбинацией позволяет различать затопляемые территории и растительность. Эта комбинация малопригодна для детектирования дорог и шоссе.
4,5,3	5,6,4	Эта комбинация ближнего, среднего ИК-каналов и красного видимого канала позволяет четко различить границу между водой и сушей и подчеркнуть скрытые детали плохо видимые при использовании только каналов видимого диапазона. С большой точностью будут детектироваться водные объекты внутри суши. Эта комбинация отображает растительность в различных оттенках и тонах коричневого, зеленого и оранжевого. Эта комбинация дает возможность анализа влажности и полезны при изучении почв и растительного покрова. В целом, чем выше влажность почв, тем темнее она будет выглядеть, что обусловлено поглощением водой излучения ИК диапазона.
7,5,3	7,6,4	Эта комбинация дает изображение близкое к естественным цветам, но в тоже время позволяет анализировать состояние атмосферы и дым. Растительность отображается в оттенках темно и светло зеленого, урбанизированные территории выглядят белыми, зелено-голубыми и малиновыми, почвы, песок и минералы могут быть очень разных цветов. Практически полное поглощение излечения в среднем ИК-диапазоне водой, снегом и льдом позволяет очень четко выделять береговую линию и подчеркнуть водные объекты на снимке. Горячие точки (как, например, кальдеры вулканов и пожары) выглядят красноватыми или желтыми. Одно из возможных применений этой комбинации каналов – мониторинг пожаров. Затопляемые территории выглядят очень темно синими и почти черными, в отличие от комбинации 3-2-1, где они выглядят серыми и плохо различимы.
5,4,3	6,5,4	Как и комбинация 4-5-1 эта комбинация дает дешифровщику очень много информации и цветовых контрастов. Здоровая растительность выглядит ярко зеленой, а почвы – розовато-лиловыми. В отличие от 7-4-2, включающей 7 канал и позволяющей изучать геологические процессы, эта комбинация дает возможность анализировать сельскохозяйственные угодья. Эта комбинация очень удобна для изучения растительного покрова и широко используется для анализа состояния лесных сообществ.
5,4,1	6,5,2	Комбинация похожа на 7-4-2, здоровая растительность выглядит ярко зеленой, за исключением того, что эта комбинация лучше для анализа сельскохозяйственных культур.
7,5,4	7,6,5	Эта комбинация не включает ни одного канала из видимого диапазона, и обеспечивает оптимальный анализ состояния атмосферы. Береговые линии четко различимы. Может быть использован для анализа текстуры и влажности почв. Растительность выглядит голубой.
5,3,1	6,4,2	Эта комбинация показывает топографические текстуры, в то время как 7-3-1 позволяет различить горные породы.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ, ВИДЫ И МЕТОДЫ ДЕШИФРИРОВАНИЯ СНИМКОВ

Дешифрирование фотоснимков – это процесс выявления, распознавания и определения количественных и качественных характеристик объектов на фотоснимке местности, подлежащих отображению на картах и планах. В зависимости от назначения и задач, решаемых в ходе выполнения процесса дешифрирования снимков, различают два вида дешифрирования: общегеографическое и отраслевое. Последнее иногда называют тематическим или специальным. Отраслевое дешифрирование производится для решения ведомственных задач по определению характеристик отдельных совокупностей объектов, располагающихся на земной поверхности и в атмосфере. Разновидности отраслевого дешифрирования довольно многочисленны. Это геоморфологическое, геологическое, лесное, почвенное, сельскохозяйственное, гидрогеологическое, метеорологическое и т. д. дешифрирование снимков. Может быть выполнено и специальное дешифрирование, например, для создания военных или туристических карт.

Общегеографическое дешифрирование снимков (оно подразделяется на топографическое и ландшафтное) предполагает получение обобщенной информации о поверхности Земли: региональное или типологическое районирование земной поверхности; наличие и размещение системы гидрографии, дорожной сети, населенных пунктов, растительности и других элементов местности; установление их взаимосвязей и т. п. Топографическое дешифрирование снимков производится с целью обнаружения, распознавания и получения характеристик объектов, которые затем должны быть изображены на топографической карте. Топографическое дешифрирование является одним из основных процессов технологической схемы создания и обновления карт. Ландшафтное дешифрирование снимков имеет целью региональное или типологическое районирование местности для Кузнецова И. А. 6 изучения поверхности Земли и решения специальных технических задач. В зависимости от принципов организации работ, а также условий (места) их выполнения различают 4 основных метода дешифрирования снимков. 1. Полевой метод предусматривает выполнение работ непосредственно на местности с выявлением заданных объектов, в том числе и не отобразившихся на снимке. Недостатками этого метода являются трудоемкость и значительные материальные затраты. Кроме того, полевое дешифрирование сложно в организационном отношении. 2.

Аэровизуальный метод заключается в распознавании изображений объектов с самолета или вертолета. Этот метод позволяет увеличить производительность и снизить стоимость работ. Вместе с тем аэровизуальный метод дешифрирования снимков требует специальной подготовки операторов по быстрому ориентированию и распознаванию объектов за сравнительно ограниченные сроки. 3. Камеральный метод предусматривает распознавание объектов и получение их характеристик без выхода в поле, путем изучения свойств фотоизображений. Основой для принятия решения при камеральном дешифрировании служат демаскирующие признаки объектов, определенным образом изображающиеся на снимке. 4. Комбинированный метод сочетает в себе камеральный и полевой методы. В камеральных условиях выполняется дешифрирование хорошо поддающихся распознаванию объектов, а в поле или в полете распознаются те объекты или их характеристики, которые невозможно вскрыть камерально. Во всех без исключения методах дешифрирования применяются три способа выполнения работ: визуальный, машинный (автоматический) и комбинированный (человек и машина), а также разновидности этих способов. Визуальный способ в настоящее время является основным способом дешифрирования снимков. Восприятие и обработку информации снимка при визуальном дешифрировании осуществляют глаз и мозг оператора-дешифровщика. Если глаз не Дешифрирование аэрокосмических снимков 7 вооружен, говорят о непосредственном визуальном дешифрировании, но, если человек использует технические средства, расширяющие возможности глаза, такое дешифрирование называют инструментальным визуальным дешифрированием. Для успешного решения задач дешифрирования часто применяют снимки, на которых показан пример дешифрирования заданного района. Такие снимки носят название снимков- эталонов, а способ дешифрирования, основанный на их использовании, – визуальным дешифрированием по эталонам. Машинный (автоматический) способ дешифрирования предусматривает выполнение всех этапов дешифрирования снимков с помощью специальных устройств, позволяющих повысить производительность и облегчить труд человека. Различают разновидности машинного способа: фотоэлектронный микрофотометрический, пространственной фильтрации и комбинированный. Изображение на аэрокосмических снимках зависит от яркости объектов местности и состоит из участков с различной оптической плотностью. Яркостные различия объектов, зафиксированных на фотоснимках, воспроизводятся в виде разности их оптических плотностей, которые можно измерить и выразить количественно.

Измерив оптическую плотность деталей изображения, и зная, значения коэффициентов яркости соответствующих объектов, можно классифицировать эти объекты по однородным классам. Такой способ дешифрирования называется микрофотометрическим. Он основан на установлении и использовании корреляционных связей между свойствами объектов и статистическими характеристиками их фотоизображений, в числе которых: фотометрические (средняя плотность, дисперсия, корреляционные функции оптической плотности), геометрические (средние размеры, кривизна, частота пересечений контурных линий) и ряд других. Измерение плотностей изображения может быть выполнено как визуально, так и с помощью приборов. Визуальная оценка плотностей выполняется по специальной шкале черно-белых то- Кузнецова И. А. 8 нов, состоящей из 7–10 ступеней. Точность такой оценки ± 10 %, и зависит она от индивидуальных способностей специалиста. Для измерения оптических плотностей используются денситометры и фотометры различных конструкций. Принцип работы этих измерительных приборов состоит в том, что луч от источника света проходит через проявленный слой, попадает на фотоумножитель (ФЭУ), где возникает фототок, энергия которого зависит от величины оптической плотности. Силу тока можно отсчитать по шкале прибора, градуированной в единицах оптической плотности. При измерении световой луч пробегает (строка за строкой) по всей площади снимка (непрерывное измерение) или просвечивает отдельные участки (дискретное измерение). Так как световой луч имеет некоторую толщину, то прибором будет измеряться оптическая плотность не идеальной точки проявленного слоя, а небольшого участка, в пределы которого могут попасть детали местности с различными яркостями. Поэтому результат измерения всегда будет осредненной величиной. Для целей дешифрирования удобно использовать денситометры с микроскопической оптикой – микрофотометры, которые позволяют измерять оптические плотности малых участков и деталей изображения. Они подразделяются на не регистрирующие (для дискретных измерений) и регистрирующие.

Причем, регистрирующий микрофотометр обеспечивает непрерывные измерения по профилям с представлением результатов измерений в виде графиков регистрограмм. Фотоэлектронный способ дешифрирования снимков в целом аналогичен микрофотометрическому, вместе с тем, есть и отличие: информация считывается одновременно с некоторой площади изображения и параллельно обрабатывается. Способ пространственной фильтрации основан на прямом и обратном преобразовании Фурье и корреляционных связях между свойствами объектов и спектрами пространственных частот их фотоизображений. Комбинированный способ дешифрирования снимков предусматривает связь оператора-дешифровщика с автоматизированной Дешифрирование аэрокосмических снимков 9 системой, которая должна давать максимум сведений, необходимых человеку для принятия решения по распознаванию. Внешний вид поверхности естественных объектов характеризуется структурой изображения. Ее постоянство обусловливается единством образующих элементов (кроны деревьев, трава и т. д.) и естественной генерализацией, выполняемой фотографирующей системой. Объекты искусственного происхождения отличаются специфическими, часто стандартными формами, постоянством состава, типовыми размерами и четко проявляющейся взаимосвязью с окружающей средой.

Наримановский район расположен в юго-западной части Прикаспийской низменности с сильным выступом.

Территория района, в основном, расположена в Правобережной степи ниже уровня мирового океана за исключением некоторых Бэровских бугров, в зоне западных подстепных ильменей (ЗПИ), незначительная часть территории располагается в вершине дельты и в южной части Волго-Ахтубинской поймы.

Общая протяженность границы района свыше 400 км. Площадь района 6,1 тыс.кв.км. Плотность населения составляет 7,1 чел. на 1 кв.км.

Наримановский район находится в зоне пустынных степных почв. Почвенные условия приведены в разрезе четырёх зон: поймы, дельты, степи и зона западных подстепных ильменей.

Район располагает ценными охотничьими угодьями, где добывают пушного зверя: ондатру, лисицу, енотовидную собаку, зайца, а также ведётся любительская охота на водоплавающую птицу – утку, гуся, кулика.

Территория района перспективна для рекреационного освоения (отдых населения), как кратковременного, так и долговременного стационарного, бальнеолечения, а так же разработки сапропеля.

Водные ресурсы: Общая площадь земель водного фонда составляет 30987 га. Крупные реки, протекающие по территории района (р.Волга и р. Бузан) и имеющие судоходное значение, занимают площадь 10255 га. Остальную часть занимают воды промыслового значения, в том числе под реками 9123 га, под озёрами, ериками и ильменями 7048 га, под водохранилищами и прудами 1 га, под внутренними межхозяйственными оросительными каналами 4560 га.

На территории района расположено более 100 озёр. Наиболее крупные из них, имеющие площадь водного зеркала от 100 га и более: Юсалчан (350 га) ; Шушай-2 (350 га); Курченское (200 га); Хаматы (505 га); Хайта (272 га); Утусун (320 га); Бешкуль (200 га). Глубина этих озёр колеблется от 1,5 м до 3 м.

Минерально-сырьевой комплекс: В Наримановском районе имеются запасы выявленных и разведанных месторождений полезных ископаемых: строительного песка, глины, нефти, соли, источники минеральной воды, залежи лечебной грязи.

На карте, можно увидеть, дороги, которые потягиваются попрек карты. Также, можно увидеть, луговую растительность, которая располагается небольшими ареалами в переделах всей карты. На юго-востоке изображения, можно увидеть, водные объекты - это ильменя

Западные подстепные ильмени - система пресных и солёных озёр в западной части дельты Волги в Астраханской области и Калмыкии. Западные подстепные ильмени, расположены в пределах западной ильменно-бугровой равнины. Рельеф этой равнины сформировался под действием трансгрессий Каспийского моря.

Место расположение:

Астраханская область. Угодье начинается от пригородной зоны г.Астрахань. От долины Волги в районе г. Астрахань граница водно-болотного угодья уходит на запад, а затем на юг, по природной границе водоёмов и перехода ландшафта в полупустыню и выходит к побережью Каспийского моря. На западе и юге в угодье входят пограничные районы Калмыкии. Восточной границей угодья является побережье долины Волги.

Растительных покров в западно-подстепных ильменях представлен несколькими видами: прутняково-белополынных, житняково-мятликово-белополынных, солянок и лохом узколистным.

5.Схема дешифрирования (снимка Desert_04_L5169028_02820090620_MTL)

Визуальный метод дешифрирования, прямые и косвенные признаки дешифрирования.

Материалы, используемые при визуальном дешифрировании

Понятие о дешифрировании снимков. Классификация дешифрирования.

Дешифрированием (интерпретацией) называется анализ видеоинформации с целью извлечения сведений о поверхности и недрах Земли (других планет, их спутников), расположенных на поверхности объектах, происходящих на поверхности и в близповерхностном пространстве процессах.

В состав сведений входят, например, определение пространственного положения объектов, их качественных и количественных характеристик, выяснение границ простирания изучаемых процессов и данные о их динамике и многое другое. В задачи дешифрирования входит также получение из иных источников информации, которая не может быть считана непосредственно со снимков, например сведений о наличии, положении и свойствах неотобразившихся объектов, названий населенных пунктов, рек, урочищ. Такими источниками могут служить материалы ранее выполненного дешифрирования, планы, карты, вспомогательные снимки, справочная литература, непосредственно местность.Результаты визуального дешифрирования фиксируются условными знаками на дешифрируемом изображении, машинного - тоновыми, цветовыми, знаковыми или иными условными обозначениями.

Другое определение дешифрирования:

Дешифрирование снимков (интерпретация)- процесс распознавания объектов местномти по фотографическому изображению и выявление их содержания с обозначением условными знаками качественных и количественных характеристик.

В зависимости от содержания дешифрирование делят на:

Общегеографическое

специальное (тематическое, отраслевое ).

Общегеографическое дешифрирование включает две разновидности:

Топографическое дешифрирование -производится для обнаружения, распознавания и получения характеристик объектов, которые должны быть изображены на топографических картах.Оно является одним из основ процессов технологической схемы обновления и создания карт.

Ландшафтное дешифрирование –выполняется для регионального и типологического райнирования местности и решения специальных задач.

Специальное (тематическое, отраслевое) дешифрирование производится для решения ведомственных задач по определению характеристик отдельных совокупностей объектов. Разновидностей тематического дешифрирования очень много. сельскохозяйственное, лесохозяйственное. геологическое, почвенное, геоботаническое и др. и другого ведомственного назначения. Если конечной задачей специального дешифрирования является составление тематических карт, например сельскохозяйственных, почвенных или геоботанических, то. при отсутствии подходящей топографической основы, специальное дешифрирование сопровождается топографическим.

Основой методической классификации дешифрирования на его современном уровне развития являются средства считывания и анализа видеоинформации. Исходя из этого, можно выделить следующие основные методы дешифрирования:

визуальный , в котором информация со снимков считывается и анализируется человеком:

машинно- визуальный , в котором видеоинформация предварительно преобразуется специализированными или универсальными интерпретационными машинам с целью облегчения последующего визуального анализа полученною изображения:

автоматизированный (диалоговый), в котором считывание со снимков и анализ. или непосредственный анализ построчно записанной видеоинформации, выполняются специализированными пли универсальными интерпретационными машинами при активном >части оператора:

автоматический (машинный), в котором дешифрирование полностью выполняется интерпретационными машинами. Человек определяет задачи и задает программу обработки и видеоинформации.

Во всех методах можно выделить низшие уровни классификации - способы и варианты способов.

Принципиальная схема дешифровочного процесса в любом методе остается неизменной - распознавание выполняется путем сопоставления и определения степени близости некоторого набора признаков дешифрируемою объекта с соответствующими эталонными признаками, находящимися в памяти человека или машины. Процессу распознавания при этом предшествует процесс обучения (или самообучения), при котором определяется перечень подлежащих дешифрированию объектов, отбирается совокупность их признаков и устанавливается допустимая степень их различия.

При недостаточном объеме априорной информации о классах объектов и их признаках человек и машина может поделить изобразившиеся объекты по близости некоторых признаков на однородные группы - кластеры, содержание которых определяется затем человеком или машиной с помощью дополнительных данных.

2. Визуальный метод дешифрирования, прямые и косвенные признаки дешифрирования .

Природные объекты, изображающиеся на снимках могут опознаваться и интерпретироваться дешифровщиком по их свойствам, которые находят отражение в дешифровочных признаках этих объектов. все дешифровочные признаки можно разделить на две группы: прямые дешифровочные признаки и косвенные.

К прямым признакам относят те свойства и характеристики объектов, которые непосредственно отображаются на снимках и могут восприниматься визуально или с использованием технических средств.

К прямым дешифровочным признака м относят форму и размеры изображения объектов в плане и по высоте, общий (интегральный) тон черно-белого или цвета цветного (спектрозонального) изображений, текстуру изображения.

Форма в большинстве случаев является достаточным признаком для разделения объектов природного и антропогенного происхождения. Объекты, созданные человеком, как правило, отличаются правильностью конфигурации. Так, например, любые здания и сооружения имеют правильные геометрические формы. То же можно сказать о каналах, шоссейных и железных дорогах, парках и скверах, пахотных и культурных кормовых угодьях и других объектах. Форма объектов используется иногда как косвенный признак для определения характеристик других объектов.

Размеры дешифрируемых объектов в большинстве случаев оцениваются относительно. Об относительной высоте объектов судят непосредственно по их изображению на краях снимков, полученных с помощью широкоугольных съемочных систем. О размерах, а также и о форме по высоте можно судить по падающим от объектов теням. Разумеется, что площадка, на которую падает тень, должна быть горизонтальной.

Размеры изображения объектов так же как и форма, искажаются вследствие влияния рельефа местности и специфики используемой в съемочной системе проекции.

Тон изображения является функцией яркости объекта в пределах спектральной чувствительности приемника излучений съемочной системы. В фотометрии аналог тона - оптическая плотность изображения. непостоянство данного признака связано со следующими факторами: условиями освещения, структуры поверхности, типа фотографического материала и условий его обработки, зоны электромагнитного спектра и других причин.Тон оценивается визуально путем отнесения изображения к определенной ступени нестандартизированной ахроматической шкалы, например тон светлый, светло-серый, серый и т. д. Число ступеней определяется порогом световой чувствительности зрительного аппарата человека.

Опытным путем установлено, что человеческий глаз Опытным путем установлено, что человеческий глаз может различать до 25 градаций серого тона, в практических целях чаще используется серая шкала тонов от семи до десяти ступеней (табл. 2).

Таблица 1Количественные характеристики плотности изображения

С помощью компьютеров возможно различать до 225 уровней серого тона по снимкам и пленкам. Кроме этого, эти уровни, в зависимости от поставленной задачи, можно группировать по определенным ступеням с их количественными характеристиками. Существенное влияние на тон фотоизображения оказывают фактурные свойства объектов, от которых зависит распределение отраженного от поверхности объекта света в пространство.

Оптическая плотность служит кодом, который передает свойства объектов.. Совершенно различные по цвету объекты могут отобразиться на черно-белом фотоснимке или телевизионном изображении одинаковым тоном. Учитывая нестабильность показателя, при дешифрировании фототон оценивают только в сочетании с другими дешифровочными признаками (например, структурой). Тем не менее именно фототон выступает как основной дешифровочный признак, формирующий очерта­ния границ, размеры и структуру изображения объекта.

Тон может быть достаточно информативным признаком при правильно выбранных элементах съемочной системы и условиях съемки.

Тон изображения пашни может значительно изменяться во времени и пространстве, гак как существенно зависит от состояния поверхности незанятых полей (перепаханная, боронованная, сухая, влажная и др.), от вида и фенофазы культур на занятых полях.

Цвет изображения является спектральной характеристикой и определяет энергию светового потока.. Цветоваягамма изображений является существенным признаком дешифрирования. Этот признак следует рассматривать в двух аспектах. В первом случае, когда изображение на воздушных и космических снимках формируется в цветах, близких к естественным цветам (цветные снимки), распознавание и классификация объектов местности не вызывает особых затруднений. В данном случае учитываются такие характеристики цвета, как его светлотаи насыщенность, а также различные оттенки одного и того же цвета. В другом случае цветное изображение формируется в произвольных цветах (псевдоцветах), как это имеет место при спектрозональной съёмке. Смысл этого сознательного искажения цветовой гаммы натуры на изображении состоит в том, что на снимках наблюдатель легче воспринимает цветовые контрасты деталей изображения, поэтому цветные воздушные и космические снимки обладают более высокой дешифрируемостью, чем черно-белые. Наи­луч­шие результаты получают при дешифрировании спектро­зональных аэро­снимков с более высоким цвето­вым контрастом

Объекты местно­сти	Цвет (тон) изображения на аэроснимках
черно-белых	цветных	спектрозональных
Лес сосновый	светло-серый	темно-зеленый	темно-пурпурный
Лес еловый	серый	зеленый	коричневато-пурпур­ный
Лес лиственный	яркий светло-серый	светло-зеленый	синевато- и зеленовато-пурпур­ный
Лес дубовый	серый	зеленый	зеленовато-голубой с оттенками
Лес березовый	светло-серый	зеленый
Лес осиновый	яркий светло-се­рый	светло-зеленый
Кустарник лист­венный	серый	зеленый	зеленовато-синий
Травянистая рас­ти­тельность	серый	зеленый	серовато-голубой, светло-пурпурный
Полевые техни­че­ские культуры	серый с оттен­ками	зеленый с от­тен­ками	голубой, кирпичный, виш­невый, пурпурный
Закрепленные пески	серый	серовато-жел­тый	пурпурный
Постройки	серый с оттенками	светло-красный, светло-серый, зеленый	однообразно пурпур­ный
Дороги с покрытиями	серый	светло-серый	пурпурный

Цвета спектрозонального аэроснимка менее стабильны, чем цветного снимка в естественных цветах. При необходимости они могут быть значительно изменены с помощью светофильтров.

Существует особый приём при дешифрировании, когда цвет на изображениях используется для кодирования деталей изображения, имеющих одинаковую оптическую плотность. Этот метод широко используется при дешифрировании зональных снимков, полученных в результате многозональных съёмок. Он весьма эффективен при проведении ландшафтного дешифрирования. В этом случае отдельные элементарные ландшафтные единицы можно закодировать каким-либо цветом, исходя из их родственных признаков и свойств.

Тень как дешифровочный признак играет важную роль при дешифрировании объектов и их свойств. Падающая тень, отбрасываемая объектом на земную поверхность, расположенную со стороны, противоположной Солнцу, подчёркивает объёмность объекта и его форму. Её очертание и размер зависят от высоты Солнца, рельефа местности (участка), на которую падает тень, и направления освещения.

Существует несколько способов определения высоты объекта по падающей тени:

где l - длина тени объекта на аэроснимке;

m - знаменатель масштаба снимка;

n - относительная длина тени, которая берётся из таблиц В.И. Друри (см. Смирнов Л.Е., 1975)

где b₁ - длина тени объекта на аэроснимке;

h₂ - высота известного объекта на аэроснимке;

b₂ - длина тени на аэроснимке известного объекта

По форме падающей тени можно распознавать как искусственные объекты (постройки, столбы, пункты триангуляции), так и естественные объекты. Падающие тени в качестве признаков дешифрирования широко используются при изучении растительности. .Падающие тени отображают вытянутую форму силуэта объ­екта. Это свойство используют при дешифрировании изгородей, телеграфных столбов, водонапор­ных и силосных башен, наружных зна­ков пунктов геодезической сети, отдельных деревьев, а также резко выра­женных форм рельефа (обрывов, промоин и пр.). При этом следует иметь в виду, что на размер тени оказывает влияние рельеф местности.Для каждой породы характерна своя специфическая форма кроны, что находит отражение в её тени и позволяет определить её видовой состав. Например, форма падающей тени ели напоминает остроугольный треугольник, тогда как у сосны она овальная. Однако следует помнить, что тень - весьма динамичный дешифровочный признак (изменяется в течение суток). Она может превышать размер объекта при низком положении Солнца над горизонтом

Текстура (структура изображения) - характер распределения оптической плотности по полю изображения объекта. Структура изображения – наиболее устойчивый прямой дешифровочный признак, практически не зависящий от условий съемки. Структура представляет собой сложный признак, объединяющий неко­то­рые другие прямые дешифровочные признаки (форму, тон, размер, тень) компактной группы однородных и разнородных деталей изображения местности на снимке. Повторяемость, размещение и количество этих деталей приводят к выявлению новых свойств и способствуют повышению достоверности дешифрирования. Важность этого признака повышается с уменьшением масштаба снимка. Например, текстура массива леса образуется изображением на снимках крон отдельных деревьев, а при высоком разрешении съемочной системы - изображением также элементов крон - ветвей или даже листьев; текстура чистой пашни формируется отображением пахотных борозд или отдельных комьев.

Имеется достаточно большое число структур, образованных сочетаниями точек, площадей, узких полос различной формы, ширины и длины. Некоторые из них рассмотрены ниже.

Зернистая структура характерна для изображения лесов. Рисунок создается серыми пятнами округлой формы (кронами деревьев) на более темном фоне, создаваемом затененными промежутками между деревьями. Аналогичную структуру имеет изображение культурной растительности (садов).

Однородная структура образуется однотипной формой микрорельефа и характерна для низинных травянистых болот, степной равнины, глинистой пустыни, водоемов при спо­кой­ном состоянии воды.

Полосчатая структура характерна для изображений огородов и распаханных пашен и является следствием параллельного расположения борозд.

Мелкозернистая структура характерна для изображения кустарников различных пород.

Мозаичная структура образуется растительностью или почвенным покровом неодинаковой влажности и характерна для беспорядочно расположенных участков различного тона, размеров и форм. Аналогичная структура, создаваемая чередованием прямоугольников различ­ного раз­мера и плотности, характерна для изображения приуса­дебных участ­ков,

Пятнистая структура характерна для изображений садов и болот.

Квадратная структура характерна для некоторых типов лесных болот и населенных пунктов городского типа. Она образуется сочетанием участков леса, разделенных светлыми полосами болота, и читается как сочетания площадей однородного тона. Такую же структуру создают изображения многоэтажных зданий (относительно крупные прямоугольники) и элементов внутриквартальной за­стройки в насе­ленных пунктах.

По мере уменьшения масштаба текстура создается более крупными элементами местности, например отдельными полями пашни.. Текстура относится к наиболее информативным признакам. Именно по текстуре человек безошибочно опознает леса, сады, населенные пункты и многие другие объекты. Для перечисленных объектов текстура сравнительно устойчива во времени.

Косвенные признаки можно разделить на три основные группы. природные, антропогенные и природно-антропогенные. Косвенные дешифровочные признаки достаточно устойчивы, и за­висят от масштаба в меньшей степени.

К природным относятся взаимосвязи и взаимообусловленности объектов и явлений в природе. Их называют также ландшафтными . Такими признаками могут быть, например, зависимость вида растительного покрова от типа почвы, ее засоленности и увлажненности или связь рельефа с геологическим строением местности и их совместная роль в почвообразовательном процессе.

С помощью антропогенных косвенных признаков опознают объекты, созданные человеком. При этом используются функциональные связи между объектами, их положение в общем комплексе сооружений, зональная специфика организации территории, коммуникационное обеспечение объектов. Например, животноводческая ферма сельскохозяйственного предприятия может быть опознана по совокупности основных и вспомогательных построек, внутренней планировке территории, интенсивно выбитым прогонам, положению дешифрируемого комплекса сооружений относительно жилой зоны, характеру дорожной сети. Аналогично ремонтные мастерские опознаются по изображению расположенных на территории машин, конный завод надежно опознается по примыкающему к его территории манежу. При этом, каждое из сооружений комплекса отдельно, вне связи с прочими, не дешифрируется. . Например, соединяющая населенные пункты светлая извилистая ли­ния почти наверняка является изображением проселочной дороги; с той же вероятностью теряющиеся в лесу или в поле светлые извилистые линии – полевые или лесные дороги; постройка вблизи пересечения светлой извилистой полосы (грунтовой дороги) с железной до­ро­гой свидетельствует о наличии здесь переезда; обрывающаяся на берегу реки дорога и ее продолжение на другом берегу указывает на на­личие брода или парома; группа построек вблизи многократно раз­ветвляющейся железной до­роги подсказывает о наличии железнодо­рожной станции. Ло­гический анализ прямых и кос­венных дешифровочных при­знаков значи­тельно повышает достоверность дешифриро­ва­ния.

К природно-антропогенным косвенным признакам относятся, зависимость хозяйственной деятельности человека от определенных природных условий, проявление свойств природных объектов в деятельности человека и другое. Например, по размещению некоторых видов культур можно составить определенное суждение о свойствах почв, их увлажненности, по изменению влажности поверхности в местах расположения дрен дешифрируют элементы закрытой осушительной системы. Объекты, используемые при опознавании и определении характеристик недешифрующихся непосредственно объектов, называются индикаторами, а дешифрирование - индикационным. Такое дешифрирование может быть многоэтапным, когда непосредственные индикаторы дешифрируемых объектов опознаются с помощью вспомогательных индикаторов. Приемами индикационного дешифрирования решаются задачи по обнаружению и определению характеристик неотобразившихся на снимках объектов. Важнейшими индикаторами различных явлений при косвенном дешифрировании служат растительность, рельеф и гидрография.

Растительность является хорошим индикатором почв, четвертичных отложений, увлажнённости почвогрунтов и т.д. При дешифрировании могут использоваться следующие индикационные признаки растительности:

Морфологические признаки позволяют различать на аэрокосмических снимках древесную, кустарниковую и луговую растительность.

Флористические (видовые) признаки позволяют дешифрировать видовой состав, например, сосновые насаждения приурочены к песчаным автоморфным почвам, черноольховые – к дерново-глеевым почвам.

Физиологические признаки основаны на связи гидрогеологических и геохимических условий места произрастания с химическими свойствами пород. Например, на известняках лишайники имеют оранжевый цвет, а на гранитах - жёлтый.

Фенологические признаки базируются на различиях в ритмах развития растительности. Особенно это хорошо проявляется осенью у лиственных пород растительности в изменении окраски листьев. На цветных аэрокосмических снимках хорошо различается видовой состав растительности, который подчёркивает условия произрастания.

Фитоценотические признаки позволяют дешифрировать типы лесной растительности и ассоциации луговой растительности, которые приурочены к определённым условиям произрастания. Например, сосняки-лишайники произрастают на повышенных элементах рельефа с автоморфными рыхло-песчаными почвами, сосняки долгомошники приурочены к пониженным элементам рельефа и дерново-подзолисто-заболоченным почвам.

Рельеф является одним из важнейших индикаторов. Связь рельефа с другими компонентами природных комплексов, его большая роль в формировании внешнего облика ландшафтов и возможность непосредственного дешифрирования позволяют использовать рельеф как индикатор самых разнообразных природных объектов и их свойств. Такими индикаторами могут быть следующие морфометрические и морфологические особенности рельефа: а) абсолютные высоты и амплитуды колебаний высот на данном участке; б) общая расчленённость рельефа и углы наклона склонов; в) ориентировка отдельных форм рельефа и экспозиция склонов (солярная, ветровая), которые вместе с абсолютными высотами определяют климатические условия и водный режим на данной территории; г) связь рельефа с геологией; д) генезис рельефа, его возраст и современная динамика и др.

Гидрография является важным индикатором физико-географических и геологических условий. Тесная связь структуры и густоты гидрографической сети (озёр, рек и болот) с геологией и рельефом позволяет использовать аэрофоторисунок, особенно речной сети, как прямой ландшафтный признак при анализе местности в геоморфологическом, геологическом и палеографическом отношениях.

Дешифровочные признаки обычно используются совокупно, без подразделения их на какие-либо группы. Изображение на дешифрируемом участке обычно воспринимается человеком как единое целое - модель местности. На основе анализа модели создаемся предварительная гипотеза о сути объекта (явления) и его свойствах. Правильность гипотезы подтверждается или отвергаемся (иногда многократно) с помощью дополнительных признаков.

5. Информационные свойства снимков с точки зрения визуального дешифрирования

Для оценки информационных свойств снимка используют две характеристики:

1. информативность;

2. . дешифрируемость.

Информативность - экспертная оценка потенциальной возможности получения с данных снимков необходимых сведений об объектах. Подбор количественного критерия для оценки информативности снимка невозможен. информативность обычно оценивается словесно: высокая информативность,недостаточная информативность и т. д. В зависимости от целей дешифрирования (решаемых задач) одни и те же снимки могут признаны высокоинформативными и недостаточно информативными.

В основу формальной оценки объема информации, содержащейся в снимке, может быть положена ее связь с разрешающей способностью. Чем выше разрешающая способность снимков, тем больший объем информации в них содержится. На основе смысловой информации можно определить ценность ее для исследователя. Например, четкое изображение на инфракрасных аэроснимках породного состава лесной растительности указывает на эффективность использования данных снимков для дешифрирования ее видового состава. Путем дешифрирования аэрокосмических снимков можно получить самые разнообразные сведения, факты. Однако к информации относятся только те из них, которые отвечают поставленной задаче, цели.

Для определения максимального количества информации введено понятие «полная информация», под которой следует понимать ту информацию, которую в каждом конкретном случае можно извлечь из снимков, полученных при оптимальных технических и погодных условиях съемки, а также масштабе. Однако часто используются снимки, обладающие свойствами, отличными от оптимальных. Содержащееся в них количество информации в общем случае меньше полной информации и составляет оперативную информацию. В оперативную информацию входят те из необходимых сведений, которые можно рассчитывать: полу чить путем дешифрирования данных снимков. Однако извлеченная информация почти всегда меньше оперативной из-за ошибок дешифрирования. Ошибки при дешифрировании объектов могут возникать по следующим причинам: при дешифрировании слабоконтрастных объектов; ложное опознавание объектов из-за совпадения дешифровочных признаков (например, известняки и снежники). Однако часто дешифровщик сталкивается с помехами и шумом, которые не представляют ценности для исследователя. К помехам можно отнести наличие бликов, а также изображение на снимках толщи атмосферы, которая в виде дымки накладывается на изображение, или таких атмосферных явлений, как туман, пыльные бури и др. Качественное разнообразие и количество извлеченной информации в значительной степени определяются свойствами информационного поля снимков.

Простота сопоставления снимков с натурой, внешнее совпадение изображения объектов с тем, как мы их видим, определяют наглядность снимков. Объекты узнаются на снимках, если их изображение соответствует непосредственному зрительному образу и если оно хорошо известно из практики, например, облачность. Наглядность снимков всегда особенно ценилась. Предполагалось, что именно возможность прямого визуального распознавания является главным достоинством снимков с летательных аппаратов. Но по мере развития метода большое значение стали придавать выразительности изображения. Изображение тем выразительнее, чем интенсивнее и контрастнее выделены на нем объекты и явления, являющиеся предметом дешифрирования.

Таким образом, выразительность изображения характеризуется простотой дешифрирования объектов и явлений, наиболее существенных для решения поставленной задачи. Наглядность и выразительность в известном смысле противоположные, взаимоисключающие свойства аэрокосмического изображения. Так, наибольшей наглядностью обладают цветные в натуральных цветах снимки. Меньшая наглядность у цветных спектрозональных снимков, но зато при дешифрировании, например, лесной растительности они имеют большую выразительность. Наглядность и выразительность изображения связаны с его масштабом, но оптимальные по выразительности и наглядности масштабы снимков не совпадают друг с другом. Наглядность возрастает с укрупнением масштаба.

Дешифрируемость аэрокосмических снимков - это сумма их свойств, определяющих количество информации, которую можно получить путем дешифрирования снимков для решения данной задачи.Известно, что одни и те же снимки обладают разной дешифрируемостью по отношению к разным объектам и задачам. задачи. Количественно ее можно выразить через отношение оперативной информации (I 0), содержащейся в данных снимках, и Iп полной информации:

Однако часто для определения дешифрируемости снимков используется относительная дешифрируемость, которая характеризуется через отношение полезной информации (I), которую несет аэроснимок, к полной информации, которая может быть получена по аэроснимку:

Величина Dc называется коэффициентом дешифрируемости. Понятие «полная информация» может быть истолковано по-разному, в соответствии с этим относительная дешифрируемость может характеризовать различные свойства аэроснимков. Если за полную информацию принять максимальную информационную емкость аэроснимков, то коэффициент дешифрируемости будет показывать загруженность аэроснимков бесполезными сведениями, иными словами «уровень шума

По этой же формуле (Dc = I / Imax) может быть вычислена и относительная дешифрируемость отдельных объектов. При соответствующем подходе она позволяет сравнивать аэроснимки, снятые на различной пленке, отпечатанные на различной бумаге и т. д. Таким образом, через коэффициент дешифрируемости выражается ценность аэроснимка как источника информации.

Полнота дешифрирования может быть охарактеризована через отношение использованной (распознанной) полезной информации (I 1) ко всей полезной информации, содержащейся в данных

аэроснимках:

Полнота дешифрирования в большой мере зависит от подготовки дешифровщиков, их опыта и специальных знаний.

Под достоверностью дешифрирования следует понимать вероятность правильного опознавания или истолкования объектов. Она может оцениваться через отношение количества правильно распознанных объектов (n) к сумме всех распознанных объектов.

Дешифрируемость может быть улучшена путем увеличения изображения, изменения контраста, уменьшения смаза и других преобразований.